本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景10个以及关联规则应用场景10个。包含了天池、DataCastle、DataFountain中所有竞赛场景。
目录
1分类算法应用场景实例
1.1O2O优惠券使用预测
1.2市民出行选乘公交预测
1.3待测微生物种类判别
1.4基于运营商数据的个人征信评估
1.5商品图片分类
1.7基于文本内容的垃圾短信识别
1.8中文句子类别精准分析
1.9P2P网络借贷平台的经营风险量化分析
1.10国家电网客户用电异常行为分析
1.11自动驾驶场景中的交通标志检测
1.12大数据精准营销中搜狗用户画像挖掘
1.13基于视角的领域情感分析
1.14监控场景下的行人精细化识别
1.15用户评分预测
1.16猫狗识别大战
1.17微额借款用户人品预测
1.18验证码识别
1.19客户流失率预测
1.20汽车4S店邮件营销方案
2回归算法应用场景实例
2.1机场客流量分布预测
2.2音乐流行趋势预测
2.3需求预测与仓储规划方案
2.4新浪微博互动量预测
2.5货币基金资金流入流出预测
2.6电影票房预测
2.7农产品价格预测分析
2.8基于多源数据的青藏高原湖泊面积预测
2.9微博传播规模和传播深度预测
2.10鲍鱼年龄预测
2.11学生成绩排名预测
2.12网约车出行流量预测
2.13红酒品质评分
2.14搜索引擎的搜索量和股价波动
2.15中国人口增长分析
2.16农村居民收入增长预测
2.17房地产销售影响因素分析
2.18股价走势预测
2.19全国综合运输总量预测
2.20地震预报
3.1基于用户位置信息的商业选址
3.2中文地址标准化处理
3.3国家电网用户画像
3.4非人恶意流量识别
3.5求职信息完善
3.6搜索引擎查询聚类以进行流量推荐
3.7生物种群固有结构认知
3.8保险投保者分组
3.10图像分割
4.1穿衣搭配推荐
4.2互联网情绪指标和生猪价格的关联关系挖掘和预测
4.3依据用户轨迹的商户精准营销
4.4地点推荐系统
4.5气象关联分析
4.6交通事故成因分析
4.7基于兴趣的实时新闻推荐
4.8银行金融客户交叉销售分析
4.9电子商务搭配购买推荐
4.10银行营销方案推荐
以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式。然而随机投放的优惠券对多数用户造成无意义的干扰。对商家而言，滥发的优惠券可能降低品牌声誉，同时难以估算营销成本。个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术，它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠，同时赋予商家更强的营销能力。
基于海量公交数据记录，希望挖掘市民在公共交通中的行为模式。以市民出行公交线路选乘预测为方向，期望通过分析广东省部分公交线路的历史公交卡交易数据，挖掘固定人群在公共交通中的行为模式，分析推测乘客的出行习惯和偏好，从而建立模型预测人们在未来一周内将会搭乘哪些公交线路，为广大乘客提供信息对称、安全舒适的出行环境，用数据引领未来城市智慧出行。
运营商作为网络服务供应商，积累了大量的用户基本信息及行为特征数据，如终端数据、套餐消费数据、通信数据等等。实名制政策保证了运营商用户数据能与用户真实身份匹配，并真实客观的反映用户行为。广泛覆盖的网络基础设施提供了积累大量实时数据的条件，这些用户数据实时反馈着用户的各个维度的信息及特征。
在我国，个人征信评估主要通过引用央行个人征信报告，但对于很多用户没有建立个人信用记录的用户，金融机构想要了解他们的信用记录成本又较高，传统征信评估手段难以满足目前多种多样的新兴需求。金融业务不同于其他大数据业务，对数据的真实性、可信度和时效性要求较高，而这正是运营商数据的价值所在。
期望利用运营商用户数据，提供完善的个人征信评估。
希望通过对图像数据进行学习，以达到对图像进行分类划分的目的。
垃圾短信已日益成为困扰运营商和手机用户的难题，严重影响到人们正常生活、侵害到运营商的社会形象以及危害着社会稳定。而不法分子运用科技手段不断更新垃圾短信形式且传播途径非常广泛，传统的基于策略、关键词等过滤的效果有限，很多垃圾短信“逃脱”过滤，继续到达手机终端。
希望基于短信文本内容，结合机器学习算法、大数据分析挖掘来智能地识别垃圾短信及其变种。
