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数据挖掘技术在市场营销中的有效应用案例分析引言：随着信息技术的飞速发展，市场营销领域正日益受益于数据挖掘技术的应用。
数据挖掘技术是一种基于大数据处理和分析的方法，通过从大数据中提取隐藏模式、关联规则和趋势，帮助企业预测市场趋势、优化营销策略、提高销售额。
本文将通过几个实际的案例，探讨数据挖掘技术在市场营销中的有效应用。
案例一：客户细分与个性化推荐在市场营销中，精准的客户细分和个性化推荐是提高销售转化率的关键。
一家电子商务公司尝试使用数据挖掘技术来挖掘客户的行为数据，提供更准确的推荐。
通过分析顾客的购买历史、浏览记录和社交媒体信息，他们建立了一个客户细分模型，并利用推荐算法将推荐产品个性化地展示给每个顾客。
经过实际应用后，该公司的销售额大幅增长，顾客满意度也得到了提高。
案例二：市场趋势预测与产品定位另一个有效的应用案例是市场趋势预测与产品定位。
一家汽车制造商将历史销售数据和市场调查数据输入到数据挖掘模型中，预测市场对不同类型汽车的需求趋势。
通过分析消费者的购买偏好、经济指标和社会人口统计等因素，他们能够更好地理解市场，调整产品定位和开发新产品。
该公司通过数据挖掘技术的应用，成功地抓住市场机会，不断推出受欢迎的汽车型号，取得了持续的增长。
案例三：舆情监控与品牌管理舆情监控和品牌管理是市场营销中至关重要的一环。
一家消费品公司利用数据挖掘技术对社交媒体和新闻网站上的评论和评论进行分析，洞察公众对其产品和品牌的看法。
通过监控用户情绪、关注度和意见，该公司可以及时发现并应对负面舆情，改善产品和提高品牌形象。
由于及时有效地管理舆论，该公司的声誉和市场份额均得到了提升。
案例四：定价策略优化数据挖掘技术还可以用于定价策略优化。
一家零售商通过分析顾客购买行为数据，建立了一个定价模型。
这个模型利用数据挖掘算法对不同价格下的销售额、利润和顾客反应进行预测。
通过不断调整产品定价，他们能够优化销售策略，最大化销售利润。
这种数据驱动的定价策略改进使得该零售商在激烈的市场竞争中保持了竞争优势。
sas案例集SAS案例集。
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，它提供了强大的数据分析和数据挖掘功能，被广泛应用于各个领域。
在本文档中，我们将介绍一些实际的SAS案例，帮助读者更好地了解SAS的应用和功能。
案例一，销售数据分析。
某公司的销售数据存储在一个大型数据库中，包括产品销售额、客户信息、销售地区等。
公司希望利用这些数据进行分析，找出销售额的变化趋势，挖掘客户的购买习惯，并对不同地区的销售情况进行比较。
通过SAS的数据处理和统计分析功能，可以轻松实现这些目标。
首先，可以使用SAS连接数据库，提取所需的数据；然后利用SAS的统计函数和图表功能，对销售额进行趋势分析和客户购买习惯挖掘；最后，利用SAS的地理信息分析功能，对不同地区的销售情况进行可视化展示。
通过这些分析，公司可以更好地了解销售情况，制定更有效的营销策略。
案例二，医疗数据挖掘。
一家医院希望利用患者的病历数据进行挖掘，找出不同疾病之间的关联性，预测患者的病情发展趋势。
SAS的数据挖掘和机器学习功能可以帮助医院实现这一目标。
首先，可以利用SAS清洗和预处理病历数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的关联规则分析和聚类分析功能，找出不同疾病之间的关联性；最后，利用SAS的预测建模功能，预测患者的病情发展趋势。
通过这些分析，医院可以更好地了解患者的病情，提前采取有效的治疗措施。
案例三，金融风险分析。
一家银行希望利用客户的信用卡消费数据进行风险分析，找出不同客户之间的信用风险，预测客户的信用卡违约情况。
SAS的数据挖掘和风险建模功能可以帮助银行实现这一目标。
