Oversigt over applikationer til dataudvikling
Data mining er den måde, hvorpå mønstre i store datasæt ses og opdages ved hjælp af krydsende teknikker som statistik, maskinlæring og dem som databasesystemer. Det indebærer udtrækning af data fra et sæt råt og ikke-identificeret datasæt for at give nogle meningsfulde resultater ved hjælp af minedrift.
De udtrukne data bliver derefter yderligere anvendt ved at gøre brug af transformation og sikre, at de udnyttes bedst som pr. Forretningskrav og behov. I denne artikel skal vi læse om de forskellige applikationer, der er forbundet med data mining.
Liste over applikationer til dataudvikling
Her er listen over forskellige Data Mining-applikationer, der er vist nedenfor -
1. Finansielle virksomheder, banker og deres analyse
Der er et stort antal data mining-teknikker, der er involveret i kritiske bank- og økonomiske data, der leverer og opbevarer virksomheder, hvis data er yderst vigtigt. En sådan teknik er distribueret datamining, som er undersøgt, modelleret, udformet og udviklet til at hjælpe med at spore mistænkelige aktiviteter eller enhver form for rampete eller svigagtige transaktioner, hvad enten det drejer sig om kreditkort eller netbank eller enhver anden banktjeneste.
Ved at samle og identificere et enormt sæt kundedata bliver analyse en ganske let opgave, og sporing af mistænkelige aktiviteter bliver en forholdsvis lettere opgave ved at holde en fane med parametrene, som f.eks. Perioden for transaktioner, geografiske placeringer, betalingsmåde, kundeaktivitetshistorik osv. Baseret på disse parametre beregnes derefter kundens relative mål, som kan sættes til enhver form for brug baseret på de beregnede indekser.
Banken kan beholde deres kunder eller arbejde med at erhverve et nyt sæt kunder ved at udføre det rigtige sæt data mining på de historiske data og arten af deres aktiviteter. Dataene spiller en enorm rolle i succes og fiasko for enhver organisation, især efter fremkomsten af big data. De lokkende tilbud kan derefter lanceres baseret på kundens aktivitet og historiske tendenser med transaktion og køb. Korrelationen mellem forskellige finansielle indikatorer kan findes ved at bruge data mining. Mønstrene og stigningen og faldet på aktiemarkederne og deres forudsigelser kan også analyseres ved at gøre brug af data mining.
2. Sundhedsvæsenets domæne og forsikringsdomæne
Data mining-relaterede applikationer kan bruges til effektivt at spore og overvåge en patients sundhedstilstand og kan også hjælpe med en effektiv diagnose baseret på den tidligere sygejournal. På lignende måde afhænger væksten i forsikringsbranchen af evnen til at konvertere dataene til videnform eller ved at give forskellige detaljer om kunder, markeder og de potentielle konkurrenter, og derfor har alle de virksomheder, der har anvendt data mining teknikker effektivt høste fordelene. Dette anvendes over kravene og deres analyse, dvs. identifikation af de medicinske procedurer, der kræves samlet. Det muliggør forudsigelse af nye politikker, hjælper med at opdage risikable kundeadfærdsmønstre og hjælper også med at opdage svigagtig opførsel.
3. Anvendelse inden for transportområdet
Den historiske eller batchform af data vil hjælpe med at identificere den transportform, som en bestemt kunde generelt vælger at gå til et bestemt sted, siger hans hjemby og derved give ham lokke tilbud og store rabatter på nye produkter og lancerede tjenester. Dette vil således blive inkluderet i genren af målrettede og organiske reklamer, hvor den potentielle leder af kunden genererer retten til at konvertere bly. Det er også nyttigt at bestemme fordelingen af tidsplanerne mellem forskellige lagre og også mellem forretninger til analyse af belastningsbaserede mønstre.
4. Anvendelse af data mining inden for medicinområdet
I tilfælde af medicinsk analyse kan en patients sag analyseres ved at lave en fane over hans klinikbesøg og sæsonen for hans besøg. Det hjælper også med at identificere mønstre, der har succesrige medicinske terapier for forskellige slags sygdomme. Forskere bruger multidimensionelle data for at reducere omkostningerne og forbedre kvaliteten af de tjenester, der leveres i dag med omfattende og bedre pleje. Andre tilgange såsom blød computing, statistik, datavisualisering og maskinlæring anvendes effektivt til at måle og forudsige datavolumen for patienter inden for en enkelt kategori. Processerne er udviklet for at sikre, at patienterne får passende opmærksomhed, når det er nødvendigt. Det hjælper også sundheds- og medicinalbaserede forsikringsselskaber med at opdage falske og bedragerisager.
5. Uddannelse
Inden for uddannelsesområdet har anvendelsen af datamining været udbredt, hvor det nye felt inden for uddannelse af dataudvikling hovedsageligt fokuserer på måder og metoder, hvorpå dataene kan udvindes fra ældgamle processer og systemer i uddannelsesinstitutioner. Målet tilvejebringes ofte ved at få en studerende til at vokse og lære i forskellige facetter ved hjælp af avanceret videnskabelig viden, og her spiller data mining hovedsageligt spil ved at sikre, at den rigtige kvalitet af viden og beslutningsindhold leveres til uddannelsesafdelingerne.
6. Produktionsteknik
Dataene kan vurderes ved at sikre, at fremstillingsvirksomheden besidder det rette sæt viden, da dens aktiv ligger i identificeringen af det rigtige sæt af produktporteføljer, produktarkitektur og også mellem kundens behov og krav. Yderligere effektiv kapacitet til dataudvikling kan sikre, at produktudvikling afsluttes inden for den relevante tidsramme og ikke overstiger det oprindeligt tildelte budget.
Konklusion
Vi har undersøgt en grundlæggende oversigt og et layout af brugen af forskellige data mining applikationer på forskellige domæner. For ikke at nævne omfanget af denne enorme og uendelige teknik er ikke kun begrænset til disse sektorer, men udvider også til ethvert domæne, som en virksomhed kan blomstre i.
Det handler kun om de rigtige teknikker og nogle analyser for at gøre din sædvanlige normale forretning til at være en differentierer blandt konkurrenterne. Verden i dag løber bag data, og dens styring og effektiv håndtering er den nøglefaktor, der har stor indflydelse på en organisations vækst, især i nutidens tider. Håber du kunne lide vores artikel. Bliv ved med at indsamle data, analyser dem og fortsæt med at læse vores blogs for flere teknologirelaterede artikler.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til Data Mining Applications. Her diskuterer vi listen over forskellige applikationer, der er forbundet med Data Mining. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Fordele ved Data Mining
- Hvad er klynge i datamining?
- Hvad er Ajax?
- Hvad er IOT?
- Modeller i datamining | Algoritmer | typer