大資料探勘分析經典案例有以下幾種：
1.**產品未來一段時間使用者是否會流失，流失情況怎麼樣；
2.公司做了某個**活動，預估活動效果怎麼樣，使用者接受度如何；
3.評估使用者信用度好壞；
4.對現有客戶市場進行細分，到底哪些客戶才是目標客群；
5.產品上線投放市場後，使用者轉化率如何，到底哪些運營策略最有效；
6.運營做了很多任務作，公司資源也投了很多，怎麼提公升產品投入產出比；
7.一些使用者購買了很多商品後，哪些商品同時被購買的機率高；
8.**產品未來一年的銷量及收益。。。。
大資料探勘要做的就是把上述類似的商業運營問題轉化為資料探勘問題。
人工智慧、大資料、雲計算和物聯網的未來發展值得重視，均為前沿產業，有興趣的朋友，可以查閱多智時代，在此為你推薦幾篇優質好文：
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spark 和 hadoop之間，主要有什麼聯絡
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多智時代-人工智慧和大資料學習入門**|人工智慧、大資料、物聯網、雲計算的學習交流**
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神經網路方法 神經網路由於本身良好的魯棒性 自組織自適應性 並行處理 分布儲存和高度容錯等特性非常適合解決資料探勘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。典型的神經網路模型主要分3大類 以感知機 bp反向傳播模型 函式型網路為代表的，用於分類 和模式識別的前饋式神經網路模型 以hopfield的離散...
資料探勘的任務，主要有哪些？
關聯分析 association analysis 關聯規則挖掘由rakesh apwal等人首先提出。兩個或兩個以上變數的取值之間存在的規律性稱為關聯。資料關聯是資料庫中存在的一類重要的 可被發現的知識。關聯分為簡單關聯 時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支援度和...
工業大資料分析，主要有哪些應用？
1.加速產品創新 客戶與工業企業之間的互動和交易行為將產生大量資料，挖掘和分析這些客戶動態資料，能夠幫助客戶參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。福特公司是這方面的表率，他們將大資料技術應用到了福特福克斯電動車的產品創新和優化中，這款車成為了一款名副其實的 大資料電動車 第...