صنایع در سراسر جهان از برنامه های داده کاوی برای کسب اطلاعات از حجم عظیمی از داده ها برای بهبود کارایی و دقت مشاغل خود استفاده می کنند.
داده کاوی (Data Mining) یک حوزه بین رشته ای از علوم کامپیوتر و آمار است که می تواند الگوهایی را در مجموعه داده های بزرگ پیدا کند. هدف کلی آن استخراج اطلاعات از داده ها و تبدیل آنها به یک بینش قابل فهم برای استفاده بیشتر ، مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی ، تقسیم بندی و تشخیص ناهنجاری است.این بخشی از تقریباً همه تکنیک های تجزیه و تحلیل پیش بینی است.
داده کاوی به یافتن الگوهایی از مجموعه داده هایی که برای ایجاد مدلهای پیش بینی کننده استفاده می شود ، کمک می کند.
الگوریتم های پیش بینی کننده برای این مدل های پیش بینی کننده برای ایجاد پیش بینی دقیق اعمال می شوند.توانایی داده کاوی در تشخیص الگوها و روابط داده ها می تواند به مشاغل در تصمیم گیری بهتر کمک کند.
این بینش ها می تواند به مشاغل کمک کند تا وفاداری مشتری را افزایش دهند ، سودآوری پنهان را باز کرده و میزان مشتری را کاهش دهند.این مزایای بالقوه راه را برای چندین کاربرد داده کاوی که توسط مشاغل در سراسر جهان پذیرفته شده است هموار کرده است.
پنج کاربرد داده کاوی در صنایع مختلف
کسب و کارها در درجه اول از داده کاوی برای ارائه خدمات متمرکز بر مصرف کننده استفاده می کنند ، زیرا می توانند داده های مصرف کننده را جمع آوری کرده و برای کسب مزیت رقابتی بینش کسب کنند.
خرده فروشی
صنعت خرده فروشی یکی از مشتری محورترین صنایع است زیرا مشتریان آنها را ملزم می کند که بیشتر از آنها بازدید کنند.بنابراین ، خرده فروشان می توانند بیشترین بهره را از داده کاوی ببرند.
یکی از بزرگترین گرایش ها در صنعت خرده فروشی ارائه توصیه ها به مشتریان است.اما اگر محصولات توصیه شده اغلب به مشتریان مربوط نمی شوند ، ممکن است مشتریان را ناامید کند.
این ممکن است منجر به روابط بین مشتریان و خرده فروشان شود. و اینجاست که داده کاوی وارد تصویر می شود. داده کاوی می تواند به خرده فروشان کمک کند تا دقیق ترین و مناسب ترین توصیه های محصول شخصی شده را به مشتریان ارائه دهند. می تواند مشتریان را بر اساس جمعیت شناسی ، پسندیدن ، نپسندیدن و خریدهای تاریخی آنها طبقه بندی کند تا دقیق ترین و مرتبط ترین توصیه های شخصی سازی شده محصول را به مشتریان ارائه دهد.
همچنین می تواند به خرده فروشان کمک کند تا سودآورترین محصولات خود را تبلیغ کرده و سود بیشتری کسب کنند.داده کاوی همچنین می تواند به تشخیص تغییرات در رفتار مشتریان و حفظ آنها کمک کند.
به عنوان مثال ، بر اساس دفعات خرید ، داده کاوی می تواند هرگونه تغییر در الگوی داده های خرید مصرف کننده را تعیین کند.در صورت کاهش مداوم خرید ، خرده فروشان می توانند تلاش بیشتری کرده و پیشنهادات تبلیغاتی را برای حفظ مشتریان ارائه دهند.
برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau کلیک کنید
خدمات درمانی و بیمه سلامت
صنعت مراقبت های بهداشتی حجم خیره کننده ای از داده ها را از طریق پوشیدنی ها یا پرونده های بهداشتی در قالب پرونده های الکترونیکی سلامت (EHRs) جمع آوری می کند.
تکنیک های داده کاوی می تواند به کسب بینش از این داده ها برای ارائه درمان مطلوب و خدمات بیشتر به بیماران کمک کند. داده کاوی می تواند نتایج درمانی ارائه شده توسط داروهای مختلف برای یک بیماری خاص برای گروه های سنی مختلف را مقایسه کند.بنابراین ، داده کاوی می تواند به تعیین بهترین داروی استاندارد برای بیماری کمک کند.
داده کاوی همچنین می تواند به چندین روش به آژانس های بیمه سلامت مانند تشخیص تقلب ، شناسایی مشتریان احتمالی و تعیین رفتارهای مخاطره آمیز مشتریان کمک کند. این امر به آژانس های بیمه درمانی این امکان را می دهد تا ابتدا کلاهبرداری را با ایجاد الگوهای عادی از ادعاهای قبلی و سپس مقایسه آنها با ادعاهای جدید برای یافتن الگوی غیرمعمول که می تواند منجر به کلاهبرداری شود ، تشخیص دهند.
همچنین می تواند به آنها کمک کند تا پیش بینی کنند که کدام مشتریان بر اساس داده های پزشکی خود سیاست های جدید خریداری می کنند. به عنوان مثال ، اگر یک بیمار از بیماری رنج می برد ، اما این بیمه در بیمه فعلی وی تحت پوشش قرار نگرفته است ، پس آژانس های بیمه می توانند بیمه نامه جدیدی را به آن شخص بفروشند که بیماری او را تحت پوشش قرار می دهد.
