Die 12 nützlichsten Data-Mining-Anwendungen des Jahres 2022

Data Mining ist eine Methode zum Extrahieren von Daten aus mehreren Quellen und deren Organisation, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Lesen Sie weiter, um die weitreichenden Data-Mining-Anwendungen zu entdecken, die die Branche, wie wir sie kennen, verändern!

Moderne Unternehmen können nicht in einer Datenlücke leben. Sie müssen sich weiterentwickeln und mit der technologischen Entwicklung und den kommenden digitalen Trends Schritt halten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Daher legen Unternehmen heute Wert darauf, über alle neuen Entwicklungen im Bereich Data Science und Analytics auf dem Laufenden zu bleiben. Data Mining ist ein solcher Prozess in der Datenwissenschaft. Sehen Sie sich die gängigen Beispiele für Data Mining an.

Dabei werden bereits vorhandene Datensätze untersucht, um neue und nützliche Informationen zu gewinnen. Die komplexen Data-Mining-Algorithmen ermöglichen es Unternehmen, Rohdaten zu verstehen, indem sie große Datensätze segmentieren, Muster erkennen und Ergebnisse vorhersagen.

Lassen Sie uns einen Blick auf einige der wichtigsten Anwendungen von Data Mining werfen.

Data-Mining-Anwendungen

1. Finanzanalyse

Die Banken- und Finanzbranche ist auf qualitativ hochwertige und verlässliche Daten angewiesen. Auf Kreditmärkten können Finanz- und Benutzerdaten für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden, z. B. zur Vorhersage von Kreditzahlungen und zur Bestimmung von Kreditratings. Und Data-Mining-Methoden machen solche Aufgaben überschaubarer.

Klassifizierungstechniken erleichtern die Trennung der entscheidenden Faktoren, die die Bankentscheidungen der Kunden beeinflussen, von den irrelevanten. Darüber hinaus ermöglichen multidimensionale Clustering-Techniken die Identifizierung von Kunden mit ähnlichem Kreditzahlungsverhalten. Datenanalyse und Mining können auch dabei helfen, Geldwäsche und andere Finanzkriminalität aufzudecken. Lesen Sie mehr über Data-Science-Anwendungen in der Finanzbranche

2. Telekommunikationsindustrie

Expandiert und wächst in einem schnellen Tempo, insbesondere mit dem Aufkommen des Internets. Data Mining kann es wichtigen Akteuren der Branche ermöglichen, ihre Servicequalität zu verbessern, um im Spiel die Nase vorn zu haben.

Die Musteranalyse von raumzeitlichen Datenbanken kann eine große Rolle in der mobilen Telekommunikation, im Mobile Computing und auch in Web- und Informationsdiensten spielen. Und Techniken wie die Ausreißeranalyse können betrügerische Benutzer erkennen. Außerdem können OLAP- und Visualisierungstools beim Vergleich von Informationen wie Benutzergruppenverhalten, Gewinn, Datenverkehr, Systemüberlastung usw. helfen.

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3. Einbruchserkennung

Die globale Konnektivität in der heutigen technologiegetriebenen Wirtschaft hat die Netzwerkverwaltung vor Sicherheitsherausforderungen gestellt. Netzwerkressourcen können Bedrohungen und Aktionen ausgesetzt sein, die ihre Vertraulichkeit oder Integrität beeinträchtigen. Daher hat sich die Erkennung von Eindringlingen zu einer entscheidenden Data-Mining-Praxis entwickelt.

Es umfasst Assoziations- und Korrelationsanalysen, Aggregationstechniken, Visualisierung und Abfragewerkzeuge, mit denen Anomalien oder Abweichungen vom normalen Verhalten effektiv erkannt werden können.

4. Einzelhandelsbranche

Der organisierte Einzelhandel verfügt über beträchtliche Mengen an Datenpunkten, die Verkäufe, Kaufhistorie, Lieferung von Waren, Verbrauch und Kundenservice abdecken. Die Datenbanken sind mit dem Aufkommen von E-Commerce-Marktplätzen noch größer geworden.

Im modernen Einzelhandel werden Data Warehouses entworfen und aufgebaut, um die Vorteile des Data Mining voll auszuschöpfen. Die multidimensionale Datenanalyse hilft beim Umgang mit Daten, die sich auf verschiedene Arten von Kunden, Produkten, Regionen und Zeitzonen beziehen. Online-Händler können auch Produkte empfehlen, um mehr Umsatz zu erzielen, und die Effektivität ihrer Werbekampagnen analysieren. Von der Feststellung von Kaufmustern bis hin zur Verbesserung des Kundenservice und der Zufriedenheit öffnet Data Mining viele Türen in diesem Sektor.

