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基于数据挖掘的客户流失分析案例

例如，对客户的行为特征进行分析，可以了解有多少客户流失，客户是什么时候流失的，以及客户是如何流失的等问题，从而监控客户流失、实现客户关怀。

在此，数据挖掘所提供的数据探索能力得到了充分的发挥，下面简要地描述数据挖掘在客户流失分析管理中的应用过程。（1）定义主题客户流失分析中的主题应当包括流失客户的特征；现有客户的流失概率如何（包括不同细分客户群的流失程度）；哪些因素造成了客户的流失等。

在降低成本方面，通过建立健全的客户关系管系统，可以通过数据挖掘技术使企业能够及时并且准备地捕捉到市场的信息，发现客户的潜在需求，根据顾客的喜好作为产品的生产销售方向指向标可以避免产品销路偏差带来的仓库、人才成本等方面的损失，并且大大降低了销售费用和营销费用。

［案例一］客户数据清理分析与分类 首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。

Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。一般较常见的应用案例多发生在零售业、直效行销界、制造业、财务金融保险、通讯业以及医疗服务等。

数据挖掘算法与生活中的应用案例

下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 （一）基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。

范数（norm）是数学中的一个基本概念，主要用于度量向量空间中向量的大小。在现实生活中，范数的概念有很多应用场景，以下是一些具体的例子：机器学习和数据挖掘：在机器学习和数据挖掘领域，范数被广泛应用于特征选择、降维和正则化等任务。

亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。

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。

数据挖掘与分析：在大数据时代，离散数学的聚类分析、关联规则挖掘等技术可以帮助我们从海量数据中发现有价值的信息。例如，通过使用K-means算法或Apriori算法，我们可以对数据进行分类和关联分析，从而发现潜在的规律和趋势。

国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?

亚马逊的“信息公司”：果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。

智子云大数据挖掘助苏宁易购访客”回心转意”之路 苏宁易购期望通过智子云的VRM模型对到站/进APP的流失访客进行精细划分，并借助DSP精准定向能力跨屏锁定目标人群，找回流失访客。

数据挖掘与大数据应用的案例在现代社会中无处不在，不仅影响着国防安全，也渗透到我们日常生活的方方面面。以下是几个关键点的解析：大数据的影响力已经触及到我们的衣食住行，从美军追捕本拉登事件到波士顿马拉松爆炸案的迅速追踪，再到日常的出行、外卖服务，大数据在不同领域展现出了其独特的价值。

对于公交线路规划和设计是一个大数据潜在的应用场景，传统的公交线路规划往往需要在前期投入大量的人力进行OD调查和数据收集。特别是在公交卡普及后可以看到，对于OD流量数据完全可以从公交一卡通中采集到相关的交通流量和流向数据，包括同一张卡每天的行走路线和换乘次数等详细信息。

案例一：电子警察疑似套牌车自动识别系统 目标：从近12亿“电子警察”捕获的车牌数据中，自动识别出假车牌车辆，即“疑似假车牌车辆模型”。大数据的处理原则是“以业务规则为核心，以数据资源为基础，以计算能力为支撑”，该示例于2011年初推出，经过半年多的研发和应用讨论，取得了一定的实际效果。

第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

数据挖掘中最经典的例子啤酒+尿布是怎么回事

1、是数据挖掘方面的一个经典案例。在美国沃尔玛超市，研究人员发现，买尿布的人也会一起买啤酒，后来研究人员分析，是因为一般母亲在家带孩子，就让父亲去超市买尿布，而父亲也就会顺手买啤酒回去喝，因此超市就把啤酒和尿布放一起，以便购买。

2、啤酒尿布是大数据分析的关联规则挖掘。关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。它在数据挖掘中是一个重要课题，最近几年已被业界所广泛研究。关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。

3、在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。这可不是一个笑话，而是一直被商家所津津乐道的发生在美国沃尔玛连锁超市的真实案例。

4、就 “啤酒+尿布”这个案例而言，使用关联规则挖掘技术，对交易资料库中的记录进行资料挖掘，首先必须要设定最小支持度与最小可信度两个门槛值，在此假设最小 支持度min-support=5%且最小可信度min-confidence=65%。因此符合需求的关联规则将必须同时满足以上两个条件。

数据分析与数据挖掘到底有什么用

从侧重点上来说，相比较而言，数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低。从数据量上来说，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高。

“数据分析”得出结论的运用是人的智力活动，而“数据挖掘”发现的知识规则，可以直接应用到预测。“数据分析”不能建立数学模型，需要人工建模，而“数据挖掘”直接完成了数学建模。

数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现 对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。

当然有些数据分析师Excel玩儿的可以很溜，可以用Excel模拟一个CTR预估算法的迭代过程。【数据挖掘工程师】：偏技术，通过建立模型、算法、预测等提供一些通用的解决方案，当然也有针对某业务的。

数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，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。