Преглед апликација за рударјење података
Ископавање података је начин на који се обрасци у великим сетовима података посматрају и откривају коришћењем техника пресека као што су статистика, машинско учење и оне попут система база података. Укључује вађење података из скупа необрађених и неидентификованих скупа података како би се добили неки значајни резултати помоћу рударства.
Извађени подаци се затим даље користе употребом трансформације и осигуравајући да се они искористе на најбољи могући начин у складу са пословним захтевима и потребама. У овом чланку ћемо прочитати о различитим апликацијама повезаним са вађењем података.
Листа апликација за вађење података
Ево листе различитих апликација за вађење података које су дате у даљем тексту -
1. Финансијске фирме, банке и њихове анализе
Постоји велики број техника вађења података који су укључени у критично банкарство и финансијске податке који пружају и чувају фирме чији су подаци од највећег значаја. Једна таква техника је дистрибуција података који се истражује, моделира, креира и развија како би се помогло у праћењу сумњивих активности или било каквих неисправних или лажних трансакција, било да се ради о кредитној картици или нето банкарству или било којој другој банкарској услузи.
Узимањем узорака и идентификацијом огромног броја података о клијентима, анализа постаје прилично лак задатак, а праћење сумњивих активности постаје релативно лакши задатак чувањем картице параметара као што су период трансакција, географска локација, начин плаћања, историја активности клијента, итд. На основу ових параметара израчунава се релативна мера купца која се може ставити у било који облик употребе на основу израчунатих индекса.
Банка може задржати своје клијенте или радити на стицању новог скупа клијената извођењем исправног скупа података о историјским подацима и природи њихових активности. Подаци играју велику улогу у успеху и неуспеху било које организације, посебно након појаве великих података. Примамљиве понуде могу се покренути на основу активности купца и историјских трендова трансакција и куповине. Повезаност између различитих финансијских показатеља може се утврдити коришћењем дата мининг-а. Обрасци и пораст и пад берзи и њихова предвиђања такође се могу анализирати користећи дата мининг.
2. Домен здравствене заштите и домен осигурања
Апликације везане за рударство података могу се користити за ефикасно праћење и праћење здравственог стања пацијента, а такође могу помоћи у ефикасној дијагнози на основу претходног стања болести. На сличан начин раст индустрије осигурања зависи од способности претварања података у образац знања или пружањем различитих детаља о купцима, тржиштима и потенцијалним конкурентима, а самим тим и све оне компаније које ефикасно примењују технике вађења података искористили су користи. Ово се примењује на основу захтева и њихове анализе, односно идентификације медицинских поступака који се захтевају заједно. Омогућује предвиђање нових полиса, помаже у откривању ризичних образаца понашања купаца и помаже у откривању лажног понашања.
3. Примена у домену превоза
Историјски или серијски облик података помоћи ће у идентификовању начина превоза који одређени купац опћенито одлучује отићи у одређено мјесто, рецимо у свој родни град и на тај начин пружити му занимљиве понуде и велике попусте на нове производе и лансиране услуге. Тако ће ово бити укључено у жанр циљаних и органских реклама где потенцијални лидер купца ствара право на конверзију потенцијалног купца. Такође је корисно у одређивању распореда распореда између различитих складишта као и међу продајним местима за анализу образаца заснованих на оптерећењу.
4. Примена вађења података у области медицине
У случају медицинских анализа, случај пацијента може се анализирати тако што ће се направити табела његових посета на клиници и сезона посета. Такође помаже у идентификовању образаца који имају успешну медицинску терапију за разне врсте болести. Истраживачи користе вишедимензионалне податке да би смањили трошкове и побољшали квалитет услуга које се данас пружају обимном и бољом пажњом. Остали приступи попут софт рачунара, статистике, визуализације података и машинског учења користе се ефикасно за процењивање и предвиђање количине података пацијената у једној категорији. Процеси су развијени како би се осигурало да пацијенти добију одговарајућу пажњу кад год је то потребно. Помаже и да осигуратељи у здравству и на медицини откривају случајеве лажних и превара.
5. Образовање
У области образовања, примена рударства података је била преовлађујућа где се ново поље образовања рударских података фокусира углавном на начине и методе помоћу којих се подаци могу извући из вековних процеса и система образовних установа. Циљ се често постиже чињеницом да ученик расте и учи у различитим аспектима користећи напредна научна сазнања и овде се вађење података углавном примењује обезбеђивањем да се образовним одељењима пружи прави квалитет знања и садржај за доношење одлука.
6. Производни инжењеринг
Подаци се могу проценити обезбеђивањем да производно предузеће поседује прави скуп знања, јер његова имовина лежи у идентификацији исправног скупа портфеља производа, архитектуре производа као и између потреба и захтева купца. Штавише, ефикасне могућности ископавања података могу осигурати да се развој производа заврши у релевантном временском оквиру и да не пређе првобитно додељени буџет.
Закључак
Проучавали смо основни преглед и распоред коришћења различитих апликација за вађење података у различитим доменима. Да и не спомињемо, опсег ове огромне и бескрајне технике није ограничен само на ове секторе, већ се проширује и на све домене у којима бизнис може успети.
Ради се само о правим техникама и неким анализама, како би ваш уобичајени посао био диференцијатор међу конкурентима. Свет данас заостаје за подацима и његово управљање и ефикасно руковање су кључни фактор који претежно утиче на раст организације, посебно у данашње време. Надам се да вам се свидео наш чланак. Наставите да прикупљате податке, анализирате их и наставите читати наше блогове за више чланака везаних за технологију.
Препоручени чланци
Ово је водич за апликације за рударјење података. Овде смо расправљали о листи различитих апликација повезаних са Дата Мининг-ом. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Предности Дата Мининг-а
- Шта је кластерирање у Рударству података?
- Шта је Ајак?
- Шта је пуно?
- Модели у дата мининг-у | Алгоритми | Врсте