数据挖掘的应用近年来哪些因素促进了数据挖掘的广泛应用

人工智能和机器学习在数据挖掘的应用

数据挖掘利用了人工智能(Al)和统计分析的进步带来了许多好处。

这两门学科都致力于模式发现和预测。

一些新兴的技术同样在知识发现领域取得了很好的效果，如神经元网络和决策树，在足够多的数据和计算能力下，它们几乎不用人的关照自动就能完成许多有价值功能。

数据挖掘就是利用了统计和人工智能技术的算法及技术，把这些高深复杂的技术封装起来，使人们不用自已掌握这些技术也能完成同样的功能.并且更专注于自己所要解决的问题。

数据挖掘与这两者之间的主要区别在于算法对大数据量的适应性，数据挖掘的算法必须面对记录为数10万条记录以上的数据集有很好的性能;周期性数据集更新数据挖掘需要考虑能对这些增量数据处理而不用从头计算一次:数据挖掘还需考虑如何处理数据集大于内存的问题及并行处理问题:另外，数据挖掘面向解决工程问题。

数据仓库和数据挖掘技术在企业管理中的典型应用分析

它能有效地从大量的、不完全的、模糊的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识，揭示出大量数据中复杂的和隐藏的关系，为决策提供有用的参...探讨管理会计中应用数据挖掘技术的可行性,探讨数据挖掘技术在管理会计中应...

数据挖掘在智能商业中的应用有哪些

数据挖掘应用程序提供的可计量的收益，包括降低企业经营成本，提高盈利能力，以及更出色的服务。

这样的好处在包括保险，直邮营销，电信，零售，和医疗保健行业得以证实。

保险和直邮产业是依赖于数据挖掘，做出有利的商业决策的两个产业。

例如保险公司必须能够准确地评估由投保人有无竞争力的保险费所带来的风险。

例如，对低风险的投保人滥收费用的投诉会促使他们寻找其他较低保费的公司。

少收高风险的投保人会由于较低的保费吸引更多的人。

在任一情况下，必然成本增加、利润降低。

有效的数据分析使准确的预测模型的建立是解决这些问题的关键。

交易数据在被用于数据挖掘应用前的转换是臭名昭著的要求。

这些数据包括对个人和事件的记录。

一个例子是将一家集零售客户购买的物品，组合成一个“市场篮子”。

另一种是一组由一个特定的上网请求的Web页面从网站上得到的分组会话。

公司全球范围内收集的大量有关交易数据的能力已经远远超过了他们进行分析的能力。

从数据挖掘的角度看，由于多种因素的影响，这是特别具有挑战性的交易数据。

数据挖掘在各个领域中的运用怎样

我理解的数据挖掘就是一个信息采集功能，比如百度就算是一个数据收集整理后通过关键词搜索进行展示数据功能的系统，一般来说做销售的朋友们都是用来找客户了，有些行业专家是用作分析数据了（因为能统计数据）等，其他的就不知道了，做数据挖掘见到比较好的就是做云速数据挖掘的，全中文界面，操作简单，只要输入搜索条件就可以进行全网数据挖掘整理，很方便的。

了解下又不吃亏，对不对！

近年来哪些因素促进了数据挖掘的广泛应用

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

1、分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其