数据挖掘技术与应用
数据挖掘的应用
数据挖掘的应用数据挖掘是一种通过发现、提取和分析大量数据中的潜在模式、关系和趋势来提取实用信息的技术。
它可以匡助企业和组织从海量数据中获取有价值的洞察，以支持决策和战略制定。
以下是数据挖掘在不同领域的应用。
1. 零售业在零售业中，数据挖掘被广泛应用于市场营销和销售预测。
通过分析顾客购买历史和偏好，零售商可以了解消费者的需求，并根据这些信息制定个性化的推荐和促销策略。
此外，数据挖掘还可以匡助预测销售趋势和需求，以优化库存管理和供应链。
例如，一家超市可以通过数据挖掘技术分析顾客购买历史和购物篮组合，发现某些商品之间的关联性。
这样，他们可以将这些商品放在相邻的货架上，以促进交叉销售。
2. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以用于信用评分、风险管理和欺诈检测。
通过分析客户的个人信息、交易历史和行为模式，银行和金融机构可以评估客户的信用风险，并制定相应的授信策略。
此外，数据挖掘还可以匡助发现潜在的欺诈行为，以保护金融机构和客户的利益。
举个例子，一家银行可以使用数据挖掘技术分析客户的交易数据，以检测异常交易模式，如大额转账或者频繁的跨国交易，从而及时发现潜在的欺诈行为。
3. 医疗保健在医疗保健领域，数据挖掘可以用于疾病预测、诊断辅助和药物研发。
通过分析患者的病历、生理指标和基因数据，医生和研究人员可以发现疾病的风险因素和早期预警信号，并制定相应的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以匡助医药公司发现新的药物靶点和疗效评估。
举个例子，研究人员可以使用数据挖掘技术分析大量的癌症患者数据，以发现不同基因变异与药物疗效的关联性，从而个性化治疗方案。
4. 物流和运输在物流和运输领域，数据挖掘可以用于路线优化、货物跟踪和运输效率提升。
通过分析历史运输数据和实时交通信息，物流公司可以找到最佳的路线和交通模式，以减少运输时间和成本。
此外，数据挖掘还可以匡助预测货物的交付时间和提供实时的货物跟踪服务。
举个例子，一家物流公司可以使用数据挖掘技术分析历史运输数据和交通流量数据，以确定最佳的配送路线和交通模式，从而提高物流效率和客户满意度。
数据挖掘的应用与发展前景
数据挖掘的应用与发展前景随着云计算、人工智能、大数据等新技术的快速发展，数据挖掘也成为了现代企业智能决策和互联网产品优化的有力工具。
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现规律、提取信息和预测未来趋势的技术，可应用于产品推荐、舆情分析、金融风控、医疗诊断等多个领域。
一、数据挖掘的应用1. 产品推荐在电商领域，数据挖掘可以通过分析用户的购买历史、浏览记录和搜索关键词等信息，来预测用户的偏好和需求，进而实现个性化推荐。
如亚马逊、淘宝等知名电商平台都已经在实践中应用了这一技术，显著提升了客户订单量和购买率。
2. 舆情分析在媒体、政务、公共事业等领域，数据挖掘可以通过对网络舆情进行监测和分析，快速捕捉热点事件和社会心理变化，对政策制定和舆情引导起到重要作用。
如政府、媒体、企业等人士可以通过分析讨论热度、情感分析、话题追踪等指标，制定相应的预警和应对措施。
3. 金融风控在金融领域，数据挖掘可以通过分析个人或企业的信用历史、借贷记录、资产配置等信息，来预测借贷风险和还款能力。
如银行、证券、保险等金融机构已经将数据挖掘技术应用于用户信用评估、欺诈侦测、投资决策等方面，显著提高了金融服务的准确性和效率。
4. 医疗诊断在医疗领域，数据挖掘可以通过分析大量患者的病历、症状、疗效等信息，来辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。
如借助人工智能和医疗大数据分析的手段，医生可通过患者的基因组学信息、生物信息学数据等内容，实现个性化诊疗方案，有效降低误诊率和治疗费用。
二、数据挖掘的发展前景数据挖掘的前景十分广阔，未来将会涌现出越来越多的应用场景和商业模式。
以下是几个预测：1. 智能化服务未来，人们的生活将会更加依赖从数据中提取的信息。