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5. Hochschulbildung

Da die Nachfrage nach Hochschulbildung weltweit steigt, suchen Institutionen nach innovativen Lösungen, um den steigenden Anforderungen gerecht zu werden. Institutionen können mithilfe von Data Mining vorhersagen, welche Studenten sich für ein bestimmtes Programm einschreiben würden, wer zusätzliche Unterstützung für den Abschluss benötigen würde, und so das Einschreibungsmanagement insgesamt verfeinern.

Darüber hinaus würden die Prognose der Karrierewege der Studierenden und die Präsentation der Daten durch effektive Analysen komfortabler. Auf diese Weise können Data-Mining-Techniken dazu beitragen, die verborgenen Muster in riesigen Datenbanken im Bereich der Hochschulbildung aufzudecken.

6. Energiewirtschaft

Big Data ist heutzutage auch im Energiesektor verfügbar, was auf die Notwendigkeit geeigneter Data-Mining-Techniken hinweist. Entscheidungsbaummodelle und Support Vector Machine Learning gehören zu den beliebtesten Ansätzen in der Branche und bieten praktikable Lösungen für die Entscheidungsfindung und das Management. Darüber hinaus kann Data Mining auch produktive Gewinne erzielen, indem es die Leistungsabgabe und den Clearingpreis von Strom vorhersagt.

7. Spatial Data Mining

Geografische Informationssysteme (GIS) und mehrere andere Navigationsanwendungen nutzen Data Mining, um wichtige Informationen zu sichern und ihre Auswirkungen zu verstehen. Dieser neue Trend umfasst die Extraktion von geografischen, umweltbezogenen und astronomischen Daten, einschließlich Bildern aus dem Weltraum. Typischerweise kann Spatial Data Mining Aspekte wie Topologie und Entfernung aufdecken.

8. Biologische Datenanalyse

Biologische Data-Mining-Praktiken sind in der Genomik, Proteomik und biomedizinischen Forschung üblich. Von der Charakterisierung des Patientenverhaltens und der Vorhersage von Arztbesuchen bis hin zur Identifizierung medizinischer Therapien für ihre Krankheiten bieten datenwissenschaftliche Techniken zahlreiche Vorteile.

Einige der Data-Mining-Anwendungen im Bereich Bioinformatik sind:

• Semantische Integration heterogener und verteilter Datenbanken
• Assoziations- und Pfadanalyse
• Einsatz von Visualisierungstools
• Entdeckung von Strukturmustern
• Analyse genetischer Netzwerke und Proteinwege

9. Andere wissenschaftliche Anwendungen

Schnelle numerische Simulationen in wissenschaftlichen Bereichen wie Chemieingenieurwesen, Strömungsdynamik, Klima- und Ökosystemmodellierung erzeugen riesige Datensätze. Data Mining bringt Funktionen wie Data Warehouses, Datenvorverarbeitung, Visualisierung, graphbasiertes Mining usw.

10. Fertigungstechnik

Das Design auf Systemebene nutzt Data Mining, um Beziehungen zwischen Portfolios und Produktarchitekturen zu extrahieren. Darüber hinaus eignen sich die Methoden auch zur Vorhersage von Produktkosten und Entwicklungszeiten.

11. Kriminalpolizeiliche Ermittlungen

Data-Mining-Aktivitäten werden auch in der Kriminologie eingesetzt, bei der es sich um eine Untersuchung der Kriminalitätsmerkmale handelt. Zunächst müssen textbasierte Kriminalberichte in Textverarbeitungsdateien umgewandelt werden. Dann würde der Identifizierungs- und Verbrechensbearbeitungsprozess stattfinden, indem Muster in riesigen Datenspeichern entdeckt werden.

12. Terrorismusbekämpfung

Ausgefeilte mathematische Algorithmen können angeben, welche Geheimdiensteinheit bei Aktivitäten zur Terrorismusbekämpfung die Hauptrolle spielen sollte. Data Mining kann sogar bei Aufgaben der Polizeiverwaltung helfen, wie z. B. bei der Bestimmung des Einsatzorts der Mitarbeiter und der Kennzeichnung von Durchsuchungen an Grenzübergängen.

Auswahl eines Data-Mining-Systems

Data Mining liegt an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen, Statistiken und Datenbanksystemen. Wie wir bereits besprochen haben, kann es moderne Industrien auf vielfältige Weise stärken. Die Auswahl eines geeigneten Data-Mining-Systems hängt im Allgemeinen von folgenden Faktoren ab.

• Art der Daten: Bevor wir uns für ein Mining-System entscheiden, müssen wir das Datenformat prüfen, das die vorhandene Infrastruktur verarbeiten kann. Die Daten können datensatzbasiert, relational oder in Form von ASCII-Text, Datenbank- oder Lagerdaten usw. vorliegen.

