數(shù)據(jù)挖掘具有改進(jìn)健康系統(tǒng)的巨大潛力。它用數(shù)據(jù)和分析來確定改善護(hù)理、降低成本的最佳做法。研究者們使用數(shù)據(jù)挖掘方法，比如多維數(shù)據(jù)庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、軟計算、數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計。挖掘可以被用來預(yù)測各類病人的體積。這個過程的發(fā)展以確保病人在正確的時間地點(diǎn)接受恰當(dāng)?shù)淖o(hù)理。數(shù)據(jù)挖掘也能幫助醫(yī)療保險公司來辨別欺詐和濫用。

Market Basket Analysis（購物籃分析）

購物籃分析是一種基于理論的模型化技術(shù)，如果你購買某組確定的商品，那么你也更有可能購買另一組商品。這種技術(shù)可以讓零售商了解消費(fèi)者的購買行為。同時，這個消息也能幫助零售商了解消費(fèi)者的需求并以此改變商店的布局。使用差異分析比較不同店鋪之間的結(jié)果，可以在不同人口群體的客戶之間進(jìn)行比較。

Education（教育）

這是一個新興的領(lǐng)域——教育數(shù)據(jù)挖掘，關(guān)注的是開發(fā)方法，發(fā)現(xiàn)來自教育環(huán)境的數(shù)據(jù)知識。教育數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)被確定為預(yù)測學(xué)生的未來學(xué)習(xí)行為，研究教育支持的影響以及提高科學(xué)知識學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)挖掘可以被某個機(jī)構(gòu)用來做正確的決定也能預(yù)測學(xué)生的決定。根據(jù)機(jī)構(gòu)的結(jié)果可以關(guān)注于教什么以及如何去教。學(xué)生的學(xué)習(xí)模式可以被捕捉并用于開發(fā)技巧來教他們。

Manufacturing Engineering（制造工程）

知識是制造企業(yè)擁有的最好的資產(chǎn)。數(shù)據(jù)挖掘工具對于發(fā)現(xiàn)復(fù)雜的制造過程中的模型非常有用。數(shù)據(jù)挖掘可以被用在系統(tǒng)級設(shè)計，以提取產(chǎn)品架構(gòu)、產(chǎn)品組合以及客戶需求數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。同時也能用來預(yù)測產(chǎn)品開始工時數(shù)、成本以及其他任務(wù)之間的依賴關(guān)系。

CRM（客戶關(guān)系管理）

客戶關(guān)系管理就是獲得和保留客戶，同時提高客戶的忠誠度并實(shí)施以客戶為中心的策略。為了與客戶維持一個適當(dāng)?shù)年P(guān)系，企業(yè)需要收集數(shù)據(jù)并分析信息。這是數(shù)據(jù)挖掘的一部分。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，收集的數(shù)據(jù)可以用來分析。而不是困惑在哪里集中留住客戶，解決方案的搜索者將得到過濾結(jié)果。

Fraud Detection（欺詐檢測）

欺詐行為已經(jīng)損失了數(shù)十億美元。欺詐檢測的傳統(tǒng)方法是費(fèi)事和復(fù)雜的。數(shù)據(jù)挖掘有助于提供有意義的模式并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息。任何有效有用的信息都是知識。一個完美的欺詐檢測系統(tǒng)應(yīng)保護(hù)所有用戶的信息。監(jiān)督方法包括收集樣本記錄。這些記錄被分類為欺詐或非欺詐。用數(shù)據(jù)建立一個模型，并用運(yùn)算法則來確定該記錄是否是欺詐性的。

Intrusion Detection（入侵檢測）

任何會損害資源完整性和機(jī)密性的行為都是入侵行為。避免入侵的防御措施包括用戶認(rèn)證、避免編程錯誤和信息保護(hù)。數(shù)據(jù)挖掘可以通過在異常檢測中增加關(guān)注級別來幫助改進(jìn)入侵檢測。它有助于分析師將活動與日常的網(wǎng)絡(luò)活動區(qū)分開來。數(shù)據(jù)挖掘還有助于提取與問題更相關(guān)的數(shù)據(jù)。

