不同行业使用数据挖掘的成功案例：

拜耳帮助农民实现可持续的粮食生产
在农业耕种过程中，那些破坏农作物的杂草一直是困扰农民的难题。虽然农民们可以使用窄谱除草剂，在尽可能减少不良副作用的前提下，有效地杀死田间的杂草。但是，他们首先需要准确地识别出田间杂草的类型。拜耳数字农业使用Talend实时大数据，开发出了WEEDSCOUT应用。在农民们完成了免费下载与安装后，该APP使用机器学习和人工智能的方式，将拜耳数据库中的杂草图片，与农民拍摄到的杂草照片进行匹配，以便为他们的选种，作物保护产品，以及收割时机等环节，给出更加准确地预测与建议。
法航荷航满足客户旅行的偏好要求
该航空公司使用数据挖掘技术，通过将旅行搜索、预订、以及航班运营中的数据，与互联网、社交媒体、呼叫中心、以及候机厅的互动相整合，进而创建了360度的客户视图。它们凭借着这种深刻的客户洞察力，创建了个性化的旅行体验。
Groupon协调营销活动
每天，Groupon都需要实时处理超过TB量级的原始数据，并将此类信息存储在各种数据库系统之中。而数据挖掘技术使得Groupon能够实时地分析海量的客户数据，将营销活动与客户的偏好更加紧密地结合起来，并协助公司识别出业务发展的趋势。
达美乐打造完美的购买体验
作为世界上最大的比萨公司，达美乐通过各种渠道(包括：短信、社交媒体、以及Amazon Echo)收集着85,000个结构化和非结构化的数据源，其中包括全球销售点系统和26个供应链中心。这种洞察能力在提高其业务绩效的同时，在各个销售点之间实现一对一的客户购买体验。
总的说来，您可以根据自己的实际需求，使用数据挖掘技术，来解决诸如：增加营收，了解客户群的特征和偏好，获取新的客户，改善交叉销售和推荐销售，留存客户并提高忠诚度，通过营销活动来增加投资回报率，检测与发现欺诈行为，识别信贷风险，监控运营绩效等业务问题与需求。