数据已处理重要性体现在哪里？数据 挖掘要注意的是数据质量。如果数据本身不靠谱，挖掘出来的东西也不靠谱，在数据 挖掘，挖掘:的过程中，目标不是很明确，需要依靠挖掘算法才能发现在大量的中隐藏着什么，数据 挖掘的任务就是在这么庞大的量里找到有用的数据。
数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。信用卡业务具有透支次数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据 挖掘技术推动信用卡业务发展，实现全面绩效管理。自1985年我国发行第一张信用卡以来，信用卡业务发展突飞猛进，在信用卡业务重要性中积累了巨额的数据、数据、/ -1/。
1.分析型CRM分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。信用卡分析师收集和处理大量的数据，分析这些数据，找到它们的数据模式和特征，分析某个客户群体的特征、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体的下一步消费行为，然后以此为依据。与传统的不区分消费者特征的大规模营销方式相比，这种方式大大节约了营销成本，提高了营销效果，从而为银行带来更多的利润。
/Image-2/数据挖掘21世纪是高度信息化的时代。随着计算机信息技术的快速发展和医院信息平台建设的需要，越来越多的软件公司设计开发了各种医疗管理系统，以满足各医院的需求。【摘要】本文从数据 挖掘的基本概念出发，分析了临床医学数据的特点，探讨了挖掘技术在临床医学中的应用。
但是随着时间的积累，各种医院信息管理系统中存储了大量的数据资源，包括文字、声音、图像、视频等医疗服务数据，传统的数据的简单查询已经逐渐不能满足医院管理者的需求。从大量的医学数据中提炼出有利于服务于临床实践和领导管理决策的数据显得尤为重要，并承诺数据 挖掘技术在这方面的应用。
2、数学不好可以学 数据 挖掘么是。数据 挖掘(英文:Datamining)，又译数据挖掘，数据 mining。这是数据knowledge discovery indatabases(简称KDD)中的一个步骤。数据 挖掘一般指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程。数据 挖掘它通常与计算机科学有关，利用统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来达到上述目的。
