Pregled aplikacija za vađenje podataka
Iskopavanje podataka je način na koji se obrasci u velikim nizovima podataka gledaju i otkrivaju korištenjem tehnika presijecanja poput statistike, strojnog učenja i onih poput sustava baza podataka. To uključuje izdvajanje podataka iz skupa neobrađenih i neidentificiranih skupova podataka kako bi se dobili neki značajni rezultati pomoću rudarstva.
Izvađeni podaci tada se nadalje koriste korištenjem transformacije i osiguravanjem da se oni najbolje iskoriste prema poslovnim zahtjevima i potrebama. U ovom ćemo članku pročitati razne aplikacije vezane uz rudanje podataka.
Popis aplikacija za vađenje podataka
Ovdje se nalazi popis različitih aplikacija za vađenje podataka koje su dane u nastavku -
1. Financijske tvrtke, banke i njihove analize
Veliki je broj tehnika iskopavanja podataka koji su uključeni u kritično bankarstvo i financijske podatke koji pružaju i čuvaju tvrtke čiji su podaci od najveće važnosti. Jedna takva tehnika je distribucija podataka, koja se istražuje, modelira, izrađuje i razvija kako bi se pomoglo u praćenju sumnjivih aktivnosti ili bilo kakvih nesavjesnih ili lažnih transakcija, bilo da se radi o kreditnoj kartici ili neto bankarstvu ili bilo kojoj drugoj bankarskoj usluzi.
Uzimanjem uzoraka i identificiranjem ogromnog niza podataka o klijentima, analiza postaje prilično lak zadatak, a praćenje sumnjivih aktivnosti postaje razmjerno lakši zadatak držanjem kartice parametara kao što su razdoblje transakcija, zemljopisna lokacija, način plaćanja, povijest aktivnosti kupca itd. Na temelju ovih parametara izračunava se relativna mjera kupca koja se može prenijeti u bilo koji oblik upotrebe na temelju izračunatih indeksa.
Banka može zadržati svoje klijente ili raditi na stjecanju novog skupa klijenata izvođenjem ispravnog skupa podataka o povijesnim podacima i prirodi njihovih aktivnosti. Podaci igraju veliku ulogu u uspjehu i neuspjehu bilo koje organizacije, posebno nakon pojave velikih podataka. Primamljive ponude tada se mogu pokrenuti na temelju aktivnosti kupca i povijesnih trendova sklapanja transakcija i kupovine. Povezanost između različitih financijskih pokazatelja može se utvrditi upotrebom podataka. Obrasci i uspon i pad berzi i njihova predviđanja mogu se analizirati i korištenjem data mining-a.
2. Domena zdravstvene zaštite i domena osiguranja
Aplikacije vezane za rudarstvo podataka mogu se koristiti za učinkovito praćenje i praćenje zdravstvenog stanja pacijenta, a također mogu pomoći u učinkovitoj dijagnozi na temelju prijašnjih evidencija bolesti. Na sličan način rast industrije osiguranja ovisi o sposobnosti pretvaranja podataka u obrazac znanja ili pružanjem različitih detalja o kupcima, tržištima i potencijalnim konkurentima, te stoga sve one tvrtke koje učinkovito primjenjuju tehnike vađenja podataka iskoristili prednosti. To se primjenjuje na zahtjevima i njihovoj analizi, odnosno identificiranju medicinskih postupaka koji se tvrde zajedno. Omogućuje predviđanje novih pravila, pomaže u otkrivanju rizičnih obrazaca ponašanja kupaca i također pomaže u otkrivanju lažnog ponašanja.
3. Primjena u području prijevoza
Povijesni ili serijski oblik podataka pomoći će u identificiranju načina prijevoza koji određeni kupac općenito odlučuje otići do određenog mjesta, recimo svog rodnog grada i na taj način pružiti mu privlačne ponude i velike popuste na nove proizvode i pokrenute usluge. Na taj će se način uključiti u žanr ciljanih i organskih reklama gdje potencijalni vođa kupca generira pravo na konverziju potencijalnog kupca. Također je korisno u određivanju raspodjele rasporeda između različitih skladišta kao i među prodajnim mjestima za analizu obrazaca temeljenih na opterećenju.
4. Primjena rudarjenja podataka u području medicine
U slučaju medicinske analize, slučaj pacijenta može se analizirati tako da se napravi tabulator njegovih posjeta klinici i sezona njegovih posjeta. Pomaže i u identificiranju obrazaca koji imaju uspješnu medicinsku terapiju za razne vrste bolesti. Istraživači koriste višedimenzionalne podatke kako bi umanjili troškove i poboljšali kvalitetu usluga koje se danas pružaju s opsežnom i boljom pažnjom. Ostali pristupi poput soft računara, statistike, vizualizacije podataka i strojnog učenja učinkovito se koriste za mjerenje i predviđanje obujma podataka pacijenata unutar jedne kategorije. Postupci su razvijeni kako bi se osiguralo da pacijenti dobiju odgovarajuću pažnju kad god je to potrebno. Također pomaže osigurateljima koji se bave zdravstvom i medicinom otkrivati slučajeve lažnih i prijevara.
5. Obrazovanje
U području obrazovanja prevladavala je primjena rudarjenja podataka gdje se novo područje obrazovanja rudarskih podataka usredotočuje uglavnom na načine i metode pomoću kojih se podaci mogu izvući iz stoljetnih procesa i sustava obrazovnih ustanova. Cilj se često postiže činjenicom da se student može razvijati i učiti u različitim aspektima koristeći napredna znanstvena saznanja, a ovdje se vađenje podataka dolazi u glavnu ulogu osiguravanjem da se obrazovnim odjelima pruži odgovarajuća kvaliteta znanja i sadržaj donošenja odluka.
6. Proizvodni inženjering
Podaci se mogu procijeniti osiguravajući da proizvodno poduzeće posjeduje pravi skup znanja, jer njegova imovina leži u identificiranju ispravnog skupa portfelja proizvoda, arhitekture proizvoda, kao i između potreba i zahtjeva kupca. Štoviše, učinkovite mogućnosti iskopavanja podataka mogu osigurati da se razvoj proizvoda dovrši u relevantnom vremenskom okviru i da ne pređe prvotno dodijeljeni proračun.
Zaključak
Proučili smo osnovni pregled i izgled korištenja različitih aplikacija za iskopavanje podataka u različitim domenama. Da ne spominjemo opseg ove ogromne i beskrajne tehnike, nije ograničen samo na ove sektore, već se proteže i na svaku domenu u kojoj posao može cvjetati.
Radi se samo o pravim tehnikama i nekim analizama kako bi vaš uobičajeni uobičajeni posao bio diferencijator među konkurentima. Svijet danas zaostaje za podacima i njegovo upravljanje i učinkovito rukovanje ključni su čimbenik koji uglavnom utječe na rast organizacije, posebno u današnje vrijeme. Nadam se da vam se svidio naš članak. Nastavite sakupljati podatke, analizirati ih i nastavite čitati naše blogove za više članaka vezanih uz tehnologiju.
Preporučeni članci
Ovo je vodič za aplikacije za rudarjenje podataka. Ovdje ćemo raspravljati o popisu različitih aplikacija povezanih s Data Miningom. Možete i proći naše druge predložene članke da biste saznali više -
- Prednosti Data Mininga
- Što je klasteriranje u Rudarstvu podataka?
- Što je Ajax?
- Što je puno?
- Modeli u data miningu | Algoritmi | vrste