精确的语义分析是大数据必备技术，在分析句子时，不同句子类别即使用类似的关键词，表达的含义仍有很大差别，特别是在情感判断中。
希望通过新闻以及微博等文本数据，对其句子类别进行判断。
P2P网络借贷即点对点信贷，其风险情况始终触碰着投资人的神经。据网贷之家统计，截止今年9月份，出现问题的网贷平台一共有1008家，而仅仅今年就有641家平台出现问题，这说明了随着我国p2p行业的迅猛发展，P2P平台的风险预测已经成为一个至关重要的问题。P2P平台的风险主要是在运营过程中产生的，与运营数据有着密不可分的关系。P2P平台的风险预测并非无线索可寻，像借款期限和年化收益率等指标，就对P2P平台的风险预测有很重要的参考意义。
希望通过互联网数据，构建出P2P网贷平台的经营风险模型，从而能够比较准确的预测P2P网贷平台的经营风险，促进我国P2P行业向正规化方向发展。
在自动驾驶场景中，交通标志的检测和识别对行车周围环境的理解起着至关重要的作用。例如通过检测识别限速标志来控制当前车辆的速度等；另一方面，将交通标志嵌入到高精度地图中，对定位导航也起到关键的辅助作用。交通标志的检测是一项非常有挑战的任务，精确的检测对后续识别，辅助定位导航起着决定性的作用。交通标志的种类众多，大小、角度不依，本身就很难做到精确检测，并且在真实的行车环境中，受到天气、光照等因素的影响，使得交通标志的检测更加困难。
希望机遇完全真实场景下的图片数据用于训练和测试，训练能够实际应用在自动驾驶中的识别模型。
希望基于用户历史一个月的查询词与用户的人口属性标签（包括性别、年龄、学历）做为训练数据，通过机器学习、数据挖掘技术构建分类算法来对新增用户的人口属性进行判定。
情感分析是网络舆情分析中必不可少的技术，基于视角的领域情感分析更是情感分析应用于特定领域的关键技术。在对句子进行情感分析时，站在不同的视角，同一个句子的情感倾向判断结果将有所差别。
给定一个句子，如果该句子中包含“视角”词语，则应针对这一视角进行情感分析；如果句子中包含多个“视角”词语，则应对不同的视角进行单独的情感分析；如果句子中不包含视角，则不做情感判别处理。
随着平安中国、平安城市的提出，视频监控被广泛应用于各种领域，这给维护社会治安带来了便捷；但同时也带来了一个问题，即海量的视频监控流使得发生突发事故后，需要耗费大量的人力物力去搜索有效信息。行人作为视频监控中的重要目标之一，若能对其进行有效的外观识别，不仅能提高视频监控工作人员的工作效率，对视频的检索、行人行为解析也具有重要意义。
希望基于监控场景下多张带有标注信息的行人图像，在定位（头部、上身、下身、脚、帽子、包）的基础上研究行人精细化识别算法，自动识别出行人图像中行人的属性特征。标注的行人属性包括性别、头发长度和上下身衣着、鞋子及包的种类和颜色，并提供图像中行人头部、上身、下身、脚、帽子、包位置的标注。
有人说，猫与狗上千年历史的敌对状态，主要是由于在长期进化过程中迫于对生存资源进行争夺而造成的残酷竞争导致的；也有人说，是他们天生的交流方式不同导致的；今天猫狗大战开始了，为了避免被这些家伙拆房的危险，各位智慧的人类，请速来隔离高冷猫和憨厚狗。
希望从训练集里建立一个模型去识别测试集里的小狗来。
互联网金融近年来异常火热，大量的资本和人才涌入这个领域发掘富藏价值。金融领域无论是投资理财还是借贷放款，风险控制永远是业务的核心基础。而在所有的互联网金融产品中，微额借款（借款金额500元~1000元）因其主要服务对象的特殊性，被公认为是风险最高的细分领域。
希望通过数据挖掘来分析”小额微贷“申请借款用户的信用状况，以分析其是否逾期。
使用各类验证码的训练集进行学习、编码与测试，形成验证码算法模型。
希望建立客户流失模型，对新老客户进行分类。
直邮营销是直效行销的一种，是把传统邮件直接发送给消费者的营销方式涉及的行业主要是大型商场、大卖场、商业连锁店铺、专卖店等。一家汽车4S店，公司拥有完备的客户历史消费数据库，现公司准备举办一次高端品牌汽车的促销活动，为配合这次促销活动，公司计划为潜在客户寄去一份精美的汽车销售材料并附带一份小礼品。由于资源有限，公司仅有1000份材料和礼品的预算额度。
希望根据与这次促销活动类似的已经举办过的促销活动的历史消费数据，用过机器学习算法得到一个分类器，对新客户进行分类，生成正类客户的客户列表，向他们寄出材料和礼品。
以海量机场WiFi数据及安检登机值机数据，希望通过数据算法实现机场航站楼客流分析与预测。
