数据挖掘项目实例（数据挖掘32个经典案例）

本篇目录：

1、使用Oracle数据挖掘API方法详解2、国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?3、基于数据挖掘的客户流失分析案例4、举一个数据挖掘的例子

使用Oracle数据挖掘API方法详解

使用 J Cells 可直接访问 Java API 以实例化对象并在对象上调用方法。首先，连接至 Oracle 数据库。

在客户端软件开发中使用Thin驱动程序 在开发Java软件方面，Oracle的数据库提供了四种类型的驱动程序，二种用于应用软件、applets、servlets等客户端软件，另外二种用于数据库中的Java存储过程等服务器端软件。

使用object sql将对象模式转移到数据库中 既然可以将oracle的数据库作为一种面向对象的数据库来使用，就可以考虑将应用程序中的面向对象模式转到数据库中。

开发者可以使用第三代语言来编写程序，而使用OCI来访问数据库。OCI是由一组应用程序开发接口（API）组成的，ORACLE提供API的方式是提供一组库。这组库包含一系列的函数调用。这组函数包含了连接数据库、调用SQL和事务控制等。

因为个人认为，数据挖掘和工具无关，也就是说数据挖掘本身和oracle并没有什么关系，你用sqlserver数据库一样能进行数据挖掘。

国内的数据挖掘,大数据应用的案例有哪些?

1、数据库：国内也有一些大数据数据库解决方案，如PingCAP 的 TiDB、华为的 GaussDB、阿里云的 AnalyticDB 等。阿里云：阿里云也提供了丰富的大数据平台，包括MaxCompute（大数据计算）、DataWorks（数据集成）、AnalyticDB（数据仓库）等。

2、生活中的大数据有哪些 大数据在金融行业的应用 金融行业应该是运用大数据技术最频繁的一个行业，证券和银行经常会运用大数据技术进行数据分析，通过对数据的监控和分析，有效规避风险。

3、第四，处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

4、互联网时代每天都有巨量的数据产生，信息技术也随之飞速发展。大数据已经渗透进我们生活的方方面面，其实我们也时时刻刻在接触这些大数据带给我们的服务。接下来我们看看那些大数据挖掘出来的一些神奇或哭笑不得的案例。

5、可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

6、智子云大数据挖掘助苏宁易购访客”回心转意”之路 苏宁易购期望通过智子云的VRM模型对到站/进APP的流失访客进行精细划分，并借助DSP精准定向能力跨屏锁定目标人群，找回流失访客。

基于数据挖掘的客户流失分析案例

应用数据挖掘技术可以根据过去拥有的客户流失数据建立客户属性、服务属性和客户消费数据与客户流失可能性关联的数学模型，找出客户属性、服务属性和客户消费数据与流失的关系，给出明确的数学公式或规则，从而计算出客户流失的可能性。

在此，数据挖掘所提供的数据探索能力得到了充分的发挥，下面简要地描述数据挖掘在客户流失分析管理中的应用过程。

）Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。

数据挖掘技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有分析型客户关系管理、风险管理和运营管理。分析型CRM分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。

Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。

举一个数据挖掘的例子

Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。

在一家超市中，人们发现了一个特别有趣的现象：尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品居然摆在一起。但这一奇怪的举措居然使尿布和啤酒的销量大幅增加了。

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。

一是寻找关键因子，比如探索用户离网的影响因素，根据影响因素判断用户离网发生的概率。

分类问题 分类问题归于猜测性的问题，可是它跟普通猜测问题的差异在于其猜测的结果是类别(如A、B、C三类)而不是一个具体的数值(如5675)。

实例分析以下以逻辑回归方法建立信用卡申请评分模型为例，说明数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。申请评分模型设计可分为7个基本步骤。定义好客户和坏客户的标准好客户和坏客户的标准根据适合管理的需要定义。

到此，以上就是小编对于数据挖掘32个经典案例的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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