数据挖掘在各领域的应用
数据挖掘技术的应用前景
数据挖掘技术的应用前景数据挖掘是一项基于大数据的技术，通过对大量数据的分析、建模和预测，从中发现有用的信息和知识。
随着互联网和物联网的普及，世界上生成的数据量正在呈指数级别地增长，因此数据挖掘技术的应用前景非常广阔。
一、医疗健康领域在医疗健康领域，数据挖掘技术可以分析病人的症状、体征、治疗历史等数据，建立病人的个体化模型，预测病人的疾病风险和患病概率，为医生提供精准的诊疗建议。
数据挖掘技术还可以用于药物研发，帮助科学家减少试验时间和成本，提高研发效率。
二、金融行业在金融行业，数据挖掘技术可以用于风险管理和投资决策。
通过分析市场数据、公司财报和行业趋势，预测股票价格和利润率，提高投资回报率。
同时，数据挖掘技术还可以用于识别欺诈交易和风险客户，在保障金融安全的同时，减少不必要的经济损失。
三、教育领域在教育领域，数据挖掘技术可以用于学生学业表现的分析和预测，帮助老师和家长发现学生的优势和劣势，及时调整教学方法和策略，提高学生的学业成绩。
数据挖掘技术还可以用于教育资源的优化和分配，给予不同学生合适的教育资源，提高教育公平性。
四、交通运输领域在交通运输领域，数据挖掘技术可以分析交通拥堵情况、车辆使用率和路线选择等信息，优化交通路线和调整交通设施，提高交通运输效率和安全性。
数据挖掘技术还可以用于共享交通的优化，预测需求和供给，提供更加便捷的出行服务。
五、电子商务领域在电子商务领域，数据挖掘技术可以分析用户的购买行为、偏好和消费习惯，在一定程度上预测用户的未来购买行为，为商家提供更加个性化的商品推荐和营销策略。
数据挖掘技术还可以用于价格优化和库存管理，帮助商家提高销售额和利润率。
六、智能制造领域在智能制造领域，数据挖掘技术可以分析生产流程、设备状态和生产效率等数据，预测设备故障和生产瓶颈，帮助企业优化生产计划和流程，提高生产效率和质量。
数据挖掘技术还可以用于产品质量的监控和控制，帮助企业提高产品的竞争力和市场占有率。
数据挖掘的应用领域
数据挖掘的应用领域数据挖掘作为一种信息技术的应用工具，在今天的社会中扮演着日益重要的角色。
它可以帮助人们从大数据中发掘有价值的信息，并在各个领域中提供决策支持和业务优化。
本文将介绍数据挖掘的应用领域，并探讨其在不同领域中的具体应用。
一、金融领域1. 风险评估与控制：数据挖掘可以通过分析大量的市场数据和客户信息，准确预测金融市场的波动性，并帮助金融机构识别和控制风险。
例如，银行可以利用数据挖掘技术来评估客户的信用风险，以决定是否批准贷款申请。
2. 欺诈检测：数据挖掘可以帮助金融机构发现潜在的欺诈行为。
通过对客户的交易模式和行为进行分析，可以识别出异常的模式和不寻常的交易，从而防范欺诈风险。
3. 投资决策：数据挖掘技术可以分析股票市场的历史数据，挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，辅助投资者做出更明智的投资决策。
二、市场营销领域1. 客户细分与定位：数据挖掘可以通过分析客户的消费行为和偏好，将客户划分为不同的市场细分，并准确定位目标客户群体。
这有助于企业优化市场方案，提高市场营销效果。
2. 产品推荐与个性化营销：通过分析客户的购买历史和行为模式，数据挖掘可以预测客户的购买偏好，并根据个体的需求进行个性化产品推荐，提高客户满意度和忠诚度。
3. 市场趋势分析：通过挖掘市场数据和消费者行为数据，数据挖掘可以发现市场的趋势和潜在机会，帮助企业制定更具竞争力的市场策略。
三、医疗领域1. 疾病预测与诊断：数据挖掘可以分析患者的医疗记录和生化指标，发现潜在的疾病风险因素，并提供准确的诊断结果。
这有助于提前干预和治疗，提高疾病的预防和治疗效果。
2. 药物研发与创新：数据挖掘可以分析大量的医疗研究数据，寻找新的药物治疗方案和疗效预测模型。
