Pregled aplikacij za rudarjenje podatkov
Izvajanje podatkov je način, kako se vzorci v velikih zbirkah podatkov gledajo in odkrivajo s pomočjo tehnik, ki se sekajo, kot so statistika, strojno učenje in tistih, kot so sistemi baz podatkov. Vključuje ekstrakcijo podatkov iz nabora neobdelanih in neidentificiranih nizov podatkov, da se z rudarjenjem zagotovijo nekateri pomembni rezultati.
Pridobljene podatke nato uporabimo tako, da uporabimo preoblikovanje in zagotovimo njegovo najboljšo uporabo glede na poslovne zahteve in potrebe. V tem članku bomo prebrali različne aplikacije, povezane z rudarjenjem podatkov.
Seznam aplikacij za rudarjenje podatkov
Tu je seznam različnih aplikacij za pridobivanje podatkov, ki so podane spodaj -
1. Finančna podjetja, banke in njihove analize
Obstaja veliko število tehnik rudarjenja podatkov, ki so vključene v kritične bančne in finančne podatke, ki zagotavljajo in hranijo podjetja, katerih podatki so izrednega pomena. Ena takih tehnik je distribucija podatkovnega rudarjenja, ki se raziskuje, modelira, oblikuje in razvija za pomoč pri sledenju sumljivih dejavnosti ali kakršnih koli nagajivih ali goljufivih transakcij, naj bo to povezano s kreditno kartico ali neto bančništvom ali katero koli drugo bančno storitev.
Z vzorčenjem in identifikacijo ogromnega niza podatkov o strankah analiza postane precej lahka naloga, sledenje sumljivih dejavnosti pa postane sorazmerno lažja naloga z ohranjanjem zavihka parametrov, kot so obdobje transakcij, geografska lokacija, način plačil, zgodovina dejavnosti stranke, itd. Na podlagi teh parametrov se izračuna relativni ukrep kupca, ki ga je mogoče uporabiti v kateri koli obliki uporabe na podlagi izračunanih indeksov.
Banka lahko obdrži svoje stranke ali sodeluje pri pridobivanju novega nabora strank, tako da izvede pravi nabor rudarjenja podatkov o preteklih podatkih in naravi njihovih dejavnosti. Podatki igrajo veliko vlogo pri uspehu in neuspehu katere koli organizacije, zlasti po pojavu velikih podatkov. Zapeljive ponudbe lahko nato sprostite na podlagi kupčevega delovanja in preteklih trendov sklepanja poslov in nakupov. Povezavo med različnimi finančnimi kazalniki je mogoče ugotoviti z uporabo podatkovnega rudarjenja. Vzorce in porast in padec delniških trgov ter njihove napovedi je mogoče analizirati tudi z uporabo podatkovnega rudarjenja.
2. Področje zdravstvene oskrbe in področje zavarovanja
Aplikacije, povezane z rudarjenjem podatkov, se lahko uporabljajo za učinkovito sledenje in spremljanje bolnikovega zdravstvenega stanja, prav tako pa lahko pomagajo pri učinkoviti diagnozi na podlagi pretekle bolezni. Na podoben način je rast zavarovalništva odvisna od zmožnosti pretvorbe podatkov v obliko znanja ali z zagotavljanjem različnih podrobnosti o kupcih, trgih in potencialnih konkurencah, zato imajo vsa tista podjetja, ki učinkovito uporabljajo tehnike rudarjenja podatkov. izkoristil koristi. To se uporablja za trditve in njihovo analizo, tj. Za identifikacijo medicinskih postopkov, ki se zahtevajo skupaj. Omogoča napovedovanje novih pravil, pomaga pri odkrivanju tveganih vzorcev vedenja strank in pomaga tudi pri odkrivanju goljufivih vedenj.
