Postado por - VIRGILIO F. M. DOS SANTOS
Data Mining:
A data mining é usada principalmente hoje por empresas com um forte foco no consumidor – organizações de varejo, financeiras, comunicação e marketing, para “detalhar” seus dados transacionais e determinar preços, preferências do cliente e posicionamento do produto, impacto nas vendas, satisfação do cliente. e lucros corporativos. Com a data mining, um varejista pode usar registros de pontos de vendas de compras de clientes para desenvolver produtos e promoções para atrair segmentos específicos de clientes.
Aqui está a lista de 14 outras áreas importantes onde a data mining é amplamente usada:
Future Healthcare
A data mining possui um grande potencial para melhorar os sistemas de saúde. Utiliza dados e análises para identificar as melhores práticas que melhoram o atendimento e reduzem os custos. Os pesquisadores usam abordagens de data mining, como bancos de dados multidimensionais, aprendizado de máquina, soft computing, visualização de dados e estatísticas. A mineração pode ser usada para prever o volume de pacientes em todas as categorias. São desenvolvidos processos que garantem que os pacientes recebam cuidados adequados no lugar certo e no momento certo. A data mining também pode ajudar as seguradoras de saúde a detectar fraudes e abusos.
Análise de cesta de mercado
A análise de cesta de compras é uma técnica de modelagem baseada em uma teoria de que, se você comprar um determinado grupo de itens, provavelmente comprará outro grupo de itens. Essa técnica pode permitir que o varejista compreenda o comportamento de compra de um comprador. Essas informações podem ajudar o varejista a conhecer as necessidades do comprador e alterar o layout da loja de acordo. Usando a comparação de análise diferencial de resultados entre diferentes lojas, entre clientes em diferentes grupos demográficos pode ser feito.
Educação
Existe um novo campo emergente, denominado data mining educacionais, que se preocupa em desenvolver métodos que descobrem o conhecimento a partir de dados provenientes de ambientes educacionais. Os objetivos da EDM são identificados como previsão do futuro comportamento de aprendizagem dos alunos, estudando os efeitos do apoio educacional e o avanço do conhecimento científico sobre a aprendizagem. A data mining pode ser usada por uma instituição para tomar decisões precisas e também para prever os resultados do aluno. Com os resultados, a instituição pode se concentrar no que ensinar e como ensinar. O padrão de aprendizado dos alunos pode ser capturado e usado para desenvolver técnicas para ensiná-los.
Engenharia de Produção
O conhecimento é o melhor ativo que uma empresa industrial possuiria. Ferramentas de data mining podem ser muito úteis para descobrir padrões em processos de fabricação complexos. A data mining pode ser usada no design de nível de sistema para extrair os relacionamentos entre a arquitetura do produto, o portfólio de produtos e os dados de necessidades do cliente. Ele também pode ser usado para prever o tempo, o custo e as dependências do desenvolvimento do produto, entre outras tarefas.
CRM
O Customer Relationship Management tem tudo a ver com a aquisição e retenção de clientes, melhorando também a lealdade dos clientes e implementando estratégias focadas no cliente. Para manter um relacionamento adequado com um cliente, uma empresa precisa coletar dados e analisar as informações. É aqui que a data mining desempenha seu papel. Com as tecnologias de data mining, os dados coletados podem ser usados para análise. Em vez de ficar confuso onde focar para manter o cliente, os buscadores da solução obtêm resultados filtrados.
Detecção de fraude
Bilhões de dólares foram perdidos para a ação de fraudes. Os métodos tradicionais de detecção de fraude são demorados e complexos. A data mining ajuda a fornecer padrões significativos e transformar dados em informações. Qualquer informação que seja válida e útil é conhecimento. Um sistema perfeito de detecção de fraudes deve proteger as informações de todos os usuários. Um método supervisionado inclui a coleta de registros de amostra. Esses registros são classificados como fraudulentos ou não fraudulentos. Um modelo é construído usando esses dados e o algoritmo é feito para identificar se o registro é fraudulento ou não.