经过7年的发展与沉淀，目前某音乐平台拥有数百万的曲库资源，每天千万的用户活跃在平台上，拥有数亿人次的用户试听、收藏等行为。在原创艺人和作品方面，更是拥有数万的独立音乐人，每月上传上万个原创作品，形成超过几十万首曲目的原创作品库，如此庞大的数据资源库对于音乐流行趋势的把握有着极为重要的指引作用。
拥有海量的买家和卖家交易数据的情况下，利用数据挖掘技术，我们能对未来的商品需求量进行准确地预测，从而帮助商家自动化很多供应链过程中的决策。这些以大数据驱动的供应链能够帮助商家大幅降低运营成本，更精确的需求预测，能够大大地优化运营成本，降低收货时效，提升整个社会的供应链物流效率，朝智能化的供应链平台方向更加迈进一步。高质量的商品需求预测是供应链管理的基础和核心功能。
以历史一年海量买家和卖家的数据为依据，希望预测某商品在未来二周全国和区域性需求量。用数据挖掘技术和方法精准刻画商品需求的变动规律，对未来的全国和区域性需求量进行预测，同时考虑到未来的不确定性对物流成本的影响，做到全局的最优化。
某金融服务机构拥有大量会员并且业务场景中每天都涉及大量的资金流入和流出，面对如此庞大的用户群，资金管理压力会非常大。在既保证资金流动性风险最小，又满足日常业务运转的情况下，精准地预测资金的流入流出情况变得尤为重要。
期望能够通过用户基本信息数据、用户申购赎回数据、收益率表和银行间拆借利率等信息，对用户的申购赎回数据的把握，精准预测未来每日的资金流入流出情况。
中国是全球第二大电影市场，同时也是增长最快的市场之一；随着市场的成熟，影响电影票房的因素也越来越多，包括题材、内容、导演、演员、编辑、发行方等等。因此对电影制作公司而言，依靠主观经验制作一部高票房的电影也越来越困难，而随着大数据技术的发展，借助大数据分析对电影市场进行分析，指导电影制作成为可能。
希望依据历史票房数据、影评数据、舆情数据等互联网公众数据，对电影票房进行预测。
全球气候变化对青藏高原的湖泊水储量有很大影响，因此精确的估计青藏高原湖泊面积变化对于研究气候变化变得很重要。海量多源异构数据和大数据处理与挖掘技术给湖泊面积变化研究带来新的解决思路；如何通过多源数据对青藏高原的湖泊面积进行预测，将大数据技术应用到全球气候变化研究中来成为一项新的挑战。
希望通过研究青藏高原湖泊面积变化的多种影响因素，构建青藏高原湖泊面积预测模型。
希望利用与鲍鱼年龄有关的因素来预测鲍鱼的年龄。
学生的校园行为数据，可以挖掘用户作息规律、兴趣爱好等，精准地预测学生之间的相对排名。通过对这些日常行为的建模来预测学生的学业成绩，可以实现提前预警学生的异常情况，并进行适当的干预，因而对学生的培养、管理工作将会起到极其重要的作用。从某高校的某个学院随机抽取一定比例学生，提供这些学生在三个学期的图书馆进出记录、一卡通消费记录、图书馆借阅记录、以及综合成绩的相对排名。这一部分数据将作为训练数据。我们从另外的某学院随机抽取一定比例的学生，然后提供他们在三个学期的图书馆进出记录、一卡通消费记录、图书借阅记录、以及前两个学期的成绩排名。
红酒口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质。通过监测红酒中化学成分的含量，可以控制红酒的品质和口感。
希望基于红酒的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等，构建机器学习模型，对红酒品质进行评分。
希望通过历史数据分析，对未来人口增长率进行预测。
“三农”问题的核心是农村居民收入问题。改革开放以来，农村经济蓬勃发展，农村居民收入有了较大幅度的增长，但与城镇居民的收入相比，却表现出增长缓慢、差距越来越大的趋势。
希望对影响我国农村居民收入的因素进行分析，再运用实证方法对农民的经济统计数据进行分析，得到了影响农村居民纯收入的模型。为预测农村居民的收入增长趋势提供工具，为农村地区的政策措施提供参考建议。
改革开放以来，我国的经济突飞猛进对城市商品房的价格产生了巨大影响，特别是进入21世纪后，伴随着商品房价格日益增长，出现了房地产投资过热。在这种房价居高不下的形势下，国内外诸多专家学者认为我国的房地产市场已经出现价格泡沫，在房地产业对我国国民经济发展起着积极作用的大环境下，这种价格泡沫势必会对我国的经济发展造成重大影响。
年人均收入、新增住房面积及上一年商品房价格等因素对房地产销售有影响，期望利用历史数据分析测度其对商品房价格的影响，找出了引起房地产价格波动的主要因素当年年人均收入，根据实证结论提出了控制房价的建议。
