1. 数据挖掘典型案例
假设你的花园里的水管有泄漏，你带个水桶和一些密封材料来解决问题，但是过了一会儿，你发现泄漏会更大，这个时候需要专家携带更大的工具来解决问题，同时你仍在使用水桶排水。一段时间后，你会注意到一条巨大的地下溪流已经打开，你需要每秒处理数百万升的水。
你不仅需要新的水桶，而且还因为水的体积和速度增加了，需要采用了全新的解决问题的方法。为了防止城镇洪水，也许你还需要政府建造一座大型水坝，这需要大量的土木工程专业知识和完善的控制系统。
“数据”也发生了同样的情况。数据集已经变得如此庞大或复杂，以至于传统的数据处理软件不足以处理捕获，存储，分析，数据管理，搜索，共享，传输，可视化，查询，更新和信息隐私。所需的是“大数据”。
大数据是一个术语，它描述了日常会淹没企业的大量数据（结构化和非结构化）。但是，重要的不是数据量，而是组织处理重要数据的方法，可以对大数据进行分析，以助于做出更好决策和战略业务转移的见解。
大数据3V模型
大数据是高容量、高速度、种类繁多的资产，它们需要新的处理形式以实现增强的决策制定，洞察力发现和流程优化。
容量(Volume）
生成和存储的数据量。智能手机使用数据的激增；日常物体中的摄像头、汽车等等传感器将会产生数十亿个不断更新的数据源，其中包含环境、位置、视频、语音、符号等。在过去，存储它一直是个问题，但是新技术（例如Hadoop）减轻了负担。
速度(Velocity）
生成和处理数据的速度以满足企业需求。数据流以前所未有的速度流入，必须及时处理。点击和广告展示以每秒数百万个事件的速度捕获用户的行为；在线游戏系统支持数百万乃至千万用户一起使用，每个用户每秒产生多个数据。
种类(Variety）
数据的类型和性质。数据具有各种类型的格式，从传统数据库中的结构化数字数据到非结构化文本文档，邮件，视频，音频，符号和交易数据等。大数据不仅仅是数字，日期和字符串。大数据也是地理空间数据，3D数据。
近来数据价值(Value)被认为是大数据的第四大特征，从海量数据中获取有价值的信息需要多种数据挖掘技术、分析工具和模型方法的支持，这也正好印证了大数据的前三大特征。
从某种意义上讲，发觉数据的内在价值是实现数据智慧化的重要途径。大数据除了量大、处理速度快、结构种类多之外，实现数据价值才是大数据的主要内涵，数据价值化赋予数据生命力，使得大数据有“肉体”，也有“灵魂”。
当你将大数据与强大的分析思维结合在一起时，大数据就能帮助公司改善运营并做出更快、更明智的决策。捕获，格式化，操纵，存储和分析这些数据后，可以帮助公司获得有用的见解和决策，以增加收入，吸引、留住客户并改善运营方式。
你可以从任何来源获取数据并进行分析，开发新产品，优化产品以及做出明智的决策。
大数据在行业中的应用
大数据正以惊人的速度，数量和种类从多个来源获得。为了从大数据中提取有意义的价值，您需要最佳的处理能力，分析能力和技能。大数据几乎影响了每个行业的组织。
银行业务：了解客户并提高客户满意度很重要，同时保持法规遵从性的同时最小化风险和欺诈也同样重要。
教育：通过分析大数据，教育者可以识别学生的学习程度，因材施教，确保学生取得适当的进步，并可以制定更好的教育评估系统。
政府：当政府机构能够利用分析并将其应用于大数据时，它们在管理公用事业，运营机构，处理交通拥堵或预防犯罪等方面将占有重要地位。
卫生保健：患者记录、治疗计划、处方信息的收集，在医疗保健方面，需要快速、准确地完成所有工作，并且在某些情况下，还必须具有足够的透明度来满足严格的行业法规。
制造：制造商可以提高质量和产量，同时减少库存。制造商可以更快地解决问题并做出更灵活的业务决策。
零售：零售商需要了解客户的喜好，向不同的用户使用不同的营销方法；找到处理交易的最有效方法，将失效的业务重新带回并能分析出最具战略意义的方法。
大数据仍然是所有这些事情的核心。
2. 数据挖掘实战案例
微课数据分析课靠谱
微课指的是具有指导意义的优质示范课例。
典型的微课案例通过多媒体技术，录制成时长在10分钟左右的微型课程视频，并配套提供教学设计文本、多媒体教学课件等辅助材料。
实现教学设计方案、教学课件、课堂教学视频、评测练习、教学反思等素材的整合，是分享课堂教学过程、促进教师教学发展的有效手段。
3. 数据挖掘你必须知道的32个经典案例
将客户在电商平台的购物数据进行处理和挖掘，能够得知不同地区的人的生活习惯，例如衣服的尺寸大小，饮食的喜好等，都可以通过数据挖掘，数据化的方式推测出不同地区人的饮食习惯以及身高和体重等数据，这一系列的方式将有助于销售的进行以及相关资源的调配。
4. 数据挖掘 应用案例
1、分类：找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。
2、回归分析：反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。
3、聚类分析：把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能的小。
4、关联规则：描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可到处另一些项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。
5、特征分析：从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。
6、变化和偏差分析：偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。
7、Web页挖掘：随着Internet的迅速发展及Web的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web的海量数据进行分析，收集有关的信息。
5. 数据挖掘典型案例Target和怀孕预测指数中
分子育种
1、原理：将基因工程应用于育种工作中，通过基因导入，从而培育出一定要求的新品种的育种方法。
