【数据挖掘】知识总结

金融领域 金融数据具有可靠性、完整性和高质量等特点。这在很大程度上利于开展数据挖掘工作以及挖掘技术的应用。数据挖掘在金融领域中有许多具体的应用，例如分析多维数据，以把握金融市场的变化趋势；运用孤立点分析等方法，研究洗黑钱等犯罪活动；应用分类技术，对顾客信用进行分类，为维持与客户的关系以及为客户提供相关服务等决策提供参考。

医疗领域 在人类的遗传密码、遗传史、疾病史以及医疗方法等医疗领域中，都隐藏着海量的数据信息。另外，对医院内部结构、医药器具、病人档案以及其他资料等的管理也产生了巨量的数据。对于这些巨量的数据，运用数据挖掘相关技术处理，从而得到相关知识规律，将有利于相关人员工作的开展。运用数据挖掘技术，在很大程度上有助于医疗人员发现疾病的一些规律，从而提高诊断的准确率和治疗的有效性，不断促进人类健康医疗事业的发展。

零售和电商领域 运用数据挖掘技术对这些海量的销售数据进行分析，可以有效地识别顾客的购买行为，从而把握好顾客购买的趋势。商家可以根据数据挖掘结果有针对性地采取有效措施，比如如何改进服务质量，确保顾客的满意度；如何提高商品的销售量；如何设计较优的运输路线以及采取怎样的销售策略等，从而提高企业效益。此外，由于数据挖掘的推荐系统已经成为电子商务的关键技术，通过数据挖掘，再对网站进行系统分析，对用户的行为模式加以识别，在增加客户黏性，提供个性化服务，优化网站设计等方面也取得了很好的效果。

电信领域 电信运营商已逐渐发展为一个融合了语音、图像、视频等增值服务的全方位立体化的综合电信服务商。运营商要合理地分析商业形式和模式，运用数据挖掘是非常有必要的。例如对用户行为、利润率、通信速率和容量、系统负载等电信数据，可以运用多维分析方法进行分析；要发现异常模式，可以运用聚类或孤立点分析等方法进行数据挖掘；要得到电信发展的影响因素，可以运用关联或序列等模式进行分析等。

社交网络分析 社交网络分析是从关系和结构两个方面来了解、度量和预测行为的科学。结合图论和非参数统计技术，研究人员利用数据，比如电话数据，或者表明人与人之间联系的观察数据，来识别网络内和跨网络的关键人员和关键群体，或者特殊模式和重要途径。我们可以通过这些数据来分析人们的活动取向，为公司的营销提供有力的依据，也可以利用多个社交媒体来交叉验证同一个人，这对于追踪犯罪行为、恐怖分子、恋童癖者尤为重要。

交通领域 该领域积累了大量的数据，比如出租公司积累的乘客出行数据和公交公司的运营数据。通过对乘客数据和运营数据进行分析和挖掘，能够为公交、出租公司科学的运营和交通部门的决策提供依据，比如合理规划公交线路，实时为出租车的行驶线路提供建议等。这样，不仅可以提升城市运力和幸福指数，还可以有效减少因交通拥堵问题造成的成本浪费。另外，航空公司也可依据历史记录来寻找乘客的旅行模式，以便提供更加个性化的服务，合理设置航线等。