Ülevaade andmekaeverakendustest
Andmete kaevandamine on viis, kuidas suurte andmekogumite mustreid vaadatakse ja avastatakse, kasutades põiki tehnikaid, näiteks statistikat, masinõpet ja selliseid, nagu andmebaasisüsteemid. See hõlmab andmete ekstraheerimist töötlemata ja tundmatute andmekogumite hulgast, et kaevandamise abil saada olulisi tulemusi.
Seejärel võetakse ekstraheeritud andmeid täiendavalt kasutusele, kasutades ümberkujundamist ja tagades nende parema kasutamise vastavalt ettevõtte vajadustele ja vajadustele. Selles artiklis loeme erinevate andmete kaevandamisega seotud rakenduste kohta.
Andmete kaevandamise rakenduste loetelu
Siin on loetelu erinevatest andmekaeverakendustest, mis on toodud allpool -
1. Finantsettevõtted, pangad ja nende analüüs
Kriitiliste pangandus- ja finantsandmete esitamisel ja pidamisel on suur hulk andmekaevandamise tehnikaid, mille andmed on ülimalt olulised. Üks selline meetod on hajutatud andmete kaevandamine, mida uuritakse, modelleeritakse, on välja töötatud ja arendatud, et aidata jälgida kahtlast tegevust või mis tahes laadi või petlikke tehinguid, olgu need seotud krediitkaardi- või netipanganduse või mõne muu pangateenusega.
Proovides ja tuvastades tohutu hulga kliendiandmeid, muutub analüüs üsna lihtsaks ülesandeks ja kahtlaste tegevuste jälgimine muutub suhteliselt lihtsamaks ülesandeks, hoides käes tabeli parameetritega nagu tehingute periood, geograafilised asukohad, makseviis, kliendi tegevuse ajalugu jne. Nende parameetrite põhjal arvutatakse seejärel kliendi suhteline mõõde, mida saab arvutatud indeksite põhjal kasutada mis tahes vormis.
Pank saab nende kliente hoida või uue kliendi komplekti omandada, tehes ajalooliste andmete ja nende tegevuse olemuse kohta õige andmekogu. Andmetel on tohutu roll iga organisatsiooni edus ja ebaõnnestumises, eriti pärast suurandmete tulekut. Seejärel saab välja pakkuda ahvatlevaid pakkumisi, mis põhinevad kliendi aktiivsusel ja tehingute ning ostu ajaloolistel suundumustel. Erinevate finantsnäitajate vahelise seose saab teada andmekaevandamise abil. Aktsiaturgude suundumusi ning tõusu ja langust ning nende prognoose saab analüüsida ka andmekaevandamise abil.
2. Tervishoiu ja kindlustusvaldkond
Andmete kaevandamisega seotud rakendusi saab kasutada patsiendi tervisliku seisundi tõhusaks jälgimiseks ja jälgimiseks ning see võib aidata ka varasema haigusloo põhjal tõhusat diagnoosimist. Sarnasel viisil sõltub kindlustussektori kasv sellest, kas andmeid saab teisendada teadmistevormiks või esitada mitmesuguseid üksikasju klientide, turgude ja võimalike konkurentide kohta ning seetõttu on kõigil ettevõtetel, kes on andmekaevandamise tehnikaid tõhusalt rakendanud, lõi kasu. Seda rakendatakse väidete ja nende analüüsi suhtes, st koos taotletavate meditsiiniliste protseduuride identifitseerimise suhtes. See võimaldab prognoosida uusi põhimõtteid, aitab tuvastada riskantseid klientide käitumisharjumusi ja aitab tuvastada ka pettust.
3. Rakendus transpordi valdkonnas
Andmete ajalooline või pakettvorm aitab kindlaks teha, millise transpordiviisi konkreetne klient tavaliselt valib, kui ta suundub konkreetsesse kohta, näiteks oma kodulinna, pakkudes talle ahvatlevaid pakkumisi ja suuri soodustusi uutele toodetele ja käivitatud teenustele. Seega võetakse see arvesse sihitud ja orgaaniliste reklaamide žanris, kus kliendi tulevane juht annab õiguse müügivihje konverteerida. See on abiks ka sõiduplaanide jaotuse määramisel erinevate ladude vahel ja ka müügikohtade vahel koormuspõhise mustri analüüsimiseks.
4. Andmekaevandamise rakendused meditsiini valdkonnas
Meditsiinilise analüüsi korral saab patsiendi juhtumit analüüsida, tehes ülevaate tema kliiniku külastuste ja visiitide aastaaja kohta. Samuti aitab see tuvastada mustreid, millel on edukas meditsiiniline ravi mitmesuguste haiguste raviks. Teadlased kasutavad mitmemõõtmelisi andmeid, et vähendada kulusid ja parandada täna kvaliteetsete ja parema hooldusega pakutavate teenuste kvaliteeti. Muid lähenemisviise, nagu pehme arvutamine, statistika, andmete visualiseerimine ja masinõpe, kasutatakse tõhusalt, et mõõta ja ennustada patsientide andmemahtu ühes kategoorias. Protsessid on välja töötatud tagamaks, et patsiendid saavad vajaduse korral asjakohast tähelepanu. Samuti aitab see tervishoiu- ja ravimipõhistel kindlustusandjatel võltsimis- ja pettusejuhtumeid tuvastada.
5. Haridus
Haridusvaldkonnas on levinud andmekaevandamise rakendamine, kus arenev haridusandmete kaevandamise valdkond keskendub peamiselt viisidele ja meetoditele, mille abil saab andmeid ammutada haridusasutuste eakatest protsessidest ja süsteemidest. Eesmärk on sageli seatud tõsiasjale, et õpilane kasvab ja õpib erinevates tahkudes, kasutades arenenud teaduslikke teadmisi. Siinkohal tuleb andmekaevandamine suuresti mängu, tagades, et haridusosakondadele pakutakse õige kvaliteediga teadmisi ja otsuste tegemise sisu.
6. Tootmistehnika
Andmeid saab hinnata tagades, et tootmisettevõttel on õiged teadmiste kogumid, kuna selle vara seisneb tooteportfellide õige komplekti tuvastamises, tootearhitektuuris ning ka kliendi vajaduste ja nõudmiste vahel. Lisaks saab tõhusate andmete kaevandamise võimalustega tagada, et tootearendus viiakse lõpule sobivas ajavahemikus ega ületa algselt eraldatud eelarvet.
Järeldus
Oleme uurinud eri andmehaldusrakenduste kasutamise ülevaadet ja paigutust erinevates domeenides. Rääkimata selle tohutu ja lõputu tehnika ulatusest ei piirdu ainult nende sektoritega, vaid laieneb ka kõigile valdkondadele, kus ettevõte võib õitsele puhkeda.
Ainult õigete tehnikate ja mõningate analüüside jaoks on teie tavaline tavaline äri konkurentide eristamiseks vajalik. Tänapäeva maailm töötab andmete taga ning selle haldamine ja tõhus käsitsemine on võtmetegur, mis mõjutab eriti organisatsiooni kasvu, eriti tänapäeval. Loodetavasti teile meeldis meie artikkel. Jätkake andmete kogumist, analüüsige neid ja lugege meie ajaveebidest veel tehnoloogiaga seotud artikleid.
Soovitatavad artiklid
See on juhend andmekaeverakenduste jaoks. Siin käsitleme Data Miningiga seotud erinevate rakenduste loendit. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -
- Andmete kaevandamise eelised
- Mis on klastrimine andmete kaevandamisel?
- Mis on Ajax?
- Mis on IOT?
- Andmekaevandamise mudelid | Algoritmid | Tüübid