2、优缺点：传统育种方法属於杂交育种，品种改良主要受种原变异之限制，而不同物种(species) 间之杂交颇为困难，育种成果难有大突破，「绿色革命」(green revolution) 很难再发生。利用基因工程技术进行作物品种改良，系指以遗传工程(genetic engineering) 技术，将特定基因或性状导入缺乏此基因或特性之目标作物(target crop) 的育种方法；因此利用基因工程技术进行作物品种改良，可以突破种原之限制及种间杂交之瓶颈，创造新性状或新品种，亦即未来「基因革命」(gene revolution) 很可能迅速取代「绿色革命」。
分子育种
分子育种——将分子生物学技术应用于育种中，在分子水平上进行育种。通常包括：分子标记辅助育种和遗传修饰育种（转基因育种）。
转基因育种——就是将基因工程应用于育种工作中，通过基因导入，从而培育出一定要求的新品种的育种方法。
相关信息
我国林木基因组学研究取得突破。北京林业大学的科学家们选用百年古树作为测序的样本，利用最新的全基因组鸟枪法测序和拼接策略，绘制完成了毛白杨的基因组序列图谱，标志着毛白杨分子育种进入基因组时代。
在“985”平台建设资金支持下，北林大林木育种国家工程实验室的专家们用短短的6个月完成了这一开创性的研究。
专家解释，基因组学研究成果在育种中应用后，将拓展野生种质资源中优异等位基因挖掘的广度和深度，显著提高复杂性状改良的可操作性和新品种选育的效率，对于保障我国森林资源可持续发展有十分重要的意义。
北林大绘制完成的毛白杨基因组序列图谱开创了我国林业基因组学研究的先河。据介绍，科学家们完成的毛白杨基因组大小约为6亿个碱基对，重叠群的平均长度为39.7Kb，达到了框架图标准。基因组常染色质区覆盖度达到90%以上，基因区覆盖度达到95%以上，单碱基的错误率达到1万分之一以内。
国际同行专家高度评价这样一项重大研究。他们认为，毛白杨基因组的注释和分析大大便利了科学家发现经济性状相关基因，使经济性状的遗传图谱定位，跨越到基因组图谱和功能基因的精确定位，标志着毛白杨分子育种等相关研究正式进入基因组时代，将推动毛白杨育种技术的全面进步。毛白杨基因组序列测序完成，对木本植物发育的分子机制的了解、木本植物在进化历程中地位的研究、可再生能源利用的研究具有重要的意义。
据悉，科学家们将在此基础上进一步完善基因组序列图谱，构建物理图谱和高密度连锁图谱，实现基因组序列图谱与物理图谱、连锁图谱的整合，绘制出毛白杨基因组精细图谱，以保证基因组序列组装和基因注释的准确性。
技术本质
如果对分子育种有更进一步的了解，就会发现，分子育种很明显不能等同于转基因。利用先进的生物学技术，科学家们可以在不改变作物基因的前提下，改变其性状，或者仅仅是通过分子标记的方法筛选优良品种。有一些分子标记仅仅是测序，检测单核苷酸多态性，根本不涉及基因调控。从这些方面来看，分子育种显然不是转基因。但是在分子育种中，确实也包含基因工程。
我们知道，种是两性繁殖的产物，是种间隔离的，种间隔离并不等同于物种之间没有基因交流。从进化的角度来看，物种之间常会发生水平基因转移。一定程度上可以说，转基因也是一种水平基因转移。如果转入的新基因可以遗传，则会产生新的物种。若不能遗传，则不能产生新的物种。但是分子育种手段筛选出的新品种（不是新物种），它们的优良性状都是可以遗传的。
分子育种技术可以实现基因的直接选择和有效聚合，大幅度提高育种效率，缩短育种年限，实现“精确育种”。[1]
种植革命
传统育种方法属於杂交育种，品种改良主要受种原变异之限制，而不同物种(species) 间之杂交颇为困难，育种成果难有大突破，「绿色革命」(green revolution) 很难再发生。利用基因工程技术进行作物品种改良，系指以遗传工程(genetic engineering) 技术，将特定基因或性状导入缺乏此基因或特性之目标作物(target crop) 的育种方法；因此利用基因工程技术进行作物品种改良，可以突破种原之限制及种间杂交之瓶颈，创造新性状或新品种，亦即未来「基因革命」(gene revolution) 很可能迅速取代「绿色革命」。
今後利用基因工程技术进行作物品种改良，可朝下列重点努力：创造高附加价值之转基因作物品种；育成具环保特性之抗病、抗虫及抗杀草剂等作物品种，减少农药之施用；育成具耐旱、耐寒、耐热及耐重金属等具环境忍受性之作物品种；利用基因工程改造植物代谢途径创造新花色或提高营养成分；利用植物做为生物反应器生产医药用化合物、疫苗或生物塑胶等，特殊高价值产品，提高农业产值。这些基因改造的作物品种，除具有较高产值外，更可申请品种、基因或产品专利，未来我们将进入「基因农场」(gene farming) 的时代，使农业真正迈入永续化。
6. 数据挖掘案例分析报告
数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程，是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程，在这个过程中可能用到机器学习等各种算法，最终的目的是进行智能决策，而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则，大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。
模式识别
要想知道什么叫做模式识别，那就要先了解什么叫做模式，通常意义上，模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识，说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的集合。
模式识别从十九世纪五十年代兴起，在二十世纪七八十年代风靡一时，是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意，因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识，也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。