在消费领域，更加智能化的商品推荐、定价和售后服务将成为主流。
而在公共服务、教育、医疗等领域，人工智能和大数据技术将进一步升级，提供更加智能化的服务。
2. 自动化决策数据挖掘技术将成为各种自动化决策系统的核心，不仅可以支持企业内部的决策，还可以支撑城市规划、资源配置和公共安全等领域的决策。
数据挖掘技术在制造业中的应用
数据挖掘技术在制造业中的应用一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中发现潜在的、有用的信息和规律的一系列技术。
在制造业中，大量的生产数据、质量数据和物流数据被不断产生并积累，如何通过数据挖掘技术提取有价值的信息，对于企业的生产、营销和管理等方面都具有重要的意义。
二、数据挖掘技术在制造业中的应用1. 生产规划与调度通过对生产数据的挖掘，可以发现不同产品的生产周期、生产工艺以及主要供应商的情况，从而为企业制定更加科学的生产规划、调度以及生产控制方案提供重要依据，以提高生产效率和生产质量。
例如，一些制造企业利用数据挖掘技术对生产数据进行分析，明确各个生产环节的生产效率，通过调整生产流程，实现生产效率的提高，一定程度上帮助企业节省生产成本。
2. 质量检测与预警对于制造企业而言，保证产品的质量是非常重要的一个方面。
通过数据挖掘技术对质量数据的挖掘分析，可以发现质量问题的根本原因，提高产品质量，减少市场出现售后问题的风险，从而更好地满足客户需求。
例如，一些汽车制造企业通过对大量的生产数据进行分析，并利用数据挖掘技术，对零部件的质量进行预测和预警，减少了由于零部件质量问题引起的使用故障率。
3. 物流管理制造企业一般利用物流进行产品的运输、仓储以及配送等活动，对于物流的管理涉及到供应链管理、运输管理以及库存管理等方面。
通过对物流数据的挖掘可以优化物流效率，减少物流成本，更好地提供服务。
例如，一些制造企业通过对物流数据的挖掘，找到物流环节中的瓶颈，减少运输时间，提高货物流转速度、减少库存积压，从而实现货物快速、准确的到达目的地并避免了长时间等待。
4. 营销与市场分析通过对市场调研数据的挖掘，制造企业可以发现消费者的喜好、购买习惯以及消费行为，为企业的营销活动提供基础数据，实现更加精准的营销活动。
例如，一些制造企业通过对消费者数据的挖掘，发现消费者的需求从简单的性能到追求更加的功能多样性，从而为新产品设计和研发提供了新的思路，满足了更多消费者需求。
数据挖掘技术与应用
数据挖掘技术与应用在信息时代的背景下，数据量的爆炸式增长给人们的生活和工作带来了巨大的挑战和机遇。
在这个过程中，数据挖掘技术逐渐崭露头角并成为了一项重要的技术。
本文将重点探讨数据挖掘技术的定义、原理、方法以及在各个领域中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和原理数据挖掘技术是从大量数据中抽取出有用模式和信息的一种方法。
其原理基于机器学习、人工智能等学科，并运用统计学、数据分析等方法，通过对数据的深入挖掘和分析，发现其中隐藏的模式、规律和知识。
在数据挖掘的过程中，主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤，目的是保证数据的质量和可用性。
2. 特征选择：从海量的数据中选择对问题解决有重要影响的特征，提高模型的准确性和可解释性。
3. 模型构建：根据问题的特点选择适合的模型，如分类、聚类、关联规则挖掘等，通过训练数据构建模型。
4. 模型评估：通过测试数据对构建的模型进行评估，评估模型的准确性和可靠性。
5. 模型应用：将构建好的模型运用到实际问题中，进行预测、诊断或决策等工作。
二、数据挖掘技术的方法数据挖掘技术主要有以下几种方法：1. 分类：通过研究已知类别的样本，构建一个分类模型，对未知类别的数据进行分类预测。
2. 聚类：将数据集中的对象划分为若干个不相交的子集，使得同一子集中的对象相似度较高，不同子集中的对象相似度较低。
3. 关联规则挖掘：寻找数据中的频繁项集和关联规则，用于发现数据之间的关系和模式。
4. 预测：通过对已知数据的观察和分析，预测未来的趋势和结果。
