2022 年 12 个最有用的数据挖掘应用程序

数据挖掘是一种从多个来源提取数据并对其进行组织以获得有价值的见解的方法。 继续阅读以发现正在改变我们所知道的行业的范围广泛的数据挖掘应用程序！

现代公司不能生活在数据空白中。 他们必须不断发展并跟上技术发展和即将到来的数字趋势，才能在竞争中保持领先地位。 因此，当今的企业优先考虑与数据科学和分析领域的所有新发展保持同步。 数据挖掘是数据科学中的此类过程之一。 查看数据挖掘的常见示例。

它涉及检查预先存在的数据集以获得新的有用信息。 复杂的数据挖掘算法允许公司通过分割大型数据集、识别模式和预测结果来理解原始数据。

让我们看一下数据挖掘的一些主要应用。

数据挖掘应用

一、财务分析

银行和金融业依赖于高质量、可靠的数据。 在贷款市场中，财务和用户数据可用于多种用途，例如预测贷款支付和确定信用评级。 数据挖掘方法使此类任务更易于管理。

分类技术有助于将影响客户银行决策的关键因素与不相关的因素区分开来。 此外，多维聚类技术允许识别具有相似贷款支付行为的客户。 数据分析和挖掘还可以帮助检测洗钱和其他金融犯罪。 阅读有关金融行业数据科学应用的更多信息

2、电信行业

快速扩张和增长，尤其是随着互联网的出现。 数据挖掘可以使关键行业参与者提高他们的服务质量，从而在游戏中保持领先地位。

时空数据库的模式分析可以在移动电信、移动计算以及网络和信息服务中发挥巨大作用。 异常值分析等技术可以检测欺诈用户。 此外，OLAP 和可视化工具可以帮助比较信息，例如用户组行为、利润、数据流量、系统过载等。

阅读：数据挖掘面试题

3.入侵检测

在当今技术驱动的经济中，全球连通性给网络管理带来了安全挑战。 网络资源可能面临侵犯其机密性或完整性的威胁和行为。 因此，入侵检测已成为一项重要的数据挖掘实践。

它包括关联和相关分析、聚合技术、可视化和查询工具，可以有效地检测任何异常或与正常行为的偏差。

4、零售业

有组织的零售部门拥有大量数据点，涵盖销售、购买历史、货物交付、消费和客户服务。 随着电子商务市场的到来，数据库变得更大。

在现代零售业中，数据仓库的设计和构建旨在充分发挥数据挖掘的优势。 多维数据分析有助于处理与不同类型的客户、产品、地区和时区相关的数据。 在线零售商还可以推荐产品以增加销售收入并分析其促销活动的有效性。 因此，从注意购买模式到改善客户服务和满意度，数据挖掘在该领域打开了许多大门。

阅读：印度的数据挖掘项目

5. 高等教育

随着全球对高等教育的需求不断增长，各机构都在寻找创新的解决方案来满足不断增长的需求。 机构可以使用数据挖掘来预测哪些学生将参加特定课程，哪些学生需要额外的帮助才能毕业，从而改善整体招生管理。

此外，学生职业道路的预测和数据的呈现将变得更加适应有效的分析。 通过这种方式，数据挖掘技术可以帮助揭示高等教育领域海量数据库中的隐藏模式。

6.能源产业

如今，即使在能源领域也可以使用大数据，这表明需要适当的数据挖掘技术。 决策树模型和支持向量机学习是业界最流行的方法之一，为决策和管理提供了可行的解决方案。 此外，数据挖掘还可以通过预测电力输出和电力结算价格来实现生产收益。

7. 空间数据挖掘

地理信息系统 (GIS) 和其他几个导航应用程序利用数据挖掘来保护重要信息并了解其含义。 这一新趋势包括提取地理、环境和天文数据，包括来自外太空的图像。 通常，空间数据挖掘可以揭示拓扑和距离等方面。

