12 แอปพลิเคชั่นการขุดข้อมูลที่มีประโยชน์ที่สุดในปี 2022

การทำเหมืองข้อมูลเป็นวิธีการดึงข้อมูลจากหลายแหล่งและจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า อ่านต่อเพื่อสำรวจ แอปพลิเคชั่นการทำเหมืองข้อมูลที่ หลากหลาย ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมอย่างที่เราทราบ!

บริษัทในยุคปัจจุบันไม่สามารถอยู่ในคลังข้อมูลได้ พวกเขาต้องพัฒนาและตามให้ทันกับวิวัฒนาการทางเทคโนโลยีและเทรนด์ดิจิทัลที่กำลังจะมีขึ้นเพื่อนำหน้าคู่แข่ง ดังนั้น ธุรกิจในปัจจุบันจึงให้ความสำคัญกับการติดตามการพัฒนาใหม่ทั้งหมดในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ การทำเหมืองข้อมูลเป็นหนึ่งในกระบวนการดังกล่าวในวิทยาศาสตร์ข้อมูล ตรวจสอบตัวอย่างทั่วไปของการทำเหมืองข้อมูล

เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบชุดข้อมูลที่มีอยู่แล้วเพื่อให้ได้ข้อมูลใหม่และมีประโยชน์ อัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูลที่ซับซ้อนช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจข้อมูลดิบโดยการแบ่งกลุ่มชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ระบุรูปแบบ และคาดการณ์ผลลัพธ์

ให้เราดูการใช้งานหลักๆ ของการทำเหมืองข้อมูล

แอปพลิเคชั่นการทำเหมืองข้อมูล

1. การวิเคราะห์ทางการเงิน

อุตสาหกรรมการธนาคารและการเงินอาศัยข้อมูลคุณภาพสูงและเชื่อถือได้ ในตลาดเงินกู้ ข้อมูลทางการเงินและข้อมูลผู้ใช้สามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การคาดการณ์การชำระเงินกู้และการกำหนดอันดับเครดิต และวิธีการขุดข้อมูลทำให้งานดังกล่าวสามารถจัดการได้มากขึ้น

เทคนิคการจำแนกประเภทช่วยให้แยกปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจด้านการธนาคารของลูกค้าออกจากปัจจัยที่ไม่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ เทคนิคการจัดกลุ่มแบบหลายมิติยังช่วยให้ระบุลูกค้าที่มีพฤติกรรมการชำระเงินกู้ที่คล้ายคลึงกันได้ การวิเคราะห์ข้อมูลและการขุดสามารถช่วยตรวจจับการฟอกเงินและอาชญากรรมทางการเงินอื่นๆ อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในอุตสาหกรรมการเงิน

2. อุตสาหกรรมโทรคมนาคม

ขยายตัวและเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับการถือกำเนิดของอินเทอร์เน็ต การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้ผู้เล่นในอุตสาหกรรมหลักสามารถปรับปรุงคุณภาพการบริการของตนเพื่อก้าวนำหน้าในเกม

การวิเคราะห์รูปแบบของฐานข้อมูล spatiotemporal สามารถมีบทบาทอย่างมากในด้านโทรคมนาคมเคลื่อนที่ คอมพิวเตอร์เคลื่อนที่ และบริการเว็บและข้อมูล และเทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ Outlier สามารถตรวจจับผู้ใช้ที่ฉ้อโกงได้ นอกจากนี้ OLAP และเครื่องมือแสดงภาพยังช่วยเปรียบเทียบข้อมูล เช่น พฤติกรรมกลุ่มผู้ใช้ กำไร การรับส่งข้อมูล ระบบโอเวอร์โหลด เป็นต้น

อ่าน: คำถามสัมภาษณ์การทำเหมืองข้อมูล

3. การตรวจจับการบุกรุก

การเชื่อมต่อทั่วโลกในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีในปัจจุบันได้นำเสนอความท้าทายด้านความปลอดภัยสำหรับการบริหารเครือข่าย ทรัพยากรเครือข่ายสามารถเผชิญกับภัยคุกคามและการกระทำที่ล่วงล้ำการรักษาความลับหรือความซื่อสัตย์ของพวกเขา ดังนั้นการตรวจจับการบุกรุกจึงกลายเป็นแนวทางปฏิบัติในการทำเหมืองข้อมูลที่สำคัญ

ประกอบด้วยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และความสัมพันธ์ เทคนิคการรวมกลุ่ม การสร้างภาพ และเครื่องมือสืบค้นข้อมูล ซึ่งสามารถตรวจจับความผิดปกติหรือการเบี่ยงเบนจากพฤติกรรมปกติได้อย่างมีประสิทธิภาพ

