Übersicht über Data Mining-Anwendungen
Beim Data Mining werden die Muster in großen Datenmengen mithilfe sich überschneidender Techniken wie Statistik, maschinelles Lernen und Datenbanksystemen angezeigt und erkannt. Dabei werden Daten aus einer Reihe von Rohdaten und nicht identifizierten Daten extrahiert, um mithilfe von Mining einige aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen.
Die extrahierten Daten werden dann weiter verwendet, indem die Transformation genutzt wird und sichergestellt wird, dass sie gemäß den Geschäftsanforderungen und -anforderungen optimal genutzt werden. In diesem Artikel werden die verschiedenen Anwendungen im Zusammenhang mit Data Mining beschrieben.
Liste der Data Mining-Anwendungen
Hier ist die Liste der verschiedenen Data Mining-Anwendungen, die nachfolgend aufgeführt sind:
1. Finanzunternehmen, Banken und deren Analyse
Es gibt eine Vielzahl von Data-Mining-Techniken, die sich mit der Bereitstellung und Aufbewahrung kritischer Bank- und Finanzdaten für Unternehmen befassen, deren Daten von größter Bedeutung sind. Eine solche Technik ist das verteilte Data Mining, das erforscht, modelliert, in Handarbeit gemacht und entwickelt wird, um verdächtige Aktivitäten oder jede Art von böswilligen oder betrügerischen Transaktionen zu verfolgen, sei es im Zusammenhang mit der Kreditkarte, dem Net Banking oder einer anderen Bankdienstleistung.
Durch die Erfassung und Identifizierung einer Vielzahl von Kundendaten wird die Analyse zu einer relativ einfachen Aufgabe, und die Verfolgung verdächtiger Aktivitäten wird zu einer vergleichsweise einfachen Aufgabe, indem Parameter wie die Transaktionsdauer, der geografische Standort, die Zahlungsweise und der Verlauf der Kundenaktivitäten erfasst werden usw. Auf der Grundlage dieser Parameter wird dann das relative Maß des Kunden berechnet, das auf der Grundlage der berechneten Indizes für jede Form der Verwendung verwendet werden kann.
Die Bank kann ihre Kunden binden oder neue Kunden gewinnen, indem sie anhand der historischen Daten und der Art ihrer Aktivitäten das richtige Data Mining durchführt. Die Daten spielen eine große Rolle für den Erfolg und Misserfolg einer Organisation, insbesondere nach dem Aufkommen von Big Data. Die verlockenden Angebote können dann basierend auf den Aktivitäten des Kunden und den historischen Trends bei Transaktionen und Käufen gestartet werden. Die Korrelation zwischen verschiedenen Finanzindikatoren kann mithilfe von Data Mining ermittelt werden. Die Muster sowie das Auf und Ab der Aktienmärkte und ihre Vorhersagen können auch mithilfe von Data Mining analysiert werden.
2. Gesundheitsbereich und Versicherungsbereich
Die Data Mining-bezogenen Anwendungen können verwendet werden, um den Gesundheitszustand eines Patienten effizient zu verfolgen und zu überwachen, und können auch bei der effizienten Diagnose auf der Grundlage der Krankenakte der Vergangenheit helfen. In ähnlicher Weise hängt das Wachstum der Versicherungsbranche von der Fähigkeit ab, die Daten in Wissensform umzuwandeln oder verschiedene Details über Kunden, Märkte und potenzielle Wettbewerber bereitzustellen, und daher von allen Unternehmen, die die Data-Mining-Techniken effizient angewendet haben profitierte von den Vorteilen. Dies gilt für die Ansprüche und deren Analyse, dh die Identifizierung der gemeinsam beanspruchten medizinischen Verfahren. Es ermöglicht die Vorhersage neuer Richtlinien, hilft bei der Erkennung riskanter Kundenverhaltensmuster und hilft auch bei der Erkennung betrügerischen Verhaltens.
