1. 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。
2. 数据挖掘 应用案例
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。
3. 数据挖掘实战案例客户细分
常见的客户分类方法及策略：
一、犹豫不决型
【顾客表现】顾客不会立马下决心购买，通常表现为顾虑、不安，怕自己考虑不周而出现差错，希望有人当参谋。
【专家诊断】顾客往往希望他人能为其当参谋，并且这种类型的顾客还会将这种想法较为明确地告诉销售人员，而这种类型的顾客本身又都是比较敏感的，一旦感觉到了销售人员以较浓的商业味道推销，便会产生不信任感。
【支招】针对这种类型的顾客，销售人员极可能得不要马上去直白地推销我们的产品，而应采取“暗渡陈仓”手段，先实事求是地介绍有关行业产品或服务的情况，让客户自己从中作比较后，再选择产品。
二、喜欢挑剔型
【顾客表现】这类顾客思考缜密，能够在产品或服务的细节方面发现毛病和缺点，并对销售人员采取苛刻、强硬的态度，期待客服人员来解决这些问题。
【专家诊断】客户是一个“追求完美”的人，也是一个心细的消费者，如果销售人员能把他所挑剔的“问题”解决了，客户签单也就有希望了。
【支招】接受客户不良的情绪，允许客户发泄心中的不满，仔细地倾听客户的“挑剔”，让客户感到你在尊重他。同时，从客户的角度来理解客户挑剔的原因，让客户感觉你已经与客户在“同一频道”。
尽量避免反驳客户，学会在适当的时候进行道歉。最后，提出合理的解决方案，解决客户问题，满足客户的需求。
三、傲慢无礼型
【顾客表现】此类客户往往目空一切，看似“高大上”，其实不一定。顾客很喜欢销售人员奉承他、夸赞他和恭维他。
【专家诊断】这类客户往往喜欢销售人员给予“戴高帽”，最好是多尊称他的头衔;而且试着找出他最高的哪顶“帽子”。注意马屁要拍对地方，才有更大效果。
【支招】暂且把你自己忘记，此时别把自己太当回事。切忌不能和顾客在沟通中发生冲突。要知道，你赢了，沟通就终止了;你输了，可能客户会给你“惊喜”。所以，让他觉的你是真心推捧他，他的自尊心才能得到满足，此时成交才有可能性。
四、牢骚抱怨型
【顾客表现】这种类型的客户遇到一点不满就牢骚满腹，抱怨不已，非常固执。
【专家诊断】发泄是人类在情绪激动时采用的一种正常方式，它能起到释放和镇静的作用。此类客户，常常会为他能够当着销售人员的面或购物现场发泄心中的“牢骚抱怨”而满足，其目的就是让推销者当场解决他心中的“结”。
【支招】对于这类客户，千万不能回避，敢于笑脸相迎才是一个合格的销售人员所为。不能阻止客户发泄不满，你可以让他尽情发泄。因为这时客户需要的是“发泄过程”所起到的作用。
另外，要学会忍受客户的发泄。
俗话说：“有抱怨才有生意”，倘若你试图阻止客户表达他的感情，你反而会使他恼羞成怒。因此，聪明的销售人员通常会选择沉默，让客户知道你正在听他说。当他发泄时，你要不断地点头，不时恰当地“附和”客户，并保持眼神交流。
五、经济型
【顾客表现】这类顾客在实际购物过程中不管“差不差钱”，但他总想“差点钱”，或者说喜欢“贪图便宜”。
【专家诊断】此类客户最讲究产品的性能价格比，同样的钱所买到的产品一定是自己最满意的，同样的产品在成交时尽量出最低的价格。他们喜欢砍价并且以砍价为乐趣，喜欢挑毛病，往往挑的毛病越多，说明他们购买的欲望越强。
【支招】销售员在推销产品时，一要突出产品的价值，明确告知客户购买该产品或者服务能给其带来什么效用，让客户对产品和服务的价值有深刻的认识，赢得他们对企业产品和服务的认可;二要突出产品的优点，与同类产品或者相关的替代品在价格、性能和质量上做对比，让客户通过自己的比较判断得出结论;三是要突出价格的合理性，通过各种方式让客户知道目前产品的价格在市场上是很合理的。
六、不直接拒绝型
【顾客表现】对于销售人员提出的任何事情都不反对，不论销售人员说什么，顾客都点头“附和”。
【专家诊断】一是顾客只是为了提早结束销售人员“滔滔不绝”的产品介绍而继续表示同意;二是在买与不买两种心理之间，如果他觉得值就下单，不值他也会找个“下坡路”，但绝对不会直接拒绝。
【支招】要设法让客户说出当时没有购买的真实想法及理由，当客户说出真心话后，然后顺着客户的话，来说服顾客购买。切记“不可心急”，否则就会“欲速则不达”。
