数据挖掘成功案例（数据挖掘成功案例有哪些）

本篇目录：

1、智能合约怎么运用在监狱中2、深入讲解数据挖掘中的“数据归约技术”3、数据挖掘的应用现状4、数据挖掘核心算法之一--回归5、大数据的价值如何体现6、数据挖掘二分类预测案例有哪些

智能合约怎么运用在监狱中

维定位：需部署两台基站，通常被用于走廊、道路的人员定位。只需要定位目标在走廊、道路的应用位置，一般会忽略走廊、道路的宽度。

区块链发展分为三个阶段，分别是以比特币为代表的加密数字货币以及相关金融基础设施应用的区块链0，以智能合约为代表的区块链0，目前正在逐步走向基于区块链技术且更为复杂的智能合约深入应用的区块链0阶段。

哈希算法：智能合约使用哈希算法来确保数据的安全性和一致性。哈希算法将输入数据转换为固定长度的哈希值，这个过程是不可逆的。在区块链上，哈希算法用于验证交易和区块的完整性。

深入讲解数据挖掘中的“数据归约技术”

1、但对真正大型数据集来讲，在应用数据挖掘技术以前，更可能采取一个中间的、额外的步骤-数据归约。

2、数据归约主要有两个方法：属性选择和数据采样，分别针对原始数据集中的属性和记录 扩展知识 假定在公司的数据仓库选择了数据，用于分析。这样数据集将非常大。

3、数据变换 通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。

4、数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。

数据挖掘的应用现状

可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防。

在零售业方面：数据挖掘用于顾客购货篮的分析可以协助货架布置，促销活动时间，促销商品组合以及了解滞销和畅销商品状况等商业活动。

当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。

数据挖掘核心算法之一--回归

1、常用的数据挖掘算法分为以下几类：神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法。

2、想更多了解数据挖挖掘中分类和回归区别，推荐上CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。

3、线性回归是用于回归的，而不像Logistic回归是用于分类，其基本思想是用梯度下降法对最小二乘法形式的误差函数进行优化。

大数据的价值如何体现

大数据的价值体现在：对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

提高经济运行效率。数字经济可以依托数字技术，从国民经济运行到自然资源利用，从宏观经济运行到微观企业管理，一切信息皆通过数字化技术，以数据形式实时传输与处理，从而大大提升经济运行效率。推动产业转型升级。

大数据的成果可以进行企业内部共享，对于企业来说，这是一个变革的机会。

大数据对该行业的应用主要体现在智能电网上，通过获取人们的用电行为信息，大数据分析对智慧城市建设的意义和智能电网是密不可分的。

从商业角度，以目前被炒得最火的来源于APP的大数据来分析，可以认为大数据的价值包括以下几个方面：采集用户的点击数据 通过APP应用平台可以采集用户的点击数据，了解用户特点。

数据挖掘二分类预测案例有哪些

1、二是构建预测模型：采用数据挖掘监督类模型技术，训练得到潜在客户预测模型，用于预测将会选择该类套餐产品的潜在流失用户群，并以概率形式量化之。

2、从省市排名，胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考，为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。大数据应用案例之：娱乐行业 微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。

3、常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品(例如游泳裤、防晒霜)，从而有助于商家的捆绑销售。 基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型(分类、预测、聚类、关联)，是比较传统和常见的。

4、Data Mining在各领域的应用非常广泛，只要该产业拥有具分析价值与需求的数据仓储或数据库，皆可利用Mining工具进行有目的的挖掘分析。

5、要了解 AUC，我们需要从另外一个概念——混淆矩阵（Confusion Matrix）说起，混淆矩阵是一个 2 维方阵，它主要用于评估二分类问题（例如：预测患或未患心脏病、股票涨或跌等这种只有两类情况的问题）的好坏。

到此，以上就是小编对于数据挖掘成功案例有哪些的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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