Cele mai comune exemple de data mining

Publicat: 2018-03-30

Vorbiți despre extragerea cunoștințelor din seturi mari de date, vorbiți despre data mining!

Exploatarea datelor, descoperirea cunoștințelor sau analiza predictivă – toți acești termeni înseamnă unul și același lucru. Defalcați în cuvinte mai simple, acești termeni se referă la un set de tehnici de descoperire a modelelor într-un set de date mare. Aceste modele ajută la crearea unui model predictiv pentru a rămâne la curent cu comportamentele viitoare în știința datelor.
Astăzi, majoritatea organizațiilor – indiferent de domeniul lor – caută să își valorifice Big Data și, prin urmare, folosesc metode analitice sofisticate. Pe măsură ce consumul de Big Data a crescut, a crescut și nevoia de data mining. Astăzi, putem vedea exemple de data mining peste tot în jurul nostru.

Cuprins

Să ne uităm la câteva astfel de exemple de Data Mining pe care le întâlniți frecvent în viața de zi cu zi:

  1. Inteligența artificială și învățarea automată

Atât inteligența artificială, cât și învățarea automată capătă o mare relevanță în lume astăzi, iar meritul revine Data Mining-ului. Cum altfel faci un sistem „inteligent artificial” fără a-l alimenta cu date și modele relevante? Și cum extrageți modele relevante dacă nu prin Data Mining?
Unul dintre cele mai comune exemple de AI și Machine Learning pe care cel mai probabil le întâlniți în fiecare zi este îndrăgitele sisteme de recomandare. S-a întâmplat vreodată ca, după ce cumpărați un produs de pe Amazon, să vi se arate o listă de produse recomandate și să ajungeți să cumpărați unul dintre acestea într-o clipă? Cum a reușit Amazon acest lucru? Studiind și analizând amănunțit datele și comportamentele tale din trecut. Folosind tendințele dumneavoastră comportamentale, Amazon poate clasifica produsele în funcție de probabilitatea de a cumpăra produsul. În timp ce Amazon și alte site-uri de comerț electronic folosesc inteligența artificială pentru a afișa recomandări de produse, platformele de streaming video și muzică precum Spotify și Netflix folosesc același lucru pentru a vă organiza mai bine listele de redare.

Exemplele menționate mai sus folosesc inteligența artificială pe lângă datele minate. Cu toate acestea, este posibilă și utilizarea inversă, adică puteți dezvolta teorii și apoi utilizați data mining pentru a vă consolida teoria. De exemplu, dacă o mașină cu conducere autonomă vede un Maruti roșu depășind viteza cu dublul limitei de viteză, s-ar putea dezvolta o teorie conform căreia toți Marutii roșii depășesc viteza. Această inteligență artificială poate folosi apoi metodele Data Mining pentru a întări sau a slăbi teoria.
Cine este un Data Scientist, un Data Analyst și un Data Engineer?

  1. Prestatori de servicii

Furnizorii de servicii folosesc Data Mining pentru a păstra clienții de foarte mult timp. Folosirea tehnicilor de Business Intelligence și Data Mining permite acestor furnizori de servicii să prezică „chirn” – un termen folosit pentru atunci când un client îi lasă pentru un alt furnizor de servicii.
Astăzi, fiecare furnizor de servicii are terabytes de date despre clienții lor. Aceste date includ lucruri precum informațiile dvs. de facturare, interacțiunile cu serviciile pentru clienți, vizitele site-ului web și altele. Folosind extragerea și analiza acestor date, furnizorii de servicii atribuie un scor de probabilitate fiecărui client. Acest scor de probabilitate reflectă cât de probabil aveți să schimbați furnizorul. Apoi, aceste companii vizează oamenii cu un risc mai mare oferind stimulente și atenție personalizată, pentru a păstra clienții.
Concepte cheie ale depozitării datelor: o prezentare generală

  1. Supermarketuri și magazine cu amănuntul

Exploatarea datelor permite proprietarilor de supermarketuri să vă cunoască alegerile și preferințele chiar mai bine decât dvs. Dacă nu ne credeți, veți fi uimit de ceea ce a făcut Target cu câțiva ani în urmă.
În urma istoricului de achiziții și a comportamentelor uneia dintre clientele lor, Target a concluzionat corect că este însărcinată. Ah, și să vă spunem – asta a fost chiar înainte ca femeia însăși să știe. Aceasta este puterea datelor, modelelor și analizei.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

În general, aceste magazine de vânzare cu amănuntul împart clienții în ceea ce ei numesc grupuri „recent, frecvență, monetar” (RFM) și grupuri specifice cu campanii și strategii diferite. Deci, un client care cheltuiește mult, dar rar va fi tratat diferit față de un client care cheltuiește puțin, dar des. Cel din urmă tip poate primi oferte de loialitate, upsell sau cross-sell, în timp ce primului li se poate oferi o ofertă de recuperare, doar de exemplu.
Vizualizarea datelor: ce, de ce și cum!

  1. Știință, inginerie și educație:

Domeniile științei și ingineriei au cunoscut o revizuire masivă încă de la aplicarea tehnicilor de extragere a datelor. Să ne uităm la câteva câmpuri specifice care folosesc tehnicile Data Mining:

    • Exploatarea secvenței își găsește o utilizare extinsă în studiul geneticii umane. Ajută la înțelegerea relației dintre variațiile secvenței ADN și variabilitatea susceptibilității la boli. Mai simplu spus, își propune să afle cum modificările ADN-ului corespund riscului de a dezvolta boli comune, ceea ce va ajuta semnificativ la îmbunătățirea metodelor de diagnosticare, prevenire și tratare a acestor boli.