Detecção de intruso
Qualquer ação que comprometa a integridade e a confidencialidade de um recurso é uma invasão. As medidas defensivas para evitar uma invasão incluem autenticação do usuário, evitar erros de programação e proteção de informações. A data mining pode ajudar a melhorar a detecção de invasões, adicionando um nível de foco à detecção de anomalias. Ajuda um analista a distinguir uma atividade da atividade cotidiana comum da rede. A data mining também ajuda a extrair dados que são mais relevantes para o problema.
Detecção de Mentiras
Apreender um criminoso é fácil, enquanto revelar a verdade dele é difícil. A polícia pode usar técnicas de data mining para investigar crimes, monitorar a comunicação de suspeitos de terrorismo. Este arquivado inclui mineração de texto também. Este processo procura encontrar padrões significativos em dados que são geralmente textos não estruturados. A amostra de dados coletada de investigações anteriores é comparada e um modelo para detecção de mentiras é criado. Com este modelo, os processos podem ser criados de acordo com a necessidade.
Segmentação de clientes
A pesquisa de mercado tradicional pode nos ajudar a segmentar clientes, mas a data mining vai fundo e aumenta a eficácia do mercado. A data mining ajuda a alinhar os clientes em um segmento distinto e pode adaptar as necessidades de acordo com os clientes. O mercado é sempre sobre reter os clientes. A mineração de dados permite encontrar um segmento de clientes com base na vulnerabilidade e os negócios podem oferecer ofertas especiais e aumentar a satisfação.
Banca Financeira
Com o sistema bancário informatizado, supõe-se que grandes quantidades de dados sejam geradas com novas transações. A data mining pode contribuir para resolver problemas de negócios bancários e financeiros encontrando padrões, causalidades e correlações em informações de negócios e preços de mercado que não são imediatamente aparentes para os gerentes porque os dados de volume são muito grandes ou são gerados muito rapidamente. Os gerentes podem encontrar essas informações para melhor segmentação, segmentação, aquisição, retenção e manutenção de um cliente lucrativo.
Vigilância Corporativa
A vigilância corporativa é o monitoramento do comportamento de uma pessoa ou grupo por uma corporação. Os dados coletados são usados com mais frequência para fins de marketing ou vendidos para outras corporações, mas também são regularmente compartilhados com agências governamentais. Pode ser usado pela empresa para adequar seus produtos desejados por seus clientes. Os dados podem ser usados para fins de marketing direto, como os anúncios direcionados no Google e Yahoo, onde os anúncios são direcionados ao usuário do mecanismo de pesquisa, analisando o histórico de pesquisa e os e-mails.
Análise de pesquisa
A história mostra que testemunhamos mudanças revolucionárias na pesquisa. A data mining é útil na limpeza de dados, no pré-processamento de dados e na integração de bancos de dados. Os pesquisadores podem encontrar dados semelhantes do banco de dados que possam trazer alguma mudança na pesquisa. A identificação de qualquer seqüência co-ocorrendo e a correlação entre quaisquer atividades podem ser conhecidas. A visualização de dados e a mineração de dados visuais nos fornecem uma visão clara dos dados.
Investigação criminal
A criminologia é um processo que visa identificar as características do crime. Na verdade, a análise do crime inclui explorar e detectar crimes e suas relações com criminosos. O alto volume de conjuntos de dados criminais e também a complexidade das relações entre esses tipos de dados fizeram da criminologia um campo apropriado para a aplicação de técnicas de data mining. Relatórios de crimes baseados em texto podem ser convertidos em arquivos de processamento de texto. Essas informações podem ser usadas para executar o processo de correspondência de crime.
Bio Informática
As abordagens de data mining parecem ser ideais para a Bioinformática, já que ela é rica em dados. Dados biológicos de mineração ajudam a extrair conhecimento útil de conjuntos de dados massivos reunidos em biologia e em outras áreas da ciência da vida relacionadas, como medicina e neurociência. As aplicações de mineração de dados para bioinformática incluem descoberta de genes, inferência de função de proteínas, diagnóstico de doenças, prognóstico de doenças, otimização de tratamento de doenças, reconstrução de redes de interação de proteínas e genes, limpeza de dados e predição de localização de proteínas sub-celulares.
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