
Data Mining在各領域的應用非常廣泛,只要該產業(yè)擁有具分析價值與需求的數(shù)據(jù)倉儲或數(shù)據(jù)庫,皆可利用Mining工具進行有目的的挖掘分析。一般較常見的應用案例多發(fā)生在零售業(yè)、直效行銷界、制造業(yè)、財務金融保險、通訊業(yè)以及醫(yī)療服務等。
于銷售數(shù)據(jù)中發(fā)掘顧客的消費習性,并可藉由交易紀錄找出顧客偏好的產品組合,其它包括找出流失顧客的特征與推出新產品的時機點等等都是零售業(yè)常見的實例;直效行銷強調的分眾概念與數(shù)據(jù)庫行銷方式在導入Data Mining的技術后,使直效行銷的發(fā)展性更為強大,例如利用Data Mining分析顧客群之消費行為與交易紀錄,結合基本數(shù)據(jù),并依其對品牌價值等級的高低來區(qū)隔顧客,進而達到差異化行銷的目的;制造業(yè)對Data Mining的需求多運用在品質控管方面,由制造過程中找出影響產品品質最重要的因素,以期提高作業(yè)流程的效率。
近來電話公司、信用卡公司、保險公司以及股票交易商對于詐欺行為的偵測(Fraud Detection)都很有興趣,這些行業(yè)每年因為詐欺行為而造成的損失都非??捎^,Data Mining可以從一些信用不良的客戶數(shù)據(jù)中找出相似特征并預測可能的詐欺交易,達到減少損失的目的。財務金融業(yè)可以利用 Data Mining來分析市場動向,并預測個別公司的營運以及股價走向。Data Mining的另一個獨特的用法是在醫(yī)療業(yè),用來預測手術、用藥、診斷、或是流程控制的效率。
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