数据挖掘在商业中的应用
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。
数据挖掘的应用场景
数据挖掘的应用场景
1 数据挖掘在商业中的应用
数据挖掘是一种从大量数据中针对性地发现有价值规则并应用到实际情景中的一种分析方法。
商业界正积极利用数据挖掘的理念来研究和厘清大数据的价值，从而有效地改善商业运营。
1.1 分析客户偏好
数据挖掘强大的数据分析能力可以帮助企业基于客户的兴趣、行为和偏好，创建有针对性的营销策略。
通过数据分析，企业可以获得客户优先使用的服务和用户数最多的服务，并结合营销策略，提出可以改善客户服务和提升客户满意度的相应建议。
1.2 确定市场定价
数据挖掘可以帮助企业深入分析商品市场情况，包括内部竞争情况，例如价格情况，品牌等等，为定价提供参考依据。
这种定价方法有助于企业在更加客观准确的基础上确定市场价格，帮助企业获得有竞争力的优势。
1.3 提高生产效率
生产企业可以利用数据分析，有效发掘出实时数据，来了解工厂设备及物料原材料等相关信息，灵活调整生产参数，以达到节约物料消耗，提高生产效率的目的。
企业通过对模型的及时更新，建立能够
预测未来的数据仓库，不仅有助于企业更好地改进自身生产运作，也
有助于企业缩短营销过程，实现盈利机会的最大化。
由此可见，数据挖掘在商业中的应用是十分重要的。
企业通过运
用数据挖掘的理念，可以汲取及时准确的大数据信息，科学分析优化
商业活动，丰富企业发展空间，实现企业科学管理，提高市场竞争力。
数据挖掘与分析在商业决策中的应用指南
数据挖掘与分析在商业决策中的应用指南第1章数据挖掘概述 (4)1.1 数据挖掘的定义与价值 (4)1.1.1 提高决策效率：数据挖掘技术能够从海量的数据中快速发觉潜在的规律和趋势，为商业决策提供有力支持，提高决策效率。
(4)1.1.2 增强预测准确性：通过对历史数据的挖掘分析，可以建立预测模型，为未来市场趋势、客户需求等提供更为准确的预测。
(4)1.1.3 优化资源配置：数据挖掘有助于企业了解各业务环节的实际情况，从而合理配置资源，提高运营效率。
(4)1.1.4 提升客户满意度：通过对客户数据进行分析，可以深入了解客户需求，为企业提供个性化服务和精准营销提供依据。
(5)1.2 数据挖掘的主要任务与过程 (5)1.2.1 数据准备：收集并整理数据，进行数据清洗、数据集成、数据变换等操作，为后续挖掘分析提供高质量的数据。
(5)1.2.2 数据挖掘：根据业务需求选择合适的算法和模型进行挖掘，包括分类、回归、聚类、关联规则挖掘等。
(5)1.2.3 模型评估：对挖掘出的模型进行评估，包括准确性、可靠性、泛化能力等方面的评价。
(5)1.2.4 知识表示：将挖掘出的知识以图表、报告等形式展示给决策者，便于理解和应用。
(5)1.3 数据挖掘在商业决策中的应用场景 (5)1.3.1 市场细分：通过对客户数据进行分析，将市场划分为不同细分市场，为企业制定有针对性的市场策略提供依据。
(5)1.3.2 客户关系管理：分析客户行为数据，识别潜在客户、维护现有客户、挽回流失客户，提高客户满意度和忠诚度。
(5)1.3.3 信用评估：利用数据挖掘技术建立信用评估模型，降低信贷风险，提高信贷审批效率。
(5)1.3.4 预测分析：通过对历史销售数据、市场趋势等进行分析，预测未来产品需求，为企业制定生产计划和库存策略提供支持。
(5)1.3.5 优化供应链：分析供应链各环节数据，发觉潜在问题，提高供应链运作效率，降低成本。
数据挖掘在商业数据分析中的应用
数据挖掘在商业数据分析中的应用数据挖掘是一种从大量数据中提取出有用信息的方法。
在商业领域中，数据挖掘被广泛应用于数据分析，以帮助企业做出更明智的决策和实施更有效的营销策略。
本文将探讨数据挖掘在商业数据分析中的应用，并解析其对企业的重要性。
首先，数据挖掘在商业数据分析中的一个重要应用是市场细分。
通过利用数据挖掘技术，企业可以将广大消费者细分为不同的群体，以更好地了解他们的行为和需求。
这种细分有助于企业确定最有价值的客户群体，并开展有针对性的营销活动，从而提高销售额。