3. 医疗资源调配：通过分析病例记录和病人流行病学资料，数据挖掘可以帮助医疗机构合理分配医疗资源，提高医疗服务的效率和质量。
四、交通领域1. 路况预测与优化：数据挖掘可以通过分析交通数据和历史记录，预测出未来的交通拥堵情况，并为交通管理部门提供优化交通规划和路况调控的决策依据。
数据挖掘技术在人工智能领域中的应用案例
数据挖掘技术在人工智能领域中的应用案例在信息时代，大数据的涌现成为人们生活中的常态。
而数据挖掘技术的出现，则为处理海量数据提供了有效的方法。
数据挖掘技术不仅能够揭示数据背后的规律，还能为人工智能领域的发展提供强有力的支持。
下面，本文将探讨数据挖掘技术在人工智能领域中的应用案例。
一、人脸识别技术随着科技的不断进步，人脸识别技术已经成为了许多领域中不可或缺的一部分。
数据挖掘技术在人脸识别技术中的应用，可以帮助我们更准确地识别人脸特征，从而实现更高水平的人脸识别精度。
通过大量人脸图像的数据挖掘，我们可以获取到不同人脸特征之间的共性和差异，进而构建更为精确的人脸识别算法。
以人脸识别支付为例，当用户在支付时，无需输入密码或扫描条码，只需要通过摄像头进行人脸识别即可完成付款。
数据挖掘技术通过分析用户在不同支付情境下的人脸特征，可以实现用户的识别和身份确认，从而提高支付的便捷性和安全性。
二、智能推荐系统智能推荐系统已经渗透到了我们生活的方方面面，比如电商推荐、音乐推荐等。
在智能推荐系统中，数据挖掘技术起到了至关重要的作用。
通过对用户历史行为数据、兴趣偏好等进行挖掘和分析，可以为用户提供个性化、准确的推荐结果。
以音乐推荐系统为例，数据挖掘技术可以通过挖掘用户对音乐的偏好和情感倾向，来推荐符合用户口味的歌曲。
通过分析用户历史播放记录、收藏列表等数据，可以发现用户的音乐喜好模式，并基于此模式进行推荐，从而提高用户的使用体验。
三、自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的重要应用之一，而数据挖掘技术在自然语言处理中发挥了关键作用。
通过对语言文本的挖掘和分析，可以帮助计算机更好地理解、处理人类的自然语言。
以机器翻译为例，数据挖掘技术通过分析大量的双语语料库，挖掘出不同语言之间的翻译规律和语义关系，从而实现机器对文本的准确翻译。
通过数据挖掘技术的支持，机器翻译系统可以不断学习和优化，提高系统的翻译质量和准确性。
四、智能驾驶智能驾驶是人工智能领域的热点应用之一。
数据挖掘算法的分类及应用场景
数据挖掘算法的分类及应用场景随着当今互联网时代的到来和信息时代的发展，数据已经成为企业最重要的资产之一。
通过数据挖掘算法，企业可以更好地利用这些数据，从而推动业务发展及创造更大的商业价值。
本文将介绍数据挖掘算法的分类及其在不同的应用场景中的应用。
一、数据挖掘算法的分类数据挖掘算法包括了多种不同的技术和方法，可以根据不同的分类方式进行分组。
下面将根据其应用领域和算法技术两种角度来进行分类。
1.应用领域分类(1)金融领域金融领域是数据挖掘应用的主要领域之一，其主要目的是通过分析挖掘金融市场数据，预测未来市场趋势、制定有效的投资策略、控制风险等。
(2)市场营销领域市场营销领域主要侧重于市场和消费者行为的分析及预测，以更好地满足消费者需求并提高企业的市场竞争力。
(3)医疗领域医疗领域的数据挖掘应用主要包括对医疗数据进行分析和预测，帮助医生更准确地诊断病情、提高治疗效率、降低医疗风险。
(4)交通领域交通领域主要侧重于交通流量的预测和道路拥堵的控制，以提高城市的交通状况和改善居民的出行体验。
2.算法技术分类(1)分类算法分类算法是将数据集划分为不同类别或标签的算法，常用于数据挖掘、模式识别、图像和语音识别等领域。
