数据挖掘技术在各领域中的应用
不同于传统时代，社会各领域在参与激烈的市场竞争过程中，充分认识到数据对自身长远发展战略实现的重要性。因此数据挖掘技术在当前各行业发展中随处可见。
1 应用于医学方面，提高诊断准确率
众所周知，人体奥秘无穷无尽，遗传密码、人类疾病等方面都蕴含了海量数据信息。而传统研究模式，单纯依靠人工无法真正探索真正的秘密。而利用数据挖掘技术能够有效解决这些问题，给医疗工作者带来了极大的便利。同时，医疗体制改革背景下，医院内部医疗器具的管理、病人档案资料整理等方面同样涉及数据，引进数据挖掘技术，能够深入分析疾病之间的联系及规律，帮助医生诊断和治疗，以达到诊断事半功倍的目标，且为保障人类健康等提供强大的技术支持。
2 应用于金融方面，提高工作有效性
银行及金融机构中涉及储蓄、信贷等大量数据信息。利用数据挖掘技术管理和应用这些数据信息，能够帮助金融机构更好地适应互联网金融时代的发展趋势。提高金融数据完整、可靠性，为金融决策提供科学依据。金融市场变幻莫测，要想在竞争中提升自身核心竞争力，需要对数据进行多维分析和研究。在应用中，特别是针对侦破洗黑钱等犯罪活动，可以采取孤立点分析等工具进行分析，为相关工作有序开展奠定坚实的基础。
3 应用于高校日常管理方面，实现高校信息化建设
当前，针对高校中存在的贫困大学生而言，受到自身家庭等因素的影响，他们学业与生活存在很多困难。而高校给予了贫困生很多帮助。对此将数据挖掘技术引入到贫困生管理工作中，能够将校内贫困生群体作为主要研究对象，采集和存储在校生生活、学习等多方面信息，然后构建贫困生认定模型，并将此作为基础进行查询和统计，为贫困生针对管理工作提供技术支持，从而提高高校学生管理实务效率，促进高校和谐、有序发展。
4 应用于电信方面，实现经济效益最大化目标
现代社会发展趋势下，电信产业已经不仅限于传统意义上的电话服务提供商、而将语言、电话等有机整合成为一项数据通信综合业务。电信网、因特网等网络融合已经成为必然趋势，并将成为未来发展的主要方向。在大融合影响下，数据挖掘技术应用能够帮助运营商业务运作，如利用多维分析电信数据；或者采取聚类等方法查找异常状态及盗用模式等，不断提高数据资源利用率，更为深入地了解用户行为，促进电信业务的推广及应用，从而实现经济效益最大化目标。
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