122022年の最も有用なデータマイニングアプリケーション

データマイニングは、複数のソースからデータを抽出し、それを整理して貴重な洞察を引き出す方法です。 私たちが知っているように、業界を変えている幅広いデータマイニングアプリケーションを発見するために読んでください！

現代の企業は、データの欠如に生きることはできません。 彼らは進化し、技術の進化と今後のデジタルトレンドに遅れずについていく必要があります。 そのため、今日の企業は、データサイエンスと分析の分野におけるすべての新しい開発に遅れないようにすることを優先しています。 データマイニングは、データサイエンスにおけるそのようなプロセスの1つです。 データマイニングの一般的な例を確認してください。

これには、既存のデータセットを調べて、新しく有用な情報を取得することが含まれます。 複雑なデータマイニングアルゴリズムにより、企業は大規模なデータセットをセグメント化し、パターンを特定し、結果を予測することで、生データを理解することができます。

データマイニングの主なアプリケーションのいくつかを見てみましょう。

データマイニングアプリケーション

1.財務分析

銀行および金融業界は、高品質で信頼性の高いデータに依存しています。 ローン市場では、財務データとユーザーデータは、ローンの支払いの予測や信用格付けの決定など、さまざまな目的に使用できます。 また、データマイニング手法により、このようなタスクがより管理しやすくなります。

分類手法により、顧客の銀行業務の決定に影響を与える重要な要素を、無関係な要素から簡単に分離できます。 さらに、多次元クラスタリング手法により、同様のローン支払い行動を持つ顧客を特定できます。 データ分析とマイニングは、マネーロンダリングやその他の金融犯罪の検出にも役立ちます。 金融業界におけるデータサイエンスアプリケーションについてもっと読む

2.電気通信産業

特にインターネットの出現により、急速に拡大し成長しています。 データマイニングにより、主要な業界プレーヤーはサービス品質を向上させ、ゲームの先を行くことができます。

時空間データベースのパターン分析は、モバイル通信、モバイルコンピューティング、さらにはWebおよび情報サービスで大きな役割を果たすことができます。 また、外れ値分析などの手法により、不正なユーザーを検出できます。 また、OLAPおよび視覚化ツールは、ユーザーグループの動作、利益、データトラフィック、システムの過負荷などの情報を比較するのに役立ちます。

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3.侵入検知

今日のテクノロジー主導の経済におけるグローバルな接続性は、ネットワーク管理にセキュリティ上の課題をもたらしています。 ネットワークリソースは、機密性や整合性を侵害する脅威やアクションに直面する可能性があります。 したがって、侵入の検出は重要なデータマイニング手法として浮上しています。

これには、関連付けと相関の分析、集計手法、視覚化、およびクエリツールが含まれ、通常の動作からの異常や逸脱を効果的に検出できます。

4.小売業

組織化された小売部門は、販売、購入履歴、商品の配送、消費、および顧客サービスをカバーするかなりの量のデータポイントを保持しています。 電子商取引市場の到来により、データベースはさらに大きくなりました。

現代の小売業では、データウェアハウスは、データマイニングのメリットを最大限に活用できるように設計および構築されています。 多次元データ分析は、さまざまなタイプの顧客、製品、地域、およびタイムゾーンに関連するデータを処理するのに役立ちます。 オンライン小売業者は、より多くの売上高を促進し、プロモーションキャンペーンの効果を分析するための製品を推奨することもできます。 したがって、購入パターンの認識から顧客サービスと満足度の向上まで、データマイニングはこのセクターに多くの扉を開きます。

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5.高等教育

高等教育の需要が世界中で高まる中、教育機関は高まるニーズに応える革新的なソリューションを探しています。 教育機関は、データマイニングを使用して、特定のプログラムに登録する学生を予測できます。このプログラムでは、卒業するために追加の支援が必要になり、登録管理全体が改善されます。

さらに、学生のキャリアパスの予測とデータの提示は、効果的な分析によってより快適になります。 このように、データマイニング技術は、高等教育の分野における大規模なデータベースの隠れたパターンを明らかにするのに役立ちます。

6.エネルギー産業

ビッグデータは、今日のエネルギーセクターでも利用可能であり、適切なデータマイニング技術の必要性を示しています。 デシジョンツリーモデルとサポートベクターマシン学習は、業界で最も人気のあるアプローチの1つであり、意思決定と管理のための実行可能なソリューションを提供します。 さらに、データマイニングは、電力出力と電力の清算価格を予測することにより、生産的な利益を達成することもできます。

7.空間データマイニング

地理情報システム（GIS）およびその他のいくつかのナビゲーションアプリケーションは、データマイニングを利用して重要な情報を保護し、その影響を理解します。 この新しいトレンドには、宇宙からの画像を含む、地理、環境、および天文データの抽出が含まれます。 通常、空間データマイニングは、トポロジや距離などの側面を明らかにすることができます。

8.生物学的データ分析

生物学的データマイニングの実践は、ゲノミクス、プロテオミクス、および生物医学研究で一般的です。 患者の行動の特徴づけや来院の予測から、患者の病気に対する医学的治療法の特定まで、データサイエンス技術には複数の利点があります。

バイオインフォマティクス分野のデータマイニングアプリケーションのいくつかは次のとおりです。

• 異種データベースと分散データベースのセマンティック統合
• アソシエーションとパス分析
• 視覚化ツールの使用
• 構造パターンの発見
• 遺伝子ネットワークとタンパク質経路の分析