常见的分类算法包括决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、逻辑回归等。
(2)聚类算法聚类算法是将数据集中的相似对象归为一类的算法，常用于数据挖掘、图像分析、模式识别等领域。
常见的聚类算法包括K-Means、层次聚类、DBSCAN等。
(3)关联规则算法关联规则算法是用于寻找数据集中各项之间关系的算法，常用于市场营销、购物推荐等领域。
常见的关联规则算法包括Apriori和FP-Growth。
(4)回归算法回归算法是通过寻找输入与输出变量之间函数关系来进行预测的算法，可以用于股票预测、房价预测等领域。
常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
二、应用场景及案例分析1.金融领域金融领域的数据挖掘应用包括金融预测、风险控制等方面。
数据挖掘的应用领域及方法
数据挖掘的应用领域及方法数据挖掘是从大量数据中提取有用信息和模式的过程，可以在各个领域中应用。
下面将介绍数据挖掘的应用领域及方法。
一、金融行业数据挖掘在金融领域的应用非常广泛。
首先，数据挖掘可以帮助金融机构发现欺诈行为，通过分析用户的交易数据和行为模式，识别异常交易和风险群体。
其次，数据挖掘可以用于信用评估，通过分析用户的贷款记录、消费行为等信息，判断其信用等级和还款能力。
此外，数据挖掘还可以用于市场预测和投资策略，通过分析市场数据和股票交易记录，预测股票走势和市场趋势。
二、电子商务数据挖掘在电子商务中的应用非常重要。
首先，数据挖掘可以用于个性化推荐，通过分析用户的购买记录和评价数据，为用户推荐符合其兴趣和偏好的商品。
其次，数据挖掘可以用于市场竞争分析，通过分析竞争对手的销售数据和用户行为数据，发现市场机会和优化营销策略。
此外，数据挖掘还可以用于用户分类和群体分析，通过分析用户的行为模式和社交网络数据，了解用户需求和行为习惯。
三、医疗健康数据挖掘在医疗健康领域的应用也非常广泛。
首先，数据挖掘可以用于疾病预测和诊断，通过分析患者的病历数据和医疗指标，建立数据模型来预测疾病的发展趋势和提供精准的诊断结果。
其次，数据挖掘可以用于药物研发和治疗方案优化，通过分析药物数据和临床试验数据，挖掘药物的作用机理和副作用，以及针对性的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以用于健康管理和健康推荐，通过分析用户的健康数据和生活习惯，提供个性化的健康建议和管理方案。
四、交通运输数据挖掘在交通运输领域的应用也非常重要。
首先，数据挖掘可以用于交通流量预测和拥堵预警，通过分析交通数据和道路状态，预测交通拥堵的发生和路段的通行能力，提供交通状况的实时更新。
其次，数据挖掘可以用于路径规划和交通导航，通过分析交通网络数据和用户出行数据，为用户提供最优的路径规划和交通导航服务。
此外，数据挖掘还可以用于交通安全分析和事故预防，通过分析交通事故数据和驾驶行为数据，发现事故的潜在原因和高风险驾驶行为。
数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术的应用随着信息时代的到来，数据量的急剧增长让我们的生活日益依赖于数据技术。
而数据挖掘技术作为其中的重要一环，受到了越来越广泛的关注。
那么，数据挖掘技术在实际应用领域中有哪些具体的应用呢？一、智能推荐如果你在购物网站上购买过商品，在接下来的几天里可能会不断地收到与你购买的商品相关的推荐信息。
其背后的技术就是数据挖掘。
通过分析用户的购买记录、浏览记录以及其他用户的购买习惯，数据挖掘可以精准地向用户推荐相关的商品。
这不仅可以提高购物网站的用户满意度，也可以为商家创造更多的销售机会。
二、舆情分析在当前社交媒体广泛应用的背景下，舆情分析成为了一个重要的研究领域。