首先，可以利用SAS清洗和预处理信用卡消费数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的分类分析和回归分析功能，找出不同客户之间的信用风险；最后，利用SAS的风险建模功能，预测客户的信用卡违约情况。
通过这些分析，银行可以更好地了解客户的信用风险，采取相应的风险管理措施。
银行工作中的数据挖掘方法与案例分享在银行工作中，数据挖掘方法被广泛应用于风险管理、营销策略和客户关系管理等方面。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘方法，并分享一些相关的案例。
一、数据挖掘方法在银行工作中的应用1.1 风险管理在银行业务中，风险管理是至关重要的。
数据挖掘方法可以帮助银行识别和预测潜在的风险因素。
例如，通过分析客户的交易记录和信用评分，银行可以使用分类算法来预测客户是否可能违约，并采取相应的措施减少风险。
1.2 营销策略数据挖掘方法可以帮助银行更好地理解客户需求和行为，从而制定更精确的营销策略。
例如，通过分析客户的消费习惯和偏好，银行可以使用关联规则挖掘算法来发现不同产品之间的关联性，进而推荐相关产品给客户，提高销售额。
1.3 客户关系管理银行需要不断提升客户满意度和忠诚度。
数据挖掘方法可以帮助银行建立客户画像，识别最有价值的客户，并为他们提供个性化的服务。
例如，通过分析客户的历史交易数据和社交媒体活动，银行可以使用聚类算法来将客户分成不同的群体，然后有针对性地提供特定群体的产品和服务，从而增强客户关系。
二、案例分享2.1 风险管理案例某银行利用数据挖掘方法进行风险管理，他们通过分析过去的违约客户和非违约客户的交易记录、贷款信息和个人特征，构建了一个客户违约预测模型。
该模型基于支持向量机算法，能够准确地预测客户是否可能违约，从而帮助银行及时采取措施减少损失。
2.2 营销策略案例某银行为了提高信用卡的使用率，利用数据挖掘方法进行了市场细分和个性化推荐。
通过分析客户的信用卡消费记录和个人特征，银行使用聚类算法将客户划分为不同的群体，然后根据不同群体的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡产品给客户。
该策略有效提高了信用卡的使用率和客户满意度。
2.3 客户关系管理案例某银行利用数据挖掘方法提升客户关系管理。
通过分析客户的历史交易数据、网银登录记录和社交媒体活动，银行使用关联规则挖掘算法找出不同产品之间的关联性。
数据挖掘应用案例RFM模型分析与客户细分RFM模型分析与客户细分是一种常见的数据挖掘应用案例，用于帮助企业理解其客户群体、挖掘潜在商机以及制定有效的市场推广策略。
RFM模型通过对客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）以及购买金额（Monetary）进行分析，将客户分成不同的细分群组，以便企业可以有针对性地开展营销活动。
首先，我们来看看如何通过RFM模型分析对客户进行细分。
1. Recency（最近一次购买时间）：根据客户最近一次购买时间的间隔，可以将客户分为活跃客户、不活跃客户以及休眠客户等不同群组。
活跃客户是指最近购买时间间隔较短的客户，他们对于企业来说非常有价值，因为他们可能是经常下单的忠实客户，或者是对新产品感兴趣的潜在客户。
不活跃客户是指最近购买时间间隔较长的客户，他们的购买意愿降低，可能需要通过一些特殊的优惠措施来刺激其再次购买。
休眠客户是指最近购买时间间隔很长的客户，他们已经很久没有购买了，通常需要采取一些激励举措才能重新激活他们的购买兴趣。
3. Monetary（购买金额）：根据客户的购买金额，可以将客户分为高价值客户、中等价值客户以及低价值客户等不同群组。
高价值客户是指购买金额较大的客户，他们对于企业来说非常有价值，可以为企业带来较高的利润。
中等价值客户是指购买金额适中的客户，他们对于企业来说也是重要的资产，可以通过特殊的优惠措施来提升他们的购买金额。
