12 cele mai utile aplicații de data mining din 2022

Exploatarea datelor este o metodă de extragere a datelor din mai multe surse și de organizare a acestora pentru a obține informații valoroase. Citiți mai departe pentru a descoperi aplicațiile cuprinzătoare de data mining care schimbă industria așa cum o cunoaștem!

Companiile moderne nu pot trăi într-o lacună de date. Ei trebuie să evolueze și să țină pasul cu evoluția tehnologică și cu tendințele digitale viitoare pentru a rămâne în fața concurenței. Așadar, companiile de astăzi acordă prioritate să rămână la curent cu toate noile dezvoltări din domeniul științei datelor și al analizei. Exploatarea datelor este un astfel de proces în știința datelor. Consultați exemplele comune de data mining.

Aceasta implică o examinare a seturilor de date preexistente pentru a obține informații noi și utile. Algoritmii complexi de extragere a datelor permit companiilor să înțeleagă datele brute prin segmentarea seturilor mari de date, identificarea tiparelor și predicția rezultatelor.

Să ne uităm la unele dintre aplicațiile majore ale minării de date.

Aplicații Data Mining

1. Analiza financiara

Industria bancară și financiară se bazează pe date de înaltă calitate și fiabile. Pe piețele de împrumut, datele financiare și ale utilizatorilor pot fi utilizate pentru o varietate de scopuri, cum ar fi prezicerea plăților împrumutului și determinarea ratingurilor de credit. Și metodele de extragere a datelor fac astfel de sarcini mai ușor de gestionat.

Tehnicile de clasificare facilitează separarea factorilor cruciali care influențează deciziile bancare ale clienților de cei irelevanți. Mai mult, tehnicile de grupare multidimensională permit identificarea clienților cu comportamente similare de plată a creditelor. Analiza datelor și extragerea datelor pot ajuta, de asemenea, la detectarea spălării banilor și a altor infracțiuni financiare. Citiți mai multe despre aplicațiile științei datelor în industria financiară

2. Industria telecomunicațiilor

Extinderea și creșterea într-un ritm rapid, mai ales odată cu apariția internetului. Exploatarea datelor poate permite jucătorilor cheie din industrie să-și îmbunătățească calitatea serviciilor pentru a rămâne în fruntea jocului.

Analiza modelelor bazelor de date spațio-temporale poate juca un rol uriaș în telecomunicațiile mobile, computerele mobile și, de asemenea, în serviciile web și informaționale. Și tehnici precum analiza valorii aberante pot detecta utilizatorii frauduloși. De asemenea, OLAP și instrumentele de vizualizare pot ajuta la compararea informațiilor, cum ar fi comportamentul grupului de utilizatori, profitul, traficul de date, supraîncărcarea sistemului etc.

Citiți: Întrebări de interviu pentru data mining

3. Detectarea intruziunilor

Conectivitatea globală în economia actuală bazată pe tehnologie a prezentat provocări de securitate pentru administrarea rețelei. Resursele rețelei se pot confrunta cu amenințări și acțiuni care afectează confidențialitatea sau integritatea lor. Prin urmare, detectarea intruziunii a apărut ca o practică crucială de extragere a datelor.

Acesta cuprinde analiza de asociere și corelare, tehnici de agregare, vizualizare și instrumente de interogare, care pot detecta în mod eficient orice anomalii sau abateri de la comportamentul normal.

4. Industria de vânzare cu amănuntul

Sectorul organizat de vânzare cu amănuntul deține cantități considerabile de puncte de date care acoperă vânzări, istoricul achizițiilor, livrarea de bunuri, consum și servicii pentru clienți. Bazele de date au devenit și mai mari odată cu apariția piețelor de comerț electronic.

În comerțul cu amănuntul modern, depozitele de date sunt proiectate și construite pentru a beneficia de toate beneficiile extragerii de date. Analiza multidimensională a datelor ajută la tratarea datelor legate de diferite tipuri de clienți, produse, regiuni și fusuri orare. De asemenea, comercianții cu amănuntul online pot recomanda produse pentru a genera mai multe venituri din vânzări și pentru a analiza eficacitatea campaniilor lor promoționale. Deci, de la observarea tiparelor de cumpărare până la îmbunătățirea serviciului și a satisfacției clienților, data mining deschide multe uși în acest sector.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

5. Învățământ superior

Pe măsură ce cererea pentru învățământul superior crește la nivel mondial, instituțiile caută soluții inovatoare pentru a răspunde nevoilor în creștere. Instituțiile pot folosi data mining pentru a prezice care studenți s-ar înscrie într-un anumit program, care ar avea nevoie de asistență suplimentară pentru a absolvi, perfecționând managementul înscrierilor în general.

