Рассмотрим некоторые бизнес-приложения
Data Mining.
Розничная торговля
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.
исследование временных
шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов.
создание прогнозирующих
моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать характер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением
Банковское дело
Задачи в банковском деле:
выявление мошенничества
с кредитными карточками.
прогнозирование
изменений клиентуры.
Телекоммуникации
Типичные мероприятия:
анализ записей о
подробных характеристиках вызовов;
выявление лояльности
клиентов.
Страхование
Другие приложения в бизнесе
Data Mining может применяться во множестве
других областей:
развитие автомобильной
промышленности;
поощрение часто
летающих клиентов.
Заключение
Данные, которые мы непрерывно собираем
в процессе нашей деятельности, и имеют
большое значение в управлении бизнесом
или производством, в банковском деле,
в решении научных, инженерных и медицинских
задач, поэтому мощные компьютерные системы,
хранящие и управляющие огромными базами
данных, стали неотъемлемым атрибутом
жизнедеятельности, как крупных корпораций,
так и даже небольших компаний.
Но наличие данных само по себе еще недостаточно
для улучшения показателей работы их нужно
уметь трансформировать в полезную информацию
для принятия важных бизнес решений.
В основу современной технологии
Data Mining (discovery-driven data mining) положена концепция
шаблонов (паттернов), отражающих фрагменты
многоаспектных взаимоотношений в данных.
Эти шаблоны представляют собой закономерности,
свойственные подвыборкам данных, которые
могут быть компактно выражены в понятной
человеку форме. Поиск шаблонов производится
методами, не ограниченными рамками априорных
предположений о структуре выборки и виде
распределений значений анализируемых
показателей.
Примерами заданий на такой
поиск при использовании Data Mining могут
служить следующие вопросы:
1. Встречаются ли точные шаблоны
в описаниях людей, подверженных повышенному
травматизму?
2. Имеются ли характерные портреты
клиентов, которые, по всей вероятности,
собираются отказаться от услуг телефонной
компании?
3. Существуют ли стереотипные
схемы покупок для случаев мошенничества
с кредитными карточками?
Источники
1. Алексеева Т.В., Америди Ю.В.,
Лужецкий М.Г. «Информационно-аналитические
системы», Москва, 2005