データマイニングの最も一般的な例

大規模なデータセットから知識を抽出することについて話し、データマイニングについて話します！

データマイニング、知識発見、または予測分析–これらの用語はすべて同じ意味です。 簡単な言葉に分解すると、これらの用語は、大規模なデータセット内のパターンを発見するための一連の手法を指します。 これらのパターンは、データサイエンスの将来の動作を把握するための予測モデルを作成するのに役立ちます。
今日、ほとんどの組織は、ドメインに関係なく、ビッグデータを活用しようとしているため、高度な分析手法を使用しています。 ビッグデータの消費が増えるにつれて、データマイニングの必要性も高まりました。 今日、私たちは私たちの周りのいたるところにデータマイニングの例を見ることができます。

日常生活で頻繁に遭遇するデータマイニングの例をいくつか見てみましょう。

1. 人工知能と機械学習

今日、人工知能と機械学習の両方が世界で多くの関連性を獲得しており、その功績はデータマイニングにあります。 関連するデータやパターンをシステムに提供せずに、システムを「人工知能」にする方法は他にありますか？ また、データマイニングを使用しない場合、関連するパターンをどのように抽出しますか？
毎日遭遇する可能性が最も高いAIと機械学習の最も一般的な例の1つは、最愛のレコメンデーションシステムです。 アマゾンから商品を購入した後、おすすめ商品のリストが表示され、あっという間に購入してしまうことがありますか？ アマゾンはこれをどのように達成しましたか？ あなたの過去のデータと行動を徹底的に研究し分析することによって。 アマゾンはあなたの行動傾向を使用して、あなたが製品を購入する確率に応じて製品を分類することができます。 Amazonやその他のeコマースWebサイトはAIを使用して製品の推奨事項を表示しますが、SpotifyやNetflixなどのビデオおよび音楽ストリーミングプラットフォームは同じものを使用してプレイリストをより適切に管理します。

上記の例では、マイニングされたデータに加えて人工知能を使用しています。 ただし、逆の使用法も可能です。つまり、理論を開発してから、データマイニングを使用して理論を強化することができます。 たとえば、自動運転車が赤いマルチが制限速度の2倍の速度で速度を上げているのを見ると、すべての赤いマルチが速度を超えているという理論が生まれる可能性があります。 このAIは、データマイニング手法を使用して、理論を強化または弱めることができます。
データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニアは誰ですか？

2. サービスプロバイダー

サービスプロバイダーは、データマイニングを使用して、非常に長い間顧客を維持してきました。 ビジネスインテリジェンスとデータマイニングの手法を使用すると、これらのサービスプロバイダーは、「チャーン」を予測できます。これは、顧客が別のサービスプロバイダーにサービスを提供するときに使用される用語です。
今日、すべてのサービスプロバイダーは、顧客に関するテラバイトのデータを持っています。 このデータには、請求情報、カスタマーサービスのやり取り、Webサイトへのアクセスなどが含まれます。 このデータのマイニングと分析を使用して、サービスプロバイダーは各顧客に確率スコアを割り当てます。 この確率スコアは、ベンダーを切り替える可能性がどの程度あるかを反映しています。 次に、これらの企業は、顧客を維持するために、インセンティブと個別の注意を提供することにより、リスクの高い人々をターゲットにしています。
データウェアハウジングの重要な概念：概要

3. スーパーマーケットと小売店

データマイニングにより、スーパーマーケットの所有者は自分の選択や好みを自分よりもよく知ることができます。 あなたが私たちを信じていないなら、あなたはターゲットが数年前にしたことに驚くでしょう。
女性顧客の1人の購入履歴と行動に続いて、Targetは彼女が妊娠していると正しく結論付けました。 ああ、そしてあなたに話しましょう–これは女性自身が知る前でさえありました。 これが、データ、パターン、および分析の力です。

読む：インドのデータマイニングプロジェクト

一般に、これらの小売店は、顧客を「最新性、頻度、金銭的」（RFM）グループと呼ぶものと、さまざまなキャンペーンや戦略を持つ特定のグループに分けています。 したがって、多額の費用をかけるが頻度が低い顧客は、ほとんど支出しないが頻繁に支出する顧客とは異なる方法で処理されます。 後者の種類は、忠誠、アップセル、またはクロスセルのオファーを受け取る可能性がありますが、前者は、たとえば、ウィンバック取引を提供される可能性があります。
データの視覚化：何を、なぜ、そしてどのように！

4. 科学、工学、教育：

科学と工学の分野は、データマイニング技術の適用以来、大規模な見直しが行われてきました。 データマイニング技術を利用するいくつかの特定のフィールドを見てみましょう。

• • シーケンスマイニングは、人間の遺伝学の研究で広く使用されています。 DNA配列の変動と病気への感受性の変動との関係を理解するのに役立ちます。 簡単に言えば、DNAの変化が一般的な病気を発症するリスクにどのように対応するかを調べることを目的としています。これは、これらの病気の診断、予防、治療の方法を大幅に改善するのに役立ちます。

• • データマイニングは、教育研究の分野で使用され、生徒が学習と効率を低下させる行動に従事するように導く要因を理解します。

• 電力工学の分野では、データマイニング手法が高電圧電気機器の状態監視を実行するために広く使用されています。 これは、事故を防ぐために、断熱材の状態など、さまざまな安全関連パラメータに関する貴重な情報を取得することを目的としています。

5. 防犯機関：

データマイニングと分析の使用は、企業のアプリケーションや教育とテクノロジーだけに限定されるものではありません。このリストの最後の例は、同じことを証明するためのものです。 企業組織だけでなく、防犯機関もデータ分析を使用して、無数のデータの傾向を特定します。 このデータには、発生したすべての主要な犯罪活動の詳細を含む情報が含まれています。
このデータをマイニングし、パターンと傾向を徹底的に調査して理解することで、これらの防犯機関は将来のイベントをはるかに正確に予測できます。 データマイニングと分析の助けを借りて、これらの機関は、最大の警察要員を配置する場所（次の犯罪が発生する可能性が最も高い場所と時期）、国境を越えて検索する人（タイプまたは年齢に基づく）からすべてを見つけることができます車両の数、居住者の数または年齢、または国境を越えた歴史）、テロ対策活動で真剣に取り組むべき情報さえも。

データ操作：データの嘘をどのように見つけることができますか？

上で説明したのは、データマイニングの多くの例のほんの一部です。 この記事があなたを魅了し、もっと欲しがっているなら、データマイニング、データ分析、ビジネスインテリジェンス、人工知能などの概念を深く掘り下げることをお勧めします。 これにより、知識ベースが広がり、より多くの情報に基づいたキャリアの選択が可能になります。データへのジャンプを検討している場合です。
ビジネスインテリジェンスは現在と未来であり、データマイニングはかなりの程度まですべての基盤を形成しています。 ですから、やりがいのある充実したキャリアを探しているなら、同じことの基本を完全に理解していることを確認してください！

データサイエンスについて知りたい場合は、IIIT-B＆upGradのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをチェックしてください。これは、働く専門家向けに作成され、10以上のケーススタディとプロジェクト、実践的なハンズオンワークショップ、業界の専門家とのメンターシップを提供します。1業界のメンターとの1対1、400時間以上の学習、トップ企業との仕事の支援。