Преглед на приложенията за обработка на данни
Извличането на данни е начинът, по който моделите в големите масиви от данни се разглеждат и откриват чрез използване на пресичащи се техники като статистика, машинно обучение и такива като системи от бази данни. Тя включва извличане на данни от набор от сурови и неидентифицирани набори от данни, за да се осигурят някои смислени резултати чрез минно дело.
След това извлечените данни се използват по-нататък, като се използва трансформация и се гарантира, че те се използват по най-добрия начин според бизнес изискванията и нуждите. В тази статия ще прочетем за различните приложения, свързани с извличането на данни.
Списък на приложения за извличане на данни
Ето списъка с различни приложения за извличане на данни, които са дадени по-долу -
1. Финансови фирми, банки и техният анализ
Има голям брой техники за извличане на данни, които участват в предоставянето и съхраняването на критични банкови и финансови данни на фирми, чиито данни са от изключително значение. Една такава техника е разпространяването на извличане на данни, което е проучено, моделирано, изработено и разработено, за да помогне при проследяване на подозрителни дейности или всякакъв вид злоупотреби или измамни транзакции, било то свързано с кредитната карта или нето банкиране или каквато и да е друга банкова услуга.
Чрез вземане на проби и идентифициране на огромен набор от клиентски данни анализът се превръща в доста лесна задача и проследяването на подозрителни дейности става сравнително по-лесна задача чрез запазване на раздел от параметри като период на транзакциите, географско местоположение, начин на плащания, история на дейността на клиента и т.н. Въз основа на тези параметри се изчислява относителната мярка на клиента, която може да бъде приложена към всяка форма на използване въз основа на изчислените индекси.
Банката може да задържи своите клиенти или да работи за придобиване на нов набор от клиенти, като извършва правилния набор от извличане на данни върху историческите данни и естеството на тяхната дейност. Данните играят огромна роля за успеха и неуспеха на всяка организация, особено след появата на големи данни. След това примамливите оферти могат да бъдат стартирани въз основа на активността на клиента и историческите тенденции на сключване на сделки и покупка. Корелацията между различните финансови показатели може да се установи чрез използване на извличане на данни. Моделите и възхода и падението на фондовите пазари и техните прогнози също могат да бъдат анализирани чрез използване на извличане на данни.
2. Домейн за здравеопазване и застраховка
Приложенията, свързани с извличане на данни, могат да се използват за ефективно проследяване и мониторинг на здравословното състояние на пациента, а също така могат да помогнат за ефективна диагностика въз основа на миналото заболяване. По подобен начин растежът на застрахователния отрасъл зависи от способността за преобразуване на данните във форма на знания или чрез предоставяне на различни подробности за клиентите, пазарите и потенциалните конкуренти и следователно всички онези компании, които прилагат ефективно методите за извличане на данни, имат извлече ползите. Това се прилага спрямо претенциите и техния анализ, т.е. идентифициране на медицинските процедури, за които се претендира заедно. Тя дава възможност за прогнозиране на нови политики, помага при откриването на рискови модели на поведение на клиентите и също така помага при откриването на измамно поведение.
3. Приложение в областта на транспорта
Историческата или пакетната форма на данни ще ви помогне да идентифицирате начина на транспорт, който конкретен клиент обикновено избира да отиде до определено място, например в родния си град и по този начин да му осигури примамливи оферти и големи отстъпки за нови продукти и стартирани услуги. По този начин това ще бъде включено в жанра за насочени и органични реклами, където бъдещият лидер на клиента генерира право да преобразува водещата. Също така е полезно да се определи разпределението на графиците между различните складове, а също и между търговските обекти за анализ на модели на база натоварване.
4. Приложения за извличане на данни в областта на медицината
В случай на медицински анализ, случаят на пациента може да се анализира, като се направи раздел за посещенията му в клиниката и сезона на посещенията му. Той също така помага за идентифициране на модели, които имат успешни медицински терапии за различни видове заболявания. Изследователите използват многоизмерни данни, за да намалят разходите и да подобрят качеството на услугите, предоставяни днес с обширна и по-добра грижа. Други подходи като меки изчисления, статистика, визуализация на данни и машинно обучение се използват ефективно за измерване и прогнозиране на обема на данни на пациентите в рамките на една категория. Процесите са разработени така, че да се гарантира, че пациентите получават подходящо внимание, когато е необходимо. Освен това помага на застрахователите, основаващи се на медицина и медицина, да откриват случаи на фалшиви и измами.
5. Образование
В областта на образованието приложението на извличане на данни е преобладаващо, където нововъзникващото поле на извличане на данни в областта на образованието се фокусира главно върху начините и методите, чрез които данните могат да бъдат извлечени от процесите и системите на образователните институции. Целта често се осигурява от факта, че студентите да растат и учат в различни аспекти, използвайки напреднали научни знания, и тук извличането на данни се играе основно, като се гарантира, че на образователните отдели се предоставя правилното качество на знанието и съдържанието за вземане на решения.
6. Производствена техника
Данните могат да бъдат оценени, като се гарантира, че производственото предприятие притежава правилния набор от знания, тъй като неговият актив се състои в идентифицирането на правилния набор от продуктови портфолио, продуктовата архитектура, както и между нуждите и изискванията на клиента. Освен това ефикасните възможности за извличане на данни могат да гарантират, че разработването на продуктите се завършва в съответния период от време и не надвишава първоначално отпуснатия бюджет.
заключение
Проучихме основен преглед и оформление на използването на различни приложения за извличане на данни в различни области. Да не говорим за обхвата на тази огромна и безкрайна техника не е ограничена само в тези сектори, но се разпростира и върху всяка област, в която бизнесът може да процъфти.
Става въпрос само за правилните техники и някои анализи, за да превърнете обичайния си нормален бизнес в диференциатор сред конкурентите. Светът днес изостава от данни и неговото управление и ефективно управление са ключов фактор, който влияе главно върху растежа на една организация, особено в днешните времена. Надявам се, че сте харесали нашата статия. Продължавайте да събирате данни, анализирайте ги и продължавайте да четете нашите блогове за повече статии, свързани с технологията.
Препоръчителни статии
Това е ръководство за приложенията за обработка на данни. Тук обсъждаме списъка с различни приложения, свързани с Data Mining. Можете да разгледате и другите ни предложени статии, за да научите повече -
- Предимства на Data Mining
- Какво е клъстеризиране в Data Mining?
- Какво е Ajax?
- Какво е IOT?
- Модели в извличането на данни | Алгоритми | Видове