最常見的數據挖掘示例

已發表: 2018-03-30

談從大數據集中提取知識，談數據挖掘！

數據挖掘、知識發現或預測分析——所有這些術語的含義相同。 分解成更簡單的詞，這些術語指的是一組用於在大型數據集中發現模式的技術。 這些模式有助於創建預測模型，以掌握數據科學的未來行為。
今天，大多數組織——無論其領域如何——都在尋求利用他們的大數據，因此正在使用複雜的分析方法。 隨著大數據消費的增長，對數據挖掘的需求也在增長。 今天，我們可以在身邊隨處看到數據挖掘的例子。

目錄

讓我們看一些您在日常生活中經常遇到的數據挖掘示例：

  1. 人工智能和機器學習

人工智能和機器學習在當今世界上都獲得了很多相關性，這要歸功於數據挖掘。 在不提供相關數據和模式的情況下，您如何使系統“人工智能化”？ 而且，如果不是通過數據挖掘，您如何提取相關模式？
您每天最有可能遇到的 AI 和機器學習的最常見示例之一是深受喜愛的推薦系統。 從亞馬遜購買產品後，您是否會看到推薦產品列表，而您最終會在眨眼之間購買其中一個？ 亞馬遜是如何做到這一點的？ 通過徹底研究和分析您過去的數據和行為。 使用您的行為趨勢，亞馬遜可以根據您購買產品的概率對產品進行分類。 雖然亞馬遜和其他電子商務網站使用 AI 來顯示產品推薦，但 Spotify 和 Netflix 等視頻和音樂流媒體平台使用相同的方法來更好地管理您的播放列表。

上面提到的示例在挖掘數據之上使用人工智能。 但是，反向使用也是可能的，即您可以開發理論，然後使用數據挖掘來加強您的理論。 例如，如果一輛自動駕駛汽車看到一輛紅色 Maruti 超速超過限速兩倍，它可能會發展出一個理論，即所有紅色 Maruti 都超速。 然後，該 AI 可以使用數據挖掘方法來加強或削弱該理論。
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  1. 服務供應商

服務提供商長期以來一直在使用數據挖掘來留住客戶。 使用商業智能和數據挖掘技術，這些服務提供商可以預測“客戶流失”——當客戶離開他們轉向另一個服務提供商時使用的術語。
如今，每個服務提供商都擁有數 TB 的客戶數據。 這些數據包括您的賬單信息、客戶服務交互、網站訪問等。 通過對這些數據的挖掘和分析，服務提供商為每個客戶分配一個概率分數。 這個概率分數反映了您更換供應商的可能性。 然後，這些公司通過提供激勵措施和個性化關注來鎖定風險較高的人群，以留住客戶。
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  1. 超市和零售店

數據挖掘讓超市老闆比你自己更了解你的選擇和喜好。 如果你不相信我們，你會驚訝於Target幾年前的所作所為。
根據其中一位女性顧客的購買歷史和行為，Target 正確地斷定她懷孕了。 哦，讓我們告訴你——這甚至在那個女人自己知道之前。 這就是數據、模式和分析的力量。

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一般來說，這些零售店將客戶分為他們所謂的“新近度、頻率、貨幣”（RFM）組和具有不同活動和策略的特定組。 因此，對花費很多但不經常花費的客戶與花費很少但經常花費的客戶的處理方式將有所不同。 後者可能會獲得忠誠度、追加銷售或交叉銷售優惠，而前者可能會獲得贏回交易，例如。
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  1. 科學、工程和教育：

自從應用數據挖掘技術以來，科學和工程領域已經經歷了一次大規模的改革。 讓我們看一些使用數據挖掘技術的特定領域：

    • 序列挖掘在人類遺傳學研究中得到廣泛應用。 它有助於理解 DNA 序列變異與疾病易感性變異之間的關係。 簡而言之，它旨在找出 DNA 的變化如何與發生常見疾病的風險相對應，這將大大有助於改進診斷、預防和治療這些疾病的方法。