بانکداری و امور مالی
بخش بانکداری و دارایی حجم عظیمی از داده های معاملاتی را روزانه تولید می کند. بر اساس این داده ها ، داده کاوی می تواند الگوهای غیر معمول را برای تشخیص و پیش بینی تقلب تعیین کند. داده کاوی می تواند به تشخیص روندهای فعلی در بخش بانکداری و مالی کمک کند تا فرصتی برای مشاغل بیشتر فراهم شود.
به عنوان مثال ، می تواند تقاضاهای فعلی را تشخیص داده و تقاضای آینده را برای خدمات خاص پیش بینی کند و به مشاغل کمک کند تا از قبل برای آن آماده شوند. بر اساس فراوانی و الگوهای معاملات ، ابزارهای داده کاوی می توانند به تعیین وفاداری مشتریان نیز کمک کنند.سپس مشاغل می توانند پیشنهادات سفارشی را به مشتریان وفادار ارائه دهند و از حفظ آنها اطمینان حاصل کنند.
یکی از رایج ترین موارد استفاده از داده کاوی در بخش بانکی و مالی ، کشف تقلب است.بانک ها و آژانس های مالی به مشتریان خود وام و کارت اعتباری ارائه می دهند. اما ، برخی از مشتریان به آنها تقلب می کنند و پول را پس نمی دهند.داده کاوی می تواند الگوهای کلاهبرداری معامله ای و رفتاری را تشخیص داده و به آنها کمک کند تا موارد کلاهبرداری را به حداقل برسانند.
به عنوان مثال ، بر اساس داده های تاریخی ، ابزارهای داده کاوی می توانند الگوهای معامله یک مورد کلاهبرداری را تشخیص دهند.آنها می توانند حساب های مشتریان با الگوهای معاملاتی مشابه را علامت گذاری کنند.
مخابرات
شرکت های مخابراتی در یک محیط بسیار رقابتی فعالیت می کنند.آنها می توانند از داده های تولید شده توسط سیستم های عملیاتی خود مانند ERP و CRM با تکنیک های داده کاوی برای به دست آوردن مزیت رقابتی استفاده کنند.
Data Mining می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند تا مشتریان را بر اساس سلیقه ، جنسیت ، جمعیت شناسی و درآمد طبقه بندی کنند.بر اساس این تقسیم بندی مشتریان ، مشاغل می توانند خدمات شخصی را به مشتریان گروه های مختلف ارائه دهند. مشاغل همچنین می توانند پیشنهادات متفاوتی را برای گروه های مختلف بر اساس نحوه استفاده و شیوه زندگی خود ایجاد کنند.
بر اساس سوابق جزئیات تماس ، داده کاوی می تواند رفتارهای غیر معمول را در الگوهای فراخوانی برای نشان دادن تقلب در حساب مشتریان تشخیص دهد. داده کاوی همچنین می تواند به تعیین مشتریان احتمالی که می توانند به راحتی به سرنخ تبدیل شوند ، کمک کند. بنابراین ، تیم فروش می تواند از چنین بینشی که از داده کاوی به دست آورده است برای افزایش فروش خود استفاده کند.
بیوانفورماتیک
بیوانفورماتیک یک زمینه بین رشته ای برای توسعه روشها و ابزارهایی برای ذخیره ، تجزیه و تحلیل و مطالعه اطلاعات بیولوژیکی است. Bioinformatics شامل داده های ساختاری ، بیانی ، سلولی و ژنومی است.داده کاوی می تواند الگوهایی را در این داده های بیولوژیکی پیدا کند تا به پزشکان و محققان در تجزیه و تحلیل عملکرد بیولوژیکی کمک کند.
این می تواند به افزایش سرعت تحقیق و توسعه در صنعت مراقبت های بهداشتی کمک کند.علاوه بر این ، داده کاوی می تواند الگوهایی در پیوند پروتئین با یک داروی خاص پیدا کند.
به عنوان مثال ، می تواند تعیین کند که کدام دارو با کدام نوع مولکول پروتئین بهتر پیوند می خورد.بنابراین ، پزشکان می توانند با استفاده از داده کاوی ، درمان مطلوب شخصی را برای بیماران ارائه دهند.
Data Mining
سازمانها از چندین کاربرد داده کاوی استفاده می کنند.اما ، داده کاوی با چالش های کمی مانند منابع نامعتبر داده ها ، افزایش نگرانی های مربوط به امنیت و حریم خصوصی و چالش های روش استخراج مواجه است. کسب و کارها باید محدودیت های داده کاوی ناشی از چنین چالش هایی را به حداقل برسانند تا بتوانند بینش بهتری به دست آورند و دقت خروجی ها را از مجموعه داده ها افزایش دهند. در دنیای امروز ، داده ها به آسانی از منابع مختلف در دسترس هستند ، اما همه آنها قابل اعتماد نیستند. سازمانها باید داده ها را از منابع معتبر جمع آوری کنند تا بتوانند به نتایج دلخواه برسند.
همچنین ، چندین روش استخراج وجود دارد که عملکرد متفاوتی دارند. هر متدلوژی روش خود را برای کنترل و مدیریت نویز در داده ها دارد.
سازمانها باید عاقلانه روش مناسب را بر اساس تنوع داده های موجود در اختیار خود انتخاب کنند تا از بهترین روش ممکن بهره مند شوند. برای غلبه بر چنین چالش هایی ، سازمان ها به یک تیم علم داده نیاز دارند.
اگر سازمان ها بتوانند بر این چالش های داده کاوی غلبه کنند ، دقت خروجی بهبود می یابد و در نتیجه عملکرد فناوری های پیش بینی را افزایش می دهد.
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 نرم افزار Power BI 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