Обзор приложений интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных - это способ просмотра и обнаружения шаблонов в больших наборах данных с использованием пересекающихся методов, таких как статистика, машинное обучение и аналогичных систем баз данных. Он включает в себя извлечение данных из набора необработанных и неопознанных данных для получения значимых результатов с помощью майнинга.
Затем извлеченные данные используются для преобразования путем обеспечения их наилучшего использования в соответствии с бизнес-требованиями и потребностями. В этой статье мы собираемся прочитать о различных приложениях, связанных с интеллектуальным анализом данных.
Список приложений Data Mining
Вот список различных приложений Data Mining, которые приведены ниже -
1. Финансовые фирмы, банки и их анализ
Существует большое количество методов интеллектуального анализа данных, которые используются для предоставления критически важных банковских и финансовых данных, а также для фирм, чьи данные имеют первостепенное значение. Одним из таких методов является распределенный анализ данных, который исследуется, моделируется, разрабатывается и разрабатывается, чтобы помочь в отслеживании подозрительной деятельности или любых видов вредных или мошеннических транзакций, будь то связанные с кредитной картой, сетевым банковским обслуживанием или любой другой банковской услугой.
Путем выборки и идентификации огромного набора данных о клиентах анализ становится довольно простой задачей, а отслеживание подозрительных действий становится сравнительно более простой задачей, если хранить вкладку с такими параметрами, как период транзакций, географическое местоположение, способ платежей, история активности клиентов. и т. д. На основании этих параметров рассчитывается относительный показатель клиента, который может быть применен к любой форме использования на основе рассчитанных индексов.
Банк может удерживать своих клиентов или работать над приобретением нового набора клиентов, выполняя правильный набор интеллектуального анализа данных на основе исторических данных и характера их деятельности. Данные играют огромную роль в успехе и неудаче любой организации, особенно после появления больших данных. Затем могут быть запущены заманчивые предложения в зависимости от активности клиента и исторических тенденций совершения сделок и покупки. Корреляция между различными финансовыми показателями может быть установлена с помощью интеллектуального анализа данных. Модели и рост и падение фондовых рынков и их прогнозы также могут быть проанализированы с использованием интеллектуального анализа данных.
2. Домен здравоохранения и страховой домен
Приложения, связанные с интеллектуальным анализом данных, могут использоваться для эффективного отслеживания и мониторинга состояния здоровья пациента, а также могут помочь в эффективной диагностике на основе прошлых данных о болезни. Аналогичным образом, рост страховой индустрии зависит от способности конвертировать данные в форму знаний или от предоставления различных сведений о клиентах, рынках и потенциальных конкурентах, и поэтому все те компании, которые эффективно применяли методы интеллектуального анализа данных, имеют пожинал плоды. Это применяется к претензиям и их анализу, то есть идентификации медицинских процедур, которые заявлены вместе. Это позволяет прогнозировать новые политики, помогает в обнаружении рискованных моделей поведения клиентов, а также помогает в обнаружении мошеннического поведения.
3. Применение в сфере транспорта
Историческая или пакетная форма данных поможет в определении вида транспорта, который, как правило, выбирает конкретный клиент для поездки в определенное место, скажем, в его родной город, и тем самым предоставляет ему заманчивые предложения и большие скидки на новые продукты и запущенные услуги. Таким образом, это будет включено в жанр целенаправленной и органической рекламы, где предполагаемый лидер клиента генерирует право преобразовать лидерство. Это также помогает определить распределение графиков между различными складами, а также между торговыми точками для анализа моделей на основе нагрузки.
4. Применение интеллектуального анализа данных в области медицины
В случае медицинского анализа, случай пациента может быть проанализирован, делая вкладку его посещений клиники и сезона его посещений. Это также помогает в определении моделей, которые имеют успешную медицинскую терапию для различных видов заболеваний. Исследователи используют многомерные данные для сокращения затрат и повышения качества услуг, предоставляемых сегодня, с расширенным и лучшим обслуживанием. Другие подходы, такие как мягкие вычисления, статистика, визуализация данных и машинное обучение, эффективно используются для измерения и прогнозирования объема данных пациентов в пределах одной категории. Процессы разработаны, чтобы гарантировать, что пациенты получают соответствующее внимание при необходимости. Это также помогает страховщикам, работающим в сфере здравоохранения и медицины, выявлять случаи фальсификации и мошенничества.
5. Образование
В области образования применение интеллектуального анализа данных было широко распространено, когда появляющаяся область интеллектуального анализа данных в основном сосредоточена на путях и методах, с помощью которых можно извлекать данные из вековых процессов и систем образовательных учреждений. Часто цель заключается в том, чтобы заставить ученика расти и учиться в различных аспектах, используя передовые научные знания, и здесь интеллектуальный анализ данных становится главным образом игрой, обеспечивающей надлежащее качество знаний и контента для принятия решений, предоставляемых образовательным департаментам.
6. Технология машиностроения
Данные можно оценить, убедившись, что производственное предприятие обладает правильным набором знаний, поскольку его актив заключается в определении правильного набора портфелей продуктов, архитектуры продукта, а также между потребностями и требованиями клиентов. Кроме того, эффективные возможности интеллектуального анализа данных могут гарантировать, что разработка продукта завершается в соответствующие сроки и не превышает первоначально выделенный бюджет.
Вывод
Мы изучили базовый обзор и схему использования различных приложений для интеллектуального анализа данных в разных областях. Не говоря уже о том, что сфера применения этого огромного и бесконечного метода не ограничивается только этими секторами, но также распространяется на все области, в которых может процветать бизнес.
Речь идет только о правильных методах и некотором анализе, чтобы сделать ваш обычный нормальный бизнес отличительным признаком среди конкурентов. Сегодняшний мир отстает от данных, и их управление и эффективная обработка являются ключевым фактором, который в значительной степени влияет на рост организации, особенно в наше время. Надеюсь, вам понравилась наша статья. Продолжайте собирать данные, анализировать их и продолжать читать наши блоги для получения статей, связанных с технологиями.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по приложениям интеллектуального анализа данных. Здесь мы обсуждаем список различных приложений, связанных с Data Mining. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Преимущества Data Mining
- Что такое кластеризация в интеллектуальном анализе данных?
- Что такое Аякс?
- Что такое IOT?
- Модели в Data Mining | Алгоритмы | Типы