数据挖掘有哪些成功案例？
从目前网络招聘的信息来看，大小公司对数据挖掘的需求有50多个方面（来源见）：1、数据统计分析2、预测预警模型3、数据信息阐释4、数据采集评估5、数据加工仓库6、品类数据分析7、销售数据分析8、网络数据分析9、流量数据分析10、交易数据分析11、媒体数据分析12、情报数据分析13、金融产品设计14、日常数据分析15、总裁万事通16、数据变化趋势17、预测预警模型18、运营数据分析19、商业机遇挖掘20、风险数据分析21、缺陷信息挖掘22、决策数据支持23、运营优化与成本控制24、质量控制与预测预警25、系统工程数学技术26、用户行为分析/客户需求模型27、产品销售预测（热销特征）28、商场整...全部
从目前网络招聘的信息来看，大小公司对数据挖掘的需求有50多个方面（来源见）：1、数据统计分析2、预测预警模型3、数据信息阐释4、数据采集评估5、数据加工仓库6、品类数据分析7、销售数据分析8、网络数据分析9、流量数据分析10、交易数据分析11、媒体数据分析12、情报数据分析13、金融产品设计14、日常数据分析15、总裁万事通16、数据变化趋势17、预测预警模型18、运营数据分析19、商业机遇挖掘20、风险数据分析21、缺陷信息挖掘22、决策数据支持23、运营优化与成本控制24、质量控制与预测预警25、系统工程数学技术26、用户行为分析/客户需求模型27、产品销售预测（热销特征）28、商场整体利润最大化系统设计29、市场数据分析30、综合数据关联系统设计31、行业/企业指标设计32、企业发展关键点分析33、资金链管理设计与风险控制34、用户需求挖掘35、产品数据分析36、销售数据分析37、异常数据分析38、数学规划与数学方案39、数据实验模拟40、数学建模与分析41、呼叫中心数据分析42、贸易/进出口数据分析43、海量数据分析系统设计、关键技术研究44、数据清洗、分析、建模、调试、优化45、数据挖掘算法的分析研究、建模、实验模拟46、组织机构运营监测、评估、预测预警47、经济数据分析、预测、预警48、金融数据分析、预测、预警49、科研数学建模与数据分析：社会科学，自然科学，医药，农学，计算机，工程，信息，军事，图书情报等50、数据指标开发、分析与管理51、产品数据挖掘与分析52、商业数学与数据技术53、故障预测预警技术54、数据自动分析技术55、泛工具分析56、互译57、指数化其中，互译与指数化是数据挖掘除计算机技术之外最核心的两大技术。
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