商务数据挖掘与应用案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析随着互联网技术的不断发展，大量数据被生产出来，这些数据中蕴含着巨大的商业价值。
商务智能和决策支持系统可以利用这些数据，提供决策制定者与业务分析师期望的数据驱动洞察，以优化业务决策。
以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1：超市销售决策支持系统在某家超市中，决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小，以及哪些产品需要促销，以达到推广和促进销售的目的。
为了实现这些目的，该超市实现了一个决策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库，从行业数据中导入了大量销售数据，包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。
该系统采用了高级数据可视化来表示销售数据，以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。
该系统还使用了预测分析，以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况，并为其提供推荐；也使用了关联分析，以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统，超市看到了显着的效益。
决策支持系统帮助他们预测哪些产品将具有更高的需求，帮助他们采购了更合适的库存量，以及哪些产品需要进行促销以提高销售。
超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2：在线零售商的数据分析一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单，商品，顾客及销售数据进行分析，以帮助经营者做出更加精准的商业决策。
他们使用了大量的内部和外部数据来源，以建立一个全面的数据仓库，数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据和行业趋势等。
他们使用了数据挖掘和预测性分析来发现顾客的需求以及未来销售趋势。
通过分析他们的数据，该在线零售商能够快速识别哪些产品的销售量增加，哪些产品的销售量下降，哪些产品的客户评分较低，并能及时调整库存和价格等策略来优化他们的销售。
此外，经营者能够更好地识别他们的目标客户及其需求，以提供更好的客户服务。
商务数据挖掘与应用案例分析
(4) 数据质量检测
检验数据质量，列举有关问题。例如数据是否完整、正确，是否存在 缺失值，数值型变量的范围是否落在允许的范围内，变量的含义与变 量值是否一致等质量问题。
2.4 数据准备 (1)
数据准备阶段的工作是对可用的原始数据进行一系列的组 织以及清洗等预处理，使之达到建模需求，而这些数据将 是模型工具的输入值。 数据准备阶段的任务有可能执行多次，并且没有任何规定 的顺序。这个阶段其任务包括：
2.1 概述 (2)
业务理解(Business Understanding) 数据理解(Data Understanding) 数据准备(Data Preparation) 建模(Modeling) 评估(Evaluation) 部署(Deployment)
商业数据挖掘案例
2.3 数据理解 （3）
(3) 数据探索
探索数据主要是详细分析引人注目的变量特征，识别潜在的特征，思 考和评估在描述数据过程中的信息和发现，提出假设并确定方案，阐 明数据挖掘的目标。 例如，电信公司想挖掘出移动业务之间的关联规则，那么，在描述数 据后，根据数据的特征，选择各种可能相关的业务进行挖掘，对于显 而易见的规则，则可以不作考虑。比如说开通上网功能的客户中绝大 部分客户也开通了飞信业务，则在探索数据时，不需要考虑这两个业 务之间的关联。
2.4 数据准备 (3)
(2) 数据清洗 数据挖掘过程是否成功，得出的结果模型是否可靠，取决 于数据质量的好坏。清理数据的任务恰恰是清理数据中包 含的噪声和与数据挖掘主题明显无关的数据，从而提高数 据的质量。清理数据通常包括：
填补空缺的数据值。例如忽略有空缺值的记录；人工填写空缺值；使 用一个全局变量填写空缺值；使用属性的均值填写空缺值。 清理噪声数据。对于噪声数据有以下几种处理方法：一是分箱，二是 聚类方法，通过聚类发现孤立点。三是计算机与人工相结合的方法， 四是回归分析，建立回归方程。 解决不一致问题。数据的不一致主要表现在数据的单位、命名、结构、 含义不一致。可以通过对数据的统一调整进行解决。
