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数据挖掘的应用
数据挖掘所要处理的问题就是在庞大的数据中找出有价值的隐藏事件，并加以分析，获取有意义的信息和模式，为决策提供依据。数据挖掘应用的领域非常广泛，只要有分析价值与需求的数据，都可以利用挖掘工具进行发掘分析。目前，数据挖掘应用最集中地领域包括金融、医疗、零售和电商、电信和交通等，而且每个领域都有特定的应用问题和应用背景。
1 金融领域
金融数据具有可靠性、完整性和高质量等特点。这在很大程度上利于开展数据挖掘工作以及挖掘技术的应用。数据挖掘在金融领域中有许多具体的应用，例如分析多维数据，以把握金融市场的变化趋势；运用孤立点分析等方法，研究洗黑钱等犯罪活动；应用分类技术，对顾客信用进行分类，为维持与客户的关系以及为客户提供相关服务等决策提供参考。
2 医疗领域
在人类的遗传密码、遗传史、疾病史以及医疗方法等医疗领域中，都隐藏着海量的数据信息。另外，对医院内部结构、医药器具、病人档案以及其他资料等的管理也产生了巨量的数据。对于这些巨量的数据，运用数据挖掘相关技术处理，从而得到相关知识规律，将有利于相关人员工作的开展。运用数据挖掘技术，在很大程度上有助于医疗人员发现疾病的一些规律，从而提高诊断的准确率和治疗的有效性，不断促进人类健康医疗事业的发展。
3 零售和电商领域
运用数据挖掘技术对这些海量的销售数据进行分析，可以有效地识别顾客的购买行为，从而把握好顾客购买的趋势。商家可以根据数据挖掘结果有针对性地采取有效措施，比如如何改进服务质量，确保顾客的满意度；如何提高商品的销售量；如何设计较优的运输路线以及采取怎样的销售策略等，从而提高企业效益。此外，由于数据挖掘的推荐系统已经成为电子商务的关键技术，通过数据挖掘，再对网站进行系统分析，对用户的行为模式加以识别，在增加客户黏性，提供个性化服务，优化网站设计等方面也取得了很好的效果。
4 电信领域
电信运营商已逐渐发展为一个融合了语音、图像、视频等增值服务的全方位立体化的综合电信服务商。运营商要合理地分析商业形式和模式，运用数据挖掘是非常有必要的。例如对用户行为、利润率、通信速率和容量、系统负载等电信数据，可以运用多维分析方法进行分析；要发现异常模式，可以运用聚类或孤立点分析等方法进行数据挖掘；要得到电信发展的影响因素，可以运用关联或序列等模式进行分析等。
5 社交网络分析
社交网络分析是从关系和结构两个方面来了解、度量和预测行为的科学。结合图论和非参数统计技术，研究人员利用数据，比如电话数据，或者表明人与人之间联系的观察数据，来识别网络内和跨网络的关键人员和关键群体，或者特殊模式和重要途径。我们可以通过这些数据来分析人们的活动取向，为公司的营销提供有力的依据，也可以利用多个社交媒体来交叉验证同一个人，这对于追踪犯罪行为、恐怖分子、恋童癖者尤为重要。
6 交通领域
该领域积累了大量的数据，比如出租公司积累的乘客出行数据和公交公司的运营数据。通过对乘客数据和运营数据进行分析和挖掘，能够为公交、出租公司科学的运营和交通部门的决策提供依据，比如合理规划公交线路，实时为出租车的行驶线路提供建议等。这样，不仅可以提升城市运力和幸福指数，还可以有效减少因交通拥堵问题造成的成本浪费。另外，航空公司也可依据历史记录来寻找乘客的旅行模式，以便提供更加个性化的服务，合理设置航线等。
近年来，数据挖掘的应用发展迅速，不仅在以上领域，在ZF部门、军事、制造业、科学研究等方面也都取得了一定的进展。
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