    • 數據挖掘用於教育研究領域，以了解導致學生從事降低其學習和效率的行為的因素。

  • 在電力工程領域，數據挖掘方法已被廣泛用於對高壓電氣設備進行狀態監測。 這樣做的目的是獲得有關各種安全相關參數（如絕緣狀態等）的有價值信息，以避免任何事故。
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  1. 預防犯罪機構：

數據挖掘和分析的使用不僅限於企業應用程序或教育和技術，此列表中的最後一個示例也證明了這一點。 除了企業組織之外，預防犯罪機構還使用數據分析來發現無數數據的趨勢。 該數據包括已發生的所有主要犯罪活動的詳細信息。
挖掘這些數據並徹底研究和理解模式和趨勢，使這些預防犯罪機構能夠更準確地預測未來事件。 在數據挖掘和分析的幫助下，這些機構可以找出所有信息，包括在哪裡部署最大的警察人力（下一次犯罪最有可能發生在哪里以及何時？），在過境點搜索誰（根據類型或年齡）車輛、乘員人數或年齡，或過境歷史），甚至在反恐活動中應認真對待哪些情報。

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我們上面討論的只是數據挖掘的眾多示例中的幾個。 如果這篇文章讓您著迷並且想要更多，我們建議您深入研究數據挖掘、數據分析、商業智能和人工智能等概念。 這將拓寬您的知識基礎，並幫助您做出更明智的職業選擇——如果您想跳槽到數據領域。
商業智能是現在和未來，而數據挖掘在很大程度上構成了一切的基礎。 因此，如果您正在尋找一份有價值和充實的職業，請確保您對相同的基礎知識有透徹的了解！

如果您想了解數據科學，請查看 IIIT-B 和 upGrad 的數據科學執行 PG 計劃，該計劃是為在職專業人士創建的，提供 10 多個案例研究和項目、實用的實踐研討會、與行業專家的指導、1與行業導師一對一，400 多個小時的學習和頂級公司的工作協助。

應用數據挖掘的不同領域有哪些？

數據挖掘是一個廣泛的領域，在各個領域都有實際應用，它具有進一步擴展任何業務的潛力。 經常使用數據挖掘的一些行業包括：

1. 醫療保健：挖掘可用於預測任何類別的患者數量。 正在建立流程以確保患者在正確的時間和地點獲得足夠的護理。
2. 教育：機構可以使用數據挖掘來做出明智的決定並預測學生的學習成果。 作為研究結果的結果，該機構可以專注於教什麼以及如何教它。
3. CRM：客戶關係管理需要吸引和維護客戶，以及提高客戶忠誠度和執行以客戶為中心的策略。 收集的數據可用於使用數據挖掘方法進行分析。 尋求解決方案的人不會想知道應該把重點放在哪裡來留住客戶，而是會收到過濾後的結果。

為什麼數據挖掘對業務很重要？

使用數據挖掘的企業可以獲得競爭優勢，更好地了解他們的客戶，更好地控制他們的運營，增強客戶獲取，並發現新的業務前景。 數據分析將以不同的方式幫助不同的行業。 一些行業正在尋找吸引新客戶的新方法，而另一些行業則在嘗試改進現有系統。 數據挖掘為組織提供做出明智決策、分析數據和前進所需的工具和知識。

數據挖掘有什麼好處？

數據挖掘在數據收集、存儲和處理方面提供了顯著的好處。 數據挖掘的優勢包括：

1.它幫助企業收集準確的數據。
2.與其他數據應用相比，它是一種經濟高效的選擇。
3. 協助企業進行有利可圖的生產和經營變革。
4. 數據挖掘同時利用新舊系統。
5. 企業可以使用它來做出明智的決策。
6.它有助於檢測欺詐和信用風險。
7.它使數據科學家能夠快速評估大量數據。
8. 數據科學家可以使用數據挖掘來檢測欺詐、創建風險模型和提高產品安全性。
9. 它不僅可以幫助數據科學家發現隱藏的模式，還可以啟動對行為和趨勢的自動預測。