本文对数据 挖掘的算法和数据 挖掘技术的应用进行了研究。数据 挖掘的应用如下，数据 挖掘在哪些领域？数据 挖掘应用理由大数据和云计算，什么是数据 挖掘？数据 挖掘应该更正确地命名为‘丛数据钟挖掘知识’，可惜有点长，数据 挖掘怎么做？关于什么是数据 挖掘，很多学者专家给出了不同的定义。这里我们列举几种常见的说法:“简单来说，-1。
谢谢邀请。数据 挖掘:神经网络方法神经网络由于其良好的鲁棒性、自组织和适应性、并行处理、分布式存储和高容错性，非常适合解决数据 挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的青睐。遗传算法遗传算法是一种基于生物自然选择和遗传机制的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法由于其隐含的并行性和易于与其他模型结合，在-1挖掘中得到了应用。
其主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模数据处理。粗糙集理论是一种研究不精确和不确定知识的数学工具。粗糙集方法有几个优点:它不需要给出额外的信息；简化输入信息的表达空间；该算法简单，易于操作。粗糙集处理的对象是类似于二维关系表的信息表。覆盖正例拒斥反例法是利用覆盖所有正例拒斥所有反例的思想来寻找规律。首先，从正例集中选择一个种子，逐个与反例集进行比较。
数据挖掘在市场营销中的应用，旨在自动处理大量的原始交易数据以满足用户的需求，识别出重要的、有意义的关联规则。将关联规则挖掘应用于营销，有助于识别客户的购买行为，发现客户的购买模式和趋势，提高服务质量，实现更好的客户维系和满意度，提高商品的销售比例，设计更好的商品运输和配送策略，降低企业成本。因此，在市场营销领域应用数据 挖掘技术意义重大。
对不同类型的客户实施精细化分级管理，可以满足客户需求，节约成本，提高效率，最终维护和提升客户忠诚度；准确定位客户的购买行为，通过需求分析、购买力分析、满意度分析不断改进商品和服务数据analysis挖掘，更好地满足客户需求，增加销量，节约成本，从而达到营销的目的。