Mai mult, prognoza căilor de carieră ale studenților și prezentarea datelor ar deveni mai confortabile cu analize eficiente. În acest fel, tehnicile de extragere a datelor pot ajuta la descoperirea tiparelor ascunse în bazele de date masive din domeniul învățământului superior.

6. Industria energetică

Big Data este disponibil chiar și în sectorul energetic în zilele noastre, ceea ce indică necesitatea unor tehnici adecvate de extragere a datelor. Modelele de arbore de decizie și învățarea automată a vectorilor de sprijin sunt printre cele mai populare abordări din industrie, oferind soluții fezabile pentru luarea deciziilor și management. În plus, extragerea de date poate obține, de asemenea, câștiguri productive prin prognozarea producției de energie și prețul de compensare al electricității.

7. Exploatarea datelor spațiale

Sistemele de informații geografice (GIS) și alte câteva aplicații de navigare folosesc data mining pentru a securiza informații vitale și pentru a înțelege implicațiile acestora. Această nouă tendință include extragerea de date geografice, de mediu și astronomice, inclusiv imagini din spațiul cosmic. De obicei, extragerea datelor spațiale poate dezvălui aspecte precum topologia și distanța.

8. Analiza datelor biologice

Practicile de extragere a datelor biologice sunt comune în genomică, proteomică și cercetarea biomedicală. De la caracterizarea comportamentului pacienților și prezicerea vizitelor la cabinet până la identificarea terapiilor medicale pentru bolile acestora, tehnicile de știință a datelor oferă multiple avantaje.

Unele dintre aplicațiile de extragere a datelor din domeniul bioinformaticii sunt:

• Integrarea semantică a bazelor de date eterogene și distribuite
• Asocierea și analiza traseului
• Utilizarea instrumentelor de vizualizare
• Descoperirea modelelor structurale
• Analiza rețelelor genetice și a căilor proteice

9. Alte aplicații științifice

Simulările numerice rapide în domenii științifice precum ingineria chimică, dinamica fluidelor, clima și modelarea ecosistemelor generează seturi de date vaste. Exploatarea datelor aduce capabilități precum depozitele de date, preprocesarea datelor, vizualizarea, extragerea bazată pe grafice etc.

10. Inginerie de fabricație

Proiectarea la nivel de sistem folosește data mining pentru a extrage relații dintre portofolii și arhitecturile de produse. Mai mult decât atât, metodele sunt utile și pentru estimarea costurilor produselor și pentru durata de dezvoltare.

11. Urmărire penală

Activitățile de extragere a datelor sunt utilizate și în Criminologie, care este un studiu al caracteristicilor criminalității. În primul rând, rapoartele de infracțiuni bazate pe text trebuie convertite în fișiere de procesare de text. Apoi, procesul de identificare și prelucrare a criminalității ar avea loc prin descoperirea de modele în depozite masive de date.

12. Contra-terorismul

Algoritmii matematici sofisticați pot indica ce unitate de informații ar trebui să joace capul de afiș în activitățile de combatere a terorismului. Exploatarea datelor poate ajuta chiar și în sarcinile de administrare a poliției, cum ar fi stabilirea locului de desfășurare a forței de muncă și indicarea căutărilor la punctele de trecere a frontierei.

Alegerea unui sistem de data mining

Exploatarea datelor se află la intersecția dintre învățarea automată, statisticile și sistemele de baze de date. După cum am discutat mai devreme, poate împuternici industriile moderne în diverse moduri. Alegerea unui sistem adecvat de extragere a datelor depinde în general de următorii factori.

• Tipul de date: Înainte de a alege un sistem de minerit, trebuie să verificăm formatul datelor pe care îl poate gestiona infrastructura existentă. Datele pot fi bazate pe înregistrări, relaționale sau sub formă de text ASCII, date de bază de date sau de depozit etc.

