داده کاوی در درجه اول امروزه توسط شرکتهایی با تمرکز جدی بر مصرف کننده – سازمانهای خرده فروشی ، مالی ، ارتباطی و بازاریابی ، مورد استفاده قرار می گیرد تا داده های معاملاتی خود را “بررسی” و تعیین قیمت گذاری ، تنظیمات مشتری و موقعیت محصول ، تأثیر بر فروش ، رضایت مشتری و سود شرکت با استفاده از داده کاوی ، یک خرده فروش می تواند از سوابق خرید فروش مشتری برای تولید محصولات و تبلیغات برای جلب نظر بخشهای خاص مشتری استفاده کند.
1- بهداشت و درمان آینده
داده کاوی پتانسیل زیادی برای بهبود سیستم های بهداشتی دارد. از داده ها و تجزیه و تحلیل ها برای شناسایی بهترین روش های بهبود مراقبت و کاهش هزینه ها استفاده می کند. محققان از رویکردهای داده کاوی مانند پایگاه داده های چند بعدی ، یادگیری ماشین ، محاسبات نرم ، تجسم داده ها و آمار استفاده می کنند. از معدن می توان برای پیش بینی حجم بیماران در هر گروه استفاده کرد. فرایندهایی ایجاد شده است که اطمینان حاصل می کند بیماران از مراقبت های مناسب در مکان مناسب و در زمان مناسب برخوردار می شوند. داده کاوی همچنین می تواند به بیمه گران بهداشت و درمان کمک کند تا تقلب و سو استفاده را تشخیص دهند.
2- تحلیل سبد بازار
تجزیه و تحلیل سبد بازار یک تکنیک مدل سازی است که بر اساس این تئوری است که اگر گروه خاصی از اقلام را خریداری کنید ، احتمال خرید گروه دیگری از اقلام نیز بیشتر است. این روش ممکن است به خرده فروش این امکان را بدهد تا رفتار خرید یک خریدار را درک کند. این اطلاعات ممکن است به خرده فروش کمک کند تا نیازهای خریدار را بشناسد و طرح فروشگاه را بر این اساس تغییر دهد. با استفاده از تجزیه و تحلیل دیفرانسیل مقایسه نتایج بین فروشگاه های مختلف ، بین مشتریان در گروه های مختلف جمعیتی می توان انجام داد.
3- آموزش
یک زمینه جدید در حال ظهور وجود دارد ، به نام Data Data Mining ، نگرانی در مورد توسعه روش هایی که دانش را از داده های ناشی از محیط های آموزشی کشف می کنند. اهداف EDM به عنوان پیش بینی رفتار یادگیری در آینده دانش آموزان ، مطالعه تأثیرات پشتیبانی آموزشی و پیشرفت دانش علمی در مورد یادگیری مشخص می شود. داده کاوی می تواند توسط موسسه ای برای تصمیم گیری دقیق و همچنین پیش بینی نتایج دانش آموز مورد استفاده قرار گیرد. با استفاده از نتایج ، موسسه می تواند بر روی آنچه باید آموزش دهد و چگونه آموزش دهد تمرکز کند. الگوی یادگیری دانش آموزان را می توان دستگیر کرد و برای توسعه تکنیک های آموزش آنها استفاده کرد.
برای خرید لایسنس Power BI کلیک کنید
4- مهندسی ساخت
دانش بهترین دارایی است که بنگاه تولیدی در اختیار دارد. ابزارهای داده کاوی می توانند برای کشف الگوها در فرآیند تولید پیچیده بسیار مفید باشند. داده کاوی می تواند در طراحی سطح سیستم برای استخراج روابط بین معماری محصول ، سبد محصولات و داده های نیاز مشتری استفاده شود. همچنین می توان از آن برای پیش بینی زمان تولید محصول ، هزینه و وابستگی آن در بین سایر کارها استفاده کرد.
5- CRM
مدیریت ارتباط با مشتری همه چیز در مورد به دست آوردن و حفظ مشتری ، همچنین بهبود وفاداری مشتری و اجرای استراتژی های مشتری محور است. برای حفظ ارتباط مناسب با مشتری ، مشاغل نیاز به جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل اطلاعات دارند. اینجاست که داده کاوی نقش خود را ایفا می کند. با استفاده از فناوری های داده کاوی می توان از داده های جمع آوری شده برای تجزیه و تحلیل استفاده کرد. متقاضیان راه حل به جای اینکه گیج شوند که برای حفظ مشتری تمرکز کنند ، نتایج فیلتر شده می گیرند.
6- کشف تقلب
میلیاردها دلار در اثر اقدامات کلاهبرداری از دست رفته است. روش های سنتی کشف تقلب زمان بر و پیچیده است. داده کاوی در ارائه الگوهای معنی دار و تبدیل داده ها به اطلاعات کمک می کند. هر اطلاعاتی که معتبر و مفید باشد دانش است. یک سیستم کامل کشف تقلب باید از اطلاعات همه کاربران محافظت کند. یک روش نظارت شده شامل مجموعه سوابق نمونه است. این سوابق طبقه بندی شده کلاهبرداری یا غیر کلاهبرداری است. با استفاده از این داده ها مدلی ساخته می شود و الگوریتم ساخته می شود تا رکورد جعلی باشد یا نه.
7- تشخیص نفوذ
هر اقدامی که باعث به خطر افتادن صداقت و رازداری یک منبع شود ، یک نفوذ است. اقدامات دفاعی برای جلوگیری از نفوذ شامل احراز هویت کاربر ، جلوگیری از خطاهای برنامه نویسی و محافظت از اطلاعات است. داده کاوی می تواند با افزودن سطح تمرکز به تشخیص ناهنجاری ، به بهبود تشخیص نفوذ کمک کند. این به یک تحلیلگر کمک می کند تا یک فعالیت را از فعالیت مشترک شبکه روزمره تشخیص دهد. داده کاوی همچنین به استخراج داده هایی که بیشتر به مسئله مربوط می شوند کمک می کند.
