最常见的数据挖掘示例

已发表: 2018-03-30

谈从大数据集中提取知识，谈数据挖掘！

数据挖掘、知识发现或预测分析——所有这些术语的含义相同。 分解成更简单的词，这些术语指的是一组用于在大型数据集中发现模式的技术。 这些模式有助于创建预测模型，以掌握数据科学的未来行为。
今天，大多数组织——无论其领域如何——都在寻求利用他们的大数据，因此正在使用复杂的分析方法。 随着大数据消费的增长，对数据挖掘的需求也在增长。 今天，我们可以在身边随处看到数据挖掘的例子。

目录

让我们看一些您在日常生活中经常遇到的数据挖掘示例：

  1. 人工智能和机器学习

人工智能和机器学习都在当今世界获得了很多相关性，这要归功于数据挖掘。 在不提供相关数据和模式的情况下，您如何使系统“人工智能化”？ 而且，如果不是通过数据挖掘，您如何提取相关模式？
您每天最有可能遇到的人工智能和机器学习的最常见示例之一是深受喜爱的推荐系统。 从亚马逊购买产品后，您是否会看到推荐产品列表，而您最终会在眨眼之间购买其中一个？ 亚马逊是如何做到这一点的？ 通过彻底研究和分析您过去的数据和行为。 使用您的行为趋势，亚马逊可以根据您购买产品的概率对产品进行分类。 虽然亚马逊和其他电子商务网站使用 AI 来显示产品推荐，但 Spotify 和 Netflix 等视频和音乐流媒体平台使用相同的方法来更好地管理您的播放列表。

上面提到的示例在挖掘数据之上使用人工智能。 但是，反向使用也是可能的，即您可以开发理论，然后使用数据挖掘来加强您的理论。 例如，如果一辆自动驾驶汽车看到一辆红色 Maruti 超速超过限速两倍，它可能会发展出一个理论，即所有红色 Maruti 都超速。 然后，该 AI 可以使用数据挖掘方法来加强或削弱该理论。
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  1. 服务供应商

服务提供商长期以来一直在使用数据挖掘来留住客户。 使用商业智能和数据挖掘技术，这些服务提供商可以预测“客户流失”——当客户离开他们转向另一个服务提供商时使用的术语。
如今，每个服务提供商都拥有数 TB 的客户数据。 这些数据包括您的账单信息、客户服务交互、网站访问等。 通过对这些数据的挖掘和分析，服务提供商为每个客户分配一个概率分数。 这个概率分数反映了您更换供应商的可能性。 然后，这些公司通过提供激励措施和个性化关注来锁定风险较高的人群，以留住客户。
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  1. 超市和零售店

数据挖掘让超市老板比你自己更了解你的选择和喜好。 如果你不相信我们，你会惊讶于Target几年前的所作所为。
根据其中一位女性顾客的购买历史和行为，Target 正确地断定她怀孕了。 哦，让我们告诉你——这甚至在那个女人自己知道之前。 这就是数据、模式和分析的力量。

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一般来说，这些零售店将客户分为他们所谓的“新近度、频率、货币”（RFM）组和具有不同活动和策略的特定组。 因此，对花费很多但不经常花费的客户与花费很少但经常花费的客户的处理方式将有所不同。 后者可能会获得忠诚度、追加销售或交叉销售优惠，而前者可能会获得赢回交易，例如。
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  1. 科学、工程和教育：

自从应用数据挖掘技术以来，科学和工程领域已经经历了一次大规模的改革。 让我们看一些使用数据挖掘技术的特定领域：

    • 序列挖掘在人类遗传学研究中得到广泛应用。 它有助于理解 DNA 序列变异与疾病易感性变异之间的关系。 简而言之，它旨在找出 DNA 的变化如何与发生常见疾病的风险相对应，这将大大有助于改进诊断、预防和治疗这些疾病的方法。

    • 数据挖掘用于教育研究领域，以了解导致学生从事降低其学习和效率的行为的因素。

  • 在电力工程领域，数据挖掘方法已被广泛用于对高压电气设备进行状态监测。 这样做的目的是获得有关各种安全相关参数（如绝缘状态等）的有价值信息，以避免任何事故。
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  1. 预防犯罪机构：

数据挖掘和分析的使用不仅限于企业应用程序或教育和技术，此列表中的最后一个示例也证明了这一点。 除了企业组织之外，预防犯罪机构还使用数据分析来发现无数数据的趋势。 该数据包括已发生的所有主要犯罪活动的详细信息。
挖掘这些数据并彻底研究和理解模式和趋势，使这些预防犯罪机构能够更准确地预测未来事件。 在数据挖掘和分析的帮助下，这些机构可以找出所有信息，从在哪里部署最多的警察人力（下一次犯罪最有可能发生的地点和时间？），在过境点搜索谁（根据类型或年龄）车辆、乘员人数或年龄，或过境历史），甚至在反恐活动中应认真对待哪些情报。

数据操纵：如何发现数据谎言？

我们上面讨论的只是数据挖掘的众多示例中的几个。 如果这篇文章让您着迷并且想要更多，我们建议您深入研究数据挖掘、数据分析、商业智能和人工智能等概念。 这将拓宽您的知识基础，并帮助您做出更明智的职业选择——如果您想跳槽到数据领域。
商业智能是现在和未来，而数据挖掘在很大程度上构成了一切的基础。 因此，如果您正在寻找一份有价值和充实的职业，请确保您对相同的基础知识有透彻的了解！

如果您想了解数据科学，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学执行 PG 计划，该计划是为在职专业人士创建的，提供 10 多个案例研究和项目、实用的实践研讨会、与行业专家的指导、1与行业导师一对一，400 多个小时的学习和顶级公司的工作协助。

应用数据挖掘的不同领域有哪些？

数据挖掘是一个广泛的领域，在各个领域都有实际应用，它具有进一步扩展任何业务的潜力。 经常使用数据挖掘的一些行业包括：

1. 医疗保健：挖掘可用于预测任何类别的患者数量。 正在建立流程以确保患者在正确的时间和地点获得足够的护理。
2. 教育：机构可以使用数据挖掘来做出明智的决定并预测学生的学习成果。 作为研究结果的结果，该机构可以专注于教什么以及如何教它。
3. CRM：客户关系管理需要吸引和维护客户，以及提高客户忠诚度和执行以客户为中心的策略。 收集的数据可用于使用数据挖掘方法进行分析。 寻求解决方案的人不会想知道应该把重点放在哪里来留住客户，而是会收到过滤后的结果。

为什么数据挖掘对业务很重要？

使用数据挖掘的企业可以获得竞争优势，更好地了解他们的客户，更好地控制他们的运营，增强客户获取，并发现新的业务前景。 数据分析将以不同的方式帮助不同的行业。 一些行业正在寻找吸引新客户的新方法，而另一些行业则在尝试改进现有系统。 数据挖掘为组织提供做出明智决策、分析数据和前进所需的工具和知识。

数据挖掘有什么好处？

数据挖掘在数据收集、存储和处理方面提供了显着的好处。 数据挖掘的优势包括：

1.它帮助企业收集准确的数据。
2.与其他数据应用相比，它是一种经济高效的选择。
3. 协助企业进行有利可图的生产和经营变革。
4. 数据挖掘同时利用新旧系统。
5. 企业可以使用它来做出明智的决策。
6.它有助于检测欺诈和信用风险。
7.它使数据科学家能够快速评估大量数据。
8. 数据科学家可以使用数据挖掘来检测欺诈、创建风险模型和提高产品安全性。
9. 它不仅可以帮助数据科学家发现隐藏的模式，还可以启动对行为和趋势的自动预测。