什么是数据挖掘？应用案例一览

2021-05-28 15:48:12 作者：奶茶不加糖 2098

数据挖掘是什么

所谓的数据挖掘指的就是从大量的数据当中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，通常和计算机科学有关系，并且，通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘应用案例分析

1、数据挖掘帮助DHL实时跟踪货箱温度

DHL是国际快递和物流行业的全球市场领先者，它提供快递、水陆空三路运输、合同物流解决方案，以及国际邮件服务，DHL的国际网络将超过220个国家及地区联系起来，员工总数超过28.5万人，在美国 FDA 要求确保运送过程中药品装运的温度达标这一压力之下，DHL的医药客户强烈要求提供更可靠且更实惠的选择，这就要求DHL在递送的各个阶段都要实时跟踪集装箱的温度。

什么是数据挖掘

虽然由记录器方法生成的信息准确无误，但是无法实时传递数据，客户和DHL都无法在发生温度偏差时采取任何预防和纠正措施，因此，DHL的母公司德国邮政世界网(DPWN)通过技术与创新管理(TIM)集团明确拟定了一个计划，准备使用RFID技术在不同时间点全程跟踪装运的温度，通过IBM全球企业咨询服务部绘制决定服务的关键功能参数的流程框架，DHL获得了两方面的收益：对于最终客户来说，能够使医药客户对运送过程中出现的装运问题提前做出响应，并以引人注目的低成本全面切实地增强了运送可靠性，对于DHL来说，提高了客户满意度和忠实度;为保持竞争差异奠定坚实的基础;并成为重要的新的收入增长来源。

2、电信行业应用

价格竞争空前激烈，语音业务增长趋缓，快速增长的中国移动通信市场正面临着前所未有的生存压力，中国电信业改革的加速推进形成了新的竞争态势，移动运营市场的竞争广度和强度将进一步加大，这特别表现在集团客户领域，移动信息化和集团客户已然成为未来各运营商应对竞争、获取持续增长的新引擎。

随着国内三足鼎立全业务竞争态势和3G牌照发放，各运营商为集团客户提供融合的信息化解决方案将是大势所趋，而移动信息化将成为全面进入信息化服务领域的先导力量。传统移动运营商因此面临着从传统个人业务转向同时拓展集团客户信息化业务领域的挑战，如何应对来自内外部的挑战，迅速以移动信息化业务作为融合业务的竞争利器之一拓展集团客户市场，在新兴市场中立于不败之地，是传统移动运营商需要解决的紧迫问题。

3、数据挖掘帮助Credilogros Cía Financiera S.A.改善客户信用评分

Credilogros Cía Financiera S.A.是阿根廷第五大信贷公司，资产估计价值为9570万美元，对于Credilogros而言，重要的是识别与潜在预先付款客户相关的潜在风险，以便将承担的风险最小化。

该公司的第一个目标是创建一个与公司核心系统和两家信用报告公司系统交互的决策引擎来处理信贷申请，同时，Credilogros还在寻找针对它所服务的低收入客户群体的自定义风险评分工具，除这些之外，其他需求还包括解决方案能在其35个分支办公地点和200多个相关的销售点中的任何一个实时操作，包括零售家电连锁店和手机销售公司。

最终Credilogros选择了SPSS Inc.的数据挖掘软件PASWModeler，因为它能够灵活并轻松地整合到Credilogros的核心信息系统中，通过实现PASW Modeler，Credilogros将用于处理信用数据和提供最终信用评分的时间缩短到了8秒以内，这使该组织能够迅速批准或拒绝信贷请求，该决策引擎还使Credilogros能够最小化每个客户必须提供的身份证明文档，在一些特殊情况下，只需提供一份身份证明即可批准信贷，此外，该系统还提供监控功能，Credilogros目前平均每月使用PASW Modeler处理35000份申请，仅在实现3个月后就帮助Credilogros将贷款支付失职减少了20%。

文本由@邓邓整理发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。

推荐阅读：

AMiner：人工智能之数据挖掘(171页).pdf

2021年极光大数据市场数据行业研究专题报告合集(共51套打包)