数据挖掘应用案例

就算没去过纽约，也应该都听说过拥有百年历史的纽约地铁，又脏又臭又阴暗，但是纽约客以及自世界各地来的旅客又都离不开地铁，每天 550 万人搭乘，想必每一座地铁、每一层阶梯、每一列车厢，到处沾满人类陈年积淀的汗渍与污垢。不过，真实情况可能要你大吃一惊，不是没那么脏，而是比我们想象得更奇幻。

康乃尔大学 weill 医学院的研究者们，花了 18 个月的时间执行了一项大数据项目。他们用鉴识科学常用的棉花棒，在 486 个纽约地铁站搜集目标样本，车厢门、楼梯扶手、座椅、灯杆、垃圾桶都不放过，最后总共发现 1 万 5 千多种微生物，将近一半的样本是人类未知的有机生物，27% 是活性并俱有抗药性的细菌，虽然所有细菌仅有 12% 与疾病相关，还发现了三个与腺鼠疫、炭疽相关样本，但幸而这些样本都没有活性。而与人类的基因组相匹配的只占了不到 2%。

这项研究的主要作者康乃尔医学院遗传学家 christopher e. mason 说：「人们望着地铁上的手扶梯时，从来不会有『这上面充满生命』的念头，但是知道这项研究之后，他们可能会开始这么想。不过我想让他们以看待热带雨林的眼光看待地铁，这里有那么多物种，但并没有影响到你的健康，简直让人敬畏和赞叹。」

关于地铁细菌的研究，不只是有趣，也不只是满足了科学家的好奇心，研究者们将把这些物种分门别类，未来就能把它们当作对照样本，确定某些疾病、甚至也可预测未来若恐怖份子把某些细菌当做生物武器攻击的物质，是否已经扩散。

关于数据挖掘的应用，最近还有这样一个真实案例在数据挖掘和营销挖掘领域广为流传。

美国一名男子闯入他家附近的一家美国零售连锁超市target店铺（美国第三大零售商塔吉特）进行抗议：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券。”店铺经理立刻向来者承认错误，但是其实该经理并不知道这一行为是总公司运行数据挖掘的结果。如图所示。一个月后，这位父亲来道歉，因为这时他才知道他的女儿的确怀孕了。target比这位父亲知道他女儿怀孕的时间足足早了一个月。

target能够通过分析女性客户购买记录，“猜出”哪些是孕妇。他们从target的数据仓库中挖掘出25项与怀孕高度相关的商品，制作“怀孕预测”指数。比如他们发现女性会在怀孕四个月左右，大量购买无香味乳液。以此为依据推算出预产期后，就抢先一步将孕妇装、婴儿床等折扣券寄给客户来吸引客户购买。

如果不是在拥有海量的用户交易数据基础上实施数据挖掘，target不可能做到如此精准的营销。

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janmrazek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。