5. 异常检测：发现与正常模式不符的数据，如欺诈、故障等。
6. 文本挖掘：从大量文本数据中提取出有用的信息和模式。
三、数据挖掘技术在各个领域中的应用数据挖掘技术已经广泛应用于众多领域，如金融、医疗、电商等。
以下分别介绍其应用情况：1. 金融领域：通过数据挖掘技术，可以对客户的信用评级、风险预测、交易欺诈等进行分析和预测，提高金融机构的风险控制和利润。
数据挖掘技术及应用研究
数据挖掘技术及应用研究一、引言数据挖掘技术是指从大量数据中提取出有价值的信息，并利用这些信息进行决策、规划等活动的技术。
它涉及多个学科领域，如数据管理、统计学、机器学习等。
随着信息技术的迅速发展，数据挖掘技术在各行各业得到了广泛的应用。
本文将重点介绍数据挖掘技术的基本概念、主要方法和应用领域。
二、数据挖掘技术的基本概念1. 定义数据挖掘技术是指从大量数据中自动发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的一种机器学习技术。
2. 特点数据挖掘技术主要具有以下特点：（1）可处理大规模数据；（2）能够自动发现数据中的关联性和趋势；（3）可以处理复杂的数据类型和结构，例如文本、图像等；（4）能自动学习人类难以发现的知识和模式。
三、数据挖掘技术的主要方法1. 关联规则挖掘关联规则挖掘是指从数据集中发现不同数据项之间的关系。
例如，超市销售数据中发现“啤酒”和“尿布”之间存在关联性，即购买尿布的顾客很有可能同时购买啤酒。
关联规则挖掘主要采用Apriori算法。
2. 分类和聚类分类是指将数据对象划分到不同的预定义类别中。
例如，将客户划分为“高消费”、“中等消费”、“低消费”等。
聚类是指将数据对象划分到若干个不同的组中，具有相似特征的对象被划分到同一组中。
3. 决策树和神经网络决策树和神经网络是两种常用的数据挖掘技术。
决策树是一种树形结构，用于对数据集进行分类或预测。
神经网络是一种模拟人脑构造的模型，能够学习从输入到输出的映射关系。
两种方法都需要大量的数据和计算资源。
四、数据挖掘技术的应用领域1. 金融行业数据挖掘技术在金融业中广泛应用。
例如，银行可以利用数据挖掘技术对客户进行分类，识别高风险客户；保险公司可以通过挖掘历史数据，预测赔付金额和风险等级。
2. 零售业数据挖掘技术可以帮助零售企业更好地了解客户需求和购买习惯，以便实施精准营销和促销策略。
例如，超市可以通过分析销售数据，预测客户对某种新产品的需求程度。
3. 医疗行业数据挖掘技术在医疗行业的应用非常广泛。
数据挖掘技术与应用实验报告
数据挖掘技术与应用 实 验 报 告专业：_______________________班级：_______________________学号：_______________________姓名：_______________________2012-2013学年 第二学期经济与管理学院实验名称：SPSS Clementine 软件安装、功能演练指导教师: 实验日期: 成绩:实验目的1、熟悉SPSS Clementine 软件安装、功能和操作特点。
2、了解SPSS Clementine 软件的各选项面板和操作方法。
3、熟练掌握SPSS Clementine 工作流程。
实验内容1、打开SPSS Clementine 软件，逐一操作各选项，熟悉软件功能。
2、打开一有数据库、或新建数据文件，读入SPSS Clementine，并使用各种输出节点，熟悉数据输入输出。
(要求：至少做access数据库文件、excel文件、txt文件、可变文件的导入、导出)实验步骤一 实验前准备：1.下载SPSS Clementine 软件安装包和一个虚拟光驱。
2.选择任意盘区安装虚拟光驱，并把下载的安装包的文件（后缀名bin）添加到虚拟光驱上，然后双击运行。
3.运行安装完成后，把虚拟光驱中CYGiSO文件中的lservrc文件和PlatformSPSSLic7.dll文件复制替换到安装完成后的bin文件中，完成破解，获得永久免费使用权。
4.运行中文破解程序，对SPSS Clementine 软件进行汉化。
