Overzicht van datamining-toepassingen
Datamining is de manier waarop de patronen in grote datasets worden bekeken en ontdekt door gebruik te maken van elkaar kruisende technieken zoals statistieken, machine learning en die zoals databasesystemen. Het omvat het extraheren van gegevens uit een set onbewerkte en niet-geïdentificeerde gegevens om met behulp van mining enkele betekenisvolle resultaten te bieden.
De geëxtraheerde gegevens worden vervolgens verder gebruikt door gebruik te maken van transformatie en ervoor te zorgen dat deze optimaal worden gebruikt volgens de bedrijfsvereisten en -behoeften. In dit artikel gaan we lezen over de verschillende toepassingen die zijn gekoppeld aan datamining.
Lijst met toepassingen voor datamining
Hier is de lijst met verschillende datamining-applicaties die hieronder worden gegeven -
1. Financiële ondernemingen, banken en hun analyse
Er is een groot aantal dataminingtechnieken die betrokken zijn bij kritieke bank- en financiële gegevens die bedrijven leveren en bewaren waarvan de gegevens van het grootste belang zijn. Een dergelijke techniek is gedistribueerde datamining die is onderzocht, gemodelleerd, vervaardigd en ontwikkeld om verdachte activiteiten of enige vorm van ondeugende of frauduleuze transacties te traceren, of deze nu verband houden met de creditcard of internetbankieren of een andere bankdienst.
Door een groot aantal klantgegevens te bemonsteren en te identificeren, wordt analyse een vrij eenvoudige taak en wordt het volgen van verdachte activiteiten een relatief gemakkelijkere taak door een overzicht te houden van de parameters zoals de periode van transacties, geografische locaties, betalingswijze, geschiedenis van klantactiviteiten, enz. Op basis van deze parameters wordt vervolgens de relatieve maat van de klant berekend, die voor elke vorm van gebruik kan worden gebruikt op basis van de berekende indices.
De bank kan hun klanten behouden of werken aan het verwerven van een nieuwe set klanten door de juiste set datamining uit te voeren op basis van de historische gegevens en de aard van hun activiteiten. De gegevens spelen een grote rol in het succes en falen van elke organisatie, vooral na de komst van big data. De verleidelijke aanbiedingen kunnen vervolgens worden gelanceerd op basis van de activiteit van de klant en historische trends in transacties en aankopen. De correlatie tussen verschillende financiële indicatoren kan worden gevonden door gebruik te maken van datamining. De patronen en de opkomst en ondergang van de aandelenmarkten en hun voorspellingen kunnen ook worden geanalyseerd door gebruik te maken van datamining.
2. Gezondheidszorgdomein en verzekeringsdomein
De datamininggerelateerde applicaties kunnen worden gebruikt om de gezondheidstoestand van een patiënt efficiënt te volgen en te monitoren en kunnen ook helpen bij een efficiënte diagnose op basis van het verleden ziektebestand. Op een vergelijkbare manier hangt de groei van de verzekeringssector af van het vermogen om de gegevens om te zetten in kennisvorm of door verschillende details te verstrekken over de klanten, markten en de potentiële concurrenten en daarom hebben al die bedrijven die de dataminingtechnieken efficiënt hebben toegepast de vruchten plukte. Dit wordt toegepast op de claims en hun analyse, dwz identificatie van de medische procedures die samen worden geclaimd. Het maakt het voorspellen van nieuw beleid mogelijk, helpt bij het detecteren van risicovolle gedragspatronen van klanten en helpt ook bij het detecteren van frauduleus gedrag.
3. Toepassing op het gebied van transport
De historische of de batchvorm van gegevens zal helpen bij het identificeren van de wijze van transport die een bepaalde klant over het algemeen kiest om naar een bepaalde plaats te gaan, bijvoorbeeld zijn geboortestad, en hem daardoor aantrekkelijke aanbiedingen en zware kortingen op nieuwe producten en gelanceerde diensten te bieden. Dit zal dus worden opgenomen in het genre van gerichte en organische advertenties waarbij de potentiële leider van de klant het recht genereert om de lead te converteren. Het is ook nuttig bij het bepalen van de verdeling van de schema's over verschillende magazijnen en ook tussen verkooppunten voor het analyseren van op belasting gebaseerde patronen.
4. Toepassingen van datamining op het gebied van geneeskunde
In het geval van medische analyse, kan de casus van een patiënt worden geanalyseerd door een overzicht te maken van zijn kliniekbezoeken en het seizoen van zijn bezoeken. Het helpt ook bij het identificeren van patronen met succesvolle medische therapieën voor verschillende soorten ziekten. Onderzoekers maken gebruik van multidimensionale gegevens om de kosten te verlagen en de kwaliteit van de dienstverlening te verbeteren die tegenwoordig wordt geboden met uitgebreide en betere zorg. Andere benaderingen zoals soft computing, statistieken, datavisualisatie en machine learning worden efficiënt gebruikt om het datavolume van patiënten binnen een enkele categorie te meten en te voorspellen. De processen zijn ontwikkeld om ervoor te zorgen dat de patiënten passende aandacht krijgen wanneer dat nodig is. Het helpt ook zorgverzekeraars en op medicijnen gebaseerde verzekeraars om valse en fraudegevallen op te sporen.
5. Onderwijs
Op het gebied van onderwijs is de toepassing van datamining de overhand, waar het opkomende gebied van educatieve datamining zich vooral richt op de manieren en methoden waarmee de gegevens kunnen worden geëxtraheerd uit eeuwenoude processen en systemen van onderwijsinstellingen. Het doel wordt vaak geleverd door het feit dat een student groeit en leert in verschillende facetten met behulp van geavanceerde wetenschappelijke kennis en hier speelt datamining een belangrijke rol door ervoor te zorgen dat de juiste kwaliteit van kennis en besluitvormingsinhoud wordt geboden aan de onderwijsafdelingen.
6. Productietechniek
De gegevens kunnen worden beoordeeld door ervoor te zorgen dat de productieonderneming de juiste set kennis bezit, aangezien haar troef ligt in de identificatie van de juiste set productportfolio's, productarchitectuur en ook tussen de behoeften en vereisten van de klant. Bovendien kunnen efficiënte datamining-mogelijkheden ervoor zorgen dat productontwikkeling binnen het relevante tijdsbestek wordt voltooid en het aanvankelijk toegewezen budget niet overschrijdt.
Conclusie
We hebben een basisoverzicht en een lay-out bestudeerd van het gebruik van verschillende datamining-applicaties in verschillende domeinen. Om nog maar te zwijgen over de omvang van deze enorme en eindeloze techniek is niet alleen beperkt tot deze sectoren, maar strekt zich ook uit tot elk domein waarin een bedrijf kan floreren.
Het gaat alleen om de juiste technieken en enige analyse om uw gebruikelijke normale onderneming tot een onderscheid te maken tussen de concurrenten. De wereld van vandaag loopt achter op gegevens en het beheer en de efficiënte afhandeling is de sleutelfactor die een grote invloed heeft op de groei van een organisatie, vooral in de tijd van vandaag. Ik hoop dat je ons artikel leuk vond. Blijf gegevens verzamelen, analyseren en lees onze blogs voor meer technologiegerelateerde artikelen.
Aanbevolen artikelen
Dit is een gids voor datamining-toepassingen. Hier bespreken we de lijst met verschillende toepassingen die verband houden met Data Mining. U kunt ook onze andere voorgestelde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Voordelen van datamining
- Wat is clustering in datamining?
- Wat is Ajax?
- Wat is IOT?
- Modellen in datamining | Algoritmen | Types