12 applicazioni di data mining più utili del 2022

Il data mining è un metodo per estrarre dati da più fonti e organizzarli per ricavare informazioni preziose. Continua a leggere per scoprire le applicazioni di data mining ad ampio raggio che stanno cambiando il settore come lo conosciamo!

Le aziende moderne non possono vivere in una lacuna di dati. Devono evolversi e stare al passo con l'evoluzione tecnologica e le imminenti tendenze digitali per stare al passo con la concorrenza. Pertanto, le aziende oggi stanno dando la priorità a rimanere al passo con tutti i nuovi sviluppi nel campo della scienza dei dati e dell'analisi. Il data mining è uno di questi processi nella scienza dei dati. Dai un'occhiata agli esempi comuni di data mining.

Implica un esame di set di dati preesistenti per ottenere informazioni nuove e utili. I complessi algoritmi di data mining consentono alle aziende di dare un senso ai dati grezzi segmentando grandi set di dati, identificando modelli e prevedendo i risultati.

Diamo un'occhiata ad alcune delle principali applicazioni del data mining.

Applicazioni di data mining

1. Analisi finanziaria

Il settore bancario e finanziario fa affidamento su dati affidabili e di alta qualità. Nei mercati dei prestiti, i dati finanziari e degli utenti possono essere utilizzati per una varietà di scopi, come la previsione dei pagamenti dei prestiti e la determinazione dei rating del credito. E i metodi di data mining rendono tali attività più gestibili.

Le tecniche di classificazione facilitano la separazione dei fattori cruciali che influenzano le decisioni bancarie dei clienti da quelli irrilevanti. Inoltre, le tecniche di clustering multidimensionale consentono di identificare i clienti con comportamenti di pagamento simili. L'analisi dei dati e l'estrazione mineraria possono anche aiutare a rilevare il riciclaggio di denaro e altri reati finanziari. Ulteriori informazioni sulle applicazioni di data science nel settore finanziario

2. Industria delle telecomunicazioni

Espansione e crescita a un ritmo veloce, soprattutto con l'avvento di Internet. Il data mining può consentire ai principali attori del settore di migliorare la qualità del loro servizio per rimanere all'avanguardia nel gioco.

L'analisi dei modelli dei database spaziotemporali può svolgere un ruolo enorme nelle telecomunicazioni mobili, nel mobile computing e anche nei servizi Web e informativi. E tecniche come l'analisi dei valori anomali possono rilevare utenti fraudolenti. Inoltre, gli strumenti OLAP e di visualizzazione possono aiutare a confrontare le informazioni, come il comportamento del gruppo di utenti, il profitto, il traffico di dati, i sovraccarichi del sistema, ecc.

Leggi: Domande sull'intervista sul data mining

3. Rilevamento di intrusioni

La connettività globale nell'economia odierna basata sulla tecnologia ha presentato sfide di sicurezza per l'amministrazione della rete. Le risorse di rete possono affrontare minacce e azioni che interferiscono con la loro riservatezza o integrità. Pertanto, il rilevamento delle intrusioni è emerso come una pratica cruciale di data mining.

Comprende analisi di associazione e correlazione, tecniche di aggregazione, visualizzazione e strumenti di query, in grado di rilevare efficacemente eventuali anomalie o deviazioni dal comportamento normale.

4. Industria al dettaglio

Il settore della vendita al dettaglio organizzata detiene quantità considerevoli di punti dati che coprono le vendite, la cronologia degli acquisti, la consegna delle merci, il consumo e il servizio clienti. I database sono diventati ancora più grandi con l'arrivo dei mercati di e-commerce.

Nella vendita al dettaglio moderna, i data warehouse vengono progettati e costruiti per ottenere tutti i vantaggi del data mining. L'analisi dei dati multidimensionali aiuta a gestire i dati relativi a diversi tipi di clienti, prodotti, regioni e fusi orari. I rivenditori online possono anche consigliare prodotti per aumentare i ricavi delle vendite e analizzare l'efficacia delle loro campagne promozionali. Quindi, dal notare i modelli di acquisto al miglioramento del servizio clienti e della soddisfazione, il data mining apre molte porte in questo settore.