低价值客户是指购买金额较小的客户，他们通常需要通过一些激励措施来提高其购买金额。
通过对客户的Recency、Frequency和Monetary进行综合分析，可以将客户分为不同的细分群组，例如：1.VIP客户群：最近购买时间较短、购买频率较高、购买金额较大的客户，是企业最重要的客户群体。
企业可以通过特殊的服务和优惠措施来保持他们的忠诚度，并提高他们的购买额。
3.潜力客户群：最近购买时间较短、购买频率较低、购买金额较大的客户，虽然购买频率较低，但购买金额较高，有很大的潜在商机。
数据挖掘技术在保险行业中的应用案例引言：随着科技的迅猛发展，数据挖掘技术在各个行业中得到了广泛的应用，保险行业也不例外。
保险行业是一个信息密集、数据冗余的行业，通过应用数据挖掘技术可以更好地理解客户需求、降低风险、提升运营效率和精确定价等。
本文将介绍一些数据挖掘技术在保险行业中的应用案例，包括客户细分、欺诈检测、理赔预测等方面，探讨数据挖掘技术如何为保险行业带来实际的价值和优势。
一、客户细分数据挖掘技术在保险行业中可以实现客户的精细化细分，帮助保险公司更好地了解不同群体的需求和特点，从而设计定制化的产品和服务。
以车险为例，通过数据挖掘技术可以分析客户的驾驶习惯、车辆信息、历史理赔记录等数据，将客户细分为高风险驾驶者、中风险驾驶者和低风险驾驶者，并为他们设计相应的保险产品和定价策略。
通过精准的客户细分，保险公司可以提高销售转化率和客户满意度，实现定制化精准营销，提高保险产品的销售和推广效果。
二、欺诈检测保险欺诈是保险行业面临的一个严重问题，使用数据挖掘技术可以有效地识别和预防欺诈行为。
保险欺诈通常包括虚假报案、故意制造事故等行为，这些行为往往伴随着特定的模式和特征。
通过分析历史数据、社交网络数据和行为数据等多源数据，可以构建欺诈检测模型，并自动识别出异常行为和潜在的欺诈案例。
通过数据挖掘技术的应用，保险公司可以提高欺诈检测的准确性和效率，减少欺诈损失，降低成本，并提高保险行业的整体诚信度。
三、理赔预测理赔是保险公司的核心业务之一，通过数据挖掘技术，可以实现对理赔行为进行预测和优化。
通过分析客户的历史理赔记录、个人信息、医疗报告等数据，可以建立理赔风险模型，预测客户是否存在潜在的理赔需求和风险，从而更好地进行费率定价和风险控制。
同时，在理赔过程中，数据挖掘技术可以对理赔案件进行风险评估和自动化处理，提高理赔的速度和准确性，减少人工干预，提升客户满意度。
四、用户推荐数据挖掘技术还可以应用于保险产品的用户推荐领域。
生活中数据挖掘的例子
数据挖掘技术在我们生活中随处可见。
下面给大家介绍一个案例，让大家对数据挖掘技术有直观感受。
XX世纪XX年代的XXX超市中，XXX的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。
为了搞清楚具体原因，XXX对这些同时购买啤酒和尿布的顾客展开了调研。
最后他们发现,原来购买大部分客户是婴儿父亲。
他们在下班回家的路上为孩子买尿布，然后又会顺手购买自己爱喝的啤酒。
在知道这个规律后XXX将这两样商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益。
这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析。
现在很多购物网站会有推荐商品的功能，在你把某些商品加入购物车后，系统会提示你“购买此商品的人多数会同时购买XXX”，其背后原理，也是依靠“购物篮分析”。
大数据公司挖掘数据价值的49个典型案例来源：大数据实验室时间：2015-01-06 10:15:51 作者：对于企业来说，100条理论确实不如一个成功的标杆有实践意义，本文的主旨就是寻找“正在做”大数据的49个样本。
