如何系统地学习数据挖掘

各位老铁们好，相信很多人对如何系统地学习数据挖掘都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于如何系统地学习数据挖掘以及如何挖EM的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 如何发酵猪粪
2. 钓鱼用的红蚯蚓如何养
3. 如何系统地学习数据挖掘

如何发酵猪粪

问题一：猪粪（猪屎）要怎么发酵？ 10分发酵最简单方法：把猪粪尿放在一个空闲的地工堆成堆（最好是挖个大坑），连同杂草或少量土一块逐渐堆积，最后用塑料布罩上，一般夏天10天左右即可腐熟（臭味减小、发散表明已腐熟）。

问题二：猪粪发酵的简单方法猪粪质地较细，含有较多的有机质和氮磷钾养分，猪粪分解较慢，适宜做基肥，一头猪的粪便可增产200-300斤的粮食。但人们通常认为猪是很脏的动物，其实猪是很爱干净的。在猪圈中，猪的吃喝拉撒睡都有固定的位置。在现代化养猪条件下，猪粪处理是一项关键的环保技术，否则会引起环境污染。经过济宁泰和环保公司推出的第四代固液分离机的科学处理，可以猪粪便加成优质有机肥，达到零污染、零排放、无臭味，使粪土变成黄金。

猪粪的用途： 1、肥料：烘干作饲料2、用少量比例喂牛羊和鸡，也可喂猪,绩效果差；3、作沼气。4、猪粪养鱼：在鱼塘清整后，每亩水面施猪粪250-300千克，每10天左右追肥1次，每次追施猪粪50千克。5、猪粪发酵好后，放进养蛆房的养蛆池进行养蛆。6、买卖

问题三：干猪粪怎么发酵操作工艺：

沃宝发酵剂是好氧发酵菌，适用于静态发酵和动态发酵模式，处理畜禽粪便及废弃的固体有机物。可促进发酵物快速除臭、迅速升温，彻底杀灭物料中病毒、病菌、虫卵、杂草种子，实现无害化处理，并能有效遏制土壤病虫害发生，因而可减少农药使用量。制成的有机肥腐熟程度高，无异臭味，不烧根苗，适合各类有机（绿色）蔬菜、瓜果果树和工厂育苗、园林花卉等农业生产。

沃宝发酵剂生产的有机肥：1、养分高效：速效养分含量高，有利于农作物吸收；2、有机质含量高，有利于提高土壤肥力、改善土壤结构和提高土壤微生物活性；3、营养全面：含农作物所需的大量元素和微量元素以及微生物发酵过程中产生大量生理活性物质，因而，可促进作物生长发育，提高农产品品质，恢复农产品的天然口味。

生产工艺如下：

一、物料准备

（1）粪便：人、畜、禽粪便均可。根据种植需要选择粪便。

（2）辅料：各类作物秸秆。将秸秆粉碎，可根据肥料用途选择粉碎长度。作底肥秸秆长度5~8毫米，育苗肥秸秆长度3毫米左右，任何秸秆都要干燥，能吸取粪便中的水分。

（3）沃宝发酵剂掺一定数量的辅料，按搅拌次数分份备用。

二、菌种预处理：

菌种用量：按万分之一比例添加菌种，即每1吨原料中加入0.1公斤沃宝发酵剂。使用菌种时，用30-50倍的辅料如麸皮、玉米面等与菌种混合均匀，备生产使用。

三、原料混合：

将畜禽粪便、辅料按照3：1进行配比（最佳配比），配方组成（按质量比计）为畜禽粪便70-85%，辅料15-30%。在原料和辅料混合的同时均匀掺入菌种，辅料主要功能是调节水分及物料的透气性。适宜水分含量在50-60%，判断方法：用手抓紧物料未见有水渗滴，松手物料能散开即可。此状态既可保持物料的通气又可满足微生物活动需要。

四、发酵：

将上述调配好的原料用抛翻机进行搅拌，搅拌要均匀，粪便、菌种、辅料要结合细密，不可有较大粪块。

物料堆放要保持蓬松，不可脚踩、铁锹拍，顶部成圆顶状，不必覆盖非透气物

要保证微生物的旺盛活动，充足的营养源、合适的水分含量、充足的氧气供应是三个关键的条件，因此必须对发酵物料进行水分含量及通气性调节。发酵过程要定时进行翻抛，对原料进行氧气补充，原则上不少于两天抛翻一次，堆高不超过1.5米，堆宽不大于3米，堆长不限。发酵周期时间为10-15天，冬天气温较低时，应适当延长发酵时间。