9.その他の科学的アプリケーション

化学工学、流体力学、気候、生態系モデリングなどの科学分野での高速数値シミュレーションは、膨大なデータセットを生成します。 データマイニングは、データウェアハウス、データ前処理、視覚化、グラフベースのマイニングなどの機能をもたらします。

10.製造工学

システムレベルの設計では、データマイニングを利用して、ポートフォリオと製品アーキテクチャ間の関係を抽出します。 さらに、この方法は、製品のコストと開発のスパン時間を予測するのにも役立ちます。

11.犯罪捜査

データマイニング活動は、犯罪特性の研究である犯罪学でも使用されます。 まず、テキストベースの犯罪レポートをワードプロセッシングファイルに変換する必要があります。 次に、大量のデータストアのパターンを発見することにより、識別と犯罪加工のプロセスが実行されます。

12.テロ対策

洗練された数学的アルゴリズムは、どのインテリジェンスユニットがテロ対策活動のヘッドライナーを演じるべきかを示すことができます。 データマイニングは、労働力を配置する場所を決定したり、国境検問所での捜索を示したりするなど、警察の管理タスクにも役立ちます。

データマイニングシステムの選択

データマイニングは、機械学習、統計、データベースシステムの接点にあります。 前に説明したように、それはさまざまな方法で現代の産業に力を与えることができます。 適切なデータマイニングシステムの選択は、一般的に次の要因に依存します。

• データの種類：マイニングシステムを選択する前に、既存のインフラストラクチャで処理できるデータの形式を確認する必要があります。 データは、レコードベース、リレーショナル、またはASCIIテキスト、データベース、ウェアハウスデータなどの形式にすることができます。

• ソースの種類：データマイニングシステムを選択する際のもう1つの考慮事項として、データソースが表面化します。 一部のデータマイニングシステムはリレーショナルソースで動作しますが、他のシステムはASCIIテキストファイルでのみ動作する場合があります。 理想的には、システムはOpenDatabaseConnectivityなどの機能もサポートする必要があります。

• システムの問題：データマイニングシステムは、1つ以上のオペレーティングシステムと互換性がある必要があります。 特定の構造は、WebベースのUIも提供し、XMLデータ入力を可能にします。

• データマイニングの方法論：提供される機能に基づいてデータマイニングシステムを選択します。 一部のユニットには、分類などの1つの方法しか装備されていない場合がありますが、他のユニットは複数の機能を提供する場合があります。 例には、概念の説明、関連マイニング、クラスタリング、予測、検出駆動型OLAP分析、連鎖分析、類似性検索、外れ値分析などが含まれます。

• データベースまたはデータウェアハウスシステム：情報処理に適した統合された統一された環境を作成するには、データマイニングシステムをデータベースまたはデータウェアハウスと結合する必要があります。 カップリングには、カップリングなし、ルーズカップリング、セミタイトカップリング、タイトカップリングなど、さまざまなタイプがあります。

• スケーラビリティ：データベースのサイズ（行）とディメンション（列）のスケーラビリティは、データマイニングシステムのさらに別の重要な側面として現れています。 行数が10倍になり、システムがクエリを実行するのに10回しかかからない場合、行はスケーラブルであると見なされます。 一方、列が追加されるにつれてクエリの実行時間が直線的に増加する場合、マイニングシステムは列がスケーラブルであると評価できます。

• 視覚化ツール：データマイニングシステムの選択では、その視覚化能力も考慮されます。 容量は、データの視覚化からマイニングプロセスおよび結果の視覚化まで多岐にわたります。

• ユーザーインターフェイス：インタラクティブなデータマイニングには、ユーザーフレンドリーなグラフィカルインターフェイスが不可欠です。 リレーショナルデータベースシステムではクエリ言語の使用が必要になる場合がありますが、データマイニングシステムでは同じことが当てはまりません。

データマイニングの技術動向

• スケーラブルでインタラクティブなデータマイニング方法：仕様と制約の形で追加されたコントロールは、大量のデータを効果的に処理するだけでなく、興味深いパターンを検索する際にデータマイニングシステムをガイドできます。
• クエリ言語の標準化：標準のクエリ言語は、さまざまなデータマイニング機能間の相互運用性を向上させ、ソリューションの体系的な開発を促進します。
• ビジュアルデータマイニング：ビジュアルデータマイニングは、データマイニングのトップトレンドの1つとしてペースを上げており、知識発見の革新的な機会を提供しています。
• 調査分析：データマイニングアプリケーションは、テクノロジーの世界に限定されていません。 データのクリーニング、前処理、視覚化、データベースの統合により、幅広い研究分野が一変しました。
• Webマイニング：インターネット上のWebコンテンツマイニング、Webログマイニング、およびその他のマイニングサービスは、データマイニングの繁栄しているサブフィールドの中で場所を確保しています。
• マルチデータベースおよび分散データマイニング：マルチデータベースデータマイニングは、複数のデータベースにわたるパターンを分析します。 一方、分散データマイニングは、複数のネットワークロケーションからデータを検索します。
• リアルタイムデータマイニング：リアルタイムデータまたは「ストリームデータ」は、Webマイニング、モバイルデータマイニング、eコマース、株式分析などから生成されます。このタイプのデータには、動的データマイニングモデルが必要です。
• プライバシー保護と情報セキュリティも、データマイニング分野の注目すべきトレンドとして明らかになりました。

このブログでは、さまざまなデータマイニングアプリケーションを理解し、この分野の新たなトレンドを調査しました。

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