Katsaus tiedon louhintasovelluksiin
Tietojen louhinta on tapa, jolla suurten tietojoukkojen malleja tarkastellaan ja havaitaan hyödyntämällä risteäviä tekniikoita, kuten tilastoja, koneoppimista ja sellaisia, kuten tietokantajärjestelmiä. Siihen sisältyy tietojen erottaminen raa'asta ja tuntemattomasta tietoryhmästä, jotta saadaan joitain merkityksellisiä tuloksia louhinnan avulla.
Sitten poimitut tiedot otetaan edelleen käyttöön hyödyntämällä muutosta ja varmistamalla, että sitä hyödynnetään parhaiten liiketoiminnan vaatimusten ja tarpeiden mukaisesti. Tässä artikkelissa aiomme lukea tiedon louhintaan liittyvistä eri sovelluksista.
Luettelo tiedon louhintasovelluksista
Tässä on luettelo useista tiedon louhintasovelluksista, jotka on annettu alla -
1. Rahoitusyritykset, pankit ja niiden analyysi
On olemassa suuri joukko tiedon louhintatekniikoita, jotka liittyvät kriittiseen pankki- ja finanssitietojen toimittamiseen ja ylläpitämiseen yrityksiin, joiden tiedot ovat erittäin tärkeitä. Yksi tällainen tekniikka on hajautettu tietojen louhinta, jota tutkitaan, mallinnetaan, muotoillaan ja kehitetään auttamaan epäilyttävien toimien tai kaikenlaisten ilkikuristen tai vilpillisten tapahtumien jäljittämisessä, olipa kyse sitten luottokortti- tai verkkopankkitoiminnasta tai muusta pankkipalvelusta.
Näytteenotolla ja tunnistamalla valtava joukko asiakastietoja, analysoinnista tulee melko helppoa ja epäilyttävien toimintojen seurannasta tulee suhteellisen helppoa tehtävää pitämällä välilehti parametrit, kuten tapahtumien ajanjakso, maantieteelliset sijainnit, maksutapa, asiakastoimintahistoria jne. Näiden parametrien perusteella lasketaan sitten asiakkaan suhteellinen mitta, joka voidaan käyttää mihin tahansa muotoon laskettujen indeksien perusteella.
Pankki voi pitää heidän asiakkaansa tai työskennellä hankkimalla uuden asiakasryhmän suorittamalla oikean tiedon louhinnan historiallisten tietojen ja toiminnan luonteen perusteella. Tiedolla on valtava rooli minkä tahansa organisaation menestyksessä ja epäonnistumisessa, etenkin suurten tietojen tulon jälkeen. Sitten houkuttelevat tarjoukset voidaan käynnistää perustuen asiakkaan aktiivisuuteen ja historiallisiin suuntauksiin liiketoimissa ja ostoissa. Eri taloudellisten indikaattorien välinen korrelaatio voidaan selvittää hyödyntämällä tiedon louhintaa. Osakemarkkinoiden malleja, nousua ja laskua sekä niiden ennusteita voidaan myös analysoida hyödyntämällä tiedon louhintaa.
2. Terveydenhuollon ja vakuutusalueet
Tietojen louhintaan liittyviä sovelluksia voidaan käyttää tehokkaasti potilaan terveydentilan seuraamiseen ja seuraamiseen, ja se voi myös auttaa tehokkaassa diagnoosissa menneisyyden sairauskertomuksen perusteella. Samalla tavalla vakuutusalan kasvu riippuu kyvystä muuntaa tiedot tietomuotoksi tai toimittamalla erilaisia yksityiskohtia asiakkaista, markkinoista ja mahdollisista kilpailijoista, ja siksi kaikilla yrityksillä, jotka ovat soveltaneet tiedon louhintamenetelmiä tehokkaasti, on hyötyneet eduista. Tätä sovelletaan väitteisiin ja niiden analyysiin, toisin sanoen niiden lääketieteellisten menettelyjen tunnistamiseen, joita väitetään yhdessä. Se mahdollistaa uusien käytäntöjen ennustamisen, auttaa tunnistamaan riskialttiita asiakaskäyttäytymismalleja ja auttaa myös vilpillisen käytöksen havaitsemisessa.