五、堆放（后熟）：

上述原料发酵过程完成之后，从发酵槽或发酵堆中移出，推送到后熟车间堆放，此阶段堆高、堆宽、堆长均无限制，可本着充分利用场地的需要，适当增加物料堆高。期间每隔7-10天进行移堆，移堆2-3次后完成堆放，完成腐熟。腐熟标准：发酵后的有机肥无蛆虫、无生粪便，为黄褐色或灰褐色，无恶臭味、有较淡氨气味，用手可搓碎部分辅料。

六、除杂：

将发酵腐熟的肥料转入到生产包装车间，通过网筛除去原料中的杂质。

问题四：怎么发酵猪粪？ 1、备料加菌：准备好需要发酵的粪便，最好是新鲜猪粪(新鲜粪便发酵效果优于老粪便)，一般鲜猪粪约1吨加0.25公斤有机肥发酵剂。要先将发酵剂以1：5～10的比例与米糠(或玉米粉、麦麸)混匀备用。

2、猪粪建堆：将备好的猪粪边撒菌，边建堆，堆高与体积不能太矮太小，要求：堆高1.5-2米，宽2米，长度不限

3、调节水分。发酵猪粪的水分含量应控制在40～65%。水分判断：手紧抓一把猪粪，指缝见水印但不滴水，落地即散为宜。水少发酵慢，水多通气差，还会导致“腐败菌”工作而产生臭味，因此，一定要把握好水分含量。

4、启动温度。启动温度应在15℃以上较好(四季可作业，不受季节影响，冬天尽量在室内或大棚内发酵)，发酵升温控制在70-75℃以下为宜。

5、拌匀通气。有机肥发酵剂是需要好(耗)氧发酵，因此，在操作过程中故应加大供氧措施，做到拌匀、勤翻、通气为宜。否则会导致厌氧发酵而产生臭味，影响肥料效果。

6、发酵完成。一般在猪粪堆积48小时后，温度升至50～60℃，第三天可达65℃以上，在此高温下要翻倒一次，一般情况下，发酵过程中会出现两次65℃以上的高温，翻倒两次既可完成发酵，正常一周内可发酵完成。物料呈黑褐色，温度开始降至常温，表明发酵完成。

问题五：猪粪发酵技术农盛乐em菌发酵剂发酵猪粪做肥料发酵方法如下：

1）发酵原料：健康新鲜的猪粪便

2）工具：搅拌机；塑料容器或水泥池（或者土坑垫塑料薄膜）；塑料薄膜；粉碎机（普通农用型）；铁锹。

3）发酵菌种：农盛乐em菌发酵剂。

4）配比：配方一：干粪便1000公斤，农盛乐em菌液发酵剂3-5公斤；配方二：湿粪便700公斤，麦麸或稻糠或秸秆粉300公斤，农盛乐em菌液发酵剂3-5公斤。

5）操作规程：①将发酵原料按配比准备1000公斤，此为发酵原料待用；②将3-5公斤农盛乐em菌液发酵剂倒入350公斤水中稀释搅拌均匀，稀释用水最好为井水或河水，若为自来水请放置24小时后再用；③如有搅拌机：可以先将粪便混合2分钟后，再倒入发酵液稀释液搅拌6分钟；没有搅拌机：用铁锹搅拌按由少到多的原则，即先将发酵液稀释液倒入少量发酵原料中搅拌均匀，直到没有团块，然后再将搅拌好的少量发酵原料倒入剩余发酵原料中搅拌均匀，直到没有团块；（注意：视发酵原料干湿程度增减稀释用水水量，稀释的发酵液用水应是发酵原料的35%左右，拌成以手握成团，指缝见水但不滴水珠，松手即散为好。注意：水多了易酸，少了发酵不透。如发酵原料较湿，应减少稀释的用水量。）④将混合后的发酵原料放入塑料容器或水泥池（或者土坑垫塑料薄膜）中，最后装满压实，排去空气后用塑料薄膜密封，一定要完全密闭，适宜温度为25-35℃，发酵5-10天（一般夏5天，春秋7天，冬10天），注意温度和时间的掌握，直到没有臭味含有酒味即为发酵成功。

农盛乐em菌发酵剂发酵猪粪做肥料的注意事项：

一般夏天3-5天，冬天7-10天左右即可发酵成功。但由于粪便类物料成分复杂，杂菌含量及可能的病原体含量比较多，为了确实稳定的效果，建议加长发酵时间，特别是气温低的冬天初春等季节，由于温度低，发酵启动慢，所以造成发酵时间长，发酵鸡粪有一个升温过程，温度最高可以达到70度，只要经过了这个高温过程，一般的寄生虫卵，病菌营养体等统统都会杀灭，所以，同时经常性检查,如用一根长的温度计，插入料中，测量温度情况，如果料温在两天内达到了30度以上的温度，说明发酵启动了，再一天后就可以发酵成熟,因为既然到了30度了,则一天内就一定会出现60度的高温发酵期。而过了高温期一天后，就可以用了。如果一直没有检测到高温期，但温度也可以维持到20度以上，则可能您错过检测高温期了，温度慢慢降下来了，物料中也没有微生物所能利用的营养，当然发酵就会停止，温度就会下降。