数据挖掘技术可以对大规模的社交媒体数据进行挖掘和分析，识别出人们关注的话题、情绪等，并据此评估公众舆情。
通过对舆情的了解，相关部门可以更准确地判断社会热点、民意倾向、危机事件等，从而做出及时有效的应对措施。
三、金融风险控制金融风险控制是目前数据挖掘技术应用比较成熟的领域之一。
在银行、保险、证券等金融机构中，数据挖掘可以通过分析客户的历史信用记录、消费习惯、偏好等信息，评估其风险水平。
例如，在评估个人信用时，数据挖掘可以分析申请人的收入、职业、信用卡还款记录等多维度信息，排除风险较高的申请人，降低银行的逾期率和不良贷款率。
四、医疗领域医疗领域的数据挖掘应用主要集中在疾病预测和诊断辅助方面。
通过分析大量的病历、体检、医学影像等数据，数据挖掘可以帮助医生快速准确地预测患者可能出现的症状及可能的疾病，并为医生提供更多的参考信息，辅助其做出诊断和治疗方案。
此外，数据挖掘还可以在临床试验、新药开发等方面发挥重要的作用，帮助医学界提高治疗效果，降低医疗成本。
五、交通运输随着城市化的发展，交通拥堵问题愈发突出。
数据挖掘可以通过分析车流量、出行时段、路况等多维度数据，提供准确的交通预测和优化策略，从而降低交通拥堵，提高出行效率。
另外，数据挖掘还可以用于智能导航、车辆识别、车辆监控等方面，为交通运输提供更加智能化和安全的服务。
数据挖掘的应用案例
数据挖掘的应用案例在当今信息化时代，数据挖掘成为了一项重要的技术，它可以帮助我们挖掘数据中隐藏的有价值的信息，从而为决策提供支持。
在各个领域，数据挖掘都发挥着重要的应用作用。
本文将通过对几个数据挖掘的应用案例进行分析，帮助读者进一步了解数据挖掘技术的价值和应用场景。
案例一：销售预测对于拥有大量销售数据的企业，如何利用这些数据提升销售业绩是一个重要的问题。
利用数据挖掘技术，可以从历史销售数据中发现销售规律和趋势，进而进行销售预测。
通过对不同因素（如促销活动、季节因素、天气等）与销售额之间的关系进行建模，企业可以根据销售预测结果进行库存管理、生产计划等决策，从而提高销售效益。
案例二：客户细分客户细分是企业市场营销中的重要任务之一。
利用数据挖掘技术，可以对客户进行细分和分类，从而实现个性化营销。
例如，在电商行业中，通过对客户购买历史、浏览行为、关注信息等进行分析，可以将客户划分为不同的细分群体，并对每个群体采取针对性的营销策略，提高市场响应率和转化率。
案例三：航空公司飞机维修优化对于航空公司来说，维修是一个关键的环节。
如何合理安排飞机的维修计划，以降低维修成本和提高维修质量，是航空公司面临的挑战。
利用数据挖掘技术，可以对飞机故障数据、维修记录等进行分析和挖掘，发现不同故障之间的关联性和规律，从而优化维修计划。
例如，通过对飞机故障数据的挖掘，可以对飞机进行预防性维修，及时更换故障率较高的零部件，提高飞机的可靠性和安全性。
案例四：肺癌早期诊断肺癌是一种常见的恶性肿瘤，早期诊断对于提高治愈率至关重要。
利用数据挖掘技术，可以对肺癌相关的病例数据进行分析和挖掘，发现肺癌病例中的共同特征和规律。
例如，通过对肺癌病例的CT影像数据进行挖掘，可以基于影像特征建立肺癌分类模型，实现对肺癌的自动诊断。
这一技术的应用，不仅可以提高肺癌的早期诊断率，还可以减轻医生的工作负担。
从以上几个案例可以看出，数据挖掘在各个领域都拥有广泛的应用。
数据挖掘的基本概念与应用领域
数据挖掘的基本概念与应用领域数据挖掘是指从大量的数据中自动发现有用的模式和知识的一种技术。
它是计算机科学、统计学和人工智能的交叉学科，通过使用统计学、机器学习和信息检索等方法，从数据中提取出隐藏的模式和关系，用于预测和决策支持。
数据挖掘的应用领域广泛，包括商业、医疗、金融、社交媒体等，它在各行各业中发挥着重要的作用。
首先，数据挖掘在商业领域具有广泛的应用。
