1.3 数据分析与挖掘的应用领域

数据分析与挖掘已经被广泛用于各行各业，由于篇幅问题，我们无法一一列举，因此选取一些经典领域来做介绍。数据分析与挖掘可以用于以下几个领域。

（1）财务分析：金融业十分依赖质量高且可靠的数据。在贷款市场中，财务和用户数据可用于多种目的，例如，预测贷款支付和确定信用评级。数据挖掘方法使这些任务更易于管理。分类技术有助于将影响客户银行决策的关键因素与无关因素分开。此外，多维聚类技术允许识别具有相似贷款支付行为的客户。数据分析与挖掘还可以帮助检测洗钱和其他金融犯罪行为。

（2）电信业：随着互联网的出现，电信业快速扩张和增长。数据挖掘可以使关键行业参与者提高他们的服务质量，从而在竞争中保持领先地位。时空数据库的模式分析可以在移动电信、移动计算及网络和信息服务中发挥巨大作用。异常值分析等技术可以检测是否有欺诈用户的行为。此外，联机分析处理（Online Analytical Processing,OLAP，一种让用户提取多个数据库系统的信息并从多角度分析的计算方法）和可视化工具可以帮助比较信息，例如，利润、数据流量、系统过载等。

（3）入侵检测：在全球连通性日益增强的当今技术驱动型经济中，网络管理面临着前所未有的安全挑战。网络资源时常受到侵犯其机密性或完整性的潜在威胁与行为的影响。因此，入侵检测作为一种核心的数据挖掘实践，其重要性日益凸显。入侵检测涵盖了关联和相关性分析、聚合技术、可视化和查询工具等多种技术手段，能够精准地检测并识别出与正常行为模式存在偏差的异常活动，从而有效保障网络的安全与稳定。

（4）零售业：有组织的零售部门拥有大量数据点，包括销售、采购历史、货物交付、消费和客户服务。随着电子商务市场的到来，零售业的数据库变得更大。现代零售业通过数据仓库可以发挥数据挖掘的全部优势。多维数据分析有助于处理与不同类型的客户、产品、地区和时区相关的数据。在线零售商还可以推荐产品以增加销售收入，并分析其促销活动的有效性。因此，从关注购买模式到改善客户服务和满意度，数据挖掘在该领域中打开了许多大门。

（5）高等教育：随着全球对高等教育的需求不断上升，教育机构正在寻找创新的解决方案来满足不断增长的需求。这些机构可以使用数据挖掘来预测哪些学生会注册特定课程、哪些学生需要额外的帮助才能毕业，从而完善整体招生管理。此外，通过有效的分析，学生职业道路的预测和数据呈现将变得更加完整。通过这种方式，数据挖掘技术可以帮助揭示高等教育领域海量数据库中的隐藏模式。

（6）能源：如今，能源领域也可以使用大数据和适当的数据挖掘技术。决策树模型和支持向量机学习是业界最流行的方法，为决策和管理提供了可行的解决方案。此外，数据挖掘还可以通过预测电力输出和电力清算价格来提高生产收益。

（7）空间数据挖掘：通常，空间数据挖掘可以揭示拓扑和距离等方面的相关信息。地理信息系统（Geographic Information System,GIS）和其他几个导航应用程序利用数据挖掘来保护重要信息并了解其含义。这一新趋势包括提取地理、环境和天文数据，其中也有来自外太空的图像。

（8）生物数据分析：生物数据挖掘实践在基因组学、蛋白质组学和生物医学研究领域已广泛融入日常实践中。借助数据科学技术，从精准刻画患者行为、预测诊疗进程，到精确制定疾病治疗方案，都展现出了显著的优势。在生物信息学领域中，数据挖掘的应用尤为丰富，涵盖了异构和分布式数据库的语义集成、关联和路径分析、可视化工具的运用、结构模式的发现，以及遗传网络和蛋白质通路的深入分析。这些技术的运用，不仅推动了生物科学研究的发展，也为临床诊断和治疗提供了有力的数据支撑。

（9）其他科学应用：化学工程、流体动力学、气候和生态系统建模等科学领域的快速数值模拟会产生大量数据集。数据挖掘带来了数据仓库、数据预处理、数据可视化、基于图的挖掘等功能。

（10）制造工程：系统级设计利用数据挖掘来提取产品组合和产品架构之间的关系。此外，这些方法还可用于预测产品成本和开发时间。

（11）刑事调查：数据挖掘活动也常用于犯罪学，用来对犯罪特征进行研究。首先需要将基于文本的犯罪报告转换为文本文件，然后通过对存储的大量数据进行模式识别，从而推断出犯罪过程。

（12）反恐：复杂的数学算法可以指出哪个情报单位应该在反恐活动中发挥主导作用。数据挖掘甚至可以执行警察管理任务，例如，确定在何处部署劳动力等。