第四章 数据挖掘应用案例
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析
大数据通过数据挖掘技术应用的案例分析随着互联网的普及，数据的规模不断增大，大数据的时代已经到来。
如何利用这些海量的数据，掌握信息，提高效率，成为当前科技领域的重要课题。
在这个领域，数据挖掘技术是至关重要的一环，它可以让我们通过大数据的洪流，深度挖掘出有价值的信息，从而为企业带来更多的商业价值。
本文将介绍几个大数据应用案例，探讨数据挖掘技术的实际应用。
案例一：天猫双十一数据分析天猫是中国最大的电商平台之一，每年的双十一成为了消费者购物的狂欢节。
在这样的一个大流量的场景中，数据挖掘技术可以发挥重要的作用。
对于天猫来说，通过对消费者的分析，掌握他们的购物偏好、需求及购买力等信息，格外重要。
针对双十一活动，天猫进行了多个方面的数据挖掘。
首先是用户画像的挖掘，即对各个消费者的行为数据进行分析，挖掘他们的购物心理，掌握购物偏好，进行更有的推荐；其次是商品消费大数据分析，通过对商品的销售数据进行分析，找出最受欢迎的商品，进行更优质的推广。
此外还可以通过大数据分析来制定精准的营销计划，调配资源，提高商品成交率。
案例二：零售巨头沃尔玛的大数据应用沃尔玛是世界上最大的零售商之一，除了传统的销售模式之外，沃尔玛还利用独特的大数据技术，通过数据的分析来优化生产、供应链等方面。
例如，对销售数据和消费者的行为数据进行分析，可以预测出某一时间段内销售额的变化，助于制定销售策略；再如对供应链数据进行分析，可以及时发现供应链中的问题，对此加以解决；最后，基于自身的数据优势，沃尔玛还着眼于提高用户体验，实现了用户画像和个性化推荐等应用。
案例三：社交网站中的数据挖掘应用社交网站中有着大量的用户数据，数据挖掘技术的应用可以为企业创造更多的价值。
例如，美国的LinkedIn就利用职业履历等信息为企业提供高质量的招聘及推荐服务；Facebook通过营销平台等应用实现了个性化的广告投放；Twitter则是针对舆情进行了大量的研究，为政府、企业和社会大众提供相关的分析报告。
数据挖掘技术的商业智能应用案例
数据挖掘技术的商业智能应用案例在当今信息爆炸的时代，企业面临着海量的数据和信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了商业成功的关键。
数据挖掘技术作为一种有效的分析工具，正在被越来越多的企业所采用。
本文将介绍几个商业智能领域中数据挖掘技术的应用案例，以展示其在商业决策和业务优化中的价值。
案例一：零售业的销售预测零售业一直面临着供应链管理的挑战，如何准确预测需求成为了提高销售效益的关键。
通过数据挖掘技术，零售商可以利用历史销售数据、商品特征和市场趋势等信息，建立销售预测模型。
通过该模型，零售商可以准确预测不同时间段、不同地区的销售情况，并及时调整采购计划和库存管理，从而最大程度地满足客户需求，降低库存成本。
案例二：金融业的风险管理金融业作为高风险和高回报的行业，需要对风险进行有效控制。
数据挖掘技术可以帮助金融机构分析客户行为模式、评估信用风险和检测欺诈行为。
通过分析大量的历史数据和实时交易数据，金融机构可以构建客户信用评级模型、异常检测模型和预测模型，及时发现潜在的风险并采取相应的措施，确保资金安全和业务稳定。
案例三：电子商务的个性化推荐随着电子商务的迅猛发展，用户面临了海量的商品和信息选择。
如何给用户提供个性化的推荐成为了电商企业的竞争优势。
数据挖掘技术可以通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和社交网络信息，生成用户画像，并根据用户的个性化需求和行为特征，进行精准的商品推荐。
通过提供个性化的购物体验，电商企业可以提高用户满意度和购买转化率，增加销售额。
案例四：制造业的质量控制在制造业中，产品质量是企业的生命线。
数据挖掘技术可以帮助制造企业分析生产过程中的传感器数据、生产参数和质检数据，发现潜在的质量问题和生产异常。
通过建立质量预测模型和异常检测模型，制造企业可以及时发现和解决质量问题，提高产品质量和生产效率，降低不良品率和成本。
