數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)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(kù)研究的一個(gè)新的熱點(diǎn)。以下是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例，給大家作為參考，歡迎閱讀!
數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)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(jì)90年代中期，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的加劇導(dǎo)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(jí)經(jīng)理JanMrazek說，這反映了銀行的一個(gè)新焦點(diǎn)--客戶(而不是商品)。銀行應(yīng)該認(rèn)識(shí)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(duì)購(gòu)買。然后，銀行需要開發(fā)相應(yīng)商品并進(jìn)行營(yíng)銷活動(dòng)，從而滿足這些需求。
在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘之前，銀行的銷售代表必須于晚上6點(diǎn)至9點(diǎn)在特定地區(qū)通過電話向客戶推銷產(chǎn)品。但是，正如每個(gè)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(duì)于兜售并不感興趣。因此，在晚餐時(shí)間進(jìn)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(diǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn)等標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)價(jià)記錄檔案。這些評(píng)價(jià)可用于確定客戶購(gòu)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(jìn)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(jì)人員。
“我們對(duì)客戶的財(cái)務(wù)行為習(xí)慣及其對(duì)銀行收益率的影響有了更深入的了解?，F(xiàn)在，當(dāng)進(jìn)行更具針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)時(shí)，銀行能夠區(qū)別對(duì)待不同的客戶群，以提升產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，同時(shí)還能制訂適當(dāng)?shù)膬r(jià)格和設(shè)計(jì)各種獎(jiǎng)勵(lì)方案，甚至確定利息費(fèi)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(duì)于從營(yíng)銷到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的任何事情進(jìn)行決策。
數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例篇2
就算沒去過紐約，也應(yīng)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(shí)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(xué) Weill 醫(yī)學(xué)院的研究者們，花了 18 個(gè)月的時(shí)間執(zhí)行了一項(xiàng)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。他們用鑒識(shí)科學(xué)常用的棉花棒，在 486 個(gè)紐約地鐵站搜集目標(biāo)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(jī)生物，27% 是活性并俱有抗藥性的細(xì)菌，雖然所有細(xì)菌僅有 12% 與疾病相關(guān)，還發(fā)現(xiàn)了三個(gè)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(xiàng)研究的主要作者康乃爾醫(yī)學(xué)院遺傳學(xué)家 Christopher E. Mason 說：「人們望著地鐵上的手扶梯時(shí)，從來不會(huì)有『這上面充滿生命』的念頭，但是知道這項(xiàng)研究之后，他們可能會(huì)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(jiǎn)直讓人敬畏和贊嘆。」
關(guān)于地鐵細(xì)菌的研究，不只是有趣，也不只是滿足了科學(xué)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(dāng)作對(duì)照樣本，確定某些疾病、甚至也可預(yù)測(cè)未來若恐怖份子把某些細(xì)菌當(dāng)做生物武器攻擊的物質(zhì)，是否已經(jīng)擴(kuò)散。
數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例篇3
關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，最近還有這樣一個(gè)真實(shí)案例在數(shù)據(jù)挖掘和營(yíng)銷挖掘領(lǐng)域廣為流傳。
美國(guó)一名男子闖入他家附近的一家美國(guó)零售連鎖超市Target店鋪(美國(guó)第三大零售商塔吉特)進(jìn)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(rèn)錯(cuò)誤，但是其實(shí)該經(jīng)理并不知道這一行為是總公司運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果。如圖所示。一個(gè)月后，這位父親來道歉，因?yàn)檫@時(shí)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(shí)間足足早了一個(gè)月。
Target能夠通過分析女性客戶購(gòu)買記錄，“猜出”哪些是孕婦。他們從Target的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中挖掘出25項(xiàng)與懷孕高度相關(guān)的商品，制作“懷孕預(yù)測(cè)”指數(shù)。比如他們發(fā)現(xiàn)女性會(huì)在懷孕四個(gè)月左右，大量購(gòu)買無香味乳液。以此為依據(jù)推算出預(yù)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(gòu)買。
如果不是在擁有海量的用戶交易數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘，Target不可能做到如此精準(zhǔn)的營(yíng)銷。
猜你喜歡：
1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
2.淺談數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)中的應(yīng)用論文
3.試論數(shù)據(jù)挖掘在化學(xué)研究生產(chǎn)中的應(yīng)用論文