本文力图从企业运营和管理的角度，梳理出发掘大数据价值的一般规律：一是以数据驱动的决策，主要通过提高预测概率，来提高决策成功率；二是以数据驱动的流程，主要是形成营销闭环战略，提高销售漏斗的转化率；三是以数据驱动的产品，在产品设计阶段，强调个性化；在产品运营阶段，则强调迭代式创新。
上篇天然大数据公司的各种套餐从谷歌、亚马逊、Facebook、LinkedIn，到阿里、百度、腾讯，都因其拥有大量的用户注册和运营信息，成为天然的大数据公司。
而像IBM、Oracle、EMC、惠普这类大型技术公司纷纷投身大数据，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件软件数据”的整体解决方案。
我们关注的重点是大数据的价值，第一类公司首当其冲。
下面就是这些天然大数据公司的挖掘价值的典型案例。
01 亚马逊的“信息公司”如果全球哪家公司从大数据发掘出了最大价值，截至目前，答案可能非亚马逊莫属。
亚马逊也要处理海量数据，这些交易数据的直接价值更大。
作为一家“信息公司”，亚马逊不仅从每个用户的购买行为中获得信息，还将每个用户在其网站上的所有行为都记录下来：页面停留时间、用户是否查看评论、每个搜索的关键词、浏览的商品等等。
这种对数据价值的高度敏感和重视，以及强大的挖掘能力，使得亚马逊早已远远超出了它的传统运营方式。
亚马逊CTO Werner Vogels在CeBIT上关于大数据的演讲，向与会者描述了亚马逊在大数据时代的商业蓝图。
长期以来，亚马逊一直通过大数据分析，尝试定位客户和和获取客户反馈。
“在此过程中，你会发现数据越大，结果越好。
为什么有的企业在商业上不断犯错？那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持，”Vogels说，“一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。
数据挖掘技术在城市规划中的应用案例随着城市化进程的加速，城市规划变得更加复杂而且诸多影响因素杂乱。
在这个背景下，数据挖掘技术作为一种强大的工具，逐渐在城市规划领域获得了广泛应用。
本文将介绍几个数据挖掘技术在城市规划中的成功案例，并探讨其在提高城市发展效率和质量方面的潜力。
案例一：交通拥堵预测与优化交通拥堵是城市发展中的一大难题，如何预测和优化交通拥堵成为了城市规划师们亟待解决的问题之一。
数据挖掘技术通过分析大量的交通数据，如交通流量、车辆速度、道路拥堵情况等，可以准确地预测出未来的交通拥堵状况，并提供相应的优化方案。
例如，某城市利用数据挖掘技术分析城市交通数据，发现某些路段在特定时段容易发生拥堵。
基于这些数据，他们提出了一套交通信号优化方案，通过合理调整信号灯的时间间隔和配时方案，成功减少了道路拥堵现象，提高了交通效率。
案例二：用地规划与土地评估城市用地规划是城市发展中的重要环节，而土地评估则是决定用地规划的关键性问题。
数据挖掘技术可以从历史土地交易数据中挖掘出土地价值和风险的关键特征，以帮助决策者进行科学评估。
例如，某城市的市政府决定对某片土地进行规划，并将其作为商业开发区。
利用数据挖掘技术，他们分析了历史土地交易数据，发现了该地区商业用地的潜力和需求，并根据分析结果进行了相应的用地规划。
该决策通过实践得到了验证，升值空间巨大，为城市带来了良好的经济效益。
案例三：城市安全和犯罪预测城市犯罪是城市管理者和居民们普遍关注的问题，有效预测和防控犯罪成为了城市规划中的重要任务。
数据挖掘技术可以从历史犯罪数据中发现潜在的犯罪模式和影响因素，为城市安全问题提供预测和改善的方案。
以某城市为例，通过对历史犯罪数据的挖掘分析，他们发现了某个区域存在较高的犯罪率，并且犯罪行为与人口密度、社会经济因素有关。
基于这些数据，城市规划者推出了一系列社区改善计划，通过提高社会福利、社会安全和公共设施等途径，成功减少了犯罪率，改善了居民生活质量。
数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例随着互联网技术的发展和智能手机的普及，产生了大量的数据，其中包含了有关用户行为的宝贵信息。