举例来说，在一家电子产品公司中，数据挖掘可以帮助识别出具有购买意愿的潜在客户，并制定个性化的促销计划，从而增加销售量。
其次，数据挖掘在商业数据分析中的另一个应用是预测性分析。
通过分析过去的数据和趋势，企业可以利用数据挖掘技术预测未来的市场发展和趋势。
这种预测性分析不仅可以指导企业在产品开发和市场投资上做出更明智的决策，还可以帮助企业预测客户需求的变化，并及时调整其业务模式。
例如，一家零售企业可以通过数据挖掘技术来预测产品需求的季节性变化，并相应地调整库存和供应链管理，以最大程度地提高效益。
此外，数据挖掘还可以应用于商业数据分析中的异常检测。
通过分析大量的数据，企业可以识别出与其他数据不符合的异常情况。
这些异常可能暗示着潜在的问题或商机。
例如，在网络安全领域，数据挖掘可以用于检测恶意行为或黑客攻击，并及时采取措施防范风险。
在银行业中，数据挖掘可以帮助发现异常的交易模式，以便及早发现并防止欺诈行为。
最后，数据挖掘还可以在商业数据分析中应用于用户行为分析。
通过分析用户的历史购买、浏览和搜索数据，企业可以了解用户兴趣和偏好，并据此调整产品，提供个性化的推荐和服务。
例如，在电子商务中，数据挖掘可以分析用户的购买行为，推荐适合他们的产品和优惠活动，并提供个性化的购物体验。
综上所述，数据挖掘在商业数据分析中的应用是多样而广泛的。
通过市场细分、预测性分析、异常检测和用户行为分析，企业可以更好地理解市场和客户需求，做出更明智的决策，并实施更有效的营销策略。
数据挖掘在商业中的应用
数据挖掘在商业中的应用商业界日益重视数据挖掘的应用，这是因为数据挖掘技术有助于企业从海量数据中发现隐藏的模式、趋势和规律，为决策提供有力的支持。
本文将重点探讨数据挖掘在商业中的应用，并分享一些成功案例。
一、销售预测和市场分析数据挖掘在商业中的一个重要应用领域是销售预测和市场分析。
通过挖掘和分析历史销售数据，企业可以预测未来销售趋势，识别最有潜力的市场，制定更精确的营销策略。
例如，一家零售商可以通过分析客户的购买习惯和行为模式，推测出某个产品在特定时间和地点的销量，从而决定进货量和定价策略。
二、客户细分和个性化推荐数据挖掘还可以帮助企业进行客户细分和个性化推荐。
通过分析客户的交易记录和行为数据，企业可以将客户分成不同的群体，并为每个群体设计相应的营销活动和推荐产品。
例如，一家电商网站可以根据用户的购买记录和浏览偏好，向其个性化推荐感兴趣的商品，提高购买转化率和用户满意度。
三、欺诈检测和风险管理数据挖掘在商业中还可以应用于欺诈检测和风险管理。
通过分析大量的交易数据和用户行为，企业可以识别潜在的欺诈行为和风险因素，及时采取相应措施进行预防和控制。
例如，一家银行可以通过数据挖掘技术检测信用卡交易中的异常行为，及时发现并阻止潜在的欺诈活动，降低风险损失。
四、供应链优化和成本控制数据挖掘还可以用于供应链优化和成本控制。
通过分析供应链相关数据，企业可以识别供应链中的瓶颈和优化空间，从而提高生产效率，降低运营成本。
例如，一家制造企业可以通过数据挖掘技术分析供应链中各个环节的效率和成本，找出影响生产效率和产品质量的关键因素，采取相应的改进措施，提高企业整体运营效率。
五、市场营销和广告优化数据挖掘在市场营销和广告优化中也有着广泛的应用。
通过分析大量的市场和广告数据，企业可以了解不同渠道和工具的效果，并根据数据结果调整市场推广策略。
例如，一家互联网公司可以通过数据挖掘技术分析用户的点击行为和广告响应情况，优化广告投放位置和内容，提高广告的点击率和转化率。
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏模式、关联规则和趋势的技术。
它可以帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，以支持决策和预测未来的趋势。
以下是数据挖掘在不同领域的应用示例。
1. 零售业在零售业中，数据挖掘可以帮助商家了解消费者的购买行为和偏好。
通过分析顾客的购买历史、购物篮数据和促销活动的效果，商家可以制定个性化的推荐策略，提高销售额和客户满意度。