8.生物数据分析

生物数据挖掘实践在基因组学、蛋白质组学和生物医学研究中很常见。 从表征患者的行为和预测就诊到确定针对他们疾病的药物疗法，数据科学技术提供了多种优势。

生物信息学领域的一些数据挖掘应用包括：

• 异构和分布式数据库的语义集成
• 关联和路径分析
• 可视化工具的使用
• 结构模式发现
• 遗传网络和蛋白质通路分析

9. 其他科学应用

化学工程、流体动力学、气候和生态系统建模等科学领域的快速数值模拟会生成大量数据集。 数据挖掘带来了数据仓库、数据预处理、可视化、基于图的挖掘等功能。

10. 制造工程

系统级设计利用数据挖掘来提取投资组合和产品架构之间的关系。 此外，这些方法还可用于预测产品成本和开发时间跨度。

11. 刑事调查

数据挖掘活动也用于犯罪学，这是对犯罪特征的研究。 首先，需要将基于文本的犯罪报告转换为文字处理文件。 然后，通过在大量数据存储中发现模式来进行识别和犯罪制造过程。

12. 反恐

复杂的数学算法可以指示哪个情报单位应该在反恐活动中扮演头条新闻。 数据挖掘甚至可以帮助完成警察管理任务，例如确定在哪里部署劳动力并表示在边境口岸的搜索。

选择数据挖掘系统

数据挖掘位于机器学习、统计和数据库系统的交界处。 正如我们之前所讨论的，它可以以多种方式为现代工业赋能。 选择合适的数据挖掘系统通常取决于以下因素。

• 数据类型：在选择挖掘系统之前，我们需要检查其现有基础设施可以处理的数据格式。 数据可以是基于记录的、关系型的，也可以是 ASCII 文本、数据库或仓库数据等形式。

• 来源类型：数据来源是选择数据挖掘系统时的另一个考虑因素。 一些数据挖掘系统在关系源上工作，而另一些可能只在 ASCII 文本文件上工作。 理想情况下，系统还应支持开放数据库连接等功能。

• 系统问题：数据挖掘系统应该与一个或多个操作系统兼容。 某些结构还提供基于 Web 的 UI 并允许 XML 数据输入。

• 数据挖掘方法：根据提供的功能选择您的数据挖掘系统。 虽然一些单位可能只配备一种方法，例如分类，但其他单位可能提供多种能力。 示例包括概念描述、关联挖掘、聚类、预测、发现驱动的 OLAP 分析、链接分析、相似性搜索、异常值分析等。

• 数据库或数据仓库系统：您必须将数据挖掘系统与数据库或数据仓库相结合，以创建适合信息处理的集成且统一的环境。 有不同类型的耦合可用，例如无耦合、松耦合、半紧耦合和紧耦合。

• 可扩展性：数据库大小（行）和维度（列）的可扩展性是数据挖掘系统的另一个重要方面。 当行数增加十倍时，系统执行一次查询的时间不超过十次，就被认为是行可伸缩的。 另一方面，如果随着更多列的添加，查询执行时间线性增加，则可以将挖掘系统评估为列可扩展。

• 可视化工具：数据挖掘系统的选择还将考虑其可视化能力。 能力范围从数据可视化到挖掘过程和结果可视化。

• 用户界面：用户友好的图形界面对于交互式数据挖掘至关重要。 虽然关系数据库系统可能需要使用查询语言，但数据挖掘系统却并非如此。

数据挖掘的技术趋势

• 可扩展和交互式的数据挖掘方法：以规范和约束形式添加的控制可以指导数据挖掘系统不仅有效地处理大量数据，还可以搜索有趣的模式。
• 查询语言标准化：标准查询语言将提高不同数据挖掘功能之间的互操作性，促进解决方案的系统化发展。
• 可视化数据挖掘：可视化数据挖掘已成为数据挖掘的主要趋势之一，为知识发现提供了创新机会。
• 研究分析：数据挖掘应用不仅限于科技界。 数据库的数据清理、预处理、可视化和集成已经改变了广泛的研究领域。
• Web 挖掘： Web 内容挖掘、Web 日志挖掘和互联网上的其他挖掘服务在蓬勃发展的数据挖掘子领域中占有一席之地。
• 多数据库和分布式数据挖掘：多数据库数据挖掘分析跨多个数据库的模式。 而分布式数据挖掘从多个网络位置搜索数据。
• 实时数据挖掘：实时数据或“流数据”是由网络挖掘、移动数据挖掘、电子商务、股票分析等产生的。这类数据需要动态数据挖掘模型。
• 隐私保护和信息安全也已成为数据挖掘领域的一个显着趋势。

在这篇博客中，我们了解了各种数据挖掘应用程序并探索了该领域的新兴趋势。

如果您对学习数据科学以走在快节奏的技术进步的前沿感到好奇，请查看 upGrad 和 IIIT-B 的数据科学执行 PG 计划。