数据挖掘被广泛用于不同的领域，今天有许多商业数据挖掘系统，但在这个领域有许多挑战，本文将讨论现实世界中的应用和使用

1.电商

电子商务是数据挖掘的现实应用之一，电子商务公司如亚马逊、eBay、Flipkart等，他们使用数据挖掘技术来查看每个产品的功能，从而了解客户最喜欢的产品是什么，以及他们也喜欢什么

2.金融分析

银行和金融业在贷款市场上依赖于高质量的可靠数据。金融和用户数据可用于各种目的，如预测贷款支付，确定信用等级和数据挖掘方法使这些任务更易于管理，分类技术有助于将影响客户银行决策的关键因素从不相关的因素中分离出来。 此外，多维聚类技术允许识别具有类似贷款支付行为的客户 数据分析和挖掘也有助于检测洗钱和其他金融犯罪

金融分析

3.电信行业

随着互联网的出现，电信业实现了快速扩张和增长，数据挖掘可以使主要的行业参与者提高他们的服务质量，在竞争中保持领先。 特殊时间数据库的模式分析可以在移动通信、移动计算以及网络和信息服务中发挥巨大作用

网络和信息服务，以及像离群点分析这样的技术可以检测出欺诈性的用户，同时，Olap和可视化工具可以帮助比较信息，如用户群行为的利润数据流量系统过载等

4.入侵检测

在当今技术驱动的经济中，全球连通性给网络管理带来了安全挑战。对网络资源管理提出了安全挑战

因此，入侵检测已经成为一个重要的数据挖掘实践，它包括关联和相关分析、聚合技术、可视化和查询工具，可以有效地检测出任何异常或偏离正常行为的情况

入侵检测

5.零售业

零售业有组织的零售部门拥有相当数量的数据点，包括销售、采购历史、货物交付、消费和客户服务。随着电子商务市场的到来，现代零售业的数据库变得更加庞大，数据仓库的设计和建造可以获得数据挖掘的全部好处，多维数据分析有助于处理与不同类型的客户产品和时区有关的数据，在线零售商还可以推荐产品以推动更多的销售收入并分析其促销活动的有效性，因此从注意购买模式到改善客户服务和满意度，数据挖掘在这个部门打开许多大门

零售业

6.教育

在这个领域，教育是一个新兴的趋势，它涉及到从教育数据中发现知识。这个应用的主要目标是研究或识别学生的行为模式，在未来的学习效果，先进的学习知识等方面，这些数据挖掘技术被机构用来采取准确的决策，也预测适当的结果。此外，学生的职业道路的预测，数据的演示将变得更有可比性，有效的分析。数据挖掘技术可以以这种方式，帮助发现在高等教育领域的大规模数据库的隐藏模式

教育

7.能源业

现在能源行业也有大数据，这说明需要适当的数据挖掘技术，决策树模型和支持向量机器学习是行业内最流行的方法，为决策和管理提供了可行的解决方案。此外，数据挖掘还可以通过预测电力输出和电力结算价格来实现生产收益

能源行业

8.特殊数据挖掘

GEO信息系统GIS和其他一些导航应用程序利用数据挖掘来确保重要信息并了解其影响，这种新趋势包括提取地理环境和天文数据，包括来自外层空间的图像，典型的特殊数据挖掘可以揭示拓扑结构和距离等方面

9.生物数据分析

生物数据挖掘实践在基因组学质子组合和生物医学研究中很常见，从描述患者行为和预测就诊到确定疾病的医疗疗法，数据科学技术提供了多种优势，在生物信息领域的一些数据挖掘应用是异质和分布式数据库的语义整合关联和路径分析使用可视化工具结构模式发现分析基因网络和蛋白质路径

基因序列

10.其他科学应用

化学工程、流体动力学和生态系统建模等科学领域的快速数值模拟产生了大量的数据集，数据挖掘带来了数据仓库、数据预处理、可视化和图库挖掘等功能

11.制造工程

系统级设计利用数据挖掘来提取产品组合和产品结构之间的关系，此外，这些方法还可用于预测产品成本和开发时间跨度

12.刑事调查数据

挖掘活动也被用于犯罪学，即研究犯罪特征，首先需要将基于文本的犯罪报告转换为文字处理文件，然后通过在大量的数据存储中发现模式来进行识别和犯罪加工过程

13.反恐怖主义

复杂的数学算法可以表明哪个情报单位应该在反恐活动中扮演主角，数据挖掘甚至可以帮助警察管理任务，如确定在哪里部署劳动力和在边境口岸设卡搜索