二 实验操作：从 Windows 的“开始”菜单中选择：所有程序/SPSS 1、启动 Clementine:Clementine 12.0/SPSS Clementine client 12.02、Clementine窗口当第一次启动 Clementine 时，工作区将以默认视图打开。
中中，这将是用来工作的主要区域。
间的区域称作流工作区。
数据挖掘技术与应用实例
数据挖掘技术与应用实例近年来，随着信息技术的快速发展，数据量呈现爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有价值的信息成为了一项重要的挑战。
数据挖掘技术应运而生，成为了解决这一问题的有效手段。
本文将介绍数据挖掘技术的基本原理以及应用实例。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的模式和关联规律的方法。
它主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤。
首先，数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
数据清洗是指处理数据中的噪声和异常值，确保数据的质量；数据集成是将多个数据源的数据合并成一个一致的数据集；数据转换是对数据进行格式转换，使其适合挖掘任务；数据规约是通过压缩数据集的大小，减少数据挖掘的计算开销。
其次，特征选择是从原始数据中选择出最具有代表性的特征，以提高模型的准确性和效率。
特征选择可以通过过滤、包装和嵌入等方法来实现。
过滤方法是根据特征的统计量进行排序，选择排名靠前的特征；包装方法是通过建立模型，选择对模型性能影响最大的特征；嵌入方法是将特征选择嵌入到模型的训练过程中。
然后，模型构建是根据已选取的特征，建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘模型包括分类模型、聚类模型、关联规则模型等。
分类模型用于预测离散型的目标变量，聚类模型用于将数据分为不同的类别，关联规则模型用于发现数据中的关联规律。
最后，模型评估是对构建的模型进行评估和选择。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。
通过评估指标的比较，选择最优的模型。
二、数据挖掘技术的应用实例数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
下面将以电商领域为例，介绍数据挖掘技术的应用实例。
电商平台通过收集用户的浏览记录、购买记录等大量数据，可以运用数据挖掘技术来挖掘用户的购买偏好、行为模式等信息，从而提供个性化的推荐服务。
例如，通过分析用户的购买记录和评价，可以建立用户购买模型，预测用户的购买行为，从而为用户推荐感兴趣的商品。
数据挖掘技术与应用案例分析
数据挖掘技术与应用案例分析数据挖掘技术是近年来随着信息技术的快速发展而崭露头角的一种重要领域。
通过运用统计学、机器学习、人工智能等方法，数据挖掘技术能够从大规模数据集中挖掘出有价值的信息和模式。
在各行各业中普遍应用，数据挖掘技术不仅能够帮助企业做出科学决策，提高运营效率，还能为学术研究和社会问题的解决提供有力支持。
一、数据挖掘技术的基本原理数据挖掘技术基于大数据分析，通过对数据的收集、清洗、整理和建模等过程，实现了对数据的深入挖掘。
首先，数据挖掘技术需要从大规模数据集中提取出有用且隐藏的信息，这可以通过分类、聚类、关联规则挖掘等技术实现。
其次，数据挖掘技术能够通过模型的构建和预测，发现数据背后的规律和趋势，并帮助人们做出科学决策。
最后，数据挖掘技术能够通过可视化和交互式操作，以图表、报表等形式将挖掘结果展示给用户，并提供智能推荐和个性化服务。
二、数据挖掘技术在商业领域的应用案例分析1. 零售业：数据挖掘技术在零售业的应用非常广泛。
通过对大量销售数据的分析，商家可以了解顾客的购买偏好和行为习惯，进而进行精准的市场定位和推广策略。
例如，知名连锁超市通过对顾客购买记录的分析，发现了商品之间的关联性，从而实现了更好的货物组织和销售，提高了销售额和顾客满意度。