4. อุตสาหกรรมค้าปลีก

ภาคการค้าปลีกที่มีการจัดการจะมีจุดข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งครอบคลุมการขาย ประวัติการซื้อ การส่งมอบสินค้า การบริโภค และการบริการลูกค้า ฐานข้อมูลมีขนาดใหญ่ขึ้นเมื่อมีตลาดอีคอมเมิร์ซเข้ามา

ในการค้าปลีกยุคใหม่ คลังข้อมูลได้รับการออกแบบและสร้างเพื่อให้ได้รับประโยชน์อย่างเต็มที่จากการขุดข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติช่วยจัดการกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้า ผลิตภัณฑ์ ภูมิภาค และเขตเวลาประเภทต่างๆ ผู้ค้าปลีกออนไลน์ยังสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์เพื่อเพิ่มรายได้จากการขายและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแคมเปญส่งเสริมการขายของตน ดังนั้น ตั้งแต่การสังเกตรูปแบบการซื้อไปจนถึงการปรับปรุงการบริการลูกค้าและความพึงพอใจ การทำเหมืองข้อมูลเปิดประตูมากมายในภาคส่วนนี้

อ่าน: โครงการเหมืองข้อมูลในอินเดีย

5. อุดมศึกษา

ในขณะที่ความต้องการการศึกษาระดับอุดมศึกษาเพิ่มขึ้นทั่วโลก สถาบันต่างๆ กำลังมองหาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมเพื่อตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้น สถาบันสามารถใช้การขุดข้อมูลเพื่อคาดการณ์ว่านักเรียนคนใดจะลงทะเบียนในโปรแกรมเฉพาะ ซึ่งต้องการความช่วยเหลือเพิ่มเติมในการสำเร็จการศึกษา ปรับแต่งการจัดการการลงทะเบียนโดยรวม

นอกจากนี้ การพยากรณ์เส้นทางอาชีพของนักเรียนและการนำเสนอข้อมูลจะสะดวกยิ่งขึ้นด้วยการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ ด้วยวิธีนี้ เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ในด้านการศึกษาระดับอุดมศึกษา

6. อุตสาหกรรมพลังงาน

ทุกวันนี้ Big Data สามารถใช้ได้แม้ในภาคพลังงาน ซึ่งชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่เหมาะสม โมเดลแผนผังการตัดสินใจและการสนับสนุนการเรียนรู้ด้วยเวกเตอร์ของเครื่องเป็นหนึ่งในแนวทางที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในอุตสาหกรรม โดยมอบโซลูชันที่เป็นไปได้สำหรับการตัดสินใจและการจัดการ นอกจากนี้ การทำเหมืองข้อมูลยังสามารถบรรลุผลกำไรที่เพิ่มขึ้นด้วยการคาดการณ์การส่งออกพลังงานและราคาไฟฟ้าที่ชัดเจน

7. การขุดข้อมูลเชิงพื้นที่

ระบบข้อมูลทางภูมิศาสตร์ (GIS) และแอปพลิเคชั่นการนำทางอื่น ๆ อีกหลายตัวใช้ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูลเพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่สำคัญและเข้าใจความหมายของมัน เทรนด์ใหม่นี้รวมถึงการดึงข้อมูลทางภูมิศาสตร์ สิ่งแวดล้อม และดาราศาสตร์ รวมถึงภาพจากนอกโลก โดยปกติ การทำเหมืองข้อมูลเชิงพื้นที่สามารถเปิดเผยแง่มุมต่างๆ เช่น โทโพโลยีและระยะทางได้

8. การวิเคราะห์ข้อมูลทางชีวภาพ

การทำเหมืองข้อมูลทางชีวภาพเป็นเรื่องปกติในจีโนม โปรตีโอมิกส์ และการวิจัยทางชีวการแพทย์ ตั้งแต่การกำหนดลักษณะพฤติกรรมของผู้ป่วยและการคาดการณ์การเข้าชมสำนักงานไปจนถึงการระบุการรักษาทางการแพทย์สำหรับความเจ็บป่วยของพวกเขา เทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีข้อดีหลายประการ

แอปพลิเคชั่นการขุดข้อมูล บางส่วน ในสาขาชีวสารสนเทศ ได้แก่:

• การรวมความหมายของฐานข้อมูลที่แตกต่างกันและแบบกระจาย
• การวิเคราะห์ความสัมพันธ์และเส้นทาง
• การใช้เครื่องมือสร้างภาพ
• การค้นพบรูปแบบโครงสร้าง
• การวิเคราะห์เครือข่ายพันธุกรรมและเส้นทางโปรตีน