客户行为分析是企业运营中不可或缺的一环，通过对客户行为的深入了解，企业可以更好地了解客户需求，提高销售效益，优化营销策略。
而数据挖掘技术作为一种有力的工具，可以帮助企业从庞大的数据中找出有价值的信息，提供洞察力和预测能力，为客户行为的分析提供决策支持。
下面将介绍几个数据挖掘技术在客户行为分析中的应用案例。
首先，以电子商务行业为例。
在电商行业中，用户行为数据非常丰富，包括用户的点击、浏览、购买等操作记录。
通过数据挖掘技术，企业可以对用户的购买行为进行分析，发现用户的购物偏好。
例如，当一个用户购买了某个商品后，数据挖掘技术可以通过关联规则挖掘算法找到其他与该商品相关的商品，进而向用户推荐相关产品。
此外，数据挖掘技术还可以对用户的购买历史进行聚类分析，将具有相似购买行为的用户划分到同一个群组，从而为企业提供个性化的推荐服务，提高用户的购买转化率。
其次，以金融行业为例。
金融行业与数据挖掘技术的结合，使得企业可以更好地了解客户的财务状况和投资行为，为客户提供个性化的金融服务。
例如，数据挖掘技术可以基于客户的交易记录，通过聚类分析将客户划分为不同的投资偏好群组，进而制定个性化的理财方案。
此外，数据挖掘技术还可以发现异常交易行为，及时发出警报，预防金融欺诈事件的发生。
再次，以社交媒体为例。
随着社交媒体的快速发展，用户在社交媒体平台上产生了大量的行为数据，如点赞、评论、分享等。
通过数据挖掘技术，企业可以分析用户在社交媒体上的行为，了解用户的兴趣爱好、社交圈子等信息，从而根据用户的需求进行个性化的推荐和营销。
例如，企业可以根据用户的兴趣爱好，向其推荐相关的文章、视频和活动，提高用户的参与度和粘性。
此外，数据挖掘技术还可以通过社交网络分析，发现影响力较大的用户，将其作为品牌传播的重点对象。
数据挖掘应用案例集：NBA教练如何布阵以提升获胜机会 (2009-11-23 23:58:13)
转载 标签： 杂谈 分类：技术
数据挖掘应用目前在国内的基本结论是“大企业成功案例少，中小企业需求小”。但是对于市场来说，如果不是真的“没有人买”所以“没有人卖”，那一定是创新的机会所在。个人的判断是，一个数据库只要有几十万以上记录，就有数据挖掘的价值。
搜集以下案例，希望有一定的启发和学习价值。
1. 哪些商品放在一起比较好卖？ 这是沃尔玛的经典案例：一般看来，啤酒和尿布是顾客群完全不同的商品。但是沃尔玛一年内数据挖掘的结果显示，在居民区中尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。原因其实很简单，一般太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒。因此啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。这是一个现代商场智能化信息分析系统发现的秘密。这个故事被公认是商业领域数据挖掘的诞生。
另外，大家都知道在沃尔玛牙膏的旁边通常配备牙刷，在货价上这样放置，牙膏和牙刷才能都卖的很好。 2. 库存预测 过去零售商依靠供应链软件、内部分析软件甚至直觉来预测库存需求。随着竞争压力的一天天增大，很多零售商（从主要财务主管到库存管理员）都开始致力于找到一些更准确的方法来预测其连锁商店应保有的库存。预测分析是一种解决方案。它能够准确预测哪些商店位置应该保持哪些产品。
使用 Microsoft(R) SQL Server(TM) 2005 中的 Analysis Services 以及 SQL Server 数据仓库，采用数据挖掘技术可以为产品存储决策提供准确及时的信息。SQL Server 2005 Analysis Services 获得的数据挖掘模型可以预测在未来一周内一本书是否将脱销，准确性为 98.52%。平均来说，预测该书是否将在未来两周内脱销的准确性为 86.45%。详情见https://www.microsoft.com/china/technet/prodtechnol/sql/2005/ipmvssas.mspx 3. 股票预设 预测一支股票的走势几乎是不可能，但是通过相关分析，可以找出一支股票的走势与另一只股票走势的潜在规律，比如数据挖掘曾经得到过这个结论：“如果微软的股票下跌4%，那么IBM的股票将在两周内下跌5%”。