2. 金融业：数据挖掘技术在金融领域的应用早已深入人心。
通过对客户信用记录、交易数据等进行挖掘，银行和保险公司可以准确评估风险，提供个性化的金融服务。
此外，通过对市场行情和股票价格的波动进行挖掘，投资者可以预测市场趋势，优化投资组合。
三、数据挖掘技术在医疗领域的应用案例分析1. 疾病诊断：数据挖掘技术可以对患者的临床数据进行分析，从而辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
例如，通过对癌症患者的基因数据进行挖掘，科学家可以发现潜在的治疗靶点，为个体化治疗提供依据。
2. 病例推荐：通过对海量临床数据的挖掘，医生可以迅速找到与当前患者相似的病例，从而提供更准确的治疗建议。
- 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)。
数据挖掘技术与应用余友波数据仓库之路原创资料1.1 第一章数据挖掘介绍1.1.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。
“数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。
它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。
”（Gartner Group）。
“数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。
”（Aaron Zornes, The META Group）。
数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。
现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。
电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为，银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。
数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。
比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。
通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。
数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。
为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。
大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。
数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。
因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。
图1 数据挖掘支持多数据源在实施数据挖掘之前，需要制定实施步骤，有了好的计划才能保证数据挖掘顺利实施并取得成功。
数据挖掘软件供应商提供了一些数据挖掘的过程模型，用来指导用户实施数据挖掘。
比如SPSS的5A――评估（Assess）、访问（Access）、分析（Analyze）、行动（Act）和自动化（Automate），以及SAS的SEMMA――采样（Sample）、探索（Explore）、修正（Modify）、建模（Model）和评估（Assess）。
1.1.2 数据挖掘与OLAP数据挖掘和OLAP是两种完全不同的工具，他们的用途不同，基于的技术也大相径庭。
OLAP是验证式的工具，告诉用户下一步会怎么样（What next），如果采取这样的措施又会怎么样（What if）。
OLAP分析过程是一个演绎推理的过程，用户首先建立一个假设，然后用OLAP工具浏览数据来验证假设。