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5. Istruzione superiore

Con l'aumento della domanda di istruzione superiore in tutto il mondo, gli istituti sono alla ricerca di soluzioni innovative per soddisfare le crescenti esigenze. Le istituzioni possono utilizzare il data mining per prevedere quali studenti si iscriverebbero a un particolare programma, chi richiederebbe ulteriore assistenza per laurearsi, perfezionando la gestione delle iscrizioni in generale.

Inoltre, la prognosi dei percorsi di carriera degli studenti e la presentazione dei dati diventerebbero più confortevoli con un'analisi efficace. In questo modo, le tecniche di data mining possono aiutare a scoprire i modelli nascosti in enormi database nel campo dell'istruzione superiore.

6. Industria energetica

Oggigiorno i Big Data sono disponibili anche nel settore energetico, il che indica la necessità di adeguate tecniche di data mining. I modelli di albero decisionale e l'apprendimento automatico vettoriale di supporto sono tra gli approcci più popolari nel settore e forniscono soluzioni fattibili per il processo decisionale e la gestione. Inoltre, il data mining può anche ottenere guadagni produttivi prevedendo la produzione di energia e il prezzo di compensazione dell'elettricità.

7. Estrazione di dati spaziali

I sistemi di informazione geografica (GIS) e molte altre applicazioni di navigazione utilizzano il data mining per proteggere le informazioni vitali e comprenderne le implicazioni. Questa nuova tendenza include l'estrazione di dati geografici, ambientali e astronomici, comprese le immagini dallo spazio. In genere, il data mining spaziale può rivelare aspetti come la topologia e la distanza.

8. Analisi dei dati biologici

Le pratiche di data mining biologico sono comuni nella genomica, nella proteomica e nella ricerca biomedica. Dalla caratterizzazione del comportamento dei pazienti e dalla previsione delle visite ambulatoriali all'identificazione delle terapie mediche per le loro malattie, le tecniche di data science offrono molteplici vantaggi.

Alcune delle applicazioni di data mining nel campo della bioinformatica sono:

• Integrazione semantica di database eterogenei e distribuiti
• Associazione e analisi del percorso
• Utilizzo di strumenti di visualizzazione
• Scoperta di modelli strutturali
• Analisi di reti genetiche e vie proteiche

9. Altre applicazioni scientifiche

Le rapide simulazioni numeriche in campi scientifici come l'ingegneria chimica, la fluidodinamica, il clima e la modellazione degli ecosistemi generano vasti set di dati. Il data mining offre funzionalità come data warehouse, preelaborazione dei dati, visualizzazione, mining basato su grafici, ecc.

10. Ingegneria di produzione

La progettazione a livello di sistema utilizza il data mining per estrarre relazioni tra portafogli e architetture di prodotto. Inoltre, i metodi sono utili anche per prevedere i costi del prodotto e l'intervallo di tempo per lo sviluppo.

11. Indagine penale

Le attività di data mining sono utilizzate anche in criminologia, che è uno studio delle caratteristiche del crimine. In primo luogo, le denunce di reati testuali devono essere convertite in file di elaborazione testi. Quindi, il processo di identificazione e macchinazione del crimine avrebbe luogo scoprendo modelli in enormi archivi di dati.

12. Antiterrorismo

Sofisticati algoritmi matematici possono indicare quale unità di intelligence dovrebbe svolgere il ruolo di headliner nelle attività antiterrorismo. Il data mining può anche aiutare con le attività di amministrazione della polizia, come determinare dove schierare la forza lavoro e indicare le ricerche ai valichi di frontiera.

La scelta di un sistema di data mining

Il data mining si trova all'incrocio tra machine learning, statistiche e sistemi di database. Come abbiamo discusso in precedenza, può potenziare le industrie moderne in diversi modi. La scelta di un sistema di data mining adatto dipende generalmente dai seguenti fattori.