3. Sovellus kuljetusten alalla
Historiallinen tai erämuotoinen tieto auttaa tunnistamaan kuljetusmuodon, jonka tietty asiakas päättää yleensä mennä tiettyyn paikkaan, sanoa kotikaupunkiinsa, ja tarjota siten houkuttelevia tarjouksia ja raskaita alennuksia uusille tuotteille ja lanseeratuille palveluille. Tämä sisältyy siis kohdennettujen ja luonnonmukaisten mainosten tyyliin, jossa asiakkaan mahdollinen johtaja antaa oikeuden muuntaa lyijy. Se on hyödyllinen myös määritettäessä aikataulujen jakautumista eri varastojen välillä ja myös myyntipisteiden välillä kuormituspohjaisten kuvioiden analysoimiseksi.
4. Tietojen louhinnan sovellukset lääketieteen alalla
Lääketieteellisen analyysin tapauksessa potilaan tapaus voidaan analysoida tekemällä välilehti hänen klinikkavierailuistaan ja käyntien kausista. Se auttaa myös tunnistamaan malleja, joilla on onnistunut lääketieteellinen hoito erilaisille sairauksille. Tutkijat hyödyntävät moniulotteista tietoa vähentääkseen kustannuksia ja parantaakseen nykyään laajasti ja paremmin tarjottavien palvelujen laatua. Muita lähestymistapoja, kuten pehmeää tietojenkäsittelyä, tilastoja, datan visualisointia ja koneoppimista, käytetään tehokkaasti potilaiden tietomäärän mittaamiseen ja ennustamiseen yhdessä luokassa. Prosessit kehitetään sen varmistamiseksi, että potilaat saavat asianmukaista huomiota aina kun tarvitaan. Se auttaa myös terveydenhuolto- ja lääketieteellisiä vakuutuksenantajia tunnistamaan väärennökset ja petokset.
5. Koulutus
Koulutusalalla datan louhinnan soveltaminen on ollut yleistä, kun nouseva koulutusdatan louhinnan kenttä keskittyy pääasiassa tapoihin ja menetelmiin, joilla tietoa voidaan saada uudestaan vanhoista prosesseista ja oppilaitosten järjestelmistä. Tavoite saavutetaan usein sillä, että opiskelija kasvaa ja oppii eri puolilla kehittynyttä tieteellistä tietämystä. Tässä yhteydessä tiedon louhinta tulee oleellisesti esille varmistamalla, että koulutusosastoille tarjotaan oikealaatuinen tiedon ja päätöksenteon sisältö.
6. Valmistustekniikka
Tietoja voidaan arvioida varmistamalla, että valmistusyrityksellä on oikea tietojoukko, koska sen varallisuus on oikean tuotesalkun, tuotearkkitehtuurin ja myös asiakkaiden tarpeiden ja vaatimusten tunnistamisessa. Lisäksi tehokkaat tiedon louhintaominaisuudet voivat varmistaa, että tuotekehitys saadaan päätökseen asianmukaisessa aikataulussa eikä ylitä alun perin varattua budjettia.
johtopäätös
Olemme tutkineet perustiedot ja asettelun erilaisten tiedon louhintasovellusten käytöstä eri aloilla. Puhumattakaan tämän valtavan ja loputtoman tekniikan laajuudesta ei rajoitu vain näihin aloihin, vaan se kattaa myös kaikki alueet, joissa yritys voi kukoistaa.
Ainoa oikea tekniikka ja jonkinlainen analyysi tekevät tavallisesta normaalista liiketoiminnastasi erottajan kilpailijoiden keskuudessa. Tämän päivän maailma on datan takana, ja sen hallinta ja tehokas käsittely ovat avaintekijä, joka vaikuttaa merkittävästi organisaation kasvuun, etenkin nykyaikana. Toivottavasti pidit artikkelistamme. Jatka tietojen keräämistä, analysointia ja lukemalla blogejamme lisää tekniikkaan liittyviä artikkeleita.
Suositellut artikkelit
Tämä on opas Data Mining -sovelluksiin. Tässä keskustellaan luettelosta Data Mining -sovellukseen liittyvistä sovelluksista. Voit myös käydä läpi muiden ehdotettujen artikkeleidemme saadaksesi lisätietoja -
- Tietojen louhinnan edut
- Mikä on klusterointi tietojen louhinnassa?
- Mikä on Ajax?
- Mikä on IOT?
- Tiedonlouhinnan mallit | Algoritmit | Tyypit