9. การประยุกต์ใช้ทางวิทยาศาสตร์อื่นๆ

การจำลองเชิงตัวเลขอย่างรวดเร็วในสาขาวิทยาศาสตร์ เช่น วิศวกรรมเคมี พลศาสตร์ของไหล สภาพอากาศ และการสร้างแบบจำลองระบบนิเวศสร้างชุดข้อมูลจำนวนมาก การทำเหมืองข้อมูลนำความสามารถต่างๆ เช่น คลังข้อมูล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การแสดงภาพ การขุดโดยใช้กราฟ เป็นต้น

10. วิศวกรรมการผลิต

การออกแบบระดับระบบใช้ประโยชน์จากการทำเหมืองข้อมูลเพื่อดึงความสัมพันธ์ระหว่างพอร์ตโฟลิโอและสถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ วิธีการยังมีประโยชน์สำหรับการคาดการณ์ต้นทุนผลิตภัณฑ์และระยะเวลาในการพัฒนา

11. การสืบสวนคดีอาญา

กิจกรรมการขุดข้อมูลยังใช้ในอาชญวิทยาซึ่งเป็นการศึกษาลักษณะอาชญากรรม ขั้นแรก ต้องแปลงรายงานอาชญากรรมแบบข้อความเป็นไฟล์ประมวลผลคำ จากนั้น กระบวนการระบุตัวตนและการก่ออาชญากรรมจะเกิดขึ้นโดยการค้นหารูปแบบในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่

12. การต่อต้านการก่อการร้าย

อัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนสามารถระบุได้ว่าหน่วยข่าวกรองใดควรเป็นผู้นำในการต่อต้านการก่อการร้าย การทำเหมืองข้อมูลสามารถช่วยงานด้านการบริหารของตำรวจได้ เช่น การกำหนดตำแหน่งที่จะส่งกำลังคนและระบุการค้นหาที่จุดผ่านแดน

การเลือกระบบการทำเหมืองข้อมูล

การทำเหมืองข้อมูลอยู่ที่จุดเชื่อมต่อของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง สถิติ และระบบฐานข้อมูล ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ มันสามารถส่งเสริมอุตสาหกรรมสมัยใหม่ได้หลายวิธี การเลือกระบบการทำเหมืองข้อมูลที่เหมาะสมโดยทั่วไปขึ้นอยู่กับปัจจัยดังต่อไปนี้

• ประเภทข้อมูล: ก่อนเลือกระบบขุด เราต้องตรวจสอบรูปแบบของข้อมูลที่โครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่สามารถรองรับได้ ข้อมูลสามารถเป็นแบบบันทึก เชิงสัมพันธ์ หรือในรูปแบบของข้อความ ASCII ฐานข้อมูลหรือข้อมูลคลังสินค้า ฯลฯ

• ประเภทของแหล่งที่มา: แหล่งข้อมูลปรากฏขึ้นเป็นการพิจารณาอื่นในขณะที่เลือกระบบการทำเหมืองข้อมูล ระบบการทำเหมืองข้อมูลบางระบบทำงานบนแหล่งข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ในขณะที่ระบบอื่นๆ อาจทำงานบนไฟล์ข้อความ ASCII เท่านั้น ตามหลักการแล้ว ระบบควรสนับสนุนคุณลักษณะต่างๆ เช่น การเชื่อมต่อฐานข้อมูลแบบเปิด

• ปัญหาเกี่ยวกับระบบ: ระบบการทำเหมืองข้อมูลควรเข้ากันได้กับระบบปฏิบัติการตั้งแต่หนึ่งระบบขึ้นไป โครงสร้างบางอย่างยังมี UI บนเว็บและอนุญาตให้ป้อนข้อมูล XML

• วิธีการทำเหมืองข้อมูล: เลือกระบบการทำเหมืองข้อมูลของคุณตามฟังก์ชันที่มีให้ แม้ว่าบางหน่วยอาจมีวิธีการเพียงวิธีเดียว เช่น การจำแนกประเภท แต่หน่วยอื่นๆ อาจมีความสามารถหลายอย่าง ตัวอย่าง ได้แก่ คำอธิบายแนวคิด การขุดการเชื่อมโยง การจัดกลุ่ม การคาดคะเน การวิเคราะห์ OLAP ที่ขับเคลื่อนโดยการค้นพบ การวิเคราะห์การเชื่อมโยง การค้นหาความคล้ายคลึง การวิเคราะห์ค่าผิดปกติ เป็นต้น

• ระบบฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูล: คุณจะต้องจับคู่ระบบการทำเหมืองข้อมูลกับฐานข้อมูลหรือคลังข้อมูลเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมแบบบูรณาการและสม่ำเสมอสำหรับการประมวลผลข้อมูล มีข้อต่อหลายประเภท เช่น No Coupling, Loose Coupling, Semi tight Coupling และ Tight Coupling

