Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Некоторые бизнес-приложения Data Mining
Розничная торговля Банковское дело Телекоммуникации Страхование Другие приложения в бизнесе Розничная торговля Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью Data Mining в сфере розничной торговли:
Банковское дело Достижения технологии Data Mining используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач:
Телекоммуникации В области телекоммуникаций методы Data Mining помогают компаниям более энергично продвигать свои программы маркетинга и ценообразования, чтобы удерживать существующих клиентов и привлекать новых. Среди типичных мероприятий отметим следующие:
Страхование Страховые компании в течение ряда лет накапливают большие объемы данных. Здесь обширное поле деятельности для методов Data Mining:
Другие приложения в бизнесе Data Mining может применяться во множестве других областей:
Специальные приложения Медицина Молекулярная генетика и генная инженерия Прикладная химия Медицина Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов. Они построены главным образом на основе правил, описывающих сочетания различных симптомов различных заболеваний. С помощью таких правил узнают не только, чем болен пациент, но и как нужно его лечить. Правила помогают выбирать средства медикаментозного воздействия, определять показания — противопоказания, ориентироваться в лечебных процедурах, создавать условия наиболее эффективного лечения, предсказывать исходы назначенного курса лечения и т. п. Технологии Data Mining позволяют обнаруживать в медицинских данных шаблоны, составляющие основу указанных правил. Молекулярная генетика и генная инженерия Пожалуй, наиболее остро и вместе с тем четко задача обнаружения закономерностей в экспериментальных данных стоит в молекулярной генетике и генной инженерии. Здесь она формулируется как определение так называемых маркеров, под которыми понимают генетические коды, контролирующие те или иные фенотипические признаки живого организма. Такие коды могут содержать сотни, тысячи и более связанных элементов. На развитие генетических исследований выделяются большие средства. В последнее время в данной области возник особый интерес к применению методов Data Mining. Известно несколько крупных фирм, специализирующихся на применении этих методов для расшифровки генома человека и растений. Прикладная химия Методы Data Mining находят широкое применение в прикладной химии (органической и неорганической). Здесь нередко возникает вопрос о выяснении особенностей химического строения тех или иных соединений, определяющих их свойства. Особенно актуальна такая задача при анализе сложных химических соединений, описание которых включает сотни и тысячи структурных элементов и их связей. Можно привести еще много примеров различных областей знания, где методы Data Mining играют ведущую роль. Особенность этих областей заключается в их сложной системной организации. Они относятся главным образом к надкибернетическому уровню организации систем [4], закономерности которого не могут быть достаточно точно описаны на языке статистических или иных аналитических математических моделей [5]. Данные в указанных областях неоднородны, гетерогенны, нестационарны и часто отличаются высокой размерностью. Типы закономерностей Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование (рис. 2). Рисунок 2. Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и " кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект " колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка. Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником. С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил. Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных. Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить найти шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем. Классы систем Data Mining Data Mining является мультидисциплинарной областью, возникшей и развивающейся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных и др. (рис. 3). Отсюда обилие методов и алгоритмов, реализованных в различных действующих системах Data Mining. Многие из таких систем интегрируют в себе сразу несколько подходов. Тем не менее, как правило, в каждой системе имеется какая-то ключевая компонента, на которую делается главная ставка. Ниже приводится классификация указанных ключевых компонент на основе работы [6]. Выделенным классам дается краткая характеристика. Рисунок 3. Data Mining — мультидисциплинарная область Рисунок 4. Популярные продукты для Data Mining |
Последнее изменение этой страницы: 2019-05-17; Просмотров: 435; Нарушение авторского права страницы