综上所述，数据挖掘技术在商业智能领域中有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中隐藏的有价值信息，企业可以实现更精确的销售预测、风险控制、个性化推荐和质量控制，提升业务水平和竞争力。
数据挖掘技术的实际应用案例
数据挖掘技术的实际应用案例数据挖掘技术，指通过建立数据模型，分析和挖掘大量数据中潜在的关联关系、规律和趋势，从而发现有用的信息。
在当今信息技术快速发展的环境下，数据挖掘技术已经广泛应用于企业、政府、医疗和教育等各个领域。
本文将通过介绍一些数据挖掘技术的实际应用案例，来说明数据挖掘技术的强大以及对各个领域的推动作用。
第一、企业领域在企业领域，数据挖掘技术已经成为了企业决策制定的重要工具。
数据挖掘技术可以通过分析客户的行为、购买历史和兴趣爱好等信息，来精细化地定向推送广告和产品，从而提高销售额和产品转化率。
例如，亚马逊公司使用数据挖掘技术，跟踪顾客浏览和购买行为，将浏览记录转化为针对个人的广告和产品推荐，从而提高客户的购买率和满意度。
此外，数据挖掘技术也可以通过对市场趋势和竞争情况的分析，帮助企业优化产品定价和市场策略。
第二、医疗领域在医疗领域，数据挖掘技术可以对大量医疗数据进行分析和挖掘，从而发现新的疾病治疗方法和预测疾病的发展趋势。
例如，在药物研发领域，利用数据挖掘技术对分子结构和药物代谢等信息进行分析，可以加速药物研发的进程。
此外，数据挖掘技术也可以通过对患者的病历和症状数据的分析，来提高诊断准确率和预测病情发展趋势，从而更好地指导临床医学的实践。
第三、政府领域在政府领域，数据挖掘技术可以帮助政府部门更好地规划和决策。
例如，在城市规划领域，数据挖掘技术可以分析人口密度、流动和用地规划等信息，来提高城市规划方案的科学性和合理性。
此外，在公共安全领域，数据挖掘技术可以通过对犯罪事件和犯罪者行为的分析，来提高犯罪预防和监管的水平。
第四、教育领域在教育领域，数据挖掘技术可以通过对学生学习行为和学业成绩的分析，来提高教育教学水平。
例如，在大规模在线开放课程中，数据挖掘技术可以对学生的学习行为和学业成绩进行分析，来优化教学内容和方式，提高学生的学习成效。
此外，在高校教学领域，数据挖掘技术也可以分析学生的学习行为和学习成绩，帮助教师更好地理解学生的需求和问题，提高教学质量和学生满意度。
数据挖掘的实践案例
数据挖掘的实践案例数据挖掘（Data Mining）是一种从大量数据中发现隐藏模式、建立模型并进行预测分析的技术。
数据挖掘的应用场景非常广泛，可以用于市场营销、金融风险管理、医疗诊断等领域。
本文将介绍一个数据挖掘的实践案例，展示其在商业领域的应用。
案例背景某电商平台希望通过数据挖掘技术来提升用户购物体验，增加用户黏性和购买意愿。
平台拥有大量的历史用户数据，包括用户的购买记录、浏览记录和用户属性等。
通过对这些数据进行挖掘，可以深入了解用户的购物习惯，为用户提供个性化的推荐和服务。
数据收集和预处理为了进行数据挖掘分析，首先需要收集和整理数据。
平台从数据库中提取了用户的购物记录、浏览记录和用户属性等数据，并进行了初步清洗。
清洗过程包括数据去重、缺失值处理和异常值处理等步骤，以确保数据的质量和准确性。
特征选择和数据转换在数据挖掘的过程中，特征选择是一个非常重要的步骤。
特征选择可以帮助我们找到与目标变量相关性较高的特征，减少数据维度，提高模型的效果和运算速度。
在本案例中，平台选择了用户的购买记录、浏览记录和用户属性等作为特征，并将它们进行了适当的数据转换，如数值变量的标准化和分类变量的编码等。
模型构建和评估在数据预处理完成后，接下来是模型的构建和评估。
在本案例中，平台选择了基于协同过滤的推荐算法来构建模型。
该算法可以根据用户的历史行为和相似用户的行为进行推荐。
通过训练和调优模型参数，平台得到了一个较为准确的推荐模型。
模型应用和结果分析在模型构建完成后，平台将其应用于实际业务场景中。
通过将模型与平台的推荐引擎结合，平台可以为用户提供个性化的商品推荐。
用户可以在购物过程中看到与自己兴趣相关的商品，提高购买的满意度和转化率。
通过对推荐效果的监测和分析，平台可以不断改进模型，提升推荐的准确性和效果。
总结和展望数据挖掘在商业领域的应用具有广阔的前景。
通过对大数据的挖掘和分析，可以为企业提供更深入的市场洞察，提高决策的精准性和效率。
数据挖掘应用案例