• Tipul de surse: Sursele de date apar ca o altă considerație în timpul selectării unui sistem de extragere a datelor. Unele sisteme de data mining funcționează pe surse relaționale, în timp ce altele pot funcționa numai pe fișiere text ASCII. În mod ideal, sistemul ar trebui să accepte și funcții precum Open Database Connectivity.

• Probleme de sistem: sistemul de extragere a datelor ar trebui să fie compatibil cu unul sau mai multe sisteme de operare. Anumite structuri oferă, de asemenea, interfețe de utilizare bazate pe web și permit introducerea datelor XML.

• Metodologii de data mining: Alegeți sistemul de data mining pe baza funcțiilor oferite. În timp ce unele unități pot fi echipate cu o singură metodologie, să zicem clasificarea, altele pot oferi mai multe capabilități. Exemplele includ descrierea conceptului, extragerea de asocieri, gruparea, predicția, analiza OLAP bazată pe descoperire, analiza legăturilor, căutarea de similaritate, analiza valorii aberante etc.

• Baze de date sau sisteme de depozit de date: ar trebui să cuplati sistemul dvs. de extragere a datelor cu o bază de date sau un depozit de date pentru a crea un mediu integrat și uniform potrivit pentru procesarea informațiilor. Există diferite tipuri de cuplare disponibile, cum ar fi fără cuplare, cuplare liberă, cuplare semi-strânsă și cuplare strânsă.

• Scalabilitate: scalabilitatea dimensiunii bazei de date (rând) și a dimensiunii (coloană) apare ca un alt aspect semnificativ al unui sistem de extragere a datelor. Când numărul de rânduri crește de zece ori și sistemul durează nu mai mult de zece ori pentru a executa o interogare, aceasta este considerată scalabilă pe rând. Pe de altă parte, un sistem de minerit poate fi evaluat ca scalabil în coloană dacă există o creștere liniară a timpului de execuție a interogării pe măsură ce se adaugă mai multe coloane.

• Instrumente de vizualizare: alegerea unui sistem de extragere a datelor ar lua în considerare și competențele sale de vizualizare. Capacitățile pot varia de la vizualizarea datelor până la procesul de extragere și vizualizarea rezultatelor.

• Interfață cu utilizatorul: O interfață grafică ușor de utilizat este esențială pentru extragerea interactivă a datelor. În timp ce sistemele de baze de date relaționale pot necesita utilizarea unor limbaje de interogare, nu același lucru este valabil și pentru sistemele de extragere a datelor.

Tendințe tehnologice în minarea datelor

• Metode de extragere a datelor scalabile și interactive: comenzile adăugate sub formă de specificații și constrângeri pot ghida sistemele de extragere a datelor nu numai în gestionarea eficientă a unor volume uriașe de date, ci și în căutarea modelelor interesante.
• Standardizarea limbajelor de interogare: limbajele standard de interogare vor îmbunătăți interoperabilitatea între diferitele funcții de extragere a datelor și vor promova dezvoltarea sistematică a soluțiilor.
• Exploatarea vizuală a datelor: extragerea vizuală a datelor a luat ritmul ca una dintre cele mai importante tendințe de extragere a datelor, prezentând oportunități inovatoare pentru descoperirea cunoștințelor.
• Analiza cercetării: aplicațiile de extragere a datelor nu se limitează la lumea tehnologiei. Curățarea datelor, preprocesarea, vizualizarea și integrarea bazelor de date au transformat domeniul larg de cercetare.
• Mining web: extragerea conținutului web, extragerea jurnalelor web și alte servicii de minerit de pe internet și-au asigurat un loc printre subdomeniile înfloritoare ale extragerii de date.
• Exploatarea datelor cu mai multe baze de date și distribuită: Exploatarea datelor cu mai multe baze de date analizează modelele din mai multe baze de date. În timp ce data miningul distribuit caută date din mai multe locații din rețea.
• Exploatarea datelor în timp real: Datele în timp real sau „date din flux” sunt generate din miningul web, extragerea datelor mobile, comerțul electronic, analiza stocurilor etc. Acest tip de date necesită modele dinamice de extragere a datelor.
• Protecția confidențialității și securitatea informațiilor au ieșit, de asemenea, la iveală ca o tendință notabilă în spațiul de extragere a datelor.

În acest blog, am înțeles diverse aplicații de data mining și am explorat tendințele emergente în această sferă.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul Executive PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B.