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金融机构诉诸数据挖掘以进行潜在的欺诈交易。
数据挖掘可提高用户参与度和体验，同时增加销售额和客户保留率，无论我们是否意识到这一点，它都试图让我们在不同领域的生活更轻松：
通信行业使用数据挖掘技术来预测客户行为。 它通过帮助广告商识别类似客户，帮助他们通过特殊广告和促销来瞄准潜在客户。 亚马逊和 Netflix 等公司使用这些技术根据客户的浏览、观看和消费习惯提供购买建议。
公司通过“文本挖掘”分析来自社交媒体平台的数据
以揭示公众如何看待他们的产品和服务。 它使用自然语言处理 (NLP) 和统计模型识别来理解一般情绪。 数据挖掘使您能够识别公众意识并有意识地指导市场 爱沙尼亚手机号码列表 营销、公共关系和产品开发以提高品牌声誉。
通过数据挖掘从医疗记录中获得的统计模型对于医疗诊断和患者风险评估具有重要意义。 允许医生为预防保健创建风险因素警报和生活方式建议。
数据挖掘可帮助保险公司为其产品定价并为其新客户或现有客户提供有利可图的报价。
保险公司通过数据挖掘
了解其客户与事故、人身伤害、医疗条件和手术结果以及财产损失相关的风险。 数据挖掘还可以帮助保险公司识别欺诈性索赔。
银行应用数据挖掘和机器学习算法通过研究客户的信 美国电话号码 用历史、信用评分和人口统计数据来自动批准或拒绝贷款或计算战略利率。 数据挖掘和机器学习都在数据科学的支持下，并且都使用相同的算法来发现数据模式。什么是机器学习？ 您可以在我们的文章中查看有关这些算法类型的解释。