例如，根据购物篮分析，超市可以将经常一起购买的商品放在相邻位置，以增加交叉销售。
2. 金融业在金融业中，数据挖掘可以用于信用评估、风险管理和欺诈检测等方面。
通过分析客户的贷款历史、收入水平和其他相关因素，银行可以预测客户的信用风险，从而更好地决定是否批准贷款申请。
此外，数据挖掘还可以帮助发现潜在的欺诈行为，例如通过分析交易模式和异常行为来检测信用卡盗刷。
3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发和医疗资源管理。
通过分析患者的病历、基因数据和生活方式等信息，医生可以预测患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施。
此外，数据挖掘还可以帮助医药公司发现新的药物靶点和优化药物配方，以提高疗效和减少副作用。
4. 交通运输在交通运输领域，数据挖掘可以用于交通流量预测、路径规划和交通事故分析。
通过分析历史交通数据和实时交通信息，交通管理部门可以预测道路上的交通流量，以优化信号灯控制和交通流调度。
此外，数据挖掘还可以帮助分析交通事故的原因和模式，以制定相应的交通安全措施。
5. 社交媒体在社交媒体领域，数据挖掘可以用于用户行为分析、情感分析和个性化推荐。
通过分析用户在社交媒体平台上的行为和互动，社交媒体公司可以了解用户的兴趣和偏好，从而向他们推荐相关的内容和广告。
此外，数据挖掘还可以帮助分析用户的情感倾向，以了解公众对某个事件或产品的态度和反应。
总结起来，数据挖掘在各个领域都有着广泛的应用。
通过挖掘大数据中的潜在信息和规律，企业和组织可以更好地理解客户、优化业务流程、提高效率和决策的准确性。
数据挖掘在商业中的应用
数据挖掘在商业中的应用随着信息时代的到来，企业面临着海量的数据，如何从这些数据中获取有价值的信息，成为商业发展中亟待解决的问题。
在这个背景下，数据挖掘应运而生，成为商业中重要的工具和技术。
本文将探讨数据挖掘在商业中的应用。
一、市场分析数据挖掘在市场分析中发挥了重要作用。
通过对大量销售数据的分析，企业可以了解产品的受欢迎程度、消费者的偏好和购买行为等信息。
这些信息可以用来优化产品策划、改进销售渠道以及制定精准的营销策略，从而提高企业的竞争力。
二、客户关系管理客户关系管理是现代企业非常重视的一个环节，数据挖掘在客户关系管理中发挥了重要作用。
通过分析客户的消费行为、购买历史以及反馈意见等数据，企业可以更好地了解客户的需求和偏好，进而根据客户的特点来制定个性化的营销方案，在客户满意度和忠诚度上取得突破。
三、风险管理在商业中存在各种风险，如市场风险、信用风险等。
数据挖掘可以通过对大量历史数据的分析，帮助企业发现潜在的风险因素，预测未来可能的风险和危机，从而制定相应的风险防范和化解策略。
这对企业在商业决策中具有重要的参考价值。
四、产品研发数据挖掘在产品研发中的应用也越来越广泛。
通过对市场和用户的需求数据进行分析，企业可以了解用户的喜好和需求，从而设计和开发更加符合市场需求的产品。
同时，数据挖掘还可以帮助企业发现产品设计中可能存在的问题和风险，提前解决，提高产品的质量和竞争力。
五、营销推广在营销推广方面，数据挖掘的应用也不可忽视。
通过对用户行为数据的分析，企业可以了解用户的兴趣爱好、消费习惯等信息，从而更加精准地选择合适的推广渠道和推广方式，提高营销活动的效果和转化率。
六、运营管理数据挖掘在企业的运营管理中扮演着重要的角色。
通过对运营数据的分析，企业可以了解生产效率、成本结构和资源利用情况等信息，从而优化生产流程、降低成本、提高效益。
总结起来，数据挖掘在商业中的应用十分广泛，并且对于企业的决策和发展起到了重要的促进作用。
数据挖掘技术在商业领域中的应用
数据挖掘技术在商业领域中的应用随着时代的发展和经济的进步，商业领域中的数据处理变得越来越重要，数据挖掘技术在其中获得了广泛的应用。
那么数据挖掘技术究竟能够在哪些方面帮助商业领域呢？本文将详细探讨数据挖掘技术在商业领域中的应用。
