煤炭地勘行业分析

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。

研究煤炭行业“三矿”（矿城、矿企、矿工）发展阶段下的矛盾问题，通过分析职工数据和调研融入度，探索协同发展内在机制，为高质量发展提供理论和经验支撑。

针对煤炭销售数据体量庞大但信息密度低下的问题，基于Hadoop平台构建了一套OLAP煤炭销售数据分析系统。该系统利用Hadoop云平台对数据进行ETL处理，构建Hive分布式数据仓库，并采用Hive的HQL语言进行OLAP统计分析。以销售量统计为例，实现了对销售量信息多层次、多角度、深层次的数据挖掘、统计和分析，并以直观的多角度形式展示数据分析结果，从而实现对煤炭销售数据的快速、准确分析。

随着自动柜员机（ATM）的普及，如何优化其部署以提高利用率成为重要课题。运用数据挖掘和决策树ID3算法，分析现有ATM部署区域，识别高利用率区域特征，构建ATM选址模型，为金融机构提供高效ATM部署参考。

深入探讨数据挖掘在金融和电信行业的实际应用案例，从多个维度剖析其运作机制与实施策略，并结合具体实例阐述其带来的效益与挑战，为相关从业者提供借鉴与参考。

随着信息技术的快速发展，银行业面临着复杂的挑战，特别是在风险管理方面。数据挖掘作为一种强大的工具，能够帮助银行从海量数据中提取有价值的信息，从而提高运营效率、减少风险。将重点探讨银行如何利用数据挖掘技术来识别和防范客户欺诈。银行在处理大量客户交易时经常遇到各种欺诈行为，如身份信息伪造和虚假贷款申请等，这些行为不仅会造成经济损失，还会损害银行的声誉。为了应对现代欺诈手段，许多银行开始采用数据挖掘技术来改进欺诈检测流程。数据挖掘通过分析历史数据，帮助银行识别出潜在的欺诈风险因素，例如异常交易行为和频繁更改个人信息。银行可以根据发现的模式制定精确的规则，以标记高风险贷款申请，提高信贷人员的筛选效率。此外，数据挖掘还能帮助银行优化资源配置，确保信贷人员能够及时调整处理贷款申请，提升整体业务效率。Clementine作为一款广泛应用于银行业的数据挖掘软件，支持从多个数据源采集信息，并通过深度分析历史数据，发现欺诈行为中的模式，并构建预测模型来评估贷款申请的欺诈风险。随着时间推移，Clementine还能持续优化预测模型，以应对不断变化的数据环境。

数据仓库、OLAP 和数据挖掘为银行业数据管理和分析提供不同方法。数据仓库存储大量数据，OLAP 支持快速数据聚合，而数据挖掘揭示隐藏模式。它们共同增强了银行业的决策制定和风险管理。

电信行业客户流失分析中的数据挖掘应用,非常实用，建议下载查看。

本项目涵盖了寿险行业的数据分析与可视化工具，其中包括Tableau模板源文件和相关文档。Tableau作为强大的数据可视化软件，用于展示和分析寿险行业的财务数据和市场趋势。文档详细解释了数据来源、分析方法及其应用背景。

移动端数据获取方式已逐步转向SDK形式，用于获取用户在移动APP上的频次、时长、浏览路径、订单和移动支付等数据。PC端数据则依据特定平台类型进行不同维度和口径的抓取和结构化处理，并进行存储和统计分析。宏观数据主要来源包括Wind、Choice、彭博、各国相关统计机构、国际组织和第三方数据机构。报告的重点数据截止日期为2020年9月30日，研究对象集中在互联网租车渠道情况。