数据挖掘关联案例
数据挖掘关联案例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：数据挖掘关联案例数据挖掘是一种通过从大型数据集中发现模式、关系或规律来提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘成为了一种重要的技术手段。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中分析并提取出有价值的信息，帮助企业做出决策、改善生产效率、提升用户体验等。
关联分析是数据挖掘中的一项重要技术，通过发现数据集中的相关性规律，揭示事物之间的内在联系。
下面我们来看几个关于数据挖掘关联案例的实例。
1. 超市购物篮分析超市购物篮分析是一个经典的关联分析案例。
通过对超市的销售数据进行挖掘，可以找到一些有用的规律，比如客户购买某种商品的同时还会购买另一种商品，从而可以为超市制定更合理的促销策略。
通过数据挖掘可以分析到，顾客购买尿布的同时往往也会购买婴儿食品，这提示超市可以将这两种商品放在一起销售，提高销售额。
2. 电商推荐系统在电商领域，数据挖掘的关联分析也扮演了重要的角色。
电商平台通过用户的浏览、购买行为数据，可以挖掘出用户的偏好和行为习惯，进而为用户推荐更加符合其需求的商品。
当用户浏览了一款手机之后，系统可以根据其他用户的购买行为推荐相关配件或其他品牌的手机，提高用户的购买转化率。
3. 医疗预测模型在医疗领域，数据挖掘也有着广泛的应用。
医疗数据量大，包含着疾病的发展规律和治疗方案等信息。
通过对医疗数据进行关联分析，可以发现一些疾病之间的关联性，提前预测患者的病情发展，制定更加科学的治疗方案。
通过对慢性病患者的数据进行分析，可以找到某些疾病之间存在的相关性，从而更好地指导医生的诊治工作。
4. 金融风控在金融领域，风险控制是至关重要的一环。
借助数据挖掘技术，金融机构可以对用户的信用评分、贷款风险等进行预测和评估，避免不良风险的出现。
通过挖掘用户的消费、还款等数据，可以发现用户的借贷偏好和风险特征，制定更加有效的风险控制策略。
数据挖掘关联分析在各个领域都有着广泛的应用，可以帮助企业更好地了解用户需求，优化决策流程，提高生产效率。
数据分析在电子商务中的应用案例
数据分析在电子商务中的应用案例随着互联网的快速发展，电子商务成为了现代商业活动的重要形式之一。
在电子商务中，数据分析扮演着重要的角色，帮助企业了解市场趋势、优化运营以及提升用户体验。
本文将通过几个实际案例，探讨数据分析在电子商务中的应用。
一、用户行为分析用户行为分析是电子商务中数据分析的重要方面之一。
通过分析用户在网站上的行为，企业可以了解用户的偏好、购买习惯以及潜在需求，从而优化产品和服务。
以某电商平台为例，通过分析用户在平台上的浏览、搜索和购买行为，该平台可以了解到用户对不同商品的兴趣和需求。
通过对用户行为的数据挖掘和分析，该平台可以向用户推荐个性化的商品，提高用户购买的转化率。
二、市场趋势分析市场趋势分析是电子商务企业制定战略和决策的重要依据。
通过对市场数据的分析，企业可以了解市场的发展趋势和竞争态势，从而制定相应的营销策略。
以某电商平台为例，通过对市场数据的分析，该平台可以了解到不同商品的热销情况、价格变动以及竞争对手的活动等信息。
通过对这些数据的分析，该平台可以及时调整自己的定价策略，推出促销活动，以应对市场的变化。
三、用户满意度分析用户满意度是电子商务企业成功的关键因素之一。
通过对用户满意度的分析，企业可以了解用户对产品和服务的评价，发现问题并及时改进，提升用户体验。
以某电商平台为例，该平台通过用户调研和反馈数据的分析，了解到用户对其物流配送服务的不满意。
通过分析物流数据，该平台发现了物流配送中存在的问题，并与物流合作伙伴合作改进物流服务，提升用户的满意度。
四、营销策略优化数据分析在电子商务中还可以帮助企业优化营销策略。
通过对用户数据的分析，企业可以了解到用户的购买偏好、消费能力以及购买周期等信息，从而制定个性化的营销策略。
以某电商平台为例，通过对用户购买数据的分析，该平台可以了解到用户的购买周期。
基于这一数据，该平台可以向用户发送定制化的促销信息，引导用户在适当的时间进行购买，提升销售额。
商务智能应用案例
商务智能应用案例
1. 瑞典移动运营商Telio使用商务智能工具分析客户数据，以提高客户留存率和销售额。
他们利用数据挖掘和数据可视化技术，分析了客户使用率、消费模式和趋势。