1. 市场分析市场分析是商业领域中最重要的环节之一，通过数据挖掘技术，商家能够更加深入地了解自身的市场定位，扩大销售渠道以及增加产品种类。
例如，在电商平台，商家可以通过分析用户的购买历史以及搜索关键字等信息，推断出用户喜欢的产品种类、价格等信息，依此来优化产品的推销策略。
在实体商店中，商家同样可以通过数据分析，分析顾客的年龄、性别、购买能力等信息，依此来制定针对性更强的销售策略，增加营销效果。
2. 客服与运营客服与运营是商业领域中不可或缺的环节，通过数据挖掘技术，商家能够更加全面地了解顾客的需求和疑问，快速解决客户问题，也可以通过数据分析寻找和预测潜在的运营问题，制定相应的解决方案以提高企业效率。
3. 安全管理安全问题也是商业领域中不可避免的问题，商家可以通过数据挖掘技术分析顾客及员工行为，查找一些可疑的行为并对其进行解决。
此外，商家也可以对自己进行品牌安全管理，分析竞争对手并及时采取应对措施。
4. 产品设计和优化数据挖掘技术也可以用于产品设计和优化。
企业可以通过用户的购买历史、搜索关键字、对产品的评价等方式分析用户对于产品的需求。
并根据这些需求制定出更加适应市场的产品设计方案，增加市场需求。
总之，数据挖掘技术在商业领域中的应用已经无时无刻不在影响着商业的发展。
商家们利用数据挖掘技术可以更好地了解市场需求，提高产品销售渠道，增加企业利润，对于企业的发展有着至关重要的作用。
但是需要注意的是，随着数据挖掘技术的不断发展，商家们也需要加强数据的安全性，同时合理使用数据，不得侵犯用户和员工的利益。
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数据挖掘在商业中的应用帮助决策的传统数据分析方法再结合统计建模技术的专业领域，使手工解决特殊问题得以发展。
最近，挑战这种方法的趋势已经出现。
其一是大量高维数据可用性的增加，占用了数据库表中数以百万计的行列空间。
另一个是要有竞争力的快速建设和部署数据驱动的分析需求。
第三是需要给最终用户一种使他们很容易理解，帮助他们获得见解，做出重要的业务决策的分析结果的形式。
此外，数据库中的知识发现，KDD()技术，强调可扩展的、可靠的、完全自动化的。
说明性的结构显示——数据分析，这种结构的补充，可部分取代现有的人力专家密集的分析技术，以提高决策质量。
可计量的收益KDD应用程序提供的可计量的收益，包括降低企业经营成本，提高盈利能力，以及更出色的服务。
这样的好处在包括保险，直邮营销，电信，零售，和医疗保健行业得以证实。
风险管理和有针对性的营销保险和直邮产业是依赖于数据分析，做出有利的商业决策的两个产业。
例如保险公司必须能够准确地评估由投保人有无竞争力的保险费所带来的风险。
例如，对低风险的投保人滥收费用的投诉会促使他们寻找其他较低保费的公司。
少收高风险的投保人会由于较低的保费吸引更多的人。
在任一情况下，必然成本增加、利润降低。
有效的数据分析使准确的预测模型的建立是解决这些问题的关键。
在直邮针对性的营销中，零售商必须能够识别部分人们有可能作出反应的促销活动，以抵消邮递服务和印刷的成本。
只有那些潜在的客户最有可能让零售商的纯收入超过邮递服务和印刷的成本，通过邮寄使利润最大化。
企业依赖于数据驱动的分析决策通常需构建数据仓库，以获取尽可能多的信息，了解他们的客户。
这些信息包括客户过去的交易细节，以及从第三方数据提供者处获得的额外信息，包括信用分数和人口统计数据，有针对性的市场推广用途的和机动车记录等。
为了帮助决策，分析建设仓库数据的预测模型，预测各种决策方案。
例如，为了设置保单保费，保险公司需要预测的是已知的每一个保单持有人每年提出的索赔成本。
为了选择有针对性的客户，零售商需要预测客户会产生的收入或利润总额。
一种许多数据分析师和统计人员常用的用来预测建模的方法，包括将客户（或其他实体）的数据记录分割成段，然后为每个分区数据段建立预测模型。
通常，被分割的数据通过简单的启发式算法、聚类算法等再组合。
一经分割鉴定，预测模型即被建立。
这种顺序的方法的缺点是忽略了分割极大影响了内部各部分的模型的预测准确性。
