Přehled aplikací pro dolování dat
Dolování dat je způsob, jakým jsou vzory ve velkých souborech dat zobrazovány a objevovány pomocí protínajících se technik, jako je statistika, strojové učení a metody jako databázové systémy. Zahrnuje extrakci dat ze souboru prvotních a neidentifikovaných souborů dat, aby se získaly některé smysluplné výsledky pomocí těžby.
Extrahovaná data jsou pak dále využívána využitím transformace a zajištěním toho, aby byla co nejlépe využita podle obchodních požadavků a potřeb. V tomto článku si přečteme různé aplikace spojené s dolováním dat.
Seznam aplikací dolování dat
Zde je seznam různých aplikací pro dolování dat, které jsou uvedeny níže -
1. Finanční firmy, banky a jejich analýza
Existuje velké množství technik dolování dat, které se podílejí na poskytování a uchovávání důležitých bankovních a finančních údajů a vedení firem, jejichž data jsou nanejvýš důležitá. Jednou z takových technik je distribuování dolování dat, které je zkoumáno, modelováno, vytvořeno a vyvinuto, aby pomohlo sledovat podezřelé činnosti nebo jakýkoli druh podvodných nebo podvodných transakcí, ať už se týká kreditní karty nebo internetového bankovnictví nebo jakékoli jiné bankovní služby.
Díky vzorkování a identifikaci obrovské sady zákaznických dat se analýza stává docela snadným úkolem a sledování podezřelých činností se stává relativně jednodušším úkolem tím, že si ponecháte kartu parametrů, jako je období transakcí, zeměpisná poloha, způsob platby, historie zákaznické činnosti atd. Na základě těchto parametrů se poté vypočítá relativní míra zákazníka, kterou lze na základě vypočtených indexů libovolně použít.
Banka si může udržet své zákazníky nebo pracovat na získání nové sady zákazníků provedením správné sady dolování dat na základě historických dat a povahy jejich činnosti. Data hrají obrovskou roli v úspěchu a neúspěchu jakékoli organizace, zejména po příchodu velkých dat. Lákavé nabídky pak mohou být spuštěny na základě aktivity zákazníka a historických trendů v transakcích a nákupu. Korelaci mezi různými finančními ukazateli lze zjistit pomocí těžby dat. Vzory a růst a pokles akciových trhů a jejich předpovědi lze také analyzovat pomocí dolování dat.
2. Oblast zdravotní péče a oblast pojištění
Aplikace související s dolováním dat lze použít k efektivnímu sledování a sledování zdravotního stavu pacienta a také mohou pomoci při efektivní diagnostice založené na minulých záznamech o nemoci. Podobně růst pojišťovnictví závisí na schopnosti převést data do znalostní formy nebo poskytnutím různých podrobností o zákaznících, trzích a potenciálních konkurentech, a proto všechny společnosti, které účinně uplatňovaly techniky dolování dat, mají sklízí výhody. To je aplikováno na tvrzení a jejich analýzu, tj. Identifikace lékařských procedur, které jsou nárokovány společně. Umožňuje předvídat nové politiky, pomáhá při odhalování rizikových vzorců chování zákazníků a také pomáhá při odhalování podvodného chování.
3. Aplikace v oblasti dopravy
Historická nebo šaržová forma dat pomůže při identifikaci způsobu dopravy, který si konkrétní zákazník obvykle zvolí pro cestu na konkrétní místo, řekněme jeho domovské město, a tím mu poskytne lákavé nabídky a velké slevy na nové produkty a spuštěné služby. To bude tedy zahrnuto do žánru cílené a ekologické reklamy, kde potenciální vůdce zákazníka vytvoří právo na převedení potenciálního zákazníka. Je také užitečné při určování rozložení plánů mezi různými sklady a také mezi prodejnami pro analýzu vzorců založených na zatížení.
4. Aplikace dolování dat v oblasti medicíny
V případě lékařské analýzy může být pacientův případ analyzován vytvořením záložky jeho klinických návštěv a období jeho návštěv. Pomáhá také při identifikaci vzorců, které mají úspěšné lékařské terapie pro různé druhy nemocí. Vědci využívají vícerozměrná data ke snižování nákladů a zlepšování kvality služeb, které jsou dnes poskytovány s rozsáhlou a lepší péčí. Jiné přístupy, jako je měkký výpočet, statistika, vizualizace dat a strojové učení, se používají efektivně k měření a predikci objemu dat pacientů v rámci jedné kategorie. Tyto procesy jsou vyvíjeny, aby se zajistilo, že pacientům bude věnována náležitá pozornost, kdykoli je to potřeba. Pomáhá také pojišťovnám založeným na zdravotní péči a lékům odhalit falešné a podvodné případy.
5. Vzdělávání
V oblasti vzdělávání převažuje aplikace získávání dat, kde se nově vznikající oblast získávání vzdělávacích údajů zaměřuje především na způsoby a metody, kterými lze údaje extrahovat z prastarých procesů a systémů vzdělávacích institucí. Cíl je často dán skutečností, že student roste a učí se na různých aspektech za použití pokročilých vědeckých poznatků, a zde do hry vstupuje hlavně získávání dat tím, že zajišťuje, aby vzdělávací oddělení byla poskytována správná kvalita znalostí a obsah rozhodnutí.
6. Výrobní inženýrství
Údaje lze posoudit zajištěním, že výrobní podnik má správný soubor znalostí, protože jeho aktivum spočívá v identifikaci správného souboru produktových portfolií, produktové architektury a také mezi potřebami a požadavky zákazníků. Efektivní funkce dolování dat navíc mohou zajistit, že vývoj produktů bude dokončen v příslušném časovém rámci a nepřesáhne původně přidělený rozpočet.
Závěr
Studovali jsme základní přehled a rozvržení využití různých aplikací pro dolování dat v různých doménách. Nemluvě o rozsahu této obrovské a nekonečné techniky se neomezuje pouze na tato odvětví, ale také se vztahuje na všechny oblasti, v nichž může podnik vzkvétat.
Je to jen o správných technikách a nějaké analýze, aby se vaše obvyklé běžné podnikání stalo odlišností mezi konkurenty. Dnešní svět běží za daty a jeho řízení a efektivní nakládání s nimi je klíčovým faktorem, který ovlivňuje hlavně růst organizace, zejména v dnešní době. Doufám, že se vám náš článek líbil. Pokračujte ve sběru dat, analyzujte je a pokračujte ve čtení našich blogů, kde najdete další články související s technologiemi.
Doporučené články
Toto je průvodce aplikacemi pro dolování dat. Zde diskutujeme seznam různých aplikací spojených s dolováním dat. Další informace naleznete také v dalších navrhovaných článcích -
- Výhody dolování dat
- Co je klastrování v těžbě dat?
- Co je Ajax?
- Co je IOT?
- Modely v těžbě dat Algoritmy | Typy