通过这种方式，他们能够更好地了解客户需求和行为，制定更有针对性的销售策略，并提供更优质的服务。
2. 美国连锁超市Publix使用商务智能工具管理其库存，以减少废品和节省成本。
他们使用数据分析和预测工具，帮助管理者分析销售数据、库存流动等各项指标，预测需求，并及时调整库存量和采购计划，从而最大限度地降低库存成本和废品率。
3. 加拿大银行RBC使用商务智能工具对客户进行分析，根据客户的交易历史、购买习惯和偏好等信息，制定个性化的金融服务和产品。
他们利用数据挖掘技术，根据数据模式和趋势，挖掘出潜在的销售和增值机会，并提供更优秀的客户服务。
4. 英国国家医疗保健服务（NHS）使用商务智能工具对病人数据进行分析，以改善患者的护理和医疗结果。
他们使用数据可视化技术，对病人数据进行可视化分析，帮助医生和护士更好地了解病情，并根据病情制定更精确定制的治疗方案，提高医疗效果，同时降低医疗费用。
5. 中国电信通过利用商务智能分析大数据进行网络安全监控。
对网络数据进行分析，发现异常点、黑客攻击，提供实时监控和警告。
同时，通过挖掘大数据和
用户数据，研究用户需求和行为，制定更精准的服务策略。
数据挖掘在电子商务中的应用分析
户访问模式 ， 不会失效 、 使用便捷 。 与传统数据库和数据仓库相 比， 网络 是一个庞大 的、 开放的 、 全球一体化 的信息 中心 ， 涵盖新 闻、 政治、 经济 、
军事 、 文化、 科技 、 艺术些数据最大特点就是呈碎 片状 、 非结构化 ， 而传统数据库 的数据结构 性很强 ． 是完全结 构化 的数据 。 面向网络 的数据挖掘 比传统的数据仓库 要复杂得多 ． 存在着一些更复 杂的问题 ， 主要有 ： （ １ １ 非结构化数据 。Ｗｅ ｂ 页面 以某 种格式呈现 的非结构化数 据 ， 结 构不规则或不 完整 ， 复杂程度远远高于普通的文本文件 ， 其数据结构隐 含、 模式信息量 大 、 模 式变 化快。 大量 的文档排列无任何顺序 ， 无分类索
户的满意度 。
容、 频率 、 时间等进行分析 ， 挖掘 出用户 的特征 ， 可 以为用户定制个性化 的页面 ． 这样可以极大程度地为产品推广提供便利 ， 并获得商业效益 。
二、 网 络 挖 掘 特 征 分 析 与 流 程 １ ． 网络 挖 掘 的特 征
网络挖掘技术具有许多特征 ， 可 以处理海量数据 ； 可 以动态获取用
应用 。
保定
０ ７ １ ０ ０ ２ ）
户 至上 ， 没有客户就没有效益 ， 掌握 、 了解客户 、 分析研究客户 信息 ， 知 己知彼 ， 才 能正确 引导客户消费 ， 掌握客户信息 ， 必然产生数据信息 ， 然
后对 电子商务 系统收集 的交 易数据进行分析并分类 ．根据不同用户的 需求 ， 采取不 同的营销措施 ， 灵活多变 ， 使企业获得更大的客户群 ， 促进
高搜索引擎的精准度 ， 确定用户最终找寻的页面。目前最广泛 的应用 当 属是电子商务领域 ， 通过对用户特征行为分析 ， 比如通过对用户访 问内
数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用及用户行为研究
数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用及用户行为研究引言：随着电子商务的迅速发展，海量的数据产生于各个渠道，数据挖掘技术成为电子商务市场分析的重要工具。
本文将介绍数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用，并重点讨论其在用户行为研究方面的作用。
通过深入分析用户行为数据，电子商务企业能够更好地了解用户需求、提高市场竞争力以及制定更精细化的营销策略。
一、数据挖掘技术在电子商务市场分析中的应用1. 个性化推荐系统个性化推荐系统是电子商务领域最重要的应用之一。
通过数据挖掘技术，系统能够根据用户历史行为、购买记录、点击流量等数据，分析用户的兴趣偏好，推荐个性化的商品或服务。
个性化推荐系统的应用不仅提升了用户购物体验，还能帮助企业提高销售额。
2. 市场细分和目标定位数据挖掘技术可以帮助电子商务企业将市场细分为不同的目标群体。
通过对用户行为数据的分析，企业可以将用户分为不同的群体，如年龄、性别、地理位置等，并根据不同群体的特点制定相应的营销策略。
这样的目标定位能够提高营销效果，提升品牌知名度。
3. 价格优化和定价策略通过数据挖掘技术，电子商务企业可以分析用户对商品或服务的价格敏感度，以及对不同价格区间的偏好程度。
这样的分析能够帮助企业制定更合理的价格策略，提升销售额和市场份额。
