数据挖掘的应用有哪些？

数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技；数据挖掘本身融合了统计学、数据库、机器学习、模式识别、知识发现等学科，并不是新的技术。

数据挖掘之所以能够应用不是因为算法，算法是以前就有的。数据挖掘应用的原因是大数据和云计算。比如阿尔法狗的后台有上千台计算机同时运行神经网络算法；

数据初期的准备工作，也称Data Warehousing。通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。在前期你需要做大量的数据清洗和字段扩充的工作。数据挖掘和报告展现只占30%左右；

数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）。

目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类

1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告；

2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析；

3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

你自己的定位与学习

基于以上的介绍，你大概可以明确你需要努力的方向。如果你不是致力于科研方向，那么你需要掌握如下的技能：

1. 需要理解主流机器学习算法的原理和应用。按照需要解决的问题，主要分为三大类，见下图：

2. 需要熟悉至少一门编程语言。如R，Python，SPSS Modeler，SAS，WEKA等。

关于软件，有三个原则：只要能达到目标的软件就是好软件；你研究的领域啥软件好用就用啥软件；不要妄想用一个软件解决所有问题。

3. 需要理解数据库基本原理，能够熟练操作至少一种数据库，如MySQL，OracelDB2等。

4. 熟悉数据挖掘常见的运用场景。如客户生命周期管理、客户画像和客户分群、客户价值预测模型构建、推荐系统设计等，这些需要依托于不同行业。

5.经典图书推荐：《数据挖掘：概念与技术》、《数据挖掘导论》、《机器学习实战》、《数据库系统概论》、《R语言实战》。

什么是数据挖掘，简述其作用和应用。

数据挖掘(Data Mining)是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
作用就是从海量数据中挖掘潜在的有用的信息。

参考资料： http://baike.baidu.com/view/7893.htm

数据挖掘的应用领域有哪些

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：
(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；
(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；
(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；
(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；
一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：
美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。
Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

数据挖掘的应用领域有哪些？

金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业。

介绍：

数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

发展历程：

需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

大数据挖掘通常用哪些软件

1.RapidMiner
只要是从事开源数据挖掘相关的业内人士都知道，RapidMiner在数据挖掘工具榜上虎踞榜首，叫好叫座。是什么让RapidMiner得到如此厚誉呢?首先，RapidMiner功能强大，它除了提供优秀的数据挖掘功能，还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是，它还提供来自WEKA(一种智能分析环境)和R脚本的学习方案、模型和算法，让它成为业界的一棵常春藤。
用Java语言编写的RapidMiner，是通过基于模板的框架为用户提供先进的分析技术的。它最大的好处就是，作为一个服务提供给用户，而不是一款本地软件，用户无需编写任何代码，为用户尤其是精于数据分析但不太懂编程的用户带来了极大的方便。
2.R-Programming
R语言被广泛应用于数据挖掘、开发统计软件以及数据分析中。你以为大名鼎鼎的R只有数据相关功能吗?其实，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。
R，R-programming的简称，统称R。作为一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件，它主要是由C语言和FORTRAN语言编写的，并且很多模块都是由R编写的，这是R一个很大的特性。而且，由于出色的易用性和可扩展性，也让R的知名度在近年来大大提高了，它也逐渐成为数据人常用的工具之一。
3.WEKA
WEKA支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取，由于功能多样，让它能够被广泛使用于很多不同的应用——包括数据分析以及预测建模的可视化和算法当中。它在GNU通用公共许可证下是免费的，这也是它与RapidMiner相比的优势所在，因此，用户可以按照自己的喜好选择自定义，让工具更为个性化，更贴合用户的使用习惯与独特需求。
很多人都不知道，WEKA诞生于农业领域数据分析，它的原生的非Java版本也因此被开发了出来。现在的WEKA是基于Java版本的，比较复杂。令人欣喜的是，当它日后添加了序列建模之后，将会变得更加强大，虽然目前并不包括在内。但相信随着时间的推移，WEKA一定会交出一张很好看的成绩单。
4.Orange
对很多数据人来说，Orange并不是一个陌生的名字，它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。而且，Orange的可视化编程和Python脚本如行云流水，定能让你拥有畅快的使用感。
Orange是一个基于Python语言的功能强大的开源工具，如果你碰巧是一个Python开发者，当需要找一个开源数据挖掘工具时，Orange必定是你的首选，当之无愧。无论是对于初学者还是专家级大神来说，这款与Python一样简单易学又功能强大的工具，都十分容易上手。
5.NLTK
著名的开源数据挖掘工具——NLTK，提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务，因此，在语言处理任务领域中，它一直处于不败之地。
想要感受这款深受数据人喜爱的工具的用户，只需要安装NLTK，然后将一个包拖拽到最喜爱的任务中，就可以继续葛优瘫N日游了，高智能性也是这款工具受人喜爱的最大原因之一。另外，它是用Python语言编写的，用户可以直接在上面建立应用，还可以自定义小任务，十分便捷。
6.KNIME
KNIME是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机器学习的组件和数据挖掘。我们都知道，提取、转换和加载是数据处理最主要的三个部分，而这三个部分，KNIME均能出色地完成。同时，KNIME还为用户提供了一个图形化的界面，以便用户对数据节点进行进一步的处理，十分贴心。
基于Eclipse，用Java编写的KNIME拥有易于扩展和补充插件特性，还有可随时添加的附加功能。值得一提的是，它的大量的数据集成模块已包含在核心版本中。良好的性能，更让KNIME引起了商业智能和财务数据分析的注意。

