Az adatbányászati alkalmazások áttekintése
Az adatbányászat az a mód, ahogyan a nagy adathalmazok mintáit megnézik és felfedezik olyan keresztező technikák felhasználásával, mint például statisztika, gépi tanulás és az olyan, mint az adatbázis rendszerek. Ez magában foglalja az adatok kinyerését egy nyers és azonosítatlan adatkészletből annak érdekében, hogy bányászattal bizonyos eredményeket érjen el.
A kibontott adatokat ezután tovább használják az átalakítás kihasználásával és annak biztosításával, hogy azokat az üzleti követelmények és igények szerint legjobban felhasználják. Ebben a cikkben az adatbányászattal kapcsolatos különféle alkalmazásokról olvasunk.
Adatbányászati alkalmazások listája
Az alábbiakban felsoroljuk a különféle adatbányászati alkalmazásokat -
1. Pénzügyi cégek, bankok és ezek elemzése
Számos olyan adatbányászati módszer létezik, amely a kritikus banki és pénzügyi adatokat szolgáltatja és megőrzi, és amelyek adatai rendkívül fontosak. Az egyik ilyen módszer az elosztott adatbányászat, amelyet kutatnak, modelleznek, kialakítanak és fejlesztnek, hogy segítsék a gyanús tevékenységek vagy bármilyen rosszindulatú vagy csalárd tranzakciók nyomon követését, legyen szó hitelkártyával vagy nettó banki szolgáltatásokkal, vagy bármilyen más banki szolgáltatással.
A hatalmas ügyféladatok mintavételével és azonosításával az elemzés meglehetősen egyszerű feladattá válik, és a gyanús tevékenységek nyomon követése viszonylag könnyebbé válik azáltal, hogy megtartja a paraméterek fülét, például a tranzakciók periódusát, a földrajzi helyeket, a fizetési módokat, az ügyfelek tevékenységi előzményeit. stb. Ezen paraméterek alapján kiszámolják az ügyfél relatív mértékét, amelyet a kiszámított indexek alapján bármilyen formában felhasználhatunk.
A bank megtarthatja ügyfeleit, vagy új ügyfelek megszerzésében dolgozhat, ha a helyes adatbányászatot végzi a történelmi adatokra és tevékenységeik jellegére. Az adatok óriási szerepet játszanak bármely szervezet sikerében és kudarcában, különösen a nagy adatok megjelenése után. A csábító ajánlatokat ezután el lehet indítani az ügyfél aktivitása és a tranzakciók és vásárlások történelmi trendei alapján. A különféle pénzügyi mutatók közötti összefüggést az adatbányászat felhasználásával lehet megtudni. A részvénypiacok mintázata, emelkedése és csökkenése, valamint előrejelzéseik adatbányászat felhasználásával is elemezhetők.
2. Egészségügyi és biztosítási terület
Az adatbányászattal kapcsolatos alkalmazások felhasználhatók a beteg egészségi állapotának hatékony nyomon követésére és nyomon követésére, és elősegíthetik a hatékony diagnózist a múltbeli betegség-nyilvántartás alapján. Hasonlóképpen, a biztosítási ágazat növekedése attól függ, hogy képesek-e az adatokat tudásformába konvertálni, vagy hogy különféle információkat szolgáltatnak az ügyfelekről, a piacokról és a leendő versenytársakról, ezért azoknak a társaságoknak, amelyek hatékonyan alkalmazták az adatbányászási technikákat, van megszerezte az előnyöket. Ezt alkalmazzák az igénypontokra és azok elemzésére, azaz az együttesen igényelt orvosi eljárások azonosítására. Lehetővé teszi az új házirendek előrejelzését, elősegíti a kockázatos vevői magatartási minták felismerését, valamint a csaló magatartás felismerését is.