如果一个分析涉及到的变量达到几十或上百个，那么用OLAP手动分析验证这些假设将是一件非常困难的事情。
数据挖掘与OLAP不同的地方是，数据挖掘不是用于验证某个假定的模型的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。
数据挖掘过程是一个归纳的过程。
如果一个分析师打算用数据挖掘工具分析移动电话用户的欠费风险，数据挖掘工具可能会帮助分析师发现一些从来没有想过的影响因素。
数据挖掘比OLAP更自动化、更深入，分析结果更难被理解。
数据挖掘和OLAP具有一定的互补性，在利用数据挖掘工具挖掘出来的结论采取行动之前，你也许要用OLAP验证一下如果采取这样的行动会给企业带来什么样的影响。
将OLAP和DataMining技术结合起来形成了一个新的体系OLAM（On-Line Analytical Mining）。
在OLAP中挖掘多层、多维的关联规则是一个很有效果的过程，可以挖掘到一些新的规则。
1.1.3 数据挖掘与CRM数据挖掘能自动从庞大的数据中找到预测客户购买行为的模式。
进行数据挖掘后，把结果输入到促销活动管理软件中，可以大大提高促销的效果。
数据挖掘辅助基于数据库的销售。
数据挖掘能帮助销售人员更准确地定位推销活动，并使活动紧密结合现有客户和潜在客户的需求、愿望和状态。
数据挖掘和CRM结合，通过数据挖掘优化CRM流程，可以用来留住客户，提高活动的响应率。
数据挖掘利用数据库的信息创建模型和预测客户行为。
在使用数据挖掘给客户评分后，这些分数就可以用来为推销活动选择最适合的客户群。
数据挖掘得出的可能流失客户名单，通过呼叫中心对客户进行关怀访问，争取留住客户，从而达到企业的长期利润最大化的目的。
数据挖掘可以增加客户在整个生命周期里的价值。
通过追踪响应率和遵照客户行为变化的规则，可以评测市场推广活动的利润率和投资回报率。
我们希望CRM系统提供“封闭循环的推销”：不仅预测推销效果，执行推销活动，而且“封闭循环”，能够衡量活动的结果。
系统衡量推销活动的效果，在下一个循环中，就可以采取措施提高有效性。
1.1.4 数据挖掘、AI与统计统计学和数据挖掘有同样的目标：发现数据中的结构，所以有人认为数据挖掘是统计学的分支。
这是一个不切合实际的结论，有两个原因说明这个问题。
一是数据挖掘更多的是应用其它领域的思想、工具和方法，尤其是数据库技术和机器学习等计算机学科分支。
二是由于统计学的数学背景和追求精确的方法，在采用一个方法之前先要进行充分的证明，而不是类似计算机科学和机器学习那样注重于经验。
神经元网络、遗传算法和机器学习等知识发现技术，在足够多的数据和计算能力下，可以自动完成许多有价值的计算。
关于数据挖掘和知识发现的关系，有很多人认为数据挖掘是知识发现过程的一个步骤，一些人则把数据挖掘和知识发现等同起来。
数据挖掘利用统计和人工智能的技术，把这些高深复杂的技术封装起来，使用户不用掌握这些技术也能完成同样的功能，从而更加专注于自己所要解决的问题。
1.2 第二章数据挖掘模型和算法数据挖掘软件使用的算法基本上都是成熟的、公开的算法，有一些公司采用自己研发的未公开的算法。
大部分算法都不是专为解决某个问题而设计的，算法之间没有互斥性。
不能认为一个问题非要采用某种算法，也不存在所谓最好的算法，一般通过试验来选取合适的算法。
一、关联分析关联分析挖掘数据中项集之间有意义的关联或相关联系。
关联分析是寻找数据库中数值的相关性，常用的技术是关联规则和序列模式。
从大量商业数据中发现有意义的关联关系，可以帮助商业决策的制定，如交叉销售和优惠促销行动等。
典型的应用如超市使用关联分析设计商品的摆放位置，方便顾客购物。
表达某一特定关联出现的频率在关联规则中称为支持度；当情况一出现时，发生情况二的概率在关联规则中称为可信度。
比如在100万个移动通信用户中，有25万用户使用手机银行业务，2万用户同时使用手机银行和移动秘书业务，则同时使用两种业务的支持度为200/10000＝2％；使用手机银行业务的用户，会选择移动秘书业务的可信度为200/2500＝8％。