3. Anwendung im Transportbereich
Die historische oder die Batch-Form der Daten hilft bei der Identifizierung des Verkehrsträgers, den ein bestimmter Kunde im Allgemeinen wählt, um zu einem bestimmten Ort zu fahren, beispielsweise seiner Heimatstadt, und bietet ihm so verlockende Angebote und hohe Rabatte für neue Produkte und eingeführte Dienstleistungen. Dies wird somit in das Genre gezielter und organischer Werbung aufgenommen, bei der der potenzielle Marktführer des Kunden das Recht zur Umwandlung des Leads generiert. Es ist auch hilfreich, um die Aufteilung der Pläne auf verschiedene Lagerhäuser sowie auf Verkaufsstellen zur Analyse von lastabhängigen Mustern zu bestimmen.
4. Anwendungen des Data Mining im Bereich der Medizin
Im Falle einer medizinischen Analyse kann der Fall eines Patienten analysiert werden, indem ein Register seiner Klinikbesuche und der Jahreszeit seiner Besuche erstellt wird. Es hilft auch bei der Identifizierung von Mustern, die erfolgreiche medizinische Therapien für verschiedene Arten von Krankheiten haben. Die Forscher nutzen mehrdimensionale Daten, um die Kosten zu senken und die Qualität der Dienstleistungen zu verbessern, die heute mit umfassender und besserer Sorgfalt erbracht werden. Andere Ansätze wie Soft Computing, Statistik, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen werden effizient verwendet, um das Datenvolumen von Patienten innerhalb einer einzigen Kategorie zu messen und vorherzusagen. Die Prozesse wurden entwickelt, um sicherzustellen, dass die Patienten bei Bedarf angemessene Aufmerksamkeit erhalten. Es hilft auch den im Gesundheitswesen und in der Medizin tätigen Versicherern, Fälschungen und Betrugsfälle aufzudecken.
5. Bildung
Im Bildungsbereich war die Anwendung von Data Mining weit verbreitet, wo sich das aufstrebende Gebiet des Data Mining im Bildungsbereich hauptsächlich auf die Möglichkeiten und Methoden konzentriert, mit denen die Daten aus jahrhundertealten Prozessen und Systemen von Bildungseinrichtungen extrahiert werden können. Das Ziel wird häufig durch die Tatsache erreicht, dass ein Schüler mit fortgeschrittenen wissenschaftlichen Kenntnissen in verschiedenen Facetten wachsen und lernen kann. Hier spielt Data Mining eine wichtige Rolle, indem sichergestellt wird, dass die Bildungsabteilungen über die richtige Qualität des Wissens und die richtigen Entscheidungsinhalte verfügen.
6. Fertigungstechnik
Die Daten können bewertet werden, indem sichergestellt wird, dass das produzierende Unternehmen über die richtigen Kenntnisse verfügt, da sein Vorteil in der Identifizierung der richtigen Produktportfolios, der richtigen Produktarchitektur und auch zwischen den Kundenbedürfnissen und -anforderungen liegt. Darüber hinaus können effiziente Data Mining-Funktionen sicherstellen, dass die Produktentwicklung in dem relevanten Zeitrahmen abgeschlossen wird und das ursprünglich zugewiesene Budget nicht überschreitet.
Fazit
Wir haben eine grundlegende Übersicht und ein Layout der Verwendung verschiedener Data Mining-Anwendungen in verschiedenen Domänen untersucht. Ganz zu schweigen davon, dass der Anwendungsbereich dieser riesigen und endlosen Technik nicht nur auf diese Branchen beschränkt ist, sondern sich auch auf alle Bereiche erstreckt, in denen ein Unternehmen gedeihen kann.
Es geht nur um die richtigen Techniken und einige Analysen, um Ihr gewohntes normales Geschäft zu einem Unterscheidungsmerkmal unter den Mitbewerbern zu machen. Die Welt von heute läuft hinter den Daten her, und ihre Verwaltung und effiziente Verarbeitung sind der Schlüsselfaktor, der das Wachstum eines Unternehmens maßgeblich beeinflusst, insbesondere in der heutigen Zeit. Ich hoffe, Ihnen hat unser Artikel gefallen. Sammeln Sie weiterhin Daten, analysieren Sie sie und lesen Sie in unseren Blogs nach, um weitere technologiebezogene Artikel zu erhalten.
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