4. NBA教练如何布阵以提升获胜机会？ 美国著名的国家篮球队NBA的教练，利用IBM公司提供的数据挖掘工具临场决定替换队员。想象你是NBA的教练，你靠什么带领你的球队取得胜利呢？当然，最容易想到的是全场紧逼、交叉扯动和快速抢断等具体的战术和技术。但是今天，NBA的教练又有了他们的新式武器：数据挖掘。大约20个NBA球队使用了IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系统来优化他们的战术组合。例如Scout就因为研究了魔术队队员不同的布阵安排，在与迈阿密热队的比赛中找到了获胜的机会。
系统分析显示魔术队先发阵容中的两个后卫安佛尼.哈德卫(Anfernee Hardaway)和伯兰.绍(Brian Shaw)在前两场中被评为－17分,这意味着他俩在场上，本队输掉的分数比得到的分数多17分。然而，当哈德卫与替补后卫达利尔.阿姆斯创 (Darrell Armstrong)组合时，魔术队得分为正14分。
在下一场中，魔术队增加了阿姆斯创的上场时间。此着果然见效：阿姆斯创得了21分，哈德卫得了42分，魔术队以88比79获胜。魔术队在第四场让阿姆斯创进入先发阵容，再一次打败了热队。在第五场比赛中，这个靠数据挖掘支持的阵容没能拖住热队，但Advanced Scout毕竟帮助了魔术队赢得了打满5场，直到最后才决出胜负的机会。
Advanced Scout是一个数据分析工具，教练可以用便携式电脑在家里或在路上挖掘存储在NBA中心的服务器上的数据。每一场比赛的事件都被统计分类，按得分、助攻、失误等等。时间标记让教练非常容易地通过搜索NBA比赛的录像来理解统计发现的含义。例如：教练通过Advanced Scout发现本队的球员在与对方一个球星对抗时有犯规纪录，他可以在对方球星与这个队员“头碰头”的瞬间分解双方接触的动作，进而设计合理的防守策略。
Advanced Scout的开发人，因德帕尔.布罕德瑞，开发该应用时他正在IBM的ThomasJ.Watson研究中心当研究员，他演示了一个技术新手应该如何使用数据挖掘。布罕德瑞说：“教练们可以完全没有统计学的培训，但他们可以利用数据挖掘制定策略”。与此同时，另一个正式的体育联盟，国家曲棍球联盟，正在开发自己的数据挖掘应用NHL－ICE，联盟与IBM建立了一个技术型的合资公司，去年11月推出一个电子实时的比赛计分和统计系统。在原理上是一个与 Advanced Scout相似的数据挖掘应用，可以让教练、广播员、新闻记者及球迷挖掘NHL的统计。当他们访问NHL的Web站点时，球迷能够使用该系统循环看联盟的比赛，同时广播员和新闻记者可以挖掘统计数据，找花边新闻为他们的实况评述添油加醋。
5. 出了一个新成品，哪些老客户最可能购买？
蒙特利尔银行是加拿大历史最为悠久的银行，也是加拿大的第三大银行。在 20 世纪 90 年代中期，行业竞争的加剧导致该银行需要通过交叉销售来锁定 1800 万客户。银行智能化商业高级经理 Jan Mrazek 说，这反映了银行的一个新焦点--客户(而不是商品)。银行应该认识到客户需要什么产品以及如何推销这些产品，而不是等待人们来排队购买。然后，银行需要开发相应商品并进行营销活动， 从而满足这些需求。
在应用数据挖掘之前，银行的销售代表必须于晚上 6 点至 9 点在特定地区通过电话向客户推销产品。但是，正如每个处于接受端的人所了解的那样，大多数人在工作结束后对于兜售并不感兴趣。因此，在晚餐时间进行电话推销的反馈率非常低。
