數(shù)據(jù)挖掘應用案例
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以幫助我們從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式,已經(jīng)成為數(shù)據(jù)庫研究的一個新的熱點。以下是學習啦小編為大家整理的關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘應用案例，給大家作為參考，歡迎閱讀!
數(shù)據(jù)挖掘應用案例篇1
蒙特利爾銀行是加拿大歷史最為悠久的銀行，也是加拿大的第三大銀行。在20世紀90年代中期，行業(yè)競爭的加劇導致該銀行需要通過交叉銷售來鎖定1800萬客戶。銀行智能化商業(yè)高級經(jīng)理JanMrazek說，這反映了銀行的一個新焦點--客戶(而不是商品)。銀行應該認識到客戶需要什么產(chǎn)品以及如何推銷這些產(chǎn)品，而不是等待人們來排隊購買。然后，銀行需要開發(fā)相應商品并進行營銷活動，從而滿足這些需求。
在應用數(shù)據(jù)挖掘之前，銀行的銷售代表必須于晚上6點至9點在特定地區(qū)通過電話向客戶推銷產(chǎn)品。但是，正如每個處于接受端的人所了解的那樣，大多數(shù)人在工作結(jié)束后對于兜售并不感興趣。因此，在晚餐時間進行電話推銷的反饋率非常低。
幾年前，該銀行開始采用IBMDB2IntelligentMinerScoring，基于銀行賬戶余額、客戶已擁有的銀行產(chǎn)品以及所處地點和信貸風險等標準來評價記錄檔案。這些評價可用于確定客戶購買某一具體產(chǎn)品的可能性。該系統(tǒng)能夠通過瀏覽器窗口進行觀察，使得管理人員不必分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，因此非常適合于非統(tǒng)計人員。
“我們對客戶的財務(wù)行為習慣及其對銀行收益率的影響有了更深入的了解?，F(xiàn)在，當進行更具針對性的營銷活動時，銀行能夠區(qū)別對待不同的客戶群，以提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，同時還能制訂適當?shù)膬r格和設(shè)計各種獎勵方案，甚至確定利息費用。“
蒙特利爾銀行的數(shù)據(jù)挖掘工具為管理人員提供了大量信息，從而幫助他們對于從營銷到產(chǎn)品設(shè)計的任何事情進行決策。
數(shù)據(jù)挖掘應用案例篇2
就算沒去過紐約，也應該都聽說過擁有百年歷史的紐約地鐵，又臟又臭又陰暗，但是紐約客以及自世界各地來的旅客又都離不開地鐵，每天 550 萬人搭乘，想必每一座地鐵、每一層階梯、每一列車廂，到處沾滿人類陳年積淀的汗?jié)n與污垢。不過，真實情況可能要你大吃一驚，不是沒那么臟，而是比我們想象得更奇幻。
康乃爾大學 Weill 醫(yī)學院的研究者們，花了 18 個月的時間執(zhí)行了一項大數(shù)據(jù)項目。他們用鑒識科學常用的棉花棒，在 486 個紐約地鐵站搜集目標樣本，車廂門、樓梯扶手、座椅、燈桿、垃圾桶都不放過，最后總共發(fā)現(xiàn) 1 萬 5 千多種微生物，將近一半的樣本是人類未知的有機生物，27% 是活性并俱有抗藥性的細菌，雖然所有細菌僅有 12% 與疾病相關(guān)，還發(fā)現(xiàn)了三個與腺鼠疫、炭疽相關(guān)樣本，但幸而這些樣本都沒有活性。而與人類的基因組相匹配的只占了不到 2%。
這項研究的主要作者康乃爾醫(yī)學院遺傳學家 Christopher E. Mason 說：「人們望著地鐵上的手扶梯時，從來不會有『這上面充滿生命』的念頭，但是知道這項研究之后，他們可能會開始這么想。不過我想讓他們以看待熱帶雨林的眼光看待地鐵，這里有那么多物種，但并沒有影響到你的健康，簡直讓人敬畏和贊嘆?！?/p>
關(guān)于地鐵細菌的研究，不只是有趣，也不只是滿足了科學家的好奇心，研究者們將把這些物種分門別類，未來就能把它們當作對照樣本，確定某些疾病、甚至也可預測未來若恐怖份子把某些細菌當做生物武器攻擊的物質(zhì)，是否已經(jīng)擴散。
數(shù)據(jù)挖掘應用案例篇3
關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應用，最近還有這樣一個真實案例在數(shù)據(jù)挖掘和營銷挖掘領(lǐng)域廣為流傳。
美國一名男子闖入他家附近的一家美國零售連鎖超市Target店鋪(美國第三大零售商塔吉特)進行抗議：“你們竟然給我17歲的女兒發(fā)嬰兒尿片和童車的優(yōu)惠券。”店鋪經(jīng)理立刻向來者承認錯誤，但是其實該經(jīng)理并不知道這一行為是總公司運行數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。如圖所示。一個月后，這位父親來道歉，因為這時他才知道他的女兒的確懷孕了。Target比這位父親知道他女兒懷孕的時間足足早了一個月。
Target能夠通過分析女性客戶購買記錄，“猜出”哪些是孕婦。他們從Target的數(shù)據(jù)倉庫中挖掘出25項與懷孕高度相關(guān)的商品，制作“懷孕預測”指數(shù)。比如他們發(fā)現(xiàn)女性會在懷孕四個月左右，大量購買無香味乳液。以此為依據(jù)推算出預產(chǎn)期后，就搶先一步將孕婦裝、嬰兒床等折扣券寄給客戶來吸引客戶購買。
如果不是在擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上實施數(shù)據(jù)挖掘，Target不可能做到如此精準的營銷。
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