数据挖掘的五个跨行业应用

数据挖掘的五个跨行业应用

全球各行各业都在使用数据挖掘应用程序,从海量数据中获取洞察力,并提高其业务的效率和准确性。

数据挖掘是计算机科学和统计学的交叉领域,可以在大数据集中找到模式。它的总体目标是从数据中提取信息并将其转换为可理解的洞察力以供进一步使用,例如用于预测分析、分割和异常检测。它是几乎所有预测分析技术的一部分。

数据挖掘有助于从用于创建预测模型的数据集中找到模式,然后将预测算法应用于这些预测模型以进行准确的预测。数据挖掘从数据中检测模式和关系的能力可以帮助企业做出更好的决策。这些见解可以帮助企业提高客户忠诚度、释放隐藏的盈利能力并减少客户流失。这些潜在的好处为全球企业采用的多种数据挖掘应用铺平了道路。

企业主要使用数据挖掘来提供强大的以消费者为中心的服务,因为它们可以收集消费者数据并获得洞察力以获得竞争优势。

零售

零售业是最以客户为中心的行业之一,因为他们需要客户更频繁地访问他们。因此,零售商可以从数据挖掘中获益最多。零售业最大的趋势之一是向客户提供建议,但如果推荐的产品与客户不频繁相关,则可能会让客户感到失望,这可能会终结顾客和零售商之间的关系,而这就是数据挖掘的作用所在。

数据挖掘可以帮助零售商向客户提供最准确、最合适的个性化产品推荐。它可以根据客户的人口特征、喜好、不喜欢和历史购买对客户进行分类,从而为客户提供准确和最相关的个性化产品推荐。这也可以帮助零售商推广他们最赚钱的产品并赚取额外的利润。

数据挖掘还可以帮助检测客户行为的变化并帮助留住他们。例如,基于购买频率,数据挖掘可以确定消费者购买数据模式的任何变化。而且,如果购买频率稳步下降,则零售商可以付出额外的努力并提供促销优惠以留住客户。

医疗保健和健康保险

医疗保健行业通过可穿戴设备或电子健康记录 (EHR) 形式的健康文件收集了大量数据。数据挖掘技术可以帮助从这些数据中获得洞察力,从而为患者提供最佳治疗和更好的服务。数据挖掘可以比较各种药物对不同年龄组特定疾病的治疗效果。因此,数据挖掘可以帮助确定疾病的最佳标准药物。

数据挖掘还可以通过多种方式帮助健康保险机构,例如检测欺诈、识别潜在客户和确定有风险的客户行为。它使健康保险机构能够通过首先从以前的索赔中建立正常模式,然后将它们与新的索赔进行比较,以发现任何可能导致欺诈的异常模式,从而检测欺诈。它还可以帮助他们根据医疗数据预测哪些客户可能会购买新保单,例如,如果患者患有某种疾病,但该疾病不在其当前的保险范围内,那么保险公司可以向该人出售涵盖其所患疾病的新保单。

银行和金融业

银行和金融部门每天都会产生大量的交易数据,并且基于这些数据,数据挖掘可以确定异常模式以检测和预测欺诈。数据挖掘可以帮助检测银行和金融部门的当前趋势,为更多业务提供机会。例如,它可以检测当前和预测某些服务的未来需求,并帮助企业提前做好准备。根据交易的频率和模式,数据挖掘工具还可以帮助确定客户的忠诚度,然后,企业可以为忠实客户提供定制优惠并确保能留住他们。

银行和金融领域最流行的数据挖掘用例之一是欺诈检测。银行和金融机构向其客户提供贷款和信用卡,但是,一些客户欺骗他们并且不退还钱。数据挖掘可以检测交易和行为欺诈模式,并帮助他们最大限度地减少欺诈实例。例如,基于历史数据,数据挖掘工具可以检测欺诈案件的交易模式,而且,他们可以标记具有类似交易模式的客户帐户,然后银行和金融机构可以拒绝这些客户的所有交易,直到进一步沟通。

电信

电信公司在一个竞争激烈的环境中运营,他们可以使用 ERP 和 CRM 等运营系统生成的数据和数据挖掘技术来获得竞争优势。数据挖掘可以帮助电信公司根据客户的口味、性别、人口统计和收入对客户进行分类。并且基于这种客户细分,企业可以为来自不同群体的客户提供个性化服务。企业还可以根据不同群体的使用情况和生活方式为他们提供不同的优惠。

基于呼叫详细记录,数据挖掘可以检测呼叫模式中的异常行为,以标记客户帐户中的欺诈行为。数据挖掘还可以帮助确定可以轻松转换为潜在客户的潜在客户。因此,销售团队可以使用从数据挖掘中获得的这种洞察力来增加他们的销售额。

生物信息学

生物信息学是开发用于存储、分析和研究生物信息的方法和工具的跨学科领域。生物信息学包括结构、表达、细胞和基因组数据。数据挖掘可以在这些生物数据中找到规律,帮助医生和研究人员研究生物功能的分析,而且,这有助于提高医疗保健行业的研发速度。此外,数据挖掘可以找到蛋白质与特定药物结合的模式,例如,它可以确定哪种药物与哪种类型的蛋白质分子结合最好,因此,医生可以借助数据挖掘为患者提供个性化的优化治疗。

组织正在利用数据挖掘的多种应用,但是,数据挖掘也会面临不可靠的数据源、安全和隐私问题的扩散以及挖掘方法的挑战。企业需要最大限度地减少由于此类挑战而导致的数据挖掘的限制,以便能够获得更好的洞察力并提高数据集输出的准确性。

在当今世界,可以从各种来源轻松获得数据,但并非所有来源都是可靠的。组织应该从可靠的来源收集数据,以便他们能够获得预期的结果。此外,还有几种不同的挖掘方法。每种方法都有其控制和处理数据干扰的方法。组织应该根据可用数据的多样性明智地选择适当的方法,以最佳方式受益。而要克服这些挑战,企业需要一个数据科学团队,如果组织能够克服这些数据挖掘挑战,那么输出的准确性将会提高,从而提高预测技术的性能。

作者:Naveen Joshi

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