的人往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿
布这两件看上去不相干的商品经常会出现在一个货篮的现
2024/10/14
8
象。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一， 则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以 一次同时买到尿布与啤酒为止。Walmart发现了这一 独特的现象，开始在卖场尝试将尿布与啤酒摆放在相 同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品， 并很快地完成购物；而Walmart也可以让这些客户一 次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很好的商 品销售收入。
再来考虑下述情况：
2024/10/14
23
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
项 纸尿片 啤酒 卫生纸 纸尿片and啤酒 纸尿片and卫生纸 啤酒and卫生纸 纸尿片，啤酒and卫生纸
在某些情况下，兴趣度会出现负值，此时商品之 间很可能具有相互排斥的关系，体现在货篮中，就是 这些商品从来不会出现在同一个货篮中。
2024/10/14
19
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
假如有表4.1的购买记录。
2024/10/14
顾客 1 2 3 4 5
项目 纸尿片、啤酒 牛奶、纸尿片、橙汁 纸尿片、卫生纸 纸尿片、卫生纸、啤酒
橙汁
20
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货篮数据挖掘（续）
将表4.1整理后得到购买记录转换后的二维表4.2。
项目 纸尿片
橙汁 牛奶 啤酒 卫生纸
2024/10/14
数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例随着互联网的发展，电子商务行业迅速崛起，成为了人们购物的主要渠道。
随之而来的是海量的用户数据，这些数据蕴含着丰富的信息，如何从中挖掘出有价值的信息成为了电商企业面临的重要问题。
数据挖掘技术的应用，可以帮助电商企业分析用户行为，优化营销策略，提升用户体验，增加销售额。
本文将以某电商网站为例，介绍数据挖掘在电商领域的应用案例。
电商网站的用户行为数据主要包括用户浏览商品、搜索商品、加入购物车、下单购买等行为。
这些行为数据蕴含着用户的购物偏好、兴趣爱好、消费能力等信息，通过数据挖掘技术的应用，可以挖掘出用户的购物习惯、行为规律，为电商企业提供决策支持。
首先，电商网站可以通过数据挖掘技术分析用户的购物偏好。
通过对用户的浏览、搜索、购买行为数据进行挖掘，可以发现用户对哪些商品感兴趣，喜欢浏览哪些类别的商品，以及购买的频率和金额。
通过分析这些数据，电商网站可以为用户推荐更符合其兴趣和需求的商品，提高用户购买的满意度和转化率。
其次，数据挖掘技术还可以帮助电商网站分析用户的行为规律。
通过对用户行为数据的时间、地点、频率等方面进行挖掘，可以发现用户的购物习惯和行为规律。
比如，某些用户可能在周末购物频率较高，而有些用户可能更倾向于在工作日下单购买。
通过分析这些规律，电商网站可以有针对性地制定营销策略，如在用户购物高峰期增加促销活动，提高销售额。
另外，数据挖掘技术还可以帮助电商网站进行用户价值分析。
通过对用户购买行为数据的挖掘，可以发现哪些用户是高价值用户，他们的购买频率和金额较高，对电商网站的贡献度较大；哪些用户是低价值用户，他们的购买频率和金额较低，对电商网站的贡献度较小。
通过分析这些数据，电商网站可以有针对性地制定营销策略，如针对高价值用户提供更多的优惠和服务，提升用户忠诚度和消费频次。
最后，数据挖掘技术还可以帮助电商网站进行用户流失预测。
通过对用户的行为数据进行挖掘，可以发现哪些用户具有流失的迹象，如长时间未登录、浏览商品但未下单购买等。
数据挖掘的应用案例
数据挖掘的应用案例数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现模式、关联和趋势的技术。