• Tipo di dati: prima di scegliere un sistema di mining, è necessario verificare il formato dei dati che la sua infrastruttura esistente può gestire. I dati possono essere basati su record, relazionali o sotto forma di testo ASCII, database o dati di magazzino, ecc.

• Tipo di origini: le origini dati emergono come ulteriore considerazione durante la selezione di un sistema di data mining. Alcuni sistemi di data mining funzionano su fonti relazionali, mentre altri possono funzionare solo su file di testo ASCII. Idealmente, il sistema dovrebbe supportare anche funzionalità come Open Database Connectivity.

• Problemi di sistema: il sistema di data mining deve essere compatibile con uno o più sistemi operativi. Alcune strutture forniscono anche interfacce utente basate sul Web e consentono l'immissione di dati XML.

• Metodologie di data mining: scegli il tuo sistema di data mining in base alle funzioni offerte. Mentre alcune unità possono essere dotate di una sola metodologia, ad esempio la classificazione, altre possono fornire più capacità. Gli esempi includono la descrizione del concetto, il mining di associazioni, il clustering, la previsione, l'analisi OLAP basata sulla scoperta, l'analisi del collegamento, la ricerca per similarità, l'analisi dei valori anomali, ecc.

• Sistemi di database o data warehouse: dovresti accoppiare il tuo sistema di data mining con un database o un data warehouse per creare un ambiente integrato e uniforme adatto all'elaborazione delle informazioni. Sono disponibili diversi tipi di accoppiamento, come No Coupling, Loose Coupling, Semi tight Coupling e Tight Coupling.

• Scalabilità: la scalabilità della dimensione del database (riga) e della dimensione (colonna) emerge come un altro aspetto significativo di un sistema di data mining. Quando il numero di righe aumenta di dieci volte e il sistema impiega non più di dieci volte per eseguire una query, si considera riga scalabile. D'altra parte, un sistema di mining può essere valutato come colonna scalabile se si verifica un aumento lineare del tempo di esecuzione della query quando vengono aggiunte più colonne.

• Strumenti di visualizzazione: la scelta di un sistema di data mining tiene conto anche delle sue competenze di visualizzazione. Le capacità possono variare dalla visualizzazione dei dati al processo di mining e alla visualizzazione dei risultati.

• Interfaccia utente: un'interfaccia grafica intuitiva è essenziale per il data mining interattivo. Mentre i sistemi di database relazionali possono richiedere l'uso di linguaggi di query, lo stesso non vale per i sistemi di data mining.

Tendenze tecnologiche nel data mining

• Metodi di data mining scalabili e interattivi: l' aggiunta di controlli sotto forma di specifiche e vincoli può guidare i sistemi di data mining non solo nella gestione efficace di enormi volumi di dati, ma anche nella ricerca di modelli interessanti.
• Standardizzazione dei linguaggi di query: i linguaggi di query standard miglioreranno l'interoperabilità tra diverse funzioni di data mining e promuoveranno lo sviluppo sistematico di soluzioni.
• Visual data mining: il visual data mining ha preso piede come una delle principali tendenze di data mining, presentando opportunità innovative per la scoperta della conoscenza.
• Analisi della ricerca: le applicazioni di data mining non si limitano al mondo tecnologico. La pulizia dei dati, la preelaborazione, la visualizzazione e l'integrazione dei database hanno trasformato l'ampio campo di ricerca.
• Web mining: il Web content mining, il Web log mining e altri servizi di mining su Internet si sono assicurati un posto tra i fiorenti sottocampi del data mining.
• Data mining distribuito e multidatabase: il data mining multidatabase analizza i modelli su più database. Considerando che il data mining distribuito cerca i dati da diverse posizioni di rete.
• Data mining in tempo reale: i dati in tempo reale o "stream data" vengono generati da web mining, data mining mobile, e-commerce, analisi delle scorte, ecc. Questo tipo di dati richiede modelli di data mining dinamici.
• Anche la protezione della privacy e la sicurezza delle informazioni sono emerse come una tendenza notevole nello spazio del data mining.

In questo blog, abbiamo compreso varie applicazioni di data mining e abbiamo esplorato le tendenze emergenti in questo settore.

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