商业领域中涉及大量的交易数据、用户行为数据等，通过数据挖掘可以挖掘出消费者的购买偏好、营销活动的效果等。
例如，通过分析用户的购买历史，可以推荐相关的产品，提高销售额；通过分析用户的浏览行为，可以个性化推送广告，提高点击率。
数据挖掘可以帮助企业发现隐藏在数据背后的商机，优化决策和业务流程，提高市场竞争力。
其次，数据挖掘在医疗领域也发挥着重要的作用。
医疗领域中积累了大量的病历数据、医疗影像数据等，通过数据挖掘可以帮助医生提高诊断效果和治疗效果。
例如，通过对患者病历的挖掘，可以发现患某种疾病的患者的共同特征，从而更准确地判断新患者是否患有该疾病；通过对医疗影像数据的挖掘，可以辅助医生检测病变和评估病情。
数据挖掘可以帮助医疗机构提高诊断准确性、减少误诊和漏诊，提高医疗水平。
此外，数据挖掘在金融领域的应用也非常广泛。
金融领域中涉及大量的交易数据、市场数据等，通过数据挖掘可以挖掘出市场趋势、风险模型等。
例如，通过分析股票市场的历史数据，可以预测股价的涨跌趋势，为投资者提供决策参考；通过分析借贷行为的数据，可以构建风险模型，帮助金融机构评估借款人的信用风险。
数据挖掘可以帮助金融机构更好地管理风险、提高投资回报率。
最后，数据挖掘在社交媒体领域也有着广泛的应用。
随着社交媒体的普及，用户在社交媒体上产生了大量的文本、图片等数据，通过数据挖掘可以挖掘出用户的兴趣、情感等。
例如，通过分析用户在社交媒体上的言论，可以了解用户的兴趣爱好，为用户个性化推荐内容；通过分析用户的情感表达，可以判断用户对某个产品或事件的态度，帮助企业进行舆情监测。
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结论
对于过去，银行并未从企业的整体角度 实施顾客一体化管理，因此前后流程为实 践整合的状态，无法达到连接，将造成信 息重复、矛盾，甚至是过时，无法随时满 足应有的信息或服务，利用data mining的 技术，将可以解决如此的问题，更有效率 朝向以顾客为中心企业体系。
天文学方面
资料来源：张燕霞、赵永恒、崔辰川 中国科学院国 家天文台
微应用流体学方面：科学家正试图利用物 理原则做实验，只利用极微量的水，加快 原本需要费时费金钱的实验。加州理工学 院的应用物理学家Stephen Quake，以微应 用流体学发展了一套DNA分析装置，比传统 的分析装置快。 Technology Review的编 辑指出，微应用流体学将为生物科技大有 帮助，就像当初电晶体提高了电子产品。
投资决策分析 主要回答：怎样投资？向何处投资？投资 多少？如何筹措资金？包括：投资效益分 析、投资可行性分析 综合经营指标分析与预警 从时间、机构纬度监测信 考核指标分析 用风险、流动风险、经营 风险、资金风险、国际收 银行健康综合评估 支，如果有异常情况自动 给予警告。 指标预警
古代史料方面
研究背景
人类已经进入信息时代，我们不仅面临着 用新技术来整理旧史料的问题，而且随着 考古的新发现和科技的发展，史料的容量 和形式急剧膨胀。 以何种方法处理、存贮史料，并且能够让 学者从中方便迅速地检索和得到所需的信 息，是当前史料学的一个大问题。
数位化是史料处理的必经之路 把各种史料统一为电脑资料，方便存贮和检索； 使史料的物理体积大大缩小，方便携带； 可以低成本无差错拷贝，方便传播和普及。 目前，不论是印刷文档、手写稿，还是电子档、 音像档、甚至于遗址与文物，越来越多的史料逐 渐被数位化，出现了资料仓库（Data warehousing）、资料集市(Data mart)、资料掘 取（Data mining）等新概念和信息数位化处理方 法，逐步形成了大资料量存贮和管理方式。
银行踪面
Business Intelligent （BI）
