1.1.2 数据挖掘的典型应用场景

数据挖掘是传统数据管理和分析技术的进一步拓展，已经在各行各业取得了广泛的应用，尤其在金融、电子商务、医学、市场营销、科学研究等领域获得了非常好的效果。这里，我们列举几个典型的应用场景。

1.信贷风险控制

金融机构在对客户提供贷款服务时，需要对客户的信贷风险或信用等级进行评估。客户信用等级与很多因素有关，例如，贷款期限、负债率、偿还与收入比率、客户收入水平、受教育程度、居住地区、信用历史等。数据挖掘方法能够利用数据库中的历史信贷记录，从这些影响因素中选择合适的变量，建立一个信贷风险评估模型。当发生新的贷款业务时，能够利用该模型给出信贷风险的准确预测。

2.反洗钱监测

金融交易活动是洗钱犯罪行为的一个重要环节，通过分析金融机构的客户信息、交易数据，运用合适的数据挖掘方法，可以识别出可疑金融交易记录。例如，根据贝叶斯判定原理，综合各个层次的可疑信息，得到交易记录的整体可疑度，为反洗钱监测提供快速、准确的参考。

3.客户关系管理

企业在开展客户关系管理时，需要在维护客户关系的同时，降低客户管理总成本。不同类型的客户对于企业的价值是不同的。根据著名的“二八原则”，约20%的重点客户给企业创造了约80%的价值，应该对其提供最优质的服务。数据挖掘方法可以从企业维护的大量客户资料和业务数据中，使用聚类或者协同过滤的方法，将客户划分为不同的组，并找出客户的代表性特征，从而对每个组开展针对性的客户服务。

4.地震预警

科学家通过高精度的测量仪器实时收集了地震带的大量震动信号，但这些数据的规模和时空特性使得传统的数据统计分析方法已经不适合分析它们。数据挖掘技术可以从这些震动信号中识别关键特征，建立有效的地震实时预警模型，预测地震的震级、强度、震中位置等，帮助人们减轻地震灾害造成的影响。

5.个性化推荐

在电子商务活动中，可以根据客户的基本信息、购物历史数据、社交关系等数据，分析客户的兴趣和偏好，向客户推荐其潜在感兴趣的商品，从而提高营销的精准性。