数据挖掘方法的案例（数据挖掘的成功案例）

结合现实世界中的真实案例说明什么事数据挖掘

简单来讲，就是把公司进行过一些年的企业资源管理数据进行整理，然后对这些数据进行处理。可以对已有的数控据进行统计 服务于公司，帮助公司的日常管理，使公司办公更有效率。3，基于现有的数据，进行整合，抽取，转换等等，预测未来的公司或者产品等等的走向以及他们之间的关联，为公司的决策提供依据。

数据集大且不完整数据挖掘所需要的数据集是很大的，只有数据集越大，得到的规律才能越贴近于正确的实际的规律，结果也才越准确。除此以外，数据往往都是不完整的。（2）不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。

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。

数据挖掘的兴起 1 数据丰富与知识匮乏 对信息进行再加工，即进行更深入的归纳分析，从信息中理解其模式，方能获得更有用的信息，即知识。在大量知识积累基础上，总结出原理和法则，就形成了所谓智慧。

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。... 数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。

异常发现：通过对数据进行分析，找出其中的异常点，例如，信用卡是当今广泛使用的金融产品，随着竞争的加剧，各银行竞相大力推广信用卡，有少数不法分子趁机使用假资料申请信用卡，骗取钱财。

信用卡欺诈检测、疾病诊断。信用卡欺诈检测：通过对信用卡交易数据进行建模和训练，预测交易是否为欺诈。疾病诊断：通过对患者症状和病史数据进行建模和训练，预测患者是否患有某种疾病。

通过对信用卡客户的信用历史进行分析，可以构建一个信用卡风险模型，以衡量信用卡风险。 通过对信用卡客户的收入、支出、负债等信息进行分析，可以构建一个信用卡支付能力模型，以衡量信用卡风险。 通过对信用卡客户的消费习惯、支付习惯等信息进行分析，可以构建一个信用卡消费行为模型，以衡量信用卡风险。

在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。

一些先进的银行除了客户行为、产品持有等信息外，还会在分析的深度和广度上做文章，加入客户透过各渠道的查询、投诉、线上/线下行为，服务周期水平或是获取社交网络/微博对话反应等数据挖掘出有价值的信息，再运用客户需求分析方法论，精准地分析出客户需求与个性化的最适销售产品给客户。

国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?

1、而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用…… 中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

2、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。车辆监控，车辆调度，通过流量分析，进行公交线路调整，通过大数据分析预测路段车辆拥堵时间，制定缓解交通拥堵方案，通过一卡通全国联网，实施一卡走天下，记录用户所有行为轨迹。

3、可以应用在云计算方面。大数据具体的应用：洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。google流感趋势（Google Flu Trends）利用搜索关键词预测禽流感的散布。统计学家内特.西尔弗（Nate Silver）利用大数据预测2012美国选举结果。麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

4、大数据作为IT行业最流行的词汇，围绕大数据的商业价值的使用，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等，逐渐成为业界所追求的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。

5、置身于浩瀚的数据海洋之中，如何淘到那些珍贵的信息金矿？答案就在于“数据挖掘”。这是一场智慧的冒险，始于大量的、不完美的、带着噪音和模糊性的数据。但只要你掌握这把“金钥匙”，那些隐藏在数据背后的神秘宝藏，那些鲜为人知的潜在知识，都会一一为你揭晓。