BI For Bank是MDCL公司基于EOSS套件在银行领域 推出的一套完整的商业智慧解决方案。 它以先进的资料仓库（Data Warehousing）、联 机分析处理（OLAP）、數據挖掘（Data Mining） 技术为基础，结合顾客关系管理和电子商务的经 验，能够帮助企业全面提高科学管理水平和经营 决策能力，促进企业业务和利润的增长，提高市 场竞争力，迎接以客户为中心的经营方式的转变。
Data Warehouse之步骤
汇集资料数据 撷取、合并、删除、归类..等，成为一定格式， 再放入资料仓储内 存贮并管理data 将所有的资料再集中存入一个大的资料库里，可 依照不同的需求建立小的资料库，方便读取 分析读取所需信息 银行各部门可依据不同的主题存取工具，进行查 询并结合图形，OLAP等工具
化学方面
近年来，随着化学资料的大量积累和资料库的普 遍使用，逐步认识到大量资料的利用是十分困难 且不充分的，更具价值的规律性的信息和知识反 而被隐蔽起来。因此，化学數據挖掘作为一种新 的信息技术开始出现于电脑化学中。 这一技术的关键是用软件来从大量的化学资料中 自动地发现新的不明显和有潜在应用价值的信息 和知识，因此它也常常与资料分析和知识发现 (Knowledge discovery)相紧密结合。
生物医学方面
背景
随着人类基因序列的解码，基因与各种疾 病间之关联性的研究正逐渐受到重视，而 相关之研究文献亦随之增多。 通过搜寻引擎等渠道，医学研究人员可以 快速取得所需之信息，但也同时面临了资 料过多的问题。
气象业务方面
背景
随着通信技术和电脑技术的发展，每天在气象 通信网上传输越来越庞大的气象资料，对这些 资料的存储、集成和应用的问题也就越来越突 出。 资料仓库是电脑应用发展的必然产物。经过长 期积累所形成的大量业务资料，是过去的真实 活动记录。如何利用这些资料并在此后的决策 中发挥效益，为决策分析和评估提供帮助，很 长时期内都困扰着资料库的发展。
數據挖掘(Data Mining)的功能
对资料进行厚缩，给出它的紧凑描述。數據挖 掘主要关心从资料泛化的角度来讨论资料总结。 建立一个分类函数或分类模型，该模型能把资 料库的资料项目映射到给定类别中的某一个。 把一组个体按照相似性归成若干类别。使属于 同一类别的个体之间的距离尽可能地 小，而 不同类别的个体间的距离尽可能地大。 按某一规则探讨这一规则下的资料关联性。
范例
商业银行首要关注于顾客关系的应用主题，即建立顾客信 息分析管理信息，从中收集顾客的基本资料、资产、负 债…等信息用以搭建一个良好的信息连接库。 美国第一银行运用 “ICARE＂建立客户关系管理： I(Inquire) 向顾客询问并了解其需求 C(Communicate) 向顾客保证降很快满足其需求 A(Affirm) 使顾客确信有完成服务的工作与愿望 R(Recommend) 向顾客提出一系列的服务选择 E(Express) 使顾客银行接受单个客户的委托 顾客将可通过email 电话 网站信息等得到:金融服务、旅 游娱乐服务以及其他的综合信息服务，之后将会寄出邀请 函请顾客填写，银行将可了解顾客的需求，帮助其完成愿 望
经营成本营利分析 从时间、机构纬度研究经营成本升降、经营成本专案、经 营成本的结构水平、银行收入和利润综合分析。 利率风险与营利分析 从时间、机构纬度研究利率调换交易分析、远期利率合同 分析、金融贷款分析、期权交易分析。 汇率风险与防范分析 从时间、机构纬度研究即期、远期外汇买卖分析，套汇分 析，外汇投机分析，期货、期权交易分析。
ห้องสมุดไป่ตู้
资金管理分析 从时间、机构纬度研究资金流入、流出及管理现状。 资金来源成本估计 从时间、机构纬度研究资金来源成本估计、资金结构、资 金余缺、资金利用度、头寸匡算、资金运用及收益分析。 客户信贷分析 从时间、机构、科目、借款人性质、贷款形式、贷款期限、 贷款方式研究贷款结构、贷款流动，贷款发放与回收情况。