它可以帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和业务发展。
在今天的信息时代，数据挖掘已经成为了企业和组织的重要工具，它被广泛应用于市场营销、金融、医疗、电子商务等领域。
本文将通过几个具体的应用案例来介绍数据挖掘在不同领域的应用。
1. 市场营销领域。
在市场营销领域，数据挖掘被广泛应用于客户细分、市场预测、产品定价等方面。
例如，一家电商公司可以利用数据挖掘技术来分析用户的购物行为，从而识别出不同的用户群体，并为他们提供个性化的推荐和营销活动。
此外，数据挖掘还可以帮助企业预测市场趋势，制定更加精准的营销策略。
2. 金融领域。
在金融领域，数据挖掘被广泛应用于信用评分、风险管理、欺诈检测等方面。
例如，银行可以利用数据挖掘技术来分析客户的信用记录和交易行为，从而评估客户的信用风险，并制定相应的信贷政策。
此外，数据挖掘还可以帮助银行及时发现和防范欺诈行为，保护客户的资金安全。
3. 医疗领域。
在医疗领域，数据挖掘被广泛应用于疾病预测、临床决策、药物研发等方面。
例如，医院可以利用数据挖掘技术来分析患者的病历和生理指标，从而预测患者的疾病风险，并制定个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以帮助医药公司分析大量的临床试验数据，加速药物研发过程，提高新药的研发成功率。
4. 电子商务领域。
在电子商务领域，数据挖掘被广泛应用于用户行为分析、商品推荐、库存管理等方面。
例如，一家电商平台可以利用数据挖掘技术来分析用户的浏览和购买行为，从而为他们提供个性化的商品推荐和营销活动。
此外，数据挖掘还可以帮助电商企业优化库存管理，减少库存积压和损失。
综上所述，数据挖掘在市场营销、金融、医疗、电子商务等领域都有着广泛的应用。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据挖掘的应用范围将会越来越广，对于企业和组织来说，掌握数据挖掘技术已经成为了提高竞争力和创新能力的重要手段。
数据挖掘应用案例
数据挖掘应用案例数据挖掘技术,可以帮助我们从海量数据中发现有用的模式,已经成为数据库研究的一个新的热点。
以下是店铺为大家整理的关于数据挖掘应用案例，给大家作为参考，欢迎阅读!数据挖掘应用案例篇1蒙特利尔银行是加拿大历史最为悠久的银行，也是加拿大的第三大银行。
在20世纪90年代中期，行业竞争的加剧导致该银行需要通过交叉销售来锁定1800万客户。
银行智能化商业高级经理JanMrazek说，这反映了银行的一个新焦点--客户(而不是商品)。
银行应该认识到客户需要什么产品以及如何推销这些产品，而不是等待人们来排队购买。
然后，银行需要开发相应商品并进行营销活动，从而满足这些需求。
在应用数据挖掘之前，银行的销售代表必须于晚上6点至9点在特定地区通过电话向客户推销产品。
但是，正如每个处于接受端的人所了解的那样，大多数人在工作结束后对于兜售并不感兴趣。
因此，在晚餐时间进行电话推销的反馈率非常低。
几年前，该银行开始采用IBMDB2IntelligentMinerScoring，基于银行账户余额、客户已拥有的银行产品以及所处地点和信贷风险等标准来评价记录档案。
这些评价可用于确定客户购买某一具体产品的可能性。
该系统能够通过浏览器窗口进行观察，使得管理人员不必分析基础数据，因此非常适合于非统计人员。
“我们对客户的财务行为习惯及其对银行收益率的影响有了更深入的了解。
现在，当进行更具针对性的营销活动时，银行能够区别对待不同的客户群，以提升产品和服务质量，同时还能制订适当的价格和设计各种奖励方案，甚至确定利息费用。
“蒙特利尔银行的数据挖掘工具为管理人员提供了大量信息，从而帮助他们对于从营销到产品设计的任何事情进行决策。
数据挖掘应用案例篇2就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天550 万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
表4.2中行和列数字表示同时购买这两种商品的额 交易条数。如购买有纸尿片的交易条数为4，而同时购 买纸尿片和啤酒的交易数位2.