良好的分割只有通过不同分割的试错才能得到。
更好的办法是范围内每个分部，同时进行分割和预测建模，优化分割，从而最大限度地提高整体生成的模型的预测准确性。
这种方法被内置到IBM概率估计（probE）的数据挖掘服务器，它可以从非常大的高维数据集里自动建立高品质的以分割为基础的预测模型。
自顶向下的基于树的算法被用来构造区块。
构建分割的模型纳入了其他算法，包括为了通用建模的逐步线性回归和逐步朴素贝叶斯算法和为了风险联保的泊松/对数正态分布算法。
探针服务器的一个关键特性是它在不同类型的段和图像分割算法中是很容易扩展的。
IBM数据抽象的研究小组，利用的探测数据挖掘服务器已开发出两种不同的客户端应用程序。
一个是由在Fingerhut的商业智能组和一家在Minnetonka的网络零售商共同打造的，被称为IBM高级针对性的营销单项（ATM-SE）。
它在零售行业中构建客户盈利能力和可能的响应使其营销模式有针对性[1]。
另一个是IBM的承销获利分析（UPA）的应用，由农业保险集团和总部设在LosAngeles 的一家大型汽车及家庭保险公司合作开发，以发现同质保险的风险合[2]。
Fingerhuts’s 2000评价为直邮响应而建模的ATM-SE应用程序，表明这项基于分割响应模型的应用等于或优于Fingerhut自己的专有模式。
这种评价很重要，因为许多供应商和顾问此前未能击败Fingerhut的内部建模功能。
如果这样的结果保持在所有的Fingerhut的模型中，那么ATM-SE模型将产生的年度利润预计会有所增加，直接超过Fingerhut100万美元。
此外，探头服务器实现其结果在一个无需人工干预、完全自动化的操作模式中。
UPA应用安装了探针服务器，以便在每个段，能够同时的使用泊松/对数正态分布统计模型，以满足在每个段中，投保人提出保险索赔的频率、金额或严重程度等要求。
使用此类段模型，所识别的段对应于不同的风险组的损耗特性，如索赔的频率和严重程度。
农业集团1997年评估了运行的应用能力，分析其在为一个清醒挖掘所有投保人分析保单和索赔数据的能力，为覆盖18种独特组合的客户提供包括解释变数在内的，特定的保险产品。
每次会产生约40条规则，其中43个组合被认为是“掘金”，或有从前未知的规律，带着潜在价值。
六支掘金队被选作为一个详细的效益评估，仅在第一年就得到了百万美元，这表明，在一个单一的国家里，仅仅实现这六个就能产生巨大收益。
尽管保险公司知道，驾驶高性能的跑车的司机比其他类型的司机更容易发生意外。
UPA程序发现，只有一辆跑车的家庭，其事故发生率将远远大于只有一辆普通的汽车的家庭。
一项评估确定：“只让护卫舰和保时捷加入的‘首选溢价’计划，可能在未来两年中带来额外的450万美元的保费收入。
”探头的分割，为基础的预测建模性能可以使用，挖掘应用进行了特殊问题的优化。
有迹象表明，探测服务器可以在完全自动化的基础上持续得到高品质的模型，而无需昂贵的需手工调整的模型或数据挖掘专家。
这些特性使数据挖掘对中大规模的企业越来越有吸引力。
客户档案和功能建设获得高度预测模型的一个重要因素是使用高度预测的功能、属性和变量，来作为模型的输入。
虽然数据基可能包含足够的信息来构建高度预测模型，但它不总是存储的一种形式，不允许数据被直接用作输入到模型中。
在这种情况下，必须将数据转换，以获得精确的模型。
交易数据在被用于数据挖掘应用前的转换是臭名昭著的要求。
这些数据包括对个人和事件的记录。
一个例子是将一家集零售客户购买的物品，组合成一个“市场篮子”。
另一种是一组由一个特定的上网请求的Web页面从网站上得到的分组会话。
公司全球范围内收集的大量有关交易数据的能力已经远远超过了他们进行分析的能力。
从数据挖掘的角度看，由于多种因素的影响，这是特别具有挑战性的交易数据。
广大的记录：大型零售连锁店每天产生数百万的交易。
稀少的：一个典型的购物篮仅包含一小部分的总的可能的项数，而个别客户可能有几筐，也许只有一个。
异质性：随着个人购买模式和时间的推移，根据个人口味和手段，购买行为有很大的差别。
当使用传统的数据分析技术时，这些因素结合起来，使交易数据非常不平凡。