4. 运营管理和风险控制数据挖掘技术还可应用于电子商务企业的运营管理和风险控制。
通过对用户行为数据的分析，企业可以发现潜在的欺诈行为和诈骗行为，及时采取相应措施保护企业和用户的利益。
此外，数据挖掘技术还能用于预测和规避供应链风险，提高供应链的稳定性和效率。
二、数据挖掘技术在用户行为研究中的应用1. 用户购买决策模型通过对用户购买行为的分析，电子商务企业可以建立用户购买决策模型，了解用户在购买商品或服务前所考虑的因素和决策过程。
这对企业制定营销策略和改善产品或服务质量具有重要意义。
2. 购物篮分析购物篮分析是通过对用户购物车中商品的组合进行分析，发现潜在的购买关联性。
电子商务中数据挖掘的基本算法与应用分析
近 些 年 来 ， 于 电子 计 算 机 性 能 的 不 断提 高 、 算 成 本 的不 断 下 降 以及 数 据 管 理 技 术 的成 功 运 用 ， 业 商 务 往 来 的 电 子 信 息 化 基 计 企 程 度 也 越 来 越 高 。 与 此 同 时 ， 也 造 成 了 大量 的数 据 积 累 ， 成 了 了“ 这 形 数据 丰 富 而 知 识 贫 乏 ” 的现 象 ， 使 得 信 息 决 策 者 难 以从 海 量 这 的数 据 中提 取 出具 有 信 息 价值 的知 识 ， 据挖 掘技 术 的运 用 很 好 的 解 决 了这 个 问题 。 数
摘 要 ： 据 挖 掘技 术是 近 些年 来发 展 起 来 的 一 门新技 术 ， 过 该 技 术 ， 们 可 以发 现 数 据 后 面潜 藏 的 有 价 值 的信 息 数 据 挖 掘 已经 数 通 人
成 为 解 决 当前 企 业 信 息 系统 中所 面 临 的 “ 据爆 炸 ” 况 的 最 有 效 的 方 法 ． 也 为 决 策 者 进 行 各 种 商 业 决 策提 供 了科 学 的 理 论 支 数 状 这 持 。 该 文将 对 数 据 挖 掘 的 含 义 与 基 本 算 法进 行 阐述 和 分 析 ， 并对 数 据 挖 掘 在 电 子 商务 中 的具 体 应 用 进 行 分析 探 讨 。 关键词 ： 电子 商务 ； 据 挖 掘 ： 本 算 法 ： 用分 析 数 基 应
ｃ ｒｅ ｎｔｒ ｉｅ ，ｈｓｔ ｃ ｎｏｏｇ ｌｏ ｐｒ ｖｉｅ ｃｅ ｉ ｃ ｔ ｅ ｙ ｓ ｐ ｕ ｒ ｎｔｅ ｅ ｐｒｓｓｔ ｉ ｅ ｈ ｌ ｙ ａｓ ｏ ｄ ｓａ ｓｉｎｔ ｈ ｏｒ ｕ ｐｏｒ ｏ ａ ｏ ｕｓｎ ｓ ｅ ｉｉｎ ａ ｎｇ ｉ ｆ ｔｆ ｒｖ ｒ ｕｓｂ ｉｅ ｓｄ ｃｓｏ ｍ ｋｉ ．Ｔｈｉ ｐａ ｒｗ ｉ ｉｃ ｓ ｎｄ ｉ ｓ ｐｅ ｌ ｄｓ ｕ ｓａ ｌ
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1.3.1 数据挖掘任务 (4)
(5) 回归(Regression )分析
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分 析方法。其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。
(6) 序列模式(Sequential Pattern)挖掘
序列模式挖掘是指分析数据间的前后序列关系，包括相似模式发现、 周期模式发现等。其应用领域包括客户购买行为模式预测、Web访问 模式预测、疾病诊断、网络入侵检测等。
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客户流失分析
在激烈竞争的市场，往往采取名目繁多的促销活动和层 出不穷的广告宣传来吸引新客户、留住老客户； 研究发现：发展一个新客户比保持一个老客户的费用要 高出5倍以上。 客户流失分析是以客户的历史消费行为数据、客户的基 础信息、客户拥有的产品信息为基础，通过研究综合考 虑流失的特点和与之相关的多种因素，以此建立可以在 一定时间范围内预测客户流失倾向的预测模型，以便对 流失进行预测、并对流失的后果进行评估
挖掘 。
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1.3.1 数据挖掘任务 (2)
(1) 聚类(Clustering)分析
“物以类聚，人以群分”。聚类分析技术试图找出数据集中的共性和 差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪 些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。
(2) 分类(Classification)分析
பைடு நூலகம்