农产品交易方面
资料来源： .tw/price
新系统着重于农产品交易行情信息的加值应用， 利用农产品价量资料库充实的资料 ，加值处理后 提供使用者作为参考，朝向建立「农产品交易行 情资料仓储(Data Warehouse)」之目标发展，让 使用者可以通过资料仓储的资料处理进行 联机分析处理(On Line Analytic Processing ， OLAP) 决策支援系统 (Decision Support System， DSS) 數據挖掘(Data Mining)
电子商务方面
资料来源： 硅谷动力
數據挖掘对电子商务的重要性
专家预测在今后十年中，“數據挖掘＂将是具有 革命性进展的举措之一，是提供“个性化网络＂ 的关键，即通过采集信息、识别有用结构并进行 即时分析，从而满足用户个性化选择。 无论这种技术复杂与否，近年来各公司都在进行 各种各样的數據挖掘研究，以期让那些近年来急 速堆积增长的原始资料，变得有意义。 电子商务现在是最新和最炙手可热的一个行业， 无论在哪都有历史资料，用这些资料可以得到用 眼睛无法看到的方式结论。
医药方面
Pain Control
Problem： Detecting pain Subjective & no direct measurement Clinical：Visual Analogue Scale（VAS） Where will cause the pain？ Endoscope Operating room：ESWL；Prostate Post Op. ：PCA ICU Cancer pain
數據挖掘能为电子商务做什么？
通过數據挖掘，市场商人可以瞄准目标客 户，采用个人股票行市、最新信息、特殊 的市场推广活动或其他一些特殊的信息手 段，从而极大地减少广告预算和增加收入。 百货商场、超市和一些老字型大小的零售 店也在进行數據挖掘，以便猜测这些年来 顾客的消费习惯。
數據挖掘于各领域之应用
谢邦昌 教授 辅仁大学统计信息系教授 中华數據挖掘协会 秘书长
STAT1001@.TW .TW 2004/12/26
你不能不知的十大创新 技术
资料来源： Technology Review杂志 (2002/1)
未来科技大预言
化学數據挖掘主要内容
Data cleaning Data reduction Feature detection Feature reduction Classifier and category detection Fraud detection Recognizing unusual patterns Novelty detection Construction of sample databases Knowledge discovery and rule detection from large databases
资料发掘与生物测定学也很有潜力，數據挖掘是 利用数学演算法，在庞大的资料库中寻找方式， 例如目前应用在掌纹、脸孔等图像辨识，或者是 语言辨识处理等方面。 塑料芯片也是一大突破，在IBM、朗讯、麻省理工、 剑桥大学、Penn State大学都在研发塑料或有机 物质芯片。 微光学技术，专家利用可反射光线的水晶、玻璃 等物质，让光纤传输资料的速度，不会因为通过 路由器、交换器时而降低速度。
在生物科技上，如人脑与机器介面，可加 速发展生化义肢，学者认为这方面大有潜 力。 机器人将为人类处理更多复杂或重复性的 工作，现有研究人员发展出可设计、制造 机器人的机器人。 在信息科技上，数位权利管理愈来愈受重 视，以便保护知识财产，由全录公司Palo Alto研究中心创出的Content Guard公司， 利用加密技术保护知识财产。