关联分析得到的模式需要其它数据验证其正确性，并进行必要的试验，来保证利用历史数据得到的规律有效的应用于未来的环境。
比如，设计超市商品摆放在货架的位置，把相关性强的商品摆放在一起，可能会导致这样的情况发生：顾客非常容易的找到需要的商品，就不会去考虑哪些不在购买计划内的商品。
所以，在实施之前一定要经过充分的分析和试验。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则最有影响的算法，但Apriori算法递推的过程，要求多次的数据库扫描，将引起很大的I/O负载。
Agrawal等引入了修剪技术改进算法的性能。
采用基于采样的方法也可以显著地减少了I/O负载，在数据库中选取随机样本S，在样本S中搜索频集，再用另一个样本数据验证结果。
1.2.1 分类和预测分类就是对一个事件或一组对象进行归类。
可以用分类模型分析已有的数据，还可以用分类模型来预测未来。
分类和预测是两类主要的预测问题，预测离散数据通常称为分类，预测连续数据通常称为预测。
分类算法通过分析已知的分类信息得到一个预测模型。
用于建立模型的分类数据称为训练集。
训练集也可以是通过实验得到的数据，比如从数据库中提取出一个客户名单列表，向这些客户发送新产品的介绍资料，然后收集对此做出回应的客户资料，用这些记录建立一个预测模型，预测哪类用户会对新产品感兴趣，最后把这个模型应用于新产品的推广。
决策树是一种典型的分类算法，可以得到类似在什么条件下会得到什么结果的规则。
比如，建立顾客决策树模型，进行市场细分；找出最有可能对促销宣传感兴趣的客户群沿着决策树从上到下遍历的过程中，在每个节点都会遇到一个问题，对每个节点上问题的不同条件得到不同的分支子树，最后到达叶子节点。
生成决策树的过程是不断把数据进行切分的过程。
常用的决策数算法有ID3、C4.5和CART 等。
决策树的优点是生成容易理解的规则，如果建立一个包含几百个属性的决策树，虽然看起来很复杂，但每一条从根结点到叶子节点的路径所描述的含义还是可以理解的。
再者，决策树算法的计算量相对来说不是很大，并且擅长处理非数值型数据。
使用决策树算法也要注意其局限性。
决策树对连续性的字段比较难预测；对有时间顺序的数据需要很多预处理。
决策树的明确性可能会误导使用者，因为每个节点对应分割的定义都是明确不含糊的，但在实际应用中会有问题，比如为什么认为年龄为30岁的用户通信话费欺诈风险高于31岁的用户？1.2.2 聚类分析聚类就是将数据分组成多个类或簇，同一个簇中的对象之间具有较高的相似度。
与分类不同的是，在进行聚集分析之前不知道要把数据分成几组，也不知道怎么分。
因此在聚类分析之后要有对业务很熟悉的分析师来解释聚类结果的意义。
聚类能够帮助市场分析人员从客户数据库中发现不同的客户群，并用购买模式来描述各个客户群的特征。
神经网络(Artificial Neural Network，简称A.N.N.)是常用的聚集算法，应用于市场细分，信用卡欺骗，信贷风险预测和特征发现等。
神经网络由许多神经元互连组成的神经结构，可以把神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。
输入层的每个节点对应一个个的预测变量，输出层的节点对应目标变量，在输入层和输出层之间是隐含层。
图2 一个简单的神经网络神经网络中每个节点都与很多节点连接，每个连接对应一个权系数，节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应权系数乘积的和作为激发函数的输入而得到。
训练神经网络的过程就是调整权系数的过程。
由于神经网络隐含层中的可变参数太多，如果训练时间足够长，神经网络很可能把训练集的所有细节信息都“记”下来，称为训练过度。
这种模型应用到实际环境，准确度将很不理想。
应用较广泛的神经网络有BP网络、Hopfield网络、Kohonen网络和ART网络等等。
在使用神经网络时需要注意：1、神经网络分析结果很难解释。
目前还没有能对神经网络做出显而易见解释的方法学，因此神经网络被当作“黑盒子”来使用。
2、神经网络会学习过度，在训练神经网络时一定要防止训练过度，可以采用测试集方法和交叉验证法等。