Lie Detection（謊言檢測）

拘留一個罪犯是容易的，然而讓他說出真相是困難的。法律的實(shí)施可用挖掘技術(shù)來調(diào)查犯罪，監(jiān)測涉嫌恐怖分子的交流。這個領(lǐng)域也包括文字挖掘。這個過程試圖找到通常是非結(jié)構(gòu)化文本的數(shù)據(jù)中有意義的模式。從之前的調(diào)查中搜集的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行比較，并創(chuàng)建一個謊言檢測模型。有了這個模型，就可以根據(jù)需要創(chuàng)建流程。

Customer Segmentation（客戶細(xì)分）

傳統(tǒng)的市場研究能幫助我們細(xì)分客戶但數(shù)據(jù)挖掘深入并提高市場效率。數(shù)據(jù)挖掘有助于將客戶整合到不同的細(xì)分市場也可以根據(jù)客戶量身定制需求。市場始終關(guān)乎留住客戶。數(shù)據(jù)挖掘允許根據(jù)漏洞找到一部分客戶，業(yè)務(wù)部門可以為他們提供特別優(yōu)惠并提高滿意度。

Financial Banking（金融銀行）

隨著計算機(jī)化的銀行業(yè)，到處都有大量的數(shù)據(jù)是由新的交易產(chǎn)生的。數(shù)據(jù)挖掘可以通過查找商業(yè)信息中的模式，因果關(guān)系和相關(guān)性來幫助解決銀行和金融方面的業(yè)務(wù)問題。而市場價格對管理者來說并不是很明顯，因?yàn)閿?shù)據(jù)量太大或者產(chǎn)生得太快而不能被專家篩選。管理人員可以找到這些信息，以更好地細(xì)分，定位，獲取，保留和維護(hù)一個有利可圖的客戶。

Corporate Surveillance（公司監(jiān)管）

公司監(jiān)督是對一個人或一個組織的行為進(jìn)行監(jiān)督。收集的數(shù)據(jù)最常用于市場營銷或出售給其他公司，但也經(jīng)常與政府機(jī)構(gòu)分享。它可以被企業(yè)用來定制他們的顧客所需的產(chǎn)品。這些數(shù)據(jù)可以用于直接的市場營銷目的，例如Google和Yahoo上的針對性廣告，通過分析搜索歷史記錄和電子郵件，將廣告定位到搜索引擎的用戶。

Research Analysis（研究分析）

歷史表明，我們見證了革命性的研究變化。數(shù)據(jù)挖掘有助于數(shù)據(jù)清理，數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)庫集成。研究人員可以從數(shù)據(jù)庫中找到任何可能帶來研究變化的類似數(shù)據(jù)?？梢灾廊魏瓮F(xiàn)序列的識別和任何活動之間的相關(guān)性。數(shù)據(jù)可視化和可視化數(shù)據(jù)挖掘為我們提供了清晰的數(shù)據(jù)視圖。

Criminal Investigation（刑事偵查）

犯罪學(xué)是一個旨在識別犯罪特征的過程。事實(shí)上，犯罪分析包括探索和偵查犯罪及其與罪犯的關(guān)系。大量的犯罪數(shù)據(jù)集以及這些數(shù)據(jù)之間關(guān)系的復(fù)雜性使犯罪學(xué)成為應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的適當(dāng)領(lǐng)域。基于文本的犯罪報告可以轉(zhuǎn)換成文字處理文件。這些信息可以用來執(zhí)行犯罪匹配過程。

Bio Informatics（生物信息學(xué)）

數(shù)據(jù)挖掘方法似乎非常適合生物信息學(xué)，因?yàn)樗鼣?shù)據(jù)豐富。挖掘生物學(xué)數(shù)據(jù)有助于從生物學(xué)和其他相關(guān)生命科學(xué)領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)和神經(jīng)科學(xué)）收集的大量數(shù)據(jù)中提取有用的知識。數(shù)據(jù)挖掘在生物信息學(xué)中的應(yīng)用包括基因發(fā)現(xiàn)，蛋白質(zhì)功能推斷，疾病診斷，疾病預(yù)后，疾病治療優(yōu)化，蛋白質(zhì)和基因相互作用網(wǎng)絡(luò)重建，數(shù)據(jù)清理和蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測。