几年前，该银行开始采用 IBM DB2 Intelligent Miner Scoring，基于银行账户余额、客户已拥有的银行产品以及所处地点和信贷风险等标准来评价记录档案。这些评价可用于确定客户购买某一具体产品的可能性。该系统能够通过浏览器窗口进行观察，使得管理人员不必分析基础数据，因此非常适合于非统计人员。
"我们对客户的财务行为习惯及其对银行收益率的影响有了更深入的了解。现在，当进行更具针对性的营销活动时，银行能够区别对待不同的客户群，以提升产品和服务质量，同时还能制订适当的价格和设计各种奖励方案，甚至确定利息费用。"
蒙特利尔银行的数据挖掘工具为管理人员提供了大量信息，从而帮助他们对于从营销到产品设计的任何事情进行决策。
6. 电子商务网站公共页面该放哪些内容最可能产生购买行为？ 圣地亚哥的 Proflowers.com 通过采用 HitBox，即 WebSideStory 的数据挖掘 ASP 服务，使企业的计划者在业务高峰日也能够对销售情况做出迅速反应。由于鲜花极易枯萎，Proflowers 不得不均匀地削减库存，否则可能导致一种商品过快地售罄或库存鲜花的凋谢。
由于日交易量较高，管理人员需要对零售情况进行分析，比如转换率，也就是多少页面浏览量将导致销售产生。举例来说，如果 100 人中仅有 5 人看到玫瑰时就会购买，而盆景的转换率则为 100 比 20，那么不是页面设计有问题，就是玫瑰的价格有问题。公司能够迅速对网站进行调整，比如在每个页面上都展示玫瑰或降低玫瑰的价格。对于可能过快售罄的商品，公司通常不得不在网页中弱化该商 品或取消优惠价格，从而设法减缓该商品的销售。
采用 HitBox 的优势在于借助便于阅读的显示器来展现销售数据和转换率。Proflowers 营销副总裁 Chris d'Eon 说："自己分析数据是浪费时间。我们需要一种浏览数据的方式，能够让我们即刻采取行动。"
7. 登录网站的当前用户现在最可能购买什么东西？
丹佛的 eBags 旨在针对常旅客销售手提箱、手提袋、钱包以及提供其它旅行服务。该公司采用 Kana 软件公司的 E-Marketing Suite 来整合其网站的 Oracle 数据库、J.D. Edwards 财务系统、客户服务电子邮件和呼叫中心，从而获得客户购买行为习惯方面的信息。数据分析能够帮助公司确定是哪个页面导致了客户的高采购率，并了解是什么内容推动了销售。
eBags 技术副总裁 Mike Frazini 说："我们尝试展示不同的内容，来观察哪些内容的促销效果最好。我们最终的目标是完全个性化。"与设计页面以鼓励大部分消费者采购的做法不同，一个个性化的解决方案将不停地创建页面以适合每个具体的访问者。因此，如果访问者的浏览记录显示其对手提包感兴趣，网站将创建突出这些商品的客户化页面。Frazini 指出，用于当前实施数据挖掘的分析方法也能用于部署自动化的网站定制规则。
寻找基于较少的数据和商业规则来创建个性化网页是客户化网站减少资源耗费的方法之一。开利(Carrier)公司--位于美国康涅狄格州 Farmington 的一家空调制造厂商--声称，仅仅通过利用邮政编码数据，其升级版 B2C 网站的每位访问者所产生的平均收益在一个月内从 1.47 美元提高到了 37.42 美元。
当客户登录网站时，系统将指示他们提供邮政编码。这些邮政编码信息将被发送到 WebMiner 服务器，也就是一个数据挖掘ASP。然后，WebMiner 的数据挖掘软件将对客户进行假设，并基于这些假设来展示商品。例如，如果客户来自富裕的郊外地区，网站将显示出带有遥控器的空调机;如果客户的邮政编码显示邻近大量公寓楼，则弹出式广告将展示窗式空调机。
通过采用这种相对简易的方法，该公司能够在数秒内生成网页。Carrier 全球电子商务经理 Paul Berman 说："与通常的想法相反，客户化电子商务在创建有针对性的服务时并不需要询问客户8条或9条信息。我们只需要 1 条信息，而且实际证明效果确实不错。"