问题六：如何以最快最简单的方法发酵猪粪高温密闭。

问题七：猪粪怎样发酵作为一般的发酵猪粪只要深坑或者密闭覆盖30天左右就可以达到效果，用其他的方法会增加成本，一般农户用的话，没必要做其他的

问题八：怎么将猪粪发酵就是将猪粪加什么东西一起，才可以发酵哈哈你可以用EM发酵啊，发酵块有好啊。我就有EM百度上有我QQ号啊

钓鱼用的红蚯蚓如何养

您好！

1.食性

红蚯蚓是腐食性动物，喜欢生活在含有大量有机质的土壤里，难以在一般耕地中见到。所以利用动植物的有机废弃物可以大量人工养殖。它食性广，畜禽的粪便以及稻草、各种鲜、干青草，树叶、瓜果、菜皮、甚至泔脚等经发酵后都能食用。蚯蚓一天的摄食量与自己的体重大致相等，其中一半作为蚓粪排出。生产一吨鲜蚯蚓，约要摄食70～80吨有机垃圾。

2.温度

蚯蚓是喜温动物，野生蚓在久旱、严冬及高温季节会钻入生土层潜伏休眠。人工养蚓，要调节好温度，使蚯蚓全年都能生长繁殖。红蚯蚓的最适生长温度在25℃左右。蚯蚓是雌雄同体的动物，但必须异体交配。性成熟的蚯蚓(即出现生育环)在交配1周后各自产卵。但产卵频率与温度有很大关系。温度低于10℃时，要35天左右才产卵一粒；温度在18～25℃，湿度30％～50％，通风换气好时，一般1.5～4.5天就产卵一粒；当温度高达35℃时，产卵数量下降。卵茧孵化与温度也有很大关系。当温度低于8℃，卵茧停止孵化；15℃时，卵茧约33天孵化出幼蚓，孵化率97％，平均每个卵茧孵出幼蚓6.8条；当平均温度在20℃时，19天孵化幼蚓；32℃时，10天便可孵出，但孵化率仅33％，平均每个卵茧孵出幼蚓2～3条。孵化过程中，当卵茧积温达到220～260℃时，幼蚓便可孵出(卵茧积温指每日扣除卵茧在8℃以下停止孵化的无效温度后逐日积累的能使卵胚胎发育的有效温度总和)。所以把温度控制在18～25℃最利于蚓产卵孵化。幼蚓生长38天左右达到性成熟，全生育期60天左右。一条蚯蚓一个月内产的卵茧，逐渐能孵出50～80条小蚯蚓。

3.湿度

湿度与蚯蚓的生长，产卵及卵茧孵化的关系很密切。蚯蚓体内含有约80％左右水份。如久不浇水，会造成蚓体萎缩，影响产卵，甚至自溶死亡。在蚓床含水份30％左右时，蚯蚓吃食多，生长快，产卵多，孵化率高。

4.空气

据上海市金山区钱锦康的试验，用空气流通和不流通的二种不同条件饲养蚯蚓30天，它的产卵数分别是7.8粒和1.4粒，差距较大。空气中一般含氧20％，含二氧化碳0.03％～0.06％。若二氧化碳含量超过1％，就会影响蚯蚓的产卵。

5.pH值

蚓床的酸碱度过高或过低都会危害蚯蚓生长，以pH值6～8为宜。

二、太湖红蚯蚓高效养殖技术

1.场地与放养

蚯蚓在室内外均能养殖。南方夏秋季节气温高，室内养殖较好。但室外可进行大面积养殖，低温时可利用太阳能增温。但场地一定要选在靠近水源和交通方便的地方。农村可利用村旁或林间空隙处。养殖面积大时要装水管或自动喷水器。

蚓床一般5米宽，中间走道70～80厘米，但如用车送料，则宽度均应增加。走道填高30厘米以上，两边两条蚓床各宽2米，在两条蚓床的外侧开沟以利排水。

蚓床做好后，把发酵好的饲料横放在蚓床上，成20～30厘米宽的条形，间隔10～15厘米。放蚓种前先浇湿蚓床，然后把蚓种放入无饲料处，放养密度0.5千克/平方米(约1000条)，然后补浇一些水，利于蚯蚓活动。忌在蚓床上堆满畜粪后放蚓种，以免造成蚓种损失。

