Почему растет популярность Data mining?
Необходимость автоматизированного интеллектуального анализа данных стала очевидной в
1. первую очередь из-за огромных массивов исторической и вновь собираемой информации. Трудно даже приблизительно оценить объем ежедневных данных, накапливаемых различными компаниями, государственными, научными и медицинскими организациями. Человеческий ум, даже такой тренированный, как ум профессионального аналитика, просто не в состоянии своевременно анализировать столь огромные информационные потоки.
2. Другой причиной роста популярности data mining является объективность получаемых результатов. Человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда присущ субъективизм, он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. Иногда это полезно, но чаще приносит большой вред.
3. И, наконец, data mining дешевле. Оказывается, что выгоднее инвестировать деньги в решения data mining, чем постоянно содержать целую армию высокоподготовленных и дорогих профессиональных статистиков.
Data mining вовсе не исключает полностью человеческую роль, но значительно упрощает процесс поиска знаний, делая его доступным для более широкого круга аналитиков, не являющихся специалистами в статистике, математике или программировании.
Области применения Data mining
| 1. | Маркетинг | Рыночная сегментация, идентификация целевых групп, построение профиля клиента |
| 2. | Банковское дело: | Анализ кредитных рисков, привлечение и удержание клиентов, управление ресурсами |
| 3. | Кредитные компании | Детекция подлогов, формирование "типичного поведения" обладателя кредитки, анализ достоверности клиентских счетов, cross-selling программы |
| 4. | Страховые компании | Привлечение и удержание клиентов, прогнозирование финансовых показателей |
| 5. | Розничная торговля | Анализ деятельности торговых точек, построение профиля покупателя, управление ресурсами |
| 6. | Биржевые трейдеры | Выработка оптимальной торговой стратегии, контроль рисков |
| 7. | Телекоммуникация и энергетика | Привлечение клиентов, ценовая политика, анализ отказов, предсказание пиковых нагрузок, прогнозирование поступления средств |
| 8. | Налоговые службы и аудиторы | Детекция подлогов, прогнозирование поступлений в бюджет |
| 9. | Фармацевтические компании | Предсказание результатов будущего тестирования препаратов, программы испытания |
| 10. | Медицина | Диагностика, выбор лечебных воздействий, прогнозирование исхода хирургического вмешательства |
| 11. | Управление производством | Контроль качества, материально-техническое обеспечение, оптимизация технологического процесса |
| 12. | Ученые и инженеры | Построение эмпирических моделей, основанных на анализе данных, решение научно-технических задач |
Рассмотрим некоторые бизнес-приложения Data Mining.
|
|
|
|
|
|
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:
· анализ покупательской корзины (анализ сходства) предназначен для выявления товаров, которые покупатели стремятся приобретать вместе. Знание покупательской корзины необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах.
· исследование временных шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов. Оно дает ответы на вопросы типа "Если сегодня покупатель приобрел видеокамеру, то через какое время он вероятнее всего купит новые батарейки и пленку?"
· создание прогнозирующих моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать характер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением, например, покупающих товары известных дизайнеров или посещающих распродажи. Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров.
|
|
|
Банковское дело
Достижения технологии Data Mining используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач:
· выявление мошенничества с кредитными карточками. Путем анализа прошлых транзакций, которые впоследствии оказались мошенническими, банк выявляет некоторые стереотипы такого мошенничества.
· сегментация клиентов. Разбивая клиентов на различные категории, банки делают свою маркетинговую политику более целенаправленной и результативной, предлагая различные виды услуг разным группам клиентов.
· прогнозирование изменений клиентуры. Data Mining помогает банкам строить прогнозные модели ценности своих клиентов, и соответствующим образом обслуживать каждую категорию.
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:
|
|
|
· анализ записей о подробных характеристиках вызовов. Назначение такого анализа — выявление категорий клиентов с похожими стереотипами пользования их услугами и разработка привлекательных наборов цен и услуг;
· выявление лояльности клиентов. Data Mining можно использовать для определения характеристик клиентов, которые, один раз воспользовавшись услугами данной компании, с большой долей вероятности останутся ей верными. В итоге средства, выделяемые на маркетинг, можно тратить там, где отдача больше всего.
Страхование
Страховые компании в течение ряда лет накапливают большие объемы данных. Здесь обширное поле деятельности для методов Data Mining:
· выявление мошенничества. Страховые компании могут снизить уровень мошенничества, отыскивая определенные стереотипы в заявлениях о выплате страхового возмещения, характеризующих взаимоотношения между юристами, врачами и заявителями.
· анализ риска. Путем выявления сочетаний факторов, связанных с оплаченными заявлениями, страховщики могут уменьшить свои потери по обязательствам. Известен случай, когда в США крупная страховая компания обнаружила, что суммы, выплаченные по заявлениям людей, состоящих в браке, вдвое превышает суммы по заявлениям одиноких людей. Компания отреагировала на это новое знание пересмотром своей общей политики предоставления скидок семейным клиентам.
Другие приложения в бизнесе
Data Mining может применяться во множестве других областей:
· развитие автомобильной промышленности. При сборке автомобилей производители должны учитывать требования каждого отдельного клиента, поэтому им нужны возможность прогнозирования популярности определенных характеристик и знание того, какие характеристики обычно заказываются вместе;
· политика гарантий. Производителям нужно предсказывать число клиентов, которые подадут гарантийные заявки, и среднюю стоимость заявок;
· поощрение часто летающих клиентов. Авиакомпании могут обнаружить группу клиентов, которых данными поощрительными мерами можно побудить летать больше. Например, одна авиакомпания обнаружила категорию клиентов, которые совершали много полетов на короткие расстояния, не накапливая достаточно миль для вступления в их клубы, поэтому она таким образом изменила правила приема в клуб, чтобы поощрять число полетов так же, как и мили.
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. 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. Приведем классификацию указанных ключевых компонент с краткой характеристикой для каждого класса.
Дата добавления: 2019-03-09; просмотров: 272; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!