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智能搜索
Web信息检索，即搜索引擎，是能有效解决通过网络来快 速在用户输入关键词进行查询后 ，返回的是成千上万的相关结果，往往需要用户花费大量 时间浏览与选择，不能满足用户快速获取信息的愿望。因 此大量学者以及研究人员开始研究行业化、个性化、智能 化的第三代搜索引擎。
资料来源： /blog/more.asp?name=idmer&id=9729 2018/11/20 12/43
1.2.2 数据挖掘概念
技术层面：数据挖掘是探查和分析大量数据以发现有意义 的模式和规则的过程 。 商业层面：数据挖掘就是一种商业信息处理技术，其主要 特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理， 从中提取辅助商业决策的关键性数据 。
资料来源：/zhexue/weilai/014.htm
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案例1-2：Yahoo! 数据挖掘案例
Usama Fayyad博士是Yahoo!的首席数据官，KDnuggets的Gregory对他进行了访谈。下 面是访谈中介绍的Yahoo！在数据挖掘方面的成功案例： (1)产品整合：一个例子就是你今天在Yahoo!电子邮箱上看到的，数据挖掘的可视结果。通过 对用户使用行为的意外模式分析，我们发现在每次会话中，人们阅读邮件和阅读新闻的行为之间 存在很强的相关关系。我们把这个发现传达给Yahoo!电子邮箱产品小组，他们首先想到的就是 验证这种关系的影响：在一组测试用户的邮箱首页上显示一个新闻模块，其中的新闻标题被醒目 显示。 对于象电子邮箱这种产品，最头痛的问题就是如何获取新的“轻量级用户”，并推动他们的用 量，使之变成“重量级用户”。如果你做到了，那么流失率就会显著下降。实际上，在我们的试 验中，最弱的一组流失率下降了40%。于是Yahoo!立刻开发并完善了新闻模块，并嵌入Yahoo! 电子邮箱的首页，到现在，上亿的消费者都可以看到并使用这种产品。我喜欢提及这个故事，因 为它很好地说明了我们产品团队的及时反应能力，也证明了在用户使用行为数据中蕴含着很多很 多极具价值的潜在模式。 (2) 即时通信：我们对雅虎通（Instant Messenger）的使用情况进行了分析，以了解激励 用量的关键因素是什么。结果发现，最重要的因素是让用户扩大他们的“好友列表”，至少增加 5个新的好友。据此Yahoo!精心设计了相应的营销活动，鼓励用户增加好友列表中的好友数，从 而显著激励了雅虎通的用量。 (3) Yahoo首页的搜索框：一个简单的例子就是我们发现，在Yahoo的首页上，把搜索框放在 居中的位置（而不是以前的左侧）将提高用户的用量。这样一方面可以促进用户的积极使用，对 Yahoo!来说也没有成本支出。这个结果的发现过程也很有趣，我们首先发现Netscape浏览器的 用户比IE的用户更多地使用了搜索功能，进一步探查发现两个浏览器在视觉上的唯一区别就是： 二者中的搜索框位置不同！搜索框在Netscape浏览器中是居中放置，而在IE中则是靠近左侧。 很不明显的差别，但却很重要。一般谁会想到呢？
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案例1-1：梅隆银行的数据挖掘
美国的梅隆银行(Bank of New York Mellon)在1997年设定了争取20万 新户头的目标，为此，计划向1000万可能的顾客邮寄邀请函。然而，这家银 行却利用了数据挖掘技术产生了3000个最可能的顾客的模式。对这些模式的 子集再加以精选，产生了更小的一个数目。测试表明，这个更小的数目会产 生12％的回应率。这个回应率使得这家银行只需发出200万份邀请函即可获 得他们想要的20万名顾客，而不是原定的向1000万人发出信函。因此，利用 数据挖掘技术除了削减成本之外，还提高了每位新开户的顾客的平均利润率 ，其利润要比通常高3倍，因为该技术瞄准了那些需求最适合梅隆银行服务项 目的顾客。 这个例子说明了数据挖掘的两个重要方面。第一个方面仅就其规模而言： 牵涉到的数据量和所探索的模式数目要比传统的数据分析量大得多；第二个 方面就是，即使是受过高级培训的专家也能获益于数据挖掘；正如我们在梅 隆银行的例子中所见，一个外部专家小组得出的结果比本公司专职数据分析 部门用常规方法得出的结果高6倍，而所花时间只是后者的四分之一。我们的 一个主要目标就是使数据挖掘工具使用简易，因此，连最终的商务用户，而 不是专家，都会使用它们。