目前，数据挖掘技术在我们身边的具体应用有哪些？大家可以在线交流交流......

数据挖掘系统的其它应用还有：
♦ 在对客户进行分析方面：银行信用卡和保险行业，利用数据挖掘将市场分
成有意义的群组和部门，从而协助市场经理和业务执行人员更好地集中于
有促进作用的活动和设计新的市场运动。
♦ 在客户关系管理方面： 数据挖掘能找出产品使用模式或协助了解客户行为，
从而可以改进通道管理 （如银行分支和6等） 。 又如正确时间销售就是基于顾客生活周期模型来实施的。
♦ 在零售业方面：数据挖掘用于顾客购货篮的分析可以协助货架布置，促销活动时间，促销商品组合以及了解滞销和畅销商品状况等商业活动。通过
对一种厂家商品在各连锁店的市场共享分析，客户统计以及历史状况的分
析，可以确定销售和广告业务的有效性。
♦ 在产品质量保证方面：数据挖掘协助管理大数量变量之间的相互作用，并
能自动发现出某些不正常的数据分布，揭示制造和装配操作过程中变化情
况和各种因素，从而协助质量工程师很快地注意到问题发生范围和采取改
正措施。
♦ 在远程通讯方面：基于数据挖掘的分析协助组织策略变更以适应外部世界
的变化，确定市场变化模式以指导销售计划。在网络容量利用方面，数据
挖掘能提供对客户聚集服务使用的结构和模式的了解，从而指导容量计划
人员对网络设施作出最佳投资决策。
♦ 在各个企事业部门，数据挖掘在假伪检测及险灾评估、失误回避、资源分
配、市场销售预测广告投资等很多方面，起着很重要作用。例如在化学及
制药行业，将数据挖掘用于巨量生物信息可以发现新的有用化学成分；在遥感领域针对每天从卫星上及其它方面来的巨额数据，对气象预报、臭氧
层监测等能起很大作用。

国内有哪些数据分析和数据挖掘的软件

这就得推荐自家产品了！
市面上多数的工具，无论是BI还是其他，大多都围绕数据分析和可视化的，整个数据分析的链路：数据收集/采集—数据清洗—挖掘分析—数据可视化—应用模板开发，需要多个系统和工具搭伙完成。
而亿信ABI就是一款可快速实现从数据采集、数据整合、构建数据中心到数据可视化展现全过程的一站式数据分析平台，帮助企业有序的管理，持续挖掘企业的数据价值。与此同时，亿信ABI在可视化分析能力上也是超能打，固定报表、Dashboard、大屏分析、移动分析、报告分析等样样在行，可谓是数据分析领域的集大成者。

数据挖掘在智能商业中的应用有哪些

数据挖掘应用程序提供的可计量的收益，包括降低企业经营成本，提高盈利能力，以及更出色的服务。这样的好处在包括保险，直邮营销，电信，零售，和医疗保健行业得以证实。
保险和直邮产业是依赖于数据挖掘，做出有利的商业决策的两个产业。例如保险公司必须能够准确地评估由投保人有无竞争力的保险费所带来的风险。例如，对低风险的投保人滥收费用的投诉会促使他们寻找其他较低保费的公司。少收高风险的投保人会由于较低的保费吸引更多的人。在任一情况下，必然成本增加、利润降低。有效的数据分析使准确的预测模型的建立是解决这些问题的关键。
交易数据在被用于数据挖掘应用前的转换是臭名昭著的要求。这些数据包括对个人和事件的记录。一个例子是将一家集零售客户购买的物品，组合成一个“市场篮子”。 另一种是一组由一个特定的上网请求的Web页面从网站上得到的分组会话。公司全球范围内收集的大量有关交易数据的能力已经远远超过了他们进行分析的能力。从数据挖掘的角度看，由于多种因素的影响，这是特别具有挑战性的交易数据。

淘师爷数据挖掘有那些应用案例？

不会啊，我一直用着，每天查查竞争对手情况，很好用啊。不像其他软件那么贵，而且还限制那么多。我觉得挺好

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