    • Exploatarea datelor este utilizată în domeniul cercetării educaționale pentru a înțelege factorii care îi determină pe elevi să se angajeze în comportamente care le reduc învățarea și eficiența.

  • În domeniul ingineriei energiei electrice, metodele de extragere a datelor au fost utilizate pe scară largă pentru a efectua monitorizarea stării echipamentelor electrice de înaltă tensiune. Scopul acestui lucru este de a obține informații valoroase despre diferiți parametri legați de siguranță, cum ar fi starea izolației și altele, pentru a evita orice accident.
Ce este ce înseamnă depozitarea datelor și mineritul de date

  1. Agenții de prevenire a criminalității:

Utilizarea Data Mining și Analytics nu este limitată doar la aplicații corporative sau educație și tehnologie, iar ultimul exemplu din această listă dovedește același lucru. Dincolo de organizațiile corporative, agențiile de prevenire a criminalității folosesc și analiza datelor pentru a identifica tendințele în nenumărate de date. Aceste date includ informații, inclusiv detalii despre toate activitățile criminale majore care au avut loc.
Exploatarea acestor date și studierea și înțelegerea amănunțită a tiparelor și tendințelor le permite acestor agenții de prevenire a criminalității să prezică evenimentele viitoare cu o acuratețe mult mai bună. Cu ajutorul Data Mining și a analizei, aceste agenții pot afla totul, de la unde să desfășoare maximă forță de muncă a poliției (unde este cel mai probabil următoarea crimă să se întâmple și când?), pe cine să caute la un punct de trecere a frontierei (în funcție de tip sau vârstă a vehiculului, a numărului sau a vârstei ocupanților sau a istoricului de trecere a frontierei), chiar și la care informații trebuie luate în serios în activitățile de combatere a terorismului.

Manipularea datelor: cum puteți descoperi minciunile datelor?

Ceea ce am discutat mai sus sunt doar câteva dintre numeroasele exemple de Data Mining. Dacă acest articol v-a lăsat fascinat și ați dorit mai mult, vă recomandăm să vă aprofundați în concepte precum data mining, analiza datelor, inteligența de afaceri și inteligența artificială. Acest lucru vă va extinde baza de cunoștințe și, de asemenea, vă va ajuta să faceți o alegere mai informată a carierei - dacă doriți să treceți la date.
Business Intelligence este prezentul și viitorul, iar data mining-ul formează baza tuturor lucrurilor într-o măsură destul de mare. Așadar, asigurați-vă că sunteți amănunțit cu elementele de bază ale acelorași dacă sunteți în căutarea unei cariere pline de satisfacții și împliniri!

Dacă sunteți curios să aflați despre știința datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creat pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu experți din industrie, 1 -on-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență profesională cu firme de top.

Care sunt diferitele sectoare în care se aplică Data Mining?

Miningul de date este un domeniu larg, cu aplicații practice într-o varietate de domenii și are potențialul de a extinde orice afacere și mai mult. Unele sectoare în care Data Mining este utilizat frecvent includ:

1. Asistență medicală: Miningul poate fi folosit pentru a prognoza volumul pacienților din orice categorie. Se construiesc procese pentru a se asigura că pacienții primesc îngrijire adecvată la momentul și locul potrivit.
2. Educație: O instituție poate folosi data mining pentru a lua decizii informate și a anticipa rezultatele studenților. Ca urmare a constatărilor, instituția se poate concentra asupra a ceea ce să predea și cum să-l predea.
3. CRM: Managementul relațiilor cu clienții presupune atragerea și menținerea clienților, precum și creșterea loialității clienților și implementarea tacticilor centrate pe client. Datele colectate pot fi utilizate pentru analiză folosind metode de data mining. În loc să se întrebe unde să se concentreze pentru a păstra clienții, cei care caută soluții primesc rezultate filtrate.

De ce este importantă data mining pentru afaceri?

Companiile care folosesc data mining obțin un avantaj competitiv, au o mai bună înțelegere a clienților lor, au mai mult control asupra operațiunilor lor, îmbunătățesc achiziția de clienți și descoperă noi perspective de afaceri. Analiza datelor va ajuta diverse industrii în moduri diferite. Unele industrii caută noi modalități de a atrage noi clienți, în timp ce altele încearcă să îmbunătățească sistemele actuale. Exploatarea datelor oferă organizațiilor instrumentele și cunoștințele de care au nevoie pentru a lua decizii în cunoștință de cauză, a analiza datele și a merge mai departe.

Care sunt beneficiile data mining-ului?

Exploatarea datelor oferă beneficii semnificative în ceea ce privește colectarea, stocarea și procesarea datelor. Avantajele extragerii de date includ:

1. Ajută companiile în colectarea de date exacte.
2. În comparație cu alte aplicații de date, este o opțiune rentabilă și eficientă.
3. Ajută întreprinderile să realizeze producție profitabilă și schimbări operaționale.
4. Exploatarea datelor folosește atât sisteme noi, cât și vechi.
5. Poate fi folosit de companii pentru a lua decizii bine informate.
6. Ajută la detectarea fraudelor și a riscurilor de credit.
7. Le permite cercetătorilor de date să evalueze rapid cantități mari de date.
8. Data Mining poate fi folosit de oamenii de știință pentru a detecta frauda, ​​pentru a crea modele de risc și pentru a îmbunătăți siguranța produselor.
9. Îi ajută pe Data Scientists nu numai să descopere tipare ascunse, ci și să inițieze predicții automate ale comportamentelor și tendințelor.