数据挖掘实际应用,数据挖掘实际应用有哪些

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

1、本文基于某房地产开发企业实施的CRM项目，从房地产客户关系管理的实际需求入手，在分析了关联规则挖掘的基本原理和技术特点后，重点讨论了关联规则挖掘技术进行房地产业客户意向分析的问题，对数据挖掘技术在房地产客户管理系统中应用的方式和方法进行了详细探讨，并给出了一个成功实施的案例。

2、数据挖掘在电信客户流失分析中的应用 数据挖掘是近年来伴随着人工智能和数据库技术发展而出现的一门新兴技术。它的核心功能是从巨大的数据集或数据仓库中获取有用信息，以供企业分析和处理各种复杂的数据关系。随着电信市场竞争的日益加剧，运营商普遍开始向“客户驱动”管理模式转变。

3、在企业关注客户内在需求管理的同时，信息技术的飞速发展为客户内在需求管理（CRM）的高效实施提供了技术保证，通过数据挖掘技术对客户内在需求进行深入分析可以满足企业对个体细分市场的客户内在需求管理需求（具体可查看马海祥博客《如何以客户为中心进行数据挖掘与分析》的相关介绍）。

4、现代技术融入酒店客户关系管理：数据挖掘技术。根据相关信息查询，现代技术融入酒店客户关系管理最好的例子是数据挖掘技术：通过在整个顾客生命周期中识别和预测客户的需求帮助企业建立个人和可盈利的客户关系。数据挖掘技术可以帮助减少信息过载，提高决策能力。

数据挖掘的应用有哪些?

1、数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。

2、数据挖掘可以应用在金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业等领域。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自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

3、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。

4、有几种数据挖掘方法可以应用于交叉销售。关联规则分析，能够发现顾客倾向于关联购买哪些商品；聚类分析，能够发现对特定产品感兴趣的用户群；神经网络、回归等方法，能够预测顾客购买该新产品的可能性。

5、数据挖掘所要处理的问题，就是在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件，并且加以分析，获取有意义的信息，归纳出有用的结构，作为企业进行决策的依据。其应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘（DM）技术进行有目的的发掘分析。