3. Uporaba na področju prevoza
Zgodovinska ali serijska oblika podatkov bo pomagala določiti način prevoza, ki ga določeni kupec na splošno izbere v določenem kraju, recimo v svojem domačem kraju, in mu tako ponudi privlačne ponudbe in velike popuste na nove izdelke in začete storitve. To bo tako vključeno v žanr ciljanih in organskih oglasov, kjer bodoči vodja stranke ustvari pravico do pretvorbe potencialnih strank. Koristno je tudi pri določanju razporeditve voznih redov med različnimi skladišči in tudi med prodajnimi mesti za analizo vzorcev, ki temeljijo na obremenitvi.
4. Uporaba podatkovnega rudarjenja na področju medicine
V primeru medicinske analize lahko bolnikov primer analiziramo tako, da naredimo zavihek njegovih obiskov na kliniki in sezono njegovih obiskov. Pomaga tudi pri prepoznavanju vzorcev, ki imajo uspešne medicinske terapije za različne vrste bolezni. Raziskovalci uporabljajo večdimenzionalne podatke, da zmanjšajo stroške in izboljšajo kakovost storitev, ki se danes zagotavljajo z obsežno in boljšo oskrbo. Drugi pristopi, kot so mehko računalništvo, statistika, vizualizacija podatkov in strojno učenje, se učinkovito uporabljajo za merjenje in napovedovanje obsega podatkov pacientov v isti kategoriji. Postopki so razviti za zagotovitev, da bodo pacienti deležni ustrezne pozornosti, kadar je to potrebno. Prav tako pomaga zavarovalnicam, ki temeljijo na zdravstvu in medicini, pri odkrivanju primerov ponarejanja in goljufij.
5. Izobraževanje
Na področju izobraževanja je prevladovala uporaba rudarjenja podatkov, kjer se novo nastajajoče področje rudarjenja podatkov poučuje predvsem na načinih in metodah, s katerimi lahko podatke pridobivamo iz starodavnih procesov in sistemov izobraževalnih ustanov. Cilj pogosto doseže dejstvo, da študent raste in se uči v različnih vidikih z uporabo naprednih znanstvenih spoznanj, in tu se pridobivanje podatkov v glavnem igra, saj zagotavlja, da se oddelkom za izobraževanje zagotovi kakovostna kakovost znanja in vsebine odločanja.
6. Proizvodni inženiring
Podatke je mogoče oceniti z zagotavljanjem, da ima proizvodno podjetje pravi nabor znanja, saj je njegovo premoženje v prepoznavanju pravilnega nabora portfeljev izdelkov, arhitekture izdelkov in tudi med potrebami in zahtevami strank. Poleg tega lahko učinkovite zmogljivosti pridobivanja podatkov zagotovijo, da se razvoj izdelkov zaključi v ustreznem časovnem okviru in ne presega prvotno dodeljenega proračuna.
Zaključek
Preučili smo osnovni pregled in postavitev uporabe različnih aplikacij za rudarjenje podatkov na različnih področjih. Da ne omenjam, da obseg te ogromne in neskončne tehnike ni omejen samo na te sektorje, ampak sega tudi na vsako področje, v katerem lahko podjetje uspeva.
Gre le za prave tehnike in nekaj analiz, s katerimi lahko vaše običajno podjetje razlikuje med konkurenti. Svet danes zaostaja za podatki, njegovo upravljanje in učinkovito ravnanje pa sta ključni dejavnik, ki vpliva predvsem na rast organizacije, zlasti v današnjem času. Upam, da vam je bil naš članek všeč. Nadaljujte z zbiranjem podatkov, njihovo analizo in branje naših blogov za več člankov, povezanih s tehnologijo.
Priporočeni članki
To je vodnik za aplikacije za rudarjenje podatkov. Tukaj razpravljamo o seznamu različnih aplikacij, povezanih s Data Miningom. Če želite izvedeti več, lahko preberete tudi druge naše predlagane članke -
- Prednosti Data Mining
- Kaj je združevanje v podatkovno rudarjenje?
- Kaj je zdravilo Ajax?
- Kaj je veliko?
- Modeli podatkovnega rudarjenja | Algoritmi | Vrste