七、装懂非懂型
【顾客表现】当销售人员向顾客推销产品时，客户马上会说：“这方面我懂，以前我的工作就是生产这种产品”，客户说这话的目的，有可能是装内行或者可能是似乎装懂。
【专家诊断】顾客装内行，说白了：一是为了打断销售人员的“喋喋不休”;二是为了能让产品的价格便宜些。
【支招】在顾客谈及对产品了解在行时，就顺着客户的话，不抢客户的话，让他说完，并佯装仔细倾听;反过来让顾客觉得你对他的“在行”表示感兴趣。当客户谈及产品的“优点”时，销售人员不妨伸出拇指进行当场“点赞”;并抓住这个时候说：“哇，你真不简单，对产品的优点比我还懂啊，我得拜你为师，你是行家，你挑一个，权当是帮我增点业绩，好吗?”这时候客户可能得到你的夸奖，会不好意思再拒绝购买。
八、自我炫耀型
【顾客表现】此类顾客不论在那种场合，总是喜欢炫耀自己、表现自己、彰显自信，比较虚荣，常用自身知识来加深别人的印象。
【专家诊断】这类客户有着一定的虚荣心，决不要与这类人争辩，如果伤了他的自信心，他也无心和你沟通做生意，甚至失去意向。
【支招】销售人员要阿谀这类顾客，让他们相信他们自己是专家。让他们做所有的决定，并恭维他，设法满足他们的自尊心。同时，关心他的“穿戴”与“外表”，极力的称赞他，同时装着打听顾客成功的秘诀。表示有意成为他的朋友并向他学习“成功”的经验。目的是设法让他“入瓮”进入销售人员的“圈套”里来。
九、老实巴交型
【顾客表现】这类客户一般不会“没事找事”，也不会“耍小聪明”，多半表现为木讷老实。他往往一心想买到他所需要的产品，对于“其它”的事情不太关心，一般眼睛直看人，不会游离不定。
【专家诊断】此类顾客由于受到内向性格的决定，他害怕与人交流，更怕别人打听他的家庭及个人隐私问题，所以，针对这类“不会耍滑头”客户，多用真诚打动他。
【支招】在顾客没有主动要求你帮助的情况下，千万不要“热粘皮”硬推销，否则，之前的“潜伏”就会白费。让他感觉你在“帮他”，而不是生硬的“推销”，同时注意使用“情感营销”策略。
十、沉着老练型
【顾客表现】此类顾客表现比较老练沉稳，一般不随便轻易开口说话，通常会以平和的心理和你沟通，并不急不躁的和销售人员洽谈业务。
【专家诊断】这类顾客显得很世故，他不愿受销售人员及周围其他人的影响，他会凭着自己的眼力及通过公司的成立时间、规模、产品、品牌、企业文化、口碑等诸多方面，来判断公司的综合实力，进而推算公司是否具备生产制造好产品的能力及公司诚信问题。此类顾客多数是知识分子，属于理智型购买。
【支招】销售人员要以静制动，用客户不易觉察的眼神去观察客户，注意倾听比说更重要。从细微处入手，从礼仪中互动。切记上前“进行指导”，只有在客户确实需要你“开口”时再开口，但此时说话一定要有力度、有自信，要让他“刮目相看”，觉得你确实在行，你就是某个行业的产品专家。
4. 数据挖掘成功案例
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。
5. 数据分析与挖掘实战案例精粹
一是交通违章数据统计；二是疫苗接种情况统计。三是人口普查情况统计。四是公安破案追查。五是生育周期统计。六是病人就诊统计。七是天气变化统计。八是农业生产统计。九是市场经济追踪。十是环境变化。
6. 数据挖掘 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。
7. 数据挖掘实战案例分享
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
8. 数据挖掘典型案例
数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。
算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。[1]
算法根据您的数据创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括：
说明数据集中的事例如何相关的一组分类。
预测结果并描述不同条件是如何影响该结果的决策树。
预测销量的数学模型。
说明在事务中如何将产品分组到一起的一组规则，以及一起购买产品的概率。