数据挖掘可以应用在哪些领域
金融、医疗保健、市场业、零售业、制造业、司法、工程和科学、保险业。
介绍：
数据挖掘，又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
发展历程：
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些？
数据挖掘领域比较有前景的方向有哪些？数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色）。A：做科研(在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等)B：做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）C：数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类:· 1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。· 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。· 3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用
本人今年研一学的是数据挖掘，但对其不了解，不知道具体哪个方向比较热门，论文比较好些，请前辈们指点！
数据挖掘本身是统计学、计算机科学、机械智能等多学科交叉而形成的，研究方向很多。建议结合自己的兴趣进行选择。推荐的几个方向有：金融数据挖掘与分析；模式识别；支持向量机；聚类算法研究；智能决策支持系统研究；数据挖掘理论研究等。这些方向都有待于开拓和深入，认真投入时间肯定会有所建树的。与君共勉！
数据挖掘的应用领域有哪些
数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：
(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；
(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；
(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；
(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；
一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：
美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。
Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。
数据挖掘的相关学科有哪些
数据挖掘涉及的学科：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算、数理统计、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理、空间数据分析等。
数据挖掘是一个比较传统的研究方向，是从大量的、随机的、不完全的、有噪声的、模糊的数据中，提取隐含在其中、人们事先不知道又潜在有用信息和知识的过程。数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、规则推理、决策树、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期的目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。
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