信任度表示了这条规则在多大程度上可信。计算
“如果纸尿片则啤酒”的信任度。由于在含有纸尿片 的4条交易中，仅有2条交易含有啤酒，所以其置信度 为0.5。
（Confidence）”作为主要商品相关性分析指标，为
了强化说明关联关系，往往会运用兴趣度（Lift）指标。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
（1）支持度 在货蓝分析中，支持度指的是多个商品同时出现 在同一个货蓝中的概率。比如，尿布与啤酒同时出现
在货蓝中的概率是20%，称尿布与啤酒的支持度是
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
支持度计算在所有交易集中，既有纸尿片又有啤 酒的概率。在5条记录中，既有纸尿片又有啤酒的二级 路有2条，则此条规则的支持度=2/5=0.4。现在这个规
则可表述为：如果一个顾客购买了纸尿片，则有50%
的可能购买啤酒。而这样的情况（及购买了纸尿片有 购买了啤酒）会有40%的可能发生。 再来考虑下述情况：
如何从大型数据库中挖掘关联规则呢？关联规则的挖
掘有以下两步： 1）根据最小支持度找出事务数据库D中所有的频繁项
目集。
2）有频繁项目集合最小支持度产生强关联规则，也可 以使用附加的兴趣度来对规则进行度量。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
以支持度、信任度、兴趣度三项指标表现的商品 关联规则。一个正规的货蓝分析报表应该采取三个指 标数字，才可以准确地衡量商品是否真的存在关联关 系：采取“支持度（Support）-信任度
以上情况可得到下述规则：
规则 if 啤酒 and 卫生纸 then 纸尿片 if 纸尿片 and 卫生纸 then 啤酒 信任度 0.05/0.15*100%=33.33% 0.05/0.20*100%=25%
if 纸尿片 and 啤酒 then 卫生纸
0.05/0.25*100%=20%
第四章 数据挖掘应用案例
20%，按照国际命名规则表示为： 啤酒Implies尿布=20%
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
“尿布与啤酒”不等于“啤酒与尿布”——相关 性的单向性，是代表商品之间的相关性具有单向性。 “尿布与啤酒”代表了一种因果关系。在“尿布与啤
酒”的故事中，年轻的父亲去的目的是购买尿布，在
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
1991年，Walmart年销售额突破400亿美元，成 为全球大型零售企业之一。据1994年5月美国《财富》 杂志公布的全美服务行业分类排行榜，1993年 Walmart销售额高达673.4亿美元，比上一年增长118
亿美元，超过了1992年排名第一位的西尔斯
（Sears），雄踞全美零售业榜首。1995年， Walmart销售额持续增长，并创造了零售业的一项世 界纪录，实现年销售额936亿美元，在《财富》杂志
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
美国最大企业排行榜上名列第四。事实上，Walmart 的年销售额相当于全美所有百货公司的总合，而且至 今仍保持着强劲的发展势头。至今，Walmart已拥有 2133家Walmart商店、469家山姆会员商店和248家
并很快地完成购物；而Walmart也可以让这些客户一 次购买两件商品，而不是一件，从而获得了很好的商 品销售收入。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
当然“尿布与啤酒”的故事必须具有技术方面的 支持。1993年，美国学者Agrawal提出通过分析货蓝 中的商品集合，来找出商品之间关联关系的关联算法， 并根据商品之间的关系，找出客户的购买性为。
买尿布的前提下，才会考虑购买啤酒，因此在购买尿 布的父亲中有35%购买了啤酒，不代表购买了啤酒的 父亲有35%购买了尿布，因为这是两类不同的消费行 为，商品之间的因果关系也会不同，因此这个故事不
能反过来讲。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
要看商品之间是否具有相关性，在计算商品之间 的支持度时，需要反过来计算进行验证，看看两个商 品之间的相关性具有多少的信任度，从而寻找商品之
3、Walmart货蓝数据挖掘的关联分析过程
研究商品关联关系的方法就是货蓝分析，Walmart 强调找出商品之间的关联关系，比如啤酒与尿布。换 句话说，Walmart重点是分析货蓝内商品之间的关联 关系。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
以Walmart为代表的美式货蓝分析的目标一般是 面积巨大（通常都是上万平方米）商品种类繁多（大 多在10万种以上）的卖场，所以要通过货蓝分析找出 淹没在不同区域商品之间的关联关系，并将这些关联
间的额因果关系。由于商品之间关联关系具有单向性，
