Prezentare generală a aplicațiilor pentru extragerea datelor
Exploatarea datelor este modul în care modelele din seturile mari de date sunt vizualizate și descoperite folosind tehnici de intersecție, cum ar fi statisticile, învățarea automată și cele precum sistemele de baze de date. Aceasta implică extragerea de date dintr-un set de date brute și neidentificate, pentru a oferi rezultate semnificative prin intermediul exploatării miniere.
Datele extrase sunt apoi utilizate în continuare, utilizând transformarea și asigurându-le că sunt utilizate la maxim, conform cerințelor și nevoilor afacerii. În acest articol, vom citi despre diferitele aplicații asociate cu extragerea datelor.
Lista aplicațiilor pentru extragerea datelor
Iată lista diferitelor aplicații de extragere a datelor care sunt prezentate mai jos -
1. Firme financiare, bănci și analiza acestora
Există un număr mare de tehnici de extragere a datelor care sunt implicate în furnizarea și păstrarea datelor financiare bancare și financiare, ale căror date sunt de maximă importanță. O astfel de tehnică este distribuirea de date distribuite care este cercetată, modelată, realizată și dezvoltată pentru a ajuta la urmărirea activităților suspecte sau a oricărui tip de tranzacții răutăcioase sau frauduloase, fie că este legată de cardul de credit sau de serviciul bancar net sau de orice alt serviciu bancar.
Prin prelevarea de probe și identificarea unui set uriaș de date despre clienți, analiza devine o sarcină destul de ușoară și urmărirea activităților suspecte devine o sarcină relativ mai ușoară prin păstrarea unei file a parametrilor precum perioada tranzacțiilor, locațiile geografice, modul de plată, istoricul activității clienților, etc. Pe baza acestor parametri se calculează apoi măsura relativă a clientului, care poate fi pusă la orice formă de utilizare pe baza indicilor calculați.
Banca își poate păstra clienții sau poate lucra în achiziționarea unui set nou de clienți prin efectuarea setului potrivit de extragere a datelor privind datele istorice și natura activităților lor. Datele joacă un rol imens în succesul și eșecul oricărei organizații, mai ales după apariția datelor mari. Ofertele atrăgătoare pot fi apoi lansate pe baza activității clientului și a tendințelor istorice de tranzacționare și achiziție. Corelația dintre diverși indicatori financiari poate fi găsită prin utilizarea mineritului de date. Modelele, creșterea și scăderea piețelor bursiere și previziunile lor pot fi, de asemenea, analizate prin utilizarea mineritului de date.
2. Domeniul asistenței medicale și domeniul asigurărilor
Aplicațiile referitoare la extracția de date pot fi utilizate pentru a urmări și monitoriza eficient starea de sănătate a unui pacient și, de asemenea, pot ajuta la diagnosticarea eficientă pe baza înregistrărilor anterioare de boală. Într-o manieră similară, creșterea industriei asigurărilor depinde de capacitatea de a converti datele în formă de cunoștințe sau de a furniza diverse detalii despre clienți, piețe și concurenții potențiali și, prin urmare, toate acele companii care au aplicat tehnicile de extragere a datelor au eficient a recoltat beneficiile. Acest lucru se aplică asupra revendicărilor și analizei lor, adică identificarea procedurilor medicale care sunt revendicate împreună. Permite prognozarea noilor politici, ajută la detectarea modelelor de comportament riscant ale clienților și, de asemenea, ajută la detectarea comportamentului fraudulos.
3. Cerere în domeniul transportului
Forma de date istorice sau pe loturi va ajuta la identificarea modului de transport pe care un anumit client optează, în general, pentru a merge într-un anumit loc, spune orașul său de origine și, astfel, îi va oferi oferte și reduceri mari la produsele noi și serviciile lansate. Aceasta va fi astfel inclusă în genul de reclame organice și organice în care potențialul lider al clientului generează dreptul de a converti avantajul. De asemenea, este utilă determinarea distribuției programelor între diverse depozite și, de asemenea, între punctele de desfacere pentru analiza modelelor bazate pe sarcină.
4. Aplicații pentru extragerea datelor în domeniul medicinii
În cazul analizei medicale, cazul unui pacient poate fi analizat făcând o filă a vizitelor sale în clinică și a sezonului vizitelor sale. De asemenea, ajută la identificarea tiparelor care au terapii medicale de succes pentru diferite tipuri de boli. Cercetătorii folosesc date multidimensionale pentru a reduce costurile și a îmbunătăți calitatea serviciilor oferite astăzi cu îngrijire extinsă și mai bună. Alte abordări, cum ar fi calcularea soft, statistici, vizualizarea datelor și învățarea automată sunt utilizate eficient pentru a măsura și prezice volumul de date ale pacienților dintr-o singură categorie. Procesele sunt dezvoltate pentru a se asigura că pacienții primesc atenție adecvată ori de câte ori este nevoie. De asemenea, ajută asigurătorii din domeniul sănătății și medicamentelor să detecteze cazuri false și de fraudă.
5. Educație
În domeniul educației, aplicarea mineritului de date a fost prevalentă în cazul în care domeniul emergent al mineritului de date educaționale se concentrează în principal pe modalitățile și metodele prin care datele pot fi extrase din procesele și sistemele vechi ale instituțiilor de învățământ. Obiectivul este adesea furnizat prin faptul că face ca elevul să crească și să învețe în diverse fațete, folosind cunoștințe științifice avansate, iar aici extragerea de date intră în mare măsură prin asigurarea calității corecte a cunoștințelor și a conținutului decizional este furnizată departamentelor de educație.
6. Ingineria producției
Datele pot fi evaluate prin asigurarea faptului că întreprinderea producătoare deține un set de cunoștințe adecvate, deoarece atuul său constă în identificarea setului potrivit de portofolii de produse, arhitectura produsului și, de asemenea, între nevoile și cerințele clientului. Mai mult, capacitățile eficiente de extragere a datelor pot asigura că dezvoltarea produsului este finalizată în intervalul de timp relevant și nu depășește bugetul alocat inițial.
Concluzie
Am studiat o imagine de ansamblu de bază și un aspect al utilizării diferitelor aplicații de extragere a datelor în diferite domenii. Nu mai vorbim de domeniul de aplicare al acestei tehnici uriașe și nesfârșite nu se limitează doar la aceste sectoare, ci se extinde și la fiecare domeniu în care o afacere poate înflori.
Este vorba doar despre tehnicile corecte și unele analize pentru a face ca afacerea dvs. obișnuită să fie o diferențiator între concurenți. Lumea de astăzi se află în spatele datelor, iar managementul și manipularea eficientă a acestora este factorul cheie care are un impact major asupra creșterii unei organizații, în special în vremurile de astăzi. Sper că v-a plăcut articolul nostru. Continuați să colectați date, analizați-le și continuați să citiți blogurile noastre pentru mai multe articole legate de tehnologie.
Articole recomandate
Acesta este un ghid pentru aplicațiile pentru extragerea datelor. Aici discutăm lista diferitelor aplicații asociate cu Data Mining. Puteți parcurge și alte articole sugerate pentru a afla mai multe -
- Avantajele extragerii datelor
- Ce este Clustering în Data Mining?
- Ce este Ajax?
- Ce este IOT?
- Modele în Data Mining | Algoritmi | Tipuri