2022 年 12 個最有用的數據挖掘應用程序

數據挖掘是一種從多個來源提取數據並對其進行組織以獲得有價值的見解的方法。 繼續閱讀以發現正在改變我們所知道的行業的範圍廣泛的數據挖掘應用程序！

現代公司不能生活在數據空白中。 他們必須不斷發展並跟上技術發展和即將到來的數字趨勢，才能在競爭中保持領先地位。 因此，當今的企業優先考慮與數據科學和分析領域的所有新發展保持同步。 數據挖掘是數據科學中的此類過程之一。 查看數據挖掘的常見示例。

它涉及檢查預先存在的數據集以獲得新的有用信息。 複雜的數據挖掘算法允許公司通過分割大型數據集、識別模式和預測結果來理解原始數據。

讓我們看一下數據挖掘的一些主要應用。

數據挖掘應用

一、財務分析

銀行和金融業依賴於高質量、可靠的數據。 在貸款市場中，財務和用戶數據可用於多種用途，例如預測貸款支付和確定信用評級。 數據挖掘方法使此類任務更易於管理。

分類技術有助於將影響客戶銀行決策的關鍵因素與不相關的因素區分開來。 此外，多維聚類技術允許識別具有相似貸款支付行為的客戶。 數據分析和挖掘還可以幫助檢測洗錢和其他金融犯罪。 閱讀有關金融行業數據科學應用的更多信息

2、電信行業

快速擴張和增長，尤其是隨著互聯網的出現。 數據挖掘可以使關鍵行業參與者提高他們的服務質量，從而在遊戲中保持領先地位。

時空數據庫的模式分析可以在移動電信、移動計算以及網絡和信息服務中發揮巨大作用。 異常值分析等技術可以檢測欺詐用戶。 此外，OLAP 和可視化工具可以幫助比較信息，例如用戶組行為、利潤、數據流量、系統過載等。

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3.入侵檢測

在當今技術驅動的經濟中，全球連通性給網絡管理帶來了安全挑戰。 網絡資源可能面臨侵犯其機密性或完整性的威脅和行為。 因此，入侵檢測已成為一項重要的數據挖掘實踐。

它包括關聯和相關分析、聚合技術、可視化和查詢工具，可以有效地檢測任何異常或與正常行為的偏差。

4、零售業

有組織的零售部門擁有大量數據點，涵蓋銷售、購買歷史、貨物交付、消費和客戶服務。 隨著電子商務市場的到來，數據庫變得更大。

在現代零售業中，數據倉庫的設計和構建旨在充分發揮數據挖掘的優勢。 多維數據分析有助於處理與不同類型的客戶、產品、地區和時區相關的數據。 在線零售商還可以推薦產品以增加銷售收入並分析其促銷活動的有效性。 因此，從注意購買模式到改善客戶服務和滿意度，數據挖掘在該領域打開了許多大門。

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5. 高等教育

隨著全球對高等教育的需求不斷增長，各機構都在尋找創新的解決方案來滿足不斷增長的需求。 機構可以使用數據挖掘來預測哪些學生將參加特定課程，哪些學生需要額外的幫助才能畢業，從而改善整體招生管理。

此外，學生職業道路的預測和數據的呈現將變得更加適應有效的分析。 通過這種方式，數據挖掘技術可以幫助揭示高等教育領域海量數據庫中的隱藏模式。

6.能源產業

如今，即使在能源領域也可以使用大數據，這表明需要適當的數據挖掘技術。 決策樹模型和支持向量機學習是業界最流行的方法之一，為決策和管理提供了可行的解決方案。 此外，數據挖掘還可以通過預測電力輸出和電力結算價格來實現生產收益。

7. 空間數據挖掘

地理信息系統 (GIS) 和其他幾個導航應用程序利用數據挖掘來保護重要信息並了解其含義。 這一新趨勢包括提取地理、環境和天文數據，包括來自外太空的圖像。 通常，空間數據挖掘可以揭示拓撲和距離等方面。