在零售业也会采取这种表示商品关联关系的方式： 尿布=>啤酒，即尿布与啤酒之间具有关联关系， 方向是从尿布到啤酒。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
（2）信任度 信任度是对支持度进行衡量的指标，用于衡量支 持度的可信度及数据强度。由于这项指标是将商品同
Walmart购物广场，分布在美国、中国、墨西哥、加
拿大、英国、波多黎各、巴西、阿根廷、南非、哥斯 达黎加、危地马拉、洪都拉斯、沙尔瓦多、尼加拉瓜 14个国家。它在短短几十年中又如此迅猛的发展，不 得不说是零售业的一个奇迹。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
2、Walmart货蓝数据挖掘内容 Walmart关注客户的货蓝。因为Walmart认为商品销 售量的冲刺只是短期行为，而零售企业的生命力取决于货 蓝。一个小小的货蓝体现了客户的真实消费需求和购物行
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯， Walmart对其顾客的购物行为进行货蓝分析，想知道顾客 经常一起购买的商品有哪些。商品相关性分析是货蓝分析 中最重要的部分，Walmart数据仓库里集中了其各门店的
具体原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，
Walmart利用NCR数据挖掘工具对这些数据进行了分析和 挖掘。Walmart发现了一个令人难以理解的现象：在某些
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一， 则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以 一次同时买到尿布与啤酒为止。Walmart发现了这一 独特的现象，开始在卖场尝试将尿布与啤酒摆放在相
同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，
5
橙汁
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
将表4.1整理后得到购买记录转换后的二维表4.2。
项目 纸尿片 橙汁 牛奶 啤酒 卫生纸 纸尿片 4 1 1 2 1 橙汁 1 2 1 0 0 牛奶 1 1 1 0 0 啤酒 2 0 0 2 0 卫生纸 2 0 0 1 2
第四章 数据挖掘应用案例
Agrawal从数学及计算机算法角度提出了商品关联关
系的计算方法——Aprior算法。Walmart从20世纪90 年代尝试将Aprior算法引入POS机数据分析中，并获 得了成功，于是产生了“尿布与啤酒”的故事。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是 借助数据挖掘技术对大量数据进行挖掘分析， Walmart是不可能发现数据内在的这一有价值的规律 的。
时出现在货蓝中概率进行反复运算，因此这是衡量商
品相关性的主要指标。 （3）兴趣度 兴趣度又称为提升度，是对支持度、信任度全面 衡量的指标，很多时候在衡量商品关联关系时只采用
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
这一个指标，可见这个指标的重要性。当兴趣度指标 大于1.0时，则表明商品之间可能具有真正的关联关系。 兴趣度数据越大，则商品之间的关联意义越大。如果
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘
4.2 案例二：通信用户满意度指数评测
4.3 案例三：城市环境质量评价
第四章 数据挖掘应用案例
数据挖掘是从海量数据中发现有趣知识的而过程， 这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息，挖掘的 知识表示形式为概念、规则、规律和模式等，是建立在 数据仓库基础上的高层应用。结合领域知识和数据分析 技术，数据挖掘为许多特定领域提供解决方案，包括金 融、零售和通信、科学与工程、入侵检测和防护等。同 时也会影响人们购物、工作、搜索信息、使用计算机、 保护隐私和数据安全，以及休闲、健康和幸福等日常生 活。随着数据挖掘技术的广泛应用，由此所带来的影响 也将继续。
特定情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的
商品会经常出现在同一个货蓝中，这种独特的销售现象引 起了管理人员的注意。
第四章 数据挖掘应用案例
4.1 案例一：零售商系统货蓝数据挖掘（续）
这是数据挖掘技术对历史数据进行分析的结果， 反映数据内在的规律。那么这个结果符合现实情况吗？ 是否是一个有用的知识？是否有利用价值？于是
兴趣度小于1.0，则表明商品之间不可能具有真正的关
联关系。 在某些情况下，兴趣度会出现负值，此时商品之 间很可能具有相互排斥的关系，体现在货蓝中，就是 这些商品从来不会出现在同一个货蓝中。
第四章 数据挖掘应用案例