ビジネス部門でのデータマイニングの使用は何ですか？

データのナレッジディスカバリーとしても定義されるデータマイニングは、数百万のデータ（特に構造化データ）間の異常、相関、傾向、またはパターンを認識して、ビジネスの意思決定に役立つ可能性があり、従来は見逃されていた可能性のある洞察を収集する手法です。分析。データマイニングの目的は、複雑な数値アルゴリズムを使用して、以前は無視されていた、または知られていない事実やデータを見つけることです。

データマイニングはデータサイエンスに似ています。それは、特定の状況で、特定のデータセットに対して、目的を持って人によって実行されます。このフェーズには、テキストマイニング、Webマイニング、オーディオおよびビデオマイニング、画像データマイニング、ソーシャルメディアマイニングなど、いくつかのタイプのサービスが含まれます。シンプルまたは非常に具体的なソフトウェアを介して完成します。

データマイニングをアウトソーシングすることで、すべての作業をより迅速に、低い運用コストで実行できます。特定の企業は、新しいテクノロジーを使用して、手動で見つけることが不可能なデータを保存することもできます。複数のプラットフォームで利用できるデータは大量にありますが、アクセスできる知識は非常に限られています。

主な課題は、データを分析して、問題の解決や企業開発に使用できる重要なデータを抽出することです。データをマイニングし、そこからより良い判断を発見するために利用できる多くの動的な手段と手法があります。

データマイニングは、民間部門と公共部門の両方でいくつかの目的に使用されています。銀行、保険、医療、小売などの業界では、通常、データマイニングを使用して、コストを削減し、調査を強化し、売り上げを伸ばしています。

保険および銀行業界は、データマイニングアプリケーションを使用して不正を発見し、クレジットスコアリングなどのリスク評価を支援します。

企業は、ユーザーが