随着交易数据本身而来的相关的挑战，在早期数据挖掘工作出现，其中包括发展的关联规则算法，更有效地寻找零售交易数据项之间的相关性等。
虽然关联规则的方法可用于探索性分析交易数据，如发现一起购买的产品组合，但它对于预测个人客户行为不太适合。
最近开发的框架，叫做预测分析处理交易数据的预测模型[3]。
一个预测的配置文件是一个预测未来的个人客户购买行为模型，给以个人和人数较多的公司客户历史交易数据的记录。
预测分析方法是基于一个灵活的概率模型，其工作方式如下：设Y是一个随机选择的市场篮子，其中y是一个d维向量，每个d个项目在篮下购买。
高维联合分布在P（Y）中，近似的线性组合的K简单模型。
在K简单模型效果下捕获的“原型组合”的产品在篮子里。
在第一阶段的建模中，K原型组合通过一个众所周知的统计中，估计出期望最大的数据。
在第二阶段中，每个客户“映射”到产品空间所表示的K原型，其中的映射是根据个别过去购买模式而得到的。
映射得到一组特征值，然后用于预测未来的购买行为，有效地将每个客户的交易数据。
这种转换不是之前定义的数据挖掘，而是由挖掘算法推测出的。
这种模式未捕捉到个别客户行为的各个方面，但在客户如何消费方面提取了有用的“一阶”的特点。
下图概述了不同的用来支持探索性可视化的数据，提供客户行为的异质性的解释说明的篮子原型。
美国加州大学欧文分校，收集了研究团队对现实世界中两个大的交易数据集的预测分析方法，并进行了测试。
该数据集涉及几百万的篮子和大约50万名客户。
原型模型被训练从早期的每一个数据集，到使用历史数据上测试多年后的数据，通常从K = 20至K = 100。
该模型在样本外预测的性能方面，提出了更标准的替代品的系统改进。
根据经验，将得到以适应篮子和数量的线性扩展拟合原型K模型所花费的时间。
在标准PC里时钟时间学习原型和客户档案只花了几小时。
这种方法用于处理交易数据跨多种业务应用，包括客户细分，个性化，预测和变化检测，特别是在电子商务环境中，个人客户的实时建模和个性化的反馈是有可能证明是有用的有价值的。
在商业世界里，可扩展、可靠和准确的解决这些问题许诺着显着的经济回报。
医疗应用（糖尿病筛查）预处理和后处理步骤往往是最关键的要素。
最近在糖尿病患者筛查的医疗应用，说明了现实生活中的数据挖掘应用的有效性。
在20世纪90年代在新加坡，约10％的人有糖尿病，这种疾病有很多副作用，包括患眼部疾病，肾功能衰竭等并发症的风险增加。
然而，早期诊断和适当的护理管理对个别患者的健康和长寿是有帮助的。
例如，为防治疾病，新加坡政府在1992年推出了糖尿病患者在公立医院的定期检查计划。
在政府医疗机构所维护的数据库中，患者信息、临床症状、眼部疾病的诊断、治疗和其他的细节，被获取。
如今，经过近10年的数据收集，有丰富的可用医疗信息。
在这个庞大的存储历史数据中应用数据挖掘技术，自然会发现有趣的现象。
我们的目标是用它来了解更多关于糖尿病，以及它在不同阶层的人群中的可能性，以找到医生可以使用的规则[4]。
但是，这些数据挖掘遇到的两个主要问题。
首先，由医疗诊所捕获的数据被证明是非常嘈杂的；例如，许多病人的记录在数据库中包含包括街道名称和出生日期的印刷错误、遗漏和不正确的信息。
更糟糕的是，许多记录包含重复的数据。
清理数据需要花费大量的精力和时间。
此外，许多的记录的形式不适合于数据挖掘，它们必须被转化出更多的有意义的属性，然后可以进行挖掘。
第二个问题是，无论数据是多么干净，一些最先进的关联规则算法从数据中产生太多的规则。
因为医生忙着看病人，他们通过大量的规则可以不花时间去筛选。
因此重要的是目前在一些易于理解的形式中所发现的规则。
为了解决噪杂的数据问题，一个在新加坡国立大学的数据挖掘团队开发出一种半自动的数据清洗系统，在不同的格式的风格和/或不同的编码方案中调和数据库格式的不同，使医生能够指定属性之间的映射。
调和格式的不同，查明解决问题和消除重复记录。
要解决太多的规则所产生的挖掘算法的问题，同样的团队开发了一种以用户为导向的方法，提供一步步的探索数据和发现的模式。
使用数据可视化的过程是其中之一，给用户的全景图结果。