众所周知，数据挖掘就是从各种数据库和网站收集、筛选和分析数据，从而提取有用信息的过程。

数据挖掘广泛应用于产品分析、消费者分析、市场研究以及获取与多个行业相关的趋势信息。

我们可以深入了解使用我们公司服务的用户画像，分析他们对我们某些产品和服务的消费行为等等。数据挖掘也广泛应用于各个行业。本文将介绍一些数据挖掘的应用案例，帮助您更好地理解数据挖掘。

数据挖掘在不同行业的八大应用案例：

1. 电信

沃达丰

在第一个案例中，我们将了解沃达丰如何利用数据挖掘技术改进其业务流程。

沃达丰是全球最大的移动通信公司之一，拥有超过 5 亿用户，业务遍及 26 个国家/地区。

沃达丰：借助 Celonis 的数据挖掘技术，我们可以深入分析数据并得出非常有用的结论。这使得所有与流程相关的信息完全透明。

这项工作是与沃达丰的 SAP HANA 系统合作完成的。

Celonis 在数据挖掘过程中具体发挥了哪些作用：

• 识别了瓶颈和关键操作。
• 识别了任何偏离预设标准化流程的情况。
• 发现了进行重大改进的潜力。

除了上述优势之外，Celonis 还改进了沃达丰的运营流程。员工不再需要墨守成规。

数据挖掘流程可以轻松识别任何低效之处，因此员工无需花费时间解决问题。新开发的数据分析系统直接提供了解决方案。

T-Mobile

现在让我们来看看 T-Mobile 采用的数据挖掘策略。

T-Mobile 是美国最大的电信公司之一，他们采用了大数据战略。这帮助他们在短短一个季度内将用户流失率降低了 50%。

他们收集了所有用户数据，并将其整合起来，制定了一套数字数据策略，以了解用户面临哪些问题以及他们为何选择更换运营商。

他们收集、可视化并分析了这些数据。这包括情感分析、账单分析和掉线分析。

通过所有这些分析，他们得出了结论，并最终采取了一些纠正措施，从而在美国电信市场竞争中取得了显著的成功。

第一季度流失 10 万用户的数字，到第二季度末已降至 5 万。

2. 零售

沃尔玛

作为零售巨头，沃尔玛也必须投资大数据。他们利用大数据来深入了解其业务流程，包括电子商务、供应链等等。

在药房业务方面，沃尔玛开始分析消费者处方药的购买数量，以了解消费者的购买模式以及每月哪个时间段的销售额达到峰值。

此外，他们还利用数据挖掘技术来确定何时需要增加柜台人员以应对客流高峰。

沃尔玛还利用数据分析来调整门店的产品陈列方式。这显著提升了他们的销售额。

亚马逊

亚马逊是全球最大的电子商务网站，它利用数据挖掘技术向您配送商品。

他们会记录您的历史订单以及您在网站上的活跃程度，例如浏览商品、点击链接或将商品添加到购物车等等。

他们开发了一种算法来管理所有这些信息，并向管理员提供关于每位用户的洞察。

亚马逊还利用预先存储的数据，无需用户输入完整地址即可将商品送到消费者手中。

登录功能可以帮助亚马逊识别用户的地址。用户只需选择家庭、办公室或其他地址，剩下的事情就由亚马逊来处理。

数据挖掘帮助亚马逊提高了配送效率，并降低了商品供应和分销成本。

3. 医疗保健

Cardinal Health

Cardinal Health 是一家美国跨国公司，秉承“更多数据，更多洞察，更多节省”的简单原则。

他们坚信，合适的人才和合适的工具能够有效地帮助您分析和解读数据。

为了获得这些洞察，他们采用团队协作的方式，并根据具体情况分配工作。让我们来看一些例子：

• 他们的财务团队负责创建报告和分析，并与用户分享，让用户了解费率和费用情况。
• 分销和供应链团队负责跟踪客户数据，以便改进货运流程。
• 他们还有一个分析团队，负责挖掘数据，以提高组织内部的信息水平，从而增强组织的决策能力。

他们还会利用向客户提供的货运数据，来改进货运管理、追踪货物运输情况，并估算产品送达时间。

通过分析处理后的数据，他们可以最大限度地提高利润并降低运输成本。

美国司法部

美国司法部于九月左右开始调查一起与医疗保健相关的诈骗案。这起诈骗案涉案金额高达 21 亿美元。

该案与癌症基因检测有关，被认为是迄今为止规模最大的医疗保健欺诈案之一。

诈骗分子以老年人为目标，诱骗他们进行不必要的癌症基因检测。

相关机构今年收到了警报，因此该计划于九月底被叫停。

美国司法部采用数据挖掘技术来调查和分析此案。这有助于他们锁定实施欺诈的人员。

数据挖掘和数据分析帮助美国司法部发现了极其可疑的模式。例如，如果发现一位医生以不同的价格向所有患者提供相同的服务，就会引起怀疑。

4. 广告

Netflix

我们很多人都使用 Netflix 观看网络剧和电影。您可能想知道它是如何推荐类似影片的。这都要归功于数据科学。

Netflix 使用算法为用户推荐类似的观看内容。该算法利用数据预测用户的品味和偏好，然后为用户提供他们想要的结果。

Netflix 还使用一种算法来对电影和电视节目进行排名，以便找出其所有用户中最感兴趣的内容。

Spotify

我们都喜欢 Spotify，并依赖它随时随地聆听音乐。它是全球最大的移动音乐服务之一。

Spotify 以其运用技术和数据挖掘技术而闻名，以满足其庞大用户群每分钟的音乐需求。

他们会追踪用户的活动，例如用户使用的设备、收听的音乐类型以及在应用程序上花费的时间。

他们利用所有这些数据进行决策。他们使用协同过滤技术向用户推荐类似类型的音乐。

Spotify 还使用音频分析技术。这项技术可以帮助 Spotify 向用户推荐新音乐。

此外，Spotify 还使用自然语言处理技术。这是通过将数据与机器学习相结合来实现的。

这有助于 Spotify 分析元数据以及与歌曲相关的文章，这些文章包含艺术家、歌词等信息。

通过这种方式，他们可以向用户推荐其他歌曲。通过采用这些技术，Spotify 确保用户能够获得他们想要的内容，并根据他们的品味和偏好获得推荐。

结论

在当今时代，我们拥有如此庞大的数据资源，数据挖掘无疑在许多组织的發展和进步中发挥了至关重要的作用。

它对于决策过程以及实施新策略都非常有帮助，有助于最大限度地减少错误并最大化利润。