8.生物數據分析

生物數據挖掘實踐在基因組學、蛋白質組學和生物醫學研究中很常見。 從表徵患者的行為和預測就診到確定針對他們疾病的藥物療法，數據科學技術提供了多種優勢。

生物信息學領域的一些數據挖掘應用包括：

• 異構和分佈式數據庫的語義集成
• 關聯和路徑分析
• 可視化工具的使用
• 結構模式發現
• 遺傳網絡和蛋白質通路分析

9. 其他科學應用

化學工程、流體動力學、氣候和生態系統建模等科學領域的快速數值模擬會生成大量數據集。 數據挖掘帶來了數據倉庫、數據預處理、可視化、基於圖的挖掘等功能。

10. 製造工程

系統級設計利用數據挖掘來提取投資組合和產品架構之間的關係。 此外，這些方法還可用於預測產品成本和開發時間跨度。

11. 刑事調查

數據挖掘活動也用於犯罪學，這是對犯罪特徵的研究。 首先，需要將基於文本的犯罪報告轉換為文字處理文件。 然後，通過在大量數據存儲中發現模式來進行識別和犯罪製造過程。

12. 反恐

複雜的數學算法可以指示哪個情報單位應該在反恐活動中扮演頭條新聞。 數據挖掘甚至可以幫助完成警察管理任務，例如確定在哪裡部署勞動力並表示在邊境口岸的搜索。

選擇數據挖掘系統

數據挖掘位於機器學習、統計和數據庫系統的交界處。 正如我們之前所討論的，它可以以多種方式為現代工業賦能。 選擇合適的數據挖掘系統通常取決於以下因素。

• 數據類型：在選擇挖掘系統之前，我們需要檢查其現有基礎設施可以處理的數據格式。 數據可以是基於記錄的、關係型的，也可以是 ASCII 文本、數據庫或倉庫數據等形式。

• 來源類型：數據來源是選擇數據挖掘系統時的另一個考慮因素。 一些數據挖掘系統在關係源上工作，而另一些可能只在 ASCII 文本文件上工作。 理想情況下，系統還應支持開放數據庫連接等功能。

• 系統問題：數據挖掘系統應該與一個或多個操作系統兼容。 某些結構還提供基於 Web 的 UI 並允許 XML 數據輸入。

• 數據挖掘方法：根據提供的功能選擇您的數據挖掘系統。 雖然一些單位可能只配備一種方法，例如分類，但其他單位可能提供多種能力。 示例包括概念描述、關聯挖掘、聚類、預測、發現驅動的 OLAP 分析、鏈接分析、相似性搜索、異常值分析等。

• 數據庫或數據倉庫系統：您必須將數據挖掘系統與數據庫或數據倉庫結合起來，以創建適合信息處理的集成且統一的環境。 有不同類型的耦合可用，例如無耦合、松耦合、半緊耦合和緊耦合。

• 可擴展性：數據庫大小（行）和維度（列）的可擴展性是數據挖掘系統的另一個重要方面。 當行數增加十倍時，系統執行一次查詢的時間不超過十次，就被認為是行可伸縮的。 另一方面，如果隨著更多列的添加，查詢執行時間線性增加，則可以將挖掘系統評估為列可擴展。

• 可視化工具：數據挖掘系統的選擇還將考慮其可視化能力。 能力範圍從數據可視化到挖掘過程和結果可視化。

• 用戶界面：用戶友好的圖形界面對於交互式數據挖掘至關重要。 雖然關係數據庫系統可能需要使用查詢語言，但數據挖掘系統卻並非如此。

數據挖掘的技術趨勢

• 可擴展和交互式的數據挖掘方法：以規範和約束的形式添加控制可以指導數據挖掘系統不僅有效地處理大量數據，還可以搜索有趣的模式。
• 查詢語言標準化：標準查詢語言將提高不同數據挖掘功能之間的互操作性，促進解決方案的系統化發展。
• 可視化數據挖掘：可視化數據挖掘已成為數據挖掘的主要趨勢之一，為知識發現提供了創新機會。
• 研究分析：數據挖掘應用不僅限於科技界。 數據庫的數據清理、預處理、可視化和集成已經改變了廣泛的研究領域。
• Web 挖掘： Web 內容挖掘、Web 日誌挖掘和互聯網上的其他挖掘服務在蓬勃發展的數據挖掘子領域中佔有一席之地。
• 多數據庫和分佈式數據挖掘：多數據庫數據挖掘分析跨多個數據庫的模式。 而分佈式數據挖掘從多個網絡位置搜索數據。
• 實時數據挖掘：實時數據或“流數據”是由網絡挖掘、移動數據挖掘、電子商務、股票分析等產生的。這類數據需要動態數據挖掘模型。
• 隱私保護和信息安全也已成為數據挖掘領域的一個顯著趨勢。

在這篇博客中，我們了解了各種數據挖掘應用程序並探索了該領域的新興趨勢。

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