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1.2 数据挖掘产生的背景及概念
1.2.1 数据挖掘产生的背景 1.2.2 数据挖掘概念
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1.2.1 数据挖掘产生的背景
信息的快速增长带来的问题：
(1)信息过量，难以消化； (2)信息真假难以辨识； (3)信息安全难以保证； (4)信息形式不一致，难以统一处理。
关联分析，发现特征之间的相互依赖关系，通常是从给定的数据集中 发现频繁出现的模式知识(又称为关联规则)。关联分析广泛用于市场营 销、事务分析等领域。
(4) 离群点(Outlier)检测
离群点检测就是发现与众不同的数据。 可应用于商业欺诈行为的自动 检测，网络入侵检测，金融欺诈检测，反洗钱，犯罪嫌疑人调查，海 关、税务稽查等。
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超市货架组织
货架的组织会影响商品的销售！
超市商品按什么原则摆放？
尿布与啤酒被摆在一起。为什么？
关联销售!
原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下 班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自 己爱喝的啤酒。这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒 与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣 的独门武器，购物篮分析可以帮助超市在销售过程中找到具有关联关 系的商品，并以此获得销售收益的增长！
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1.3.2 数据挖掘过程 (1)
从商业的角度看，数据挖掘过程可分为三个阶段:
(1)数据准备：数据收集(集成)和预处理。知识是从海量数据里提取出来 的，因此要挖掘知识必须得收集一定量的数据。收集到的原始数据一般存 在缺失值、错误值等问题，不能直接用作知识提取的数据源，需要进行数 据预处理。
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广告精准投放
随着Web2.0应用的推广，网络社区服务SNS(Social Network Service)已成为互联网关注的热点。通过挖掘网络中潜在的社区人群 ，企业可以更好地搜索潜在消费者和传播对象，将分散的目标顾客和 受众精准地聚集在一起，精确地把广告投放给目标客户，这不但有效 降低单人营销费用，而且可以减少对非目标客户的干扰，提高广告的 满意度，最终实现网络广告投放策略的真正价值。
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免费用户到付费用户的转化
在网络游戏试玩初期，游戏运营商为了测试和完善网络游 戏以及快速扩大玩家群，通常都会推出一段相对较长的免 费试玩期。因此，在网络游戏正式运营前就会存在大量的 注册用户，这些注册用户会在网络游戏运行后存在很长一 段时间。如何把这些注册用户转化成付费客户，真正为游 戏运营商带来收益呢？数据挖掘技术的应用使网络游戏运 营商能够对注册用户采取差别化营销，对正确的注册用户 采用合适的营销手段，从而提高市场营销活动效果，使企 业利润得到最大化。
1.3 数据挖掘任务及过程>>
1.4 数据挖掘常用软件简介>>
1.5 数据挖掘在商业领域中的应用>>
1.6 数据挖掘技术的前景>>
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1.1 引例
1.1.1 超市货架组织
1.1.2 广告精准投放 1.1.3 客户流失分析
1.1.4 智能搜索
1.1.5 免费用户到付费用户的转化
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1.3 数据挖掘任务及过程
1.3.1 数据挖掘任务 1.3.2 数据挖掘过程
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1.3.1 数据挖掘任务 (1)
（1）预测任务
根据其它属性的值预测特定属性的值，如分类、回归、离群点检测。
（2）描述任务
寻找概括数据中潜在联系的模式，如聚类分析、关联分析、序列模式