各行业影响

探讨电子商务对不同行业的深刻影响 阐述电子商务在各行业中的具体应用案例 分析电子商务对行业发展带来的机遇与挑战

数据挖掘在科技情报业的应用前景 数据挖掘技术及其在实时过程控制中的应用 EIS环境下的数据挖掘技术的研究 数据挖掘及其工具的选择 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型 数据挖掘及其在商业银行中的应用 数据挖掘与决策支持系统 数据仓库、数据集市和数据挖掘 IDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现 基于粗糙集理论的数据挖掘模型 数据挖掘与虚拟数据库 数据挖掘与电力系统 数据挖掘技术在财经领域的应用 知识发现和数据挖掘的研究 用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究 数据挖掘技术的主要方法及其发展方向 OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用 数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用 FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术 一种测试数据挖掘算法的数据源生成方法 基于数据挖掘的类比推理技术在石油产品分析系统中的实现 神经网络在数据挖掘中的应用研究

各行业数据挖掘应用研究数据仓库与数据挖掘技术的空间数据挖掘算法，特别关注其在科技情报业的应用前景。

最新的2017年国民经济各行业分类数据，使用SQLSERVER版本统计得出。

在现代生活中，SQL数据库的应用无处不在。超市收银员通过扫描条码，快速结账；火车售票员录入出发地和目的地，快速售票；营业厅输入手机号和时间段，打印通话记录；游戏账号录入，调出玩家信息。网站发布的新闻、网络小说、视频、博客文章，均使用数据库管理。

大数据是各行业普遍面临的挑战，促进了工业和信息产业的生产效率提升，是未来产业竞争的核心要素。研究大数据的共性问题，突破核心技术，是产业升级的关键。

主要影响因素如下： 被叫通话次数趋势：反映用户接听电话的活跃程度，通常与用户的社交行为和业务需求直接相关。 出账金额：记录用户的消费水平，是评估客户价值的核心指标。 预存款余额：即用户的可用预存款数额，反映用户的付费习惯及忠诚度。 预存款准备率：通过公式预存款余额/ARPU计算，用于评估用户的支付意愿和业务稳定性。 在网月数：反映用户在网时长，帮助分析用户的长期留存情况。 决策树模型示例 树根节点：以被叫通话次数为基础，反映了用户与外界的通信需求。 规则1：决策树模型对用户行为进行模拟，使用被叫通话次数、预存款等因素逐步深入，形成1.98元的预测模型。

从行业发展趋势、区域政策比较和企业行为特征三个层面出发，构建了探讨矿产资源权益金制度实施对煤炭地勘行业影响的分析框架，并采用公开数据进行了统计分析。研究结果显示，权益金制度实施后，煤炭地勘市场呈现持续下行趋势；煤探矿权基准价采用了与探矿权基准价对接的方案，各省区差异显著；煤探矿权集中分布于中西部地区，总体勘查工作强度不高，需加强勘查精度和地质保障程度；项目投入强度分布不均，煤探矿权投入来源较为分散。研究提出加强顶层设计、优化行业分工，引导改革创新、助推转型升级，把握发展机遇、提升运营水平等建议。

在金融行业和制造业中，商务智能解决方案的演示文档展示了其在数据分析和业务优化方面的关键作用。

大数据已广泛应用于电力、交通、环保、银行、电信等行业。其中，互联网巨头BAT在大数据领域处于领先地位。