• 通过统计购买某产品的人大多数来自北京，则北京是该产品的主要消费者居住的城市，这就是用的商业智能技术。

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• 要从100000人中找出100个购买某产品概率比较大的客户，则可以通过利用统计方法建立数学模型找到这群人，而这就要用数据挖掘技术。

也就是说：

• 商业智能就是目标明确的创建统计分析报表，根据统计结果，提供商业决策支持， 输入的是数据，输出的是信息。
• 数据挖掘则是透过数据的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹，从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系，用此来洞察或预测未知事项， 输入的是数据，输出的是知识。

数据挖掘能解决哪些问题？

根据数据挖掘的应用方向，常见的数据挖掘能解决的问题体现在下面几个方面。

1. 分类与回归

分类根据样本数据中标记的类别对原数据进行分类总结，进而也可以预测未来数据的归类。
回归是确定一种或多种变量间相互依赖关系的一种统计分析方法。

分类与回归本质上解决的都是预测问题，不同的是分类适用于离散型目标变量的预测，而回归适用于连续型目标变量的预测。下面这些问题可以用分类和回归技术来解决：

• 如何将信用卡申请人分为低、中、高风险群？
• 如何预测银行可以安全地贷给贷款人的贷款量？
• 如何有效预测房地产开发中存在的风险？
• 如何预测哪些顾客在未来半年内会取消该公司服务，哪些电话用户会申请增值服务？
• 如何预测具有某些特征的顾客是否会购买一台新的计算机？
• 使用3G通信网络的手机用户哪些有可能转换到 4G通信网络？
• 如何预测一位顾客在一次销售期间将花多少钱？
• 如何预测病人应当接受三种具体治疗方案的哪一种？

下图是一个基于决策树预测银行客户是否存在贷款风险的示例：

2. 聚类

聚类是在预先不知道欲划分类的情况下，根据数据相似度原则进行数据归类的方法。

中国有句古话是“物以类聚，人以群分”，其实已经蕴含了聚类算法的基本思想。聚类能解决如下方面的问题：

• 谁是银行信用卡的黄金客户？
• 谁喜欢打国际长途，在什么时间，打到那里？
• 如何对用户 WAP 上网行为进行分析，通过客户分群，进行精确营销？
• 对住宅区进行聚类，确定自动提款机 ATM 的安放位置。
• 如何通过一些特定的症状归纳某类特定的疾病？

例如下图，找到共性的数据，然后聚类显示：

3. 关联规则

关联规则在一个数据集中找出各个物品或者商品之间的关系，也被称为购物篮分析。

关联规则描述的是在一个事物中物品间同时出现的规律的知识模式，可以应用到很多实际业务中：

• 哪些商品是已经购买商品 A 的人最有可能购买的？
• 商业销售上，如何通过交叉销售，以得到更大的收入？
• 保险方面，如何分析索赔要求，发现潜在的欺诈行为？
• 银行方面，如何分析顾客消费行业，以便有针对性的向其推荐感兴趣的服务？
• 哪些制造零件和设备设置与故障事件关联？
• 哪些病人和药物属性与结果关联？

下图是某商场购物蓝推荐结果示例：

4. 时间序列预测

通过已有的时间序列数据进行类推，以预测下一段时间的趋势。

时间序列预测是在与时间相关的历史数据中，找到数据随时间变动的规律。你可以用来解决如下问题：

• 下个月的商品销量、销售额或库存量是多少？
• 明天广州市的最高用电负荷是多少？

下图是某公司红酒销量的预测图：

5. 关系网络分析

关系网络分析用来探索社会行动者及其间的关系，例如：社会关系、亲属关系、角色关系、行为关系、流动关系、地理空间关系等等。

关系网络分析也叫社会网络分析。通过社会网络分析，可以探索和发现行动者之间隐藏的关系。常见的关系有：

• 亲属关系：父母、子女、夫妻关系等。
• 正式关系（权威关系）：正式角色也是关系性的，如老板/职员、教师/学生、医生/病人关系等。
• 个人之间的评价关系：喜欢、信任、尊重等。
• 行为上的互动关系：行动者之间的自然交往，如谈话、参加会议、拜访、提建议等。
• 隶属关系：如参加一项协会、属于某些俱乐部等。
• 物质资本的传递：商业往来、物资交流。
• 非物质资源的转换关系：行动者之间的交往、信息的交换等。
• 空间关联：城市之间的关系，迁入和迁出。
• 职位的升迁，地位的流动。