Oversikt over Data Mining Applications
Data mining er måten mønstrene i store datasett blir sett på og oppdaget ved å bruke kryssende teknikker som statistikk, maskinlæring og de som databasesystemer. Det innebærer utvinning av data fra et sett med rå og uidentifiserte datasett for å gi noen meningsfulle resultater ved hjelp av gruvedrift.
De ekstraherte dataene blir videre tatt i bruk ved å gjøre bruk av transformasjon og sikre at de blir utnyttet best mulig i henhold til virksomhetens krav og behov. I denne artikkelen skal vi lese om de forskjellige applikasjonene tilknyttet data mining.
Liste over applikasjoner for datautvikling
Her er listen over forskjellige applikasjoner for datagruvering som er gitt nedenfor -
1. Finansielle firmaer, banker og deres analyse
Det er et stort antall data mining-teknikker som er involvert i kritiske bank- og økonomiske data som leverer og oppbevarer firmaer hvis data er av største betydning. En slik teknikk er distribuert data mining som er undersøkt, modellert, laget og utviklet for å hjelpe til med å spore mistenkelige aktiviteter eller noen form for rampete eller uredelige transaksjoner, det være seg knyttet til kredittkort eller nettbank eller annen banktjeneste.
Ved å ta prøver og identifisere et enormt sett med kundedata, blir analyse en ganske enkel oppgave og spore mistenkelige aktiviteter blir en relativt enklere oppgave ved å holde en fane med parametrene som transaksjonsperiode, geografiske beliggenhet, betalingsmåte, kundeaktivitetshistorikk osv. Basert på disse parametrene beregnes deretter kundens relative mål som kan settes til enhver form for bruk basert på de beregnede indeksene.
Banken kan beholde kundene sine eller jobbe med å skaffe seg et nytt sett med kunder ved å utføre det rette settet med datautvinning på historiske data og arten av deres aktiviteter. Dataene spiller en enorm rolle i suksess og fiasko for enhver organisasjon, spesielt etter bruk av big data. De forlokkende tilbudene kan deretter lanseres basert på kundens aktivitet og historiske trender for å handle og kjøpe. Korrelasjonen mellom ulike økonomiske indikatorer kan bli funnet ut ved å benytte meg av data mining. Mønstrene og økningen og fallet i aksjemarkedene og deres spådommer kan også analyseres ved å benytte meg av data mining.
2. Helsevesenets domene og forsikringsdomenet
Databehandlingsrelaterte applikasjoner kan brukes til å spore og overvåke pasientens helsetilstand effektivt, og kan også bidra til effektiv diagnose basert på tidligere sykejournal. På lignende måte avhenger veksten i forsikringsbransjen av evnen til å konvertere dataene til kunnskapsform eller ved å gi forskjellige detaljer om kundene, markedene og de potensielle konkurrentene, og derfor har alle de selskapene som har brukt data mining teknikkene effektivt høste fordelene. Dette brukes over kravene og deres analyse, dvs. identifikasjon av de medisinske prosedyrene som blir hevdet samlet. Det muliggjør prognoser for nye retningslinjer, hjelper med å oppdage risikable kundeatferdsmønstre og hjelper også med å oppdage uredelig oppførsel.
3. Søknad innenfor transportområdet
Den historiske eller batchformen for data vil hjelpe til med å identifisere transportmåten en bestemt kunde generelt velger å reise til et bestemt sted, sier hjembyen og dermed gi ham forlokkende tilbud og tunge rabatter på nye produkter og lanserte tjenester. Dette vil dermed bli inkludert i sjangeren målrettede og organiske annonser der den potensielle lederen for kunden genererer retten til å konvertere ledelsen. Det er også nyttig å bestemme fordelingen av tidsplanene mellom forskjellige lagre og også blant utsalgssteder for å analysere lastbaserte mønstre.
4. Anvendelser av data mining innen medisin
Ved medisinsk analyse kan pasientens sak analyseres ved å lage en fane over klinikkbesøkene hans og sesongen for hans besøk. Det hjelper også med å identifisere mønstre som har vellykkede medisinske terapier for ulike typer sykdommer. Forskere benytter seg av flerdimensjonale data for å redusere kostnader og forbedre kvaliteten på tjenestene som leveres i dag med omfattende og bedre omsorg. Andre tilnærminger som myk databehandling, statistikk, datavisualisering og maskinlæring brukes effektivt for å måle og forutsi datavolumet til pasienter i en enkelt kategori. Prosessene er utviklet for å sikre at pasientene får passende oppmerksomhet når det er nødvendig. Det hjelper også helsevesenet og medisinebaserte forsikringsselskaper med å oppdage falske og svindelstilfeller.
5. Utdanning
Innen utdanning har bruken av data mining vært utbredt der det nye feltet for pedagogisk data mining hovedsakelig fokuserer på måter og metoder som dataene kan hentes ut fra gamle prosesser og systemer for utdanningsinstitusjoner. Målet er ofte gitt av det faktum at en student skal vokse og lære i forskjellige fasetter ved bruk av avansert vitenskapelig kunnskap, og her spiller data mining hovedsakelig inn ved å sikre at riktig kvalitet på kunnskap og beslutningsinnhold blir gitt til utdanningsavdelingene.
6. Produksjonsteknikk
Dataene kan vurderes ved å sikre at produksjonsbedriften besitter det rette settet med kunnskap, ettersom eiendelen ligger i identifiseringen av det riktige settet med produktporteføljer, produktarkitektur og også mellom kundens behov og krav. Videre kan effektive data mining-funksjoner sikre at produktutvikling fullføres innen den relevante tidsrammen og ikke overstiger budsjettet som ble tildelt opprinnelig.
Konklusjon
Vi har studert en grunnleggende oversikt og en utforming av bruken av forskjellige data mining applikasjoner i forskjellige domener. For ikke å nevne omfanget av denne enorme og uendelige teknikken er ikke bare begrenset til disse sektorene, men utvides også til alle domener en bedrift kan blomstre i.
Det handler bare om riktige teknikker og noen analyser for å gjøre din vanlige normale virksomhet til å være en differensierer blant konkurrentene. Verden i dag kjører bak data og styring og effektiv håndtering er nøkkelfaktoren som påvirker veksten av en organisasjon, spesielt i dagens tider. Håper du likte artikkelen vår. Fortsett å samle inn data, analyser dem og fortsett å lese bloggene våre for mer teknologirelaterte artikler.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til Data Mining Applications. Her diskuterer vi listen over forskjellige applikasjoner tilknyttet Data Mining. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer -
- Fordeler med data mining
- Hva er Clustering i datamining?
- Hva er Ajax?
- Hva er IOT?
- Modeller i data mining | Algoritmer | typer