• ความสามารถใน การปรับขนาด: ความสามารถในการปรับขนาดของฐานข้อมูล (แถว) และขนาด (คอลัมน์) ถือเป็นอีกแง่มุมที่สำคัญของระบบการทำเหมืองข้อมูล เมื่อจำนวนแถวเพิ่มขึ้นสิบเท่า และระบบใช้เวลาไม่เกินสิบครั้งในการดำเนินการค้นหา จะถือว่าแถวที่ปรับขนาดได้ ในทางกลับกัน ระบบการขุดสามารถประเมินเป็นคอลัมน์ที่ปรับขนาดได้หากมีการเพิ่มขึ้นเชิงเส้นของเวลาดำเนินการค้นหาเมื่อมีการเพิ่มคอลัมน์มากขึ้น

• เครื่องมือสร้างภาพ: การเลือกระบบการทำเหมืองข้อมูลจะพิจารณาถึงความสามารถในการแสดงภาพด้วย ความสามารถมีตั้งแต่การแสดงข้อมูลไปจนถึงกระบวนการขุดและการแสดงภาพผลลัพธ์

• ส่วนต่อประสานกับ ผู้ใช้: ส่วน ต่อประสานกราฟิกที่ใช้งานง่ายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำเหมืองข้อมูลแบบโต้ตอบ แม้ว่าระบบฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์อาจต้องการการใช้ภาษาการสืบค้น แต่ระบบการทำเหมืองข้อมูลก็ใช้ไม่ได้เช่นเดียวกัน

แนวโน้มเทคโนโลยีในการทำเหมืองข้อมูล

• วิธีการทำเหมืองข้อมูลที่ปรับขนาดได้และโต้ตอบได้: เพิ่มการควบคุมในรูปแบบของข้อกำหนดและข้อจำกัด สามารถนำระบบการทำเหมืองข้อมูลมาใช้ในการจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังค้นหารูปแบบที่น่าสนใจอีกด้วย
• การกำหนดมาตรฐานของภาษาการสืบค้น: ภาษา การสืบค้นมาตรฐานจะปรับปรุงความสามารถในการทำงานร่วมกันระหว่างฟังก์ชันการทำเหมืองข้อมูลที่แตกต่างกัน และส่งเสริมการพัฒนาโซลูชันอย่างเป็นระบบ
• การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพ: การทำเหมือง ข้อมูลด้วยภาพได้ก้าวขึ้นมาเป็นหนึ่งในแนวโน้มการทำเหมืองข้อมูลอันดับต้น ๆ ซึ่งนำเสนอโอกาสที่เป็นนวัตกรรมสำหรับการค้นพบความรู้
• การวิเคราะห์วิจัย: แอปพลิเคชั่นการขุดข้อมูล ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในโลกของเทคโนโลยี การล้างข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า การแสดงภาพ และการรวมฐานข้อมูลได้เปลี่ยนแปลงขอบเขตการวิจัยในวงกว้าง
• การทำเหมืองข้อมูลบนเว็บ : การทำ เหมืองเนื้อหาเว็บ การทำเหมืองบันทึกการใช้เว็บ และบริการการทำเหมืองข้อมูลอื่น ๆ บนอินเทอร์เน็ต ได้รักษาความปลอดภัยให้กับพื้นที่ย่อยของการทำเหมืองข้อมูล
• การทำเหมืองข้อมูลแบบ หลายฐานข้อมูลและแบบกระจาย: การ ทำเหมืองข้อมูลแบบหลายฐานข้อมูลจะวิเคราะห์รูปแบบจากหลายฐานข้อมูล ในขณะที่การทำเหมืองข้อมูลแบบกระจายจะค้นหาข้อมูลจากที่ตั้งเครือข่ายหลายแห่ง
• การขุดข้อมูลแบบเรียลไทม์: ข้อมูล แบบเรียลไทม์หรือ 'ข้อมูลสตรีม' ถูกสร้างขึ้นจากการขุดเว็บ การขุดข้อมูลมือถือ อีคอมเมิร์ซ การวิเคราะห์หุ้น ฯลฯ ข้อมูลประเภทนี้ต้องการโมเดลการขุดข้อมูลแบบไดนามิก
• การปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลยังปรากฏให้เห็นเป็นแนวโน้มที่โดดเด่นในพื้นที่การทำเหมืองข้อมูล

ในบล็อกนี้ เราเข้าใจ แอปพลิเคชันการทำเหมืองข้อมูล ต่างๆ และสำรวจแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ในด้านนี้

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดู Executive PG Program in Data Science ของ upGrad & IIIT-B