详解数据挖掘的技术、工具与用例 什么是数据挖掘( 四 )
银行业
为了更好地获悉市场上存在的风险，银行业可以将数据挖掘应用到信用等级、以及智能反欺诈系统中，以分析卡密交易、购买模式、以及客户财务数据等方面 。通过对银行APP的数据挖掘，它们还可以更深入地了解用户的在线习惯和偏好信息，研究销售渠道的绩效，以及合规管理的义务，进而提高其营销活动的回报 。
教育
教育工作者能够在访问学生数据的基础上，通过数据挖掘，来预测他们的知识掌握水平，并针对某些成绩较差的学生，提供额外的补习与关注 。
电子商务
诸如亚马逊之类的知名电商平台，通过使用数据挖掘技术，不但可以实现推荐销售(Up-sells)和交叉销售，还能够吸引更多的顾客访问其平台 。
零售
超市既可以使用联合采购的模式(joint purchasing pattern)，来识别各个产品之间的关联，进而决定如何将它们放置在过道和货架上;又可以通过数据挖掘，在结账队列中检测出，哪些商品最受客户的喜爱，以便提高进货量 。
服务供应商
手机和公用事业等服务提供商可以使用数据挖掘技术，来分析账单的详细信息，与客户服务的互动，并根据投诉的历史记录，为每个客户分配一个概率分值，以便提供定制化的激励计划，或者判断其流失的可能性 。
医药业
通过数据挖掘，医院和医生可以掌握患者的全面信息(包括病历、体检报告和治疗模式等)，并据此制定出更加准确且有效的诊疗方案 。通过识别风险，预测人群中的疾病传播、以及预测住院时间，他们还可以更具成本效益地管理公共卫生资源 。而医疗机构则能够通过数据挖掘的优势，及时发现各种欺诈和违规行为，加强与患者之间的联系，进而更好地满足他们的需求 。
保险
保险公司可以通过数据挖掘，来根据盈利目的对其产品进行综合定价，进而推广给新、老客户 。
制造业
借助数据挖掘，制造商可以预测其生产资源的损耗速度，并能通过预防性的维护，最大程度地减少停机时间 。
犯罪调查
通过数据挖掘与分析，治安机构可以预测犯罪多发的地点与时段，提前部署警力 。
电视和广播
凭借着针对网络应用和实时数据的挖掘，在线电视(如IPTV)和广播可以实时收集和分析来自不同频道与节目的观看与收听信息，实时了解观众与听众的兴趣爱好，在更好地了解其习惯与行为的基础上，更准确地定位潜在客户，并实现个性化的推送 。
不同行业使用数据挖掘的成功案例：
拜耳帮助农民实现可持续的粮食生产
在农业耕种过程中，那些破坏农作物的杂草一直是困扰农民的难题 。虽然农民们可以使用窄谱除草剂，在尽可能减少不良副作用的前提下，有效地杀死田间的杂草 。但是，他们首先需要准确地识别出田间杂草的类型 。拜耳数字农业使用Talend实时大数据，开发出了WEEDSCOUT应用 。在农民们完成了免费下载与安装后，该APP使用机器学习和人工智能的方式，将拜耳数据库中的杂草图片，与农民拍摄到的杂草照片进行匹配，以便为他们的选种，作物保护产品，以及收割时机等环节，给出更加准确地预测与建议 。
法航荷航满足客户旅行的偏好要求
该航空公司使用数据挖掘技术，通过将旅行搜索、预订、以及航班运营中的数据，与互联网、社交媒体、呼叫中心、以及候机厅的互动相整合，进而创建了360度的客户视图 。它们凭借着这种深刻的客户洞察力，创建了个性化的旅行体验 。
Groupon协调营销活动
每天，Groupon都需要实时处理超过TB量级的原始数据，并将此类信息存储在各种数据库系统之中 。而数据挖掘技术使得Groupon能够实时地分析海量的客户数据，将营销活动与客户的偏好更加紧密地结合起来，并协助公司识别出业务发展的趋势 。
达美乐打造完美的购买体验
作为世界上最大的比萨公司，达美乐通过各种渠道(包括：短信、社交媒体、以及Amazon Echo)收集着85,000个结构化和非结构化的数据源，其中包括全球销售点系统和26个供应链中心 。这种洞察能力在提高其业务绩效的同时，在各个销售点之间实现一对一的客户购买体验 。
总的说来，您可以根据自己的实际需求，使用数据挖掘技术，来解决诸如：增加营收，了解客户群的特征和偏好，获取新的客户，改善交叉销售和推荐销售，留存客户并提高忠诚度，通过营销活动来增加投资回报率，检测与发现欺诈行为，识别信贷风险，监控运营绩效等业务问题与需求 。
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