8- تشخیص دروغ
بازداشت یک مجرم آسان است در حالی که بیرون آوردن حقیقت از او دشوار است. مجری قانون می تواند از تکنیک های استخراج معادن برای بررسی جرایم ، نظارت بر ارتباط مظنون به تروریست استفاده کند. این پرونده شامل استخراج متن نیز می باشد. این فرایند به دنبال یافتن الگوهای معنی دار در داده ها است که معمولاً متن بدون ساختار است. نمونه داده جمع آوری شده از تحقیقات قبلی مقایسه شده و مدلی برای تشخیص دروغ ایجاد می شود. با استفاده از این مدل می توان فرآیندها را با توجه به ضرورت ایجاد کرد.
9- تقسیم بندی مشتری
تحقیقات سنتی بازار ممکن است به ما در تقسیم بندی مشتری کمک کند اما داده کاوی عمیق شده و اثربخشی بازار را افزایش می دهد. داده کاوی به همسویی مشتری در یک بخش مشخص کمک می کند و می تواند نیازها را مطابق با مشتری تنظیم کند. بازار همیشه حفظ مشتری است. داده کاوی اجازه می دهد تا بخشی از مشتریان را براساس آسیب پذیری پیدا کنید و تجارت می تواند آنها را با پیشنهادات ویژه ارائه دهد و رضایت خاطر را افزایش دهد.
10- بانکداری مالی
با استفاده از بانکداری رایانه ای در همه جا قرار است حجم عظیمی از داده ها با معاملات جدید تولید شود. داده کاوی می تواند با یافتن الگوها ، علل ، و همبستگی در اطلاعات کسب و کار و قیمت بازار که بلافاصله برای مدیران آشکار نمی شود ، به دلیل اینکه حجم داده بسیار زیاد است یا خیلی سریع برای نمایش توسط متخصصان تولید می شود ، در حل مشکلات تجاری در امور بانکی و مالی نقش دارد. مدیران ممکن است این اطلاعات را برای تقسیم بندی بهتر ، هدف گیری ، کسب ، حفظ و حفظ مشتری سودآور پیدا کنند.
11- نظارت شركت
نظارت بر شرکت نظارت بر رفتار یک شخص یا گروه توسط یک شرکت است. اطلاعات جمع آوری شده اغلب برای اهداف بازاریابی استفاده می شود یا به شرکت های دیگر فروخته می شود ، اما همچنین به طور منظم با سازمان های دولتی به اشتراک گذاشته می شود. این می تواند توسط تجارت مورد استفاده قرار گیرد تا محصولات خود را مطابق با مشتریان خود تنظیم کند. از این داده ها می توان برای اهداف بازاریابی مستقیم استفاده کرد ، مانند تبلیغات هدفمند در Google و Yahoo ، جایی که تبلیغات با تجزیه و تحلیل تاریخچه جستجو و ایمیل های وی برای کاربر موتور جستجو هدف قرار می گیرند.
12- تحلیل تحقیق
تاریخ نشان می دهد که ما شاهد تحولات انقلابی در تحقیقات بوده ایم. داده کاوی در پاکسازی داده ها ، پیش پردازش داده ها و ادغام پایگاه های داده مفید است. محققان می توانند هرگونه داده مشابه را از پایگاه داده پیدا کنند که ممکن است هر تغییری در تحقیقات ایجاد کند. شناسایی توالی های مشترک و ارتباط بین فعالیت ها می تواند شناخته شود. تجسم داده ها و داده کاوی بصری دید واضحی از داده ها را در اختیار ما قرار می دهد.
13- تحقیقات جنایی
جرم شناسی فرآیندی است که هدف آن شناسایی خصوصیات جرم است. در واقع تجزیه و تحلیل جرم شامل کاوش و کشف جرایم و روابط آنها با مجرمان است. حجم بالای مجموعه داده های جرم و همچنین پیچیدگی روابط بین این نوع داده ها ، جرم شناسی را به زمینه ای مناسب برای استفاده از تکنیک های داده کاوی تبدیل کرده است. گزارش های جرم مبتنی بر متن را می توان به پرونده های پردازش متن تبدیل کرد. از این اطلاعات می توان برای انجام روند تطبیق جرم استفاده کرد.
14- انفورماتیک زیست
به نظر می رسد رویکردهای داده کاوی برای بیوانفورماتیک کاملاً مناسب است ، زیرا غنی از داده است. استخراج داده های بیولوژیکی به استخراج دانش مفید از مجموعه داده های عظیم جمع آوری شده در زیست شناسی و سایر زمینه های علوم زندگی مرتبط مانند پزشکی و علوم اعصاب کمک می کند. از کاربردهای داده کاوی در بیوانفورماتیک می توان به یافتن ژن ، استنباط عملکرد پروتئین ، تشخیص بیماری ، پیش آگهی بیماری ، بهینه سازی درمان بیماری ، بازسازی شبکه تعامل پروتئین و ژن ، پاک سازی داده ها و پیش بینی محل سلولی پروتئین اشاره کرد.
دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau «کلیک کنید» و هوش تجاری با Power BI «کلیک کنید» یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها تمرکز دارد.
سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید
.
برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید
برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید
Youtube Chanel :VISTA Data Mining 
Aparat Chanel: VISTA Data Mining 
Instagram Chanel: VISTA Data Mining 
Telegram Chanel: VISTA Data Mining 
Linkedin Chanel: VISTA Company 