3. Alkalmazás a szállítás területén
Az adatok történelmi vagy kötegelt formája segít azonosítani azt a szállítási módot, amelyet egy adott vásárló általában egy adott helyre, azaz a szülővárosába választ, és így csábító ajánlatokat, valamint nagy kedvezményeket nyújt neki az új termékekre és az elindított szolgáltatásokra. Ez tehát beletartozik a célzott és organikus hirdetések műfajába, ahol az ügyfél leendő vezetője jogosult az átváltásra. Ezenkívül meghatározza az ütemtervek megoszlását a különféle raktárak között, valamint az üzletek között a rakományalapú minták elemzésére.
4. Az adatbányászat alkalmazása az orvostudomány területén
Orvosi elemzés esetén a beteg esete elemezhető a klinikai látogatások és a látogatások idõpontjának összefoglalásával. Segít azon minták azonosításában is, amelyek különféle betegségek esetén sikeres orvosi kezelést kapnak. A kutatók a többdimenziós adatok felhasználásával csökkentik a költségeket és javítják a ma kiterjedt és jobb ellátással nyújtott szolgáltatások minőségét. Más megközelítéseket, például a puha számítást, a statisztikát, az adatok megjelenítését és a gépi tanulást hatékonyan alkalmazzák a betegek egyetlen kategórián belüli adatmennyiségének felmérésére és előrejelzésére. A folyamatokat úgy fejlesztették ki, hogy a betegek szükség esetén megfelelő figyelmet kapjanak. Segít az egészségügyi és gyógyszer-alapú biztosítóktól a hamis és csalási esetek felderítésében is.
5. Oktatás
Az oktatás területén az adatbányászat alkalmazása elterjedt volt, ahol az oktatási adatbányászat feltörekvő területe elsősorban azokra a módokra és módszerekre összpontosít, amelyekkel az adatok kinyerhetők az oktatási intézmények régi folyamataiból és rendszereiből. A célt gyakran az biztosítja, hogy a hallgatók fejlett tudományos ismeretekkel növekedjenek és tanuljanak különféle szempontokból, és itt az adatbányászat főként akkor játszik szerepet, ha biztosítja, hogy a tudás és a döntéshozatal megfelelő tartalma megfelelő minőségű legyen az oktatási osztályok számára.
6. Gyártástechnika
Az adatokat úgy lehet értékelni, hogy biztosítja, hogy a gyártó vállalkozás rendelkezzen a megfelelő tudáskészlettel, mivel eszköze a megfelelő termékportfólió azonosításában, a termék architektúrájában, valamint az ügyfelek igényeinek és követelményeinek a meghatározásában rejlik. Ezenkívül a hatékony adatbányászati képességek biztosíthatják, hogy a termékfejlesztés a megfelelő időkeretben befejeződik, és ne haladja meg az eredetileg elkülönített költségvetést.
Következtetés
Megvizsgáltuk az alapvető áttekintést és a különféle adatbányászati alkalmazások különböző területeken történő felhasználásának elrendezését. Nem is említve, hogy ez a hatalmas és végtelen technika nem csupán ezekre az ágazatokra korlátozódik, hanem minden olyan területre kiterjed, amelyben egy vállalkozás virágzik.
Csak a megfelelő technikákra és néhány elemzésre van szükség annak érdekében, hogy szokásos üzleti tevékenysége megkülönböztető legyen a versenytársak között. A mai világ az adatok mögött áll, gazdálkodása és hatékony kezelése kulcsfontosságú tényező, amely nagymértékben befolyásolja a szervezet növekedését, különösen a mai időkben. Remélem tetszett a cikkünk. Folyamatosan gyűjtsön adatokat, elemezze azokat, és olvassa tovább blogjainkat, ahol további technológiai cikkek találhatók.
Ajánlott cikkek
Ez egy útmutató az Adatbányászati alkalmazásokhoz. Itt tárgyaljuk az Adatbányászattal kapcsolatos különféle alkalmazások listáját. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -
- Az adatbányászat előnyei
- Mi a klaszterezés az adatbányászatban?
- Mi az Ajax?
- Mi az IOT?
- Az adatbányászat modelljei Algoritmusok | típusai