• Art der Quellen: Datenquellen tauchen als weitere Überlegung bei der Auswahl eines Data-Mining-Systems auf. Einige Data-Mining-Systeme arbeiten mit relationalen Quellen, während andere möglicherweise nur mit ASCII-Textdateien arbeiten. Idealerweise sollte das System auch Features wie Open Database Connectivity unterstützen.

• Systemprobleme: Das Data-Mining-System sollte mit einem oder mehreren Betriebssystemen kompatibel sein. Bestimmte Strukturen bieten auch webbasierte UIs und erlauben XML-Dateneingaben.

• Data-Mining-Methoden: Wählen Sie Ihr Data-Mining-System anhand der angebotenen Funktionen aus. Während einige Einheiten möglicherweise nur mit einer Methodik ausgestattet sind, z. B. Klassifizierung, können andere mehrere Fähigkeiten bereitstellen. Beispiele sind Konzeptbeschreibung, Assoziations-Mining, Clustering, Vorhersage, Discovery-gesteuerte OLAP-Analyse, Verknüpfungsanalyse, Ähnlichkeitssuche, Ausreißeranalyse usw.

• Datenbank- oder Data Warehouse-Systeme: Sie müssten Ihr Data Mining-System mit einer Datenbank oder einem Data Warehouse koppeln, um eine integrierte und einheitliche Umgebung für die Informationsverarbeitung zu schaffen. Es stehen verschiedene Arten von Kupplungen zur Verfügung, z. B. keine Kupplung, lose Kupplung, halbfeste Kupplung und enge Kupplung.

• Skalierbarkeit: Die Skalierbarkeit der Datenbankgröße (Zeile) und Dimension (Spalte) erweist sich als ein weiterer wichtiger Aspekt eines Data-Mining-Systems. Wenn die Anzahl der Zeilen um das Zehnfache ansteigt und das System nicht mehr als zehn Mal benötigt, um eine Abfrage auszuführen, wird es als zeilenskalierbar betrachtet. Andererseits kann ein Mining-System als spaltenskalierbar bewertet werden, wenn die Abfrageausführungszeit linear ansteigt, wenn mehr Spalten hinzugefügt werden.

• Visualisierungstools: Bei der Wahl eines Data-Mining-Systems würden auch dessen Visualisierungskompetenzen berücksichtigt. Die Kapazitäten können von der Datenvisualisierung bis zum Mining-Prozess und der Ergebnisvisualisierung reichen.

• Benutzeroberfläche: Eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche ist für interaktives Data Mining unerlässlich. Während relationale Datenbanksysteme die Verwendung von Abfragesprachen erfordern können, gilt dies nicht für Data-Mining-Systeme.

Technologietrends im Data Mining

• Skalierbare und interaktive Data-Mining-Methoden: Zusätzliche Kontrollen in Form von Spezifikationen und Einschränkungen können Data-Mining-Systeme anleiten, nicht nur riesige Datenmengen effektiv zu handhaben, sondern auch nach interessanten Mustern zu suchen.
• Standardisierung von Abfragesprachen: Standardabfragesprachen werden die Interoperabilität zwischen verschiedenen Data-Mining-Funktionen verbessern und die systematische Entwicklung von Lösungen fördern.
• Visuelles Data Mining: Visuelles Data Mining hat als einer der Top-Data-Mining-Trends Fahrt aufgenommen und bietet innovative Möglichkeiten zur Wissensentdeckung.
• Forschungsanalyse: Data-Mining-Anwendungen sind nicht auf die Tech-Welt beschränkt. Datenbereinigung, Vorverarbeitung, Visualisierung und Integration von Datenbanken haben das breite Feld der Forschung verändert.
• Web-Mining: Web-Content-Mining, Web-Log-Mining und andere Mining-Dienste im Internet haben sich einen Platz unter den florierenden Teilgebieten des Data-Mining gesichert.
• Multi-Datenbank und verteiltes Data Mining: Multi-Datenbank Data Mining analysiert Muster über mehrere Datenbanken hinweg. Während Distributed Data Mining Daten von mehreren Netzwerkstandorten durchsucht.
• Echtzeit-Data-Mining: Echtzeitdaten oder „Stream-Daten“ werden aus Web-Mining, mobilem Data-Mining, E-Commerce, Aktienanalysen usw. generiert. Diese Art von Daten erfordert dynamische Data-Mining-Modelle.
• Datenschutz und Informationssicherheit haben sich auch als bemerkenswerte Trends im Data-Mining-Bereich herauskristallisiert.

In diesem Blog haben wir verschiedene Data-Mining-Anwendungen verstanden und aufkommende Trends in diesem Bereich untersucht.

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