数据挖掘是一门交叉学科，随着计算机技术和数据仓库的发展，在电信、银行、保险等许多商业行业得到广泛的应用，下面我说几个典型的应用，如
1、客户细分：人以类聚，客户细分或客户分群是现代营销的基础，通过聚类分析的方法，对客户进行划分，获得各个客户群不同的特征，从而对客户群进行针对性的营销，或者面向特定细分群开发特定产品，从而达到提高产品销量，提升客户忠诚度的目的。例如，银行业将客户分成不同的群体，向其提供不同的个性化投资产品。
2、客户流失预测：研究表明，保留老客户的成本远低于获取新客户的成本。但是，对所有的客户进行挽留营销不切实际并且非常昂贵，通过对客户行为模式的挖掘，客户流失预测仅找出那些可能会流失的客户，对这些客户进行针对性的挽留，可降低营销成本，提高产品收入，这对于有大量客户的电信、银行、保险等行业非常必要。
3、客户价值分析：客户对企业的贡献不同，一般来说遵循“20-80”原则，少数客户对企业的贡献占大都分比例，那么，哪些客户是企业最好的客户？仅仅是最近奉献收入最多的群体吗？哪些是潜在的好客户？通过客户价值分析，发现企业的最好客户，把有限的资源使用在能带来最大的价值客户的身上。
4、异常发现：通过对数据进行分析，找出其中的异常点，例如，信用卡是当今广泛使用的金融产品，随着竞争的加剧，各银行竞相大力推广信用卡，有少数不法分子趁机使用假资料申请信用卡，骗取钱财。通过数据挖掘对申请资料进行学习评分，可以发现信用欺诈的申请者，避免损失；通过对税务数据的分析，发现偷税漏税行为等。
5、交叉营销：通过对商品和服务组合营销模式的分析，能够发现商品之间的搭配销售模式。利用这些模式，能够设计交叉销售策略。例如，在零售业进行客户购物摇篮分析，根据结果对货架重新摆放，从而提高销售量；电台通过对馆长观看习惯的分析，重新编排节目，提高收视率；零售业巨头沃尔玛使用数据仓库和数据挖掘技术分析客户的购买模式，用于对库存的管理和销售机会的把握。
6、个性化服务：对每个人的消费进行分析，发现其余众不同的消费习惯，可有针对性地提供服务或进行促销。例如，在电子商务中，网站会根据过往购买记录项向客户推荐新到商品；根据大多数人购买商品的行为，向客户推荐当前所买商品的关联关系。
7、数据库直销：一般来说，向客户随机发出大量直销邮件，可能仅有不到5%的客户会做出响应。根据小规模邮件直销的结果反馈，数据挖掘建立一个模型，找出潜在最有可能做出响应的客户，将响应率提高到15%，从而削减了成本，提高了销量。
8、 改进工作效率：通过对日常工作或业务数据分析，找到优化的模式，从而改进工作效率或业务流程，例如，NBA使用一套数据挖掘工具，分析球员的运动，以帮助教练找到最优组织进攻和防守的方法；通过对制造厂商供应链日常活动的分析，找出供应链的最优运作方式；通过对生产计划及生产效率等数据的分析，找到最有效的排班方式；通过对生产工艺和质量数据的关系的分析，发现好的生产工艺流程等。
9、科学发现：通过对大量科学实验数据进行分析，发现其中隐藏的模式，可导致新的科学发现的产生。例如，通过对天文数据的数据挖掘分析，发现新的星体；通过对生物信息数据的分析，发现新的基因和蛋白质折叠；识别具有良好药物特性的分子，以用于制造新药；通过对医疗数据的分析，发现药物和疾病之间的关系等。
10、预警：通过对数据中趋势的分析，对将要可能发生的事件提出预警。例如，在电信行业，通过对以往预警数据的分析，发现有哪些常规报警可能是重大问题的前兆，并提出预警，阻止事故的发生；对工厂生产数据的分析，识别重大质量问题的前兆，已采取必要措施，避免产品质量试过的发生。
等等很多，是一门很有发展的学科。
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