2.适时添料

太湖红蚯蚓的食性广，几乎什么都吃，但关键是饲料一定要完全腐熟。堆肥需经30天，或挖成塘，把水草、青草、瓜果、菜皮及泔脚等放在禽畜粪水中发酵更好。因蚯蚓一天吃的食物与自己的体重大致相等，所以要”适时”添料。”适时”指蚓床还有二成饲料时采集蚯蚓后添料。添料必须成梅花形，料堆之间留5～8厘米空隙。畜禽粪过薄要浇成条状。留1/3～1/4的空隙面积，并在添料前先浇水。雷雨易将刚添一二天的牛粪冲平，形成板结，不透气，蚯蚓受闷加上地温高，蚓床边上的蚯蚓会爬入沟里，有的窜到蚓床表面，如尚有未发酵好的畜粪正在产生沼气，蚯蚓碰上立即死亡。因此在雷雨前后要勤观察，添料后未盖草的，在雷雨前后把蚓床上刚添的畜粪扒开20厘米宽。冬季蚓床上全部盖一层薄料，也会造成蚯蚓死亡。久不添料又不浇水，会造成蚓体缩小，蚯蚓无法生存时自溶死亡，但它会留下一批卵茧。

有条件的话可利用EM生物技术，这是江苏省1991年从日本引进的一项高新技术，是有效微生物群，如固氮菌、乳酸菌等10个菌属，80余个菌种，该菌群具有加速各种有机肥料熟化、提高土壤肥力、减轻病虫害、净化环境等功能，并能促使农作物和畜、禽、鱼类处于较好的生态环境和生长状态，少施或免施农药化肥。用稀释后的EM液喷洒在畜粪上、蚓床饵料上，可除恶臭，抑制有害细菌繁殖，减少虱、蝇的侵害。蚯蚓吞食EM发酵过的畜粪等有机垃圾，有益菌落在其体内繁殖而被吸收成养分，增强抗病能力，蚯蚓生长快，繁殖率高。本人1995年用EM在室内试养蚯蚓85天，增殖65.9倍，比对照组(喷清水)增殖51.6倍，多增值14.3倍，而且喷洒EM的蚓体略粗些，色泽略红而有力。

3.保湿通气

蚯蚓床是养育蚯蚓的场所，要十分重视温度，湿度和通风换气。要经常浇水保持湿润。夏季每天浇水1次，低温期5～10天浇水1次，凉爽期3～5天浇水1次，使湿度保持在30％在右。并要认真做到常年盖层草，保湿通气。这样能促进蚯蚓多吃食，生长快，产卵多，卵茧孵化率高及幼蚓成活率高。我们于1994年作了盖草对比试验，结果表明，盖草帘的蚓床蚯蚓产量提高了80％。另外，盖草后如遇到较大雷雨，可避免蚓床表层板结，并避免蚯蚓碰上沼气造成死亡等情况。低温期少数养殖户管理不善，造成蚓体萎缩，产卵少等，原因有多种，如久不浇水，添加饲料不及时等，最主要的是未做好通风换气工作。蚯蚓在缺氧条件下体色暗褐无光，体弱，活动迟缓，后代死亡多。尤其是尚未发酵透的畜粪，在薄膜内继续发酵，产生沼气危害蚯蚓。缺氧，鱼群浮头，易于发现，盖在薄膜内的蚯蚓床缺氧则不易发现。只有做好通风换气，增加氧气，排出有害气体才行。办法有两种：茧)铲出放在旁边蚓床上或藻膜上，深度以铁铲下面基本无蚯。

如何系统地学习数据挖掘

看数据挖掘方面的算法理论时经常感觉一些公式的推导过程如天书一般,例如看svm的数学证明,EM算法..,感觉知识跳跃比较大,那么数据挖掘系统的学习过程是怎么样?

磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：

数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。

数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。

数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。

数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）

数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。

数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。

如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。

学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。

一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。

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。

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。

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。

二、说说各工作领域需要掌握的技能。

(1).数据分析师

需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。

需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等。

需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。

经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。

(2).数据挖掘工程师

需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。

需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

(3).科学研究方向

需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘（Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等)、聚类算法（Kmeans、Spectral Clustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。

相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。

可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台–web工程调用hadoop集群。

需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。

可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。

可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。

经典图书推荐：《机器学习》《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner: A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。

三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。

真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。

说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看，比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？

数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。

另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。

讲到移动方面的实践案例，如果你是来自移动的话，你一定知道国内有家叫华院分析的公司（申明，我跟这家公司没有任何关系，我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司，觉得华院还不错，比很多徒有虚名的大公司来得更实际），他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目，你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家，自己不懂不要紧，一边自学一边开始拓展客户，到现在在中国的移动通讯市场全面开花，的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据，用肉眼比较选择比较不同的模型，你可以想象这其中的艰难吧。

至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用，那太多了，比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型，太多了，记住，从客户的需求出发，从实践中的问题出发，移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密，当你数据挖掘能力提升到一定程度时，你会发现无论什么行业，其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的，这样你会觉得更轻松。

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