平安数据挖掘交叉销售（平安产险数据挖掘）

什么是数据挖掘,或数据挖掘的过程是什么

1、我比较喜欢对数据挖掘定义的一种描述：数据挖掘是利用业务知识从数据中发现和解释知识（或称为模式）的过程，这种知识是以自然或者人工形式创造的新知识。从中也可以看出，数据挖掘的基础是了解业务或找到熟悉业务的人，然后才是利用历史知识建立知识模式从而创造新知识。

2、OLAP分析过程是建立在用户对深藏在数据中的某种知识有预感和假设的前提下，是在用户指导下的信息分析和知识发现过程。智能化自动分析工具：为适应变化迅速的市场环境，就需要有基于计算机与信息技术的智能化自动工具，来帮助挖掘隐藏在数据中的各类知识。

3、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

4、数据挖掘是从大量数据中自动发现模式、关联、趋势和隐藏信息的过程。它是将统计学、机器学习、人工智能和数据库技术相结合的交叉学科领域。数据挖掘旨在通过分析和解释数据来提取有用的知识，并用于预测、决策支持和战略规划。

零售行业的数据挖掘方法

零售行业的数据挖掘方法 第开展会员制能够帮助企业采集更多会员数据，更有利于开展数据挖掘的工作，同时也有利于培养客户忠诚度。在实施会员制的时候，必须要特别注意两个关键信息的采集：会员卡ID、客户联系号码或者邮箱，因为这两个关键信息对信息采集及后期的精准营销有很大的帮助作用。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

我们常见的电商平台，“为你推荐”、“购买该产品的用户还购买了”等都属于关联分析，其依据就是通过分析之前购买产品的顾客的购物篮分析，分析顾客的购买习惯，可以帮助零售商制定营销策略。

分类将项目分配到目标类别或类中，以便准确地预测该类内部会发生什么。某些行业会将客户进行分类。 聚类“聚类是将数据记录组合在一起的方法”查看对象分组情况可以帮助市场细分领域的企业。在这个例子中可以使用聚类将市场细分为客户子集。然后，每个子集可以根据簇的属性来制定特定的营销策略。

关键词：数据挖掘，关联分析，聚类，零售业 1 零售业定义：零售商业企业是指向批发商业企业或生产企业购进商品，再将商品直接出售给最终消费者的商业企业。其特征是： ① 销售对象是直接消费者，而不是那些进行转卖或生产加工的使用者。 ② 零售商业企业的交易次数颇繁，平均每次交易额较小。

大数据在零售行业中的应用 个性化推荐与营销 在零售行业，大数据的应用能够实现个性化推荐和精准营销。通过分析消费者的购物历史、浏览记录以及消费行为等数据，可以精确了解消费者的偏好与需求，从而为其推荐相应的产品或服务。

数据挖掘的前景如何

数据挖掘就业前景挺好的。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘领域还是比较有前景的，主要有以下几个方向：做科研，可以在高校、科研单位以及各个企业从事数据挖掘科研人员；做程序开发设计，可以在互联网公司进行数据挖掘及其相关程序算法；数据分析师，在企事业单位做咨询、分析等。

数据挖掘工程师就业前景好。数据挖掘是一种以大数据为基础，通过人工智能、机器学习、统计学等多种技术手段挖掘出规律、模式和趋势的过程。数据挖掘工程师是负责进行数据挖掘算法和技术开发与应用的专业人员，其从业范围非常广泛，就业前景也非常乐观。

数据挖掘不错，国外很流行，应用很多，是很有前景的一个行业。在国内，处于起步阶段，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。如果找数据挖掘的工作，地点也很重要。国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。

薪酬方面就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。

数据挖掘中涉及的关联规则在实际生活中的应用有哪些

数据挖掘中涉及的关联规则分析还在零售、快消、电商、金融、搜索引擎、智能推荐等领域大有所为。如超市捆绑营销、银行客户交叉销售分析、搜索词推荐或者识别异常、基于兴趣的实时新闻推荐等。

首先，这些关联规则都是在特定的业务数据在特定的统计结果下进行向特定领域做结果导向的规则，这个并不能说有普遍价值。第二，这些规则在特定的商业领域，或者说对某个拥有这种挖掘系统的公司而言，是机密。因为，这属于该公司如何获取特定关键决策依据的核心信息。所以，我不认为能拿出来示众。

在实际应用中，关联规则被用于互联网推荐，如个性化商品推荐和组合优惠券发放，以及线下店铺的商品配置分析和风控。例如，通过宁浩导演的电影数据，我们可以看到黄渤和徐峥在宁浩电影中的高频繁出现，体现了导演的偏好。对于大规模数据，关联规则算法的价值在揭示隐藏模式和趋势上尤为显著。

综述数据挖掘的应用及发展趋势

至于发展趋势嘛，目前IBM打出了智慧地球的战略，其本质就是数据分析与数据挖掘。

将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。

数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。对于每一个面临竞争的公司，... 数据挖掘技术与客户关系管理的应用综述企业通过实施客户关系管理，可以降低成本，增加收入，提高业务运作效率。

数据挖掘是做什么的

1、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通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。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。

2、数据挖掘（DataMining）的定义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。

3、数据挖掘是一种利用技术和方法从大规模数据中揭示模式和关联、预测未来趋势的过程。数据挖掘通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术方法，从数据中提取有用的信息和知识。数据挖掘作为一项关键的数据分析技术，被广泛应用于不同领域，如商业、金融、医疗、社交媒体等。