希望在尽可能全面的收集股市信息的基础上，建立股价预测模。
以全国同期国民经济主要产品产量，如原煤、原油、生铁、钢材、水泥、木材、粮食的历史数据，建立数据挖掘模型，对全国综合运输总运量进行预测。
3聚类算法应用场景实例
随着信息技术的快速发展，移动设备和移动互联网已经普及到千家万户。在用户使用移动网络时，会自然的留下用户的位置信息。随着近年来GIS地理信息技术的不断完善普及，结合用户位置和GIS地理信息将带来创新应用。如百度与万达进行合作，通过定位用户的位置，结合万达的商户信息，向用户推送位置营销服务，提升商户效益。
希望通过大量移动设备用户的位置信息，为某连锁餐饮机构提供新店选址。
地址是一个涵盖丰富信息的变量，但长期以来由于中文处理的复杂性、国内中文地址命名的不规范性，使地址中蕴含的丰富信息不能被深度分析挖掘。通过对地址进行标准化的处理，使基于地址的多维度量化挖掘分析成为可能，为不同场景模式下的电子商务应用挖掘提供了更加丰富的方法和手段，因此具有重要的现实意义。
随着电力体制改革向纵深推进，售电侧逐步向社会资本放开，当下的粗放式经营和统一式客户服务内容及模式，难以应对日益增长的个性化、精准化客户服务体验要求。如何充分利用现有数据资源，深入挖掘客户潜在需求，改善供电服务质量，增强客户黏性，对公司未来发展至关重要。
因此，国家电网公司希望通过大数据分析技术，科学的开展电力敏感客户分析，以准确地识别敏感客户，并量化敏感程度，进而支撑有针对性的精细化客户服务策略，控制电力服务人工成本、提升企业公众形象。
有大约10万分优质简历，其中部分简历包含完整的字段，部分简历在学历、公司规模、薪水、职位名称等字段有些置空项。希望对数据进行学习、编码与测试，挖掘出职位路径的走向与规律，形成算法模型，再对数据中置空的信息进行预测。
在搜索引擎中，很多网民的查询意图的比较类似的，对这些查询进行聚类，一方面可以使用类内部的词进行关键词推荐；另一方面，如果聚类过程实现自动化，则也有助于新话题的发现；同时还有助于减少存储空间等。
对动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识。
通过一个高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同时根据住宅类型，价值，地理位置来鉴定一个城市的房产分组。
以领域特征明显的词和短语作为聚类对象，在分类系统的大规模层级分类语料库中，利用文本分类的特征提取算法进行词语的领域聚类，通过控制词语频率的影响，分别获取领域通用词和领域专类词。
图像分割广泛应用于医学、交通、军事等领域。图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。聚类算法先将图像空间中的像素用对应的特征空间点表示，根据它们在特征空间的聚集对特征空间进行分割，然后将它们映射回原图像空间，得到分割结果。
4关联规则应用场景实例
穿衣搭配是服饰鞋包导购中非常重要的课题，基于搭配专家和达人生成的搭配组合数据，百万级别的商品的文本和图像数据，以及用户的行为数据。期待能从以上行为、文本和图像数据中挖掘穿衣搭配模型，为用户提供个性化、优质的、专业的穿衣搭配方案，预测给定商品的搭配商品集合。
生猪是畜牧业的第一大产业，其价格波动的社会反响非常敏感。生猪价格变动的主要原因在于受市场供求关系的影响。然而专家和媒体对于生猪市场前景的判断、疫情的报道，是否会对养殖户和消费者的情绪有所影响？情绪上的变化是否会对这些人群的行为产生一定影响，从而影响生猪市场的供求关系？互联网作为网民发声的第一平台，在网民情绪的捕捉上具有天然的优势。本次赛题希望参赛者可以基于海量提供的数据，挖掘出互联网情绪指标与生猪价格之间的关联关系，从而形成基于互联网数据的生猪价格预测模型，挖掘互联网情绪指标与生猪价格之间的关联关系和预测。
随着移动社交网路的兴起，用户的移动数据得到了大量的累积，使得这些移动数据能够基于地点推荐技术帮助人们熟悉周遭环境，提升地点的影响力等。
为了更深入地挖掘气象资源的价值，希望基于共计60年的中国地面历史气象数据，推动气象数据与其他各行各业数据的有效结合，寻求气象要素之间、以及气象与其它事物之间的相互关系，让气象数据发挥更多元化的价值。
某商业银行试图通过对个人客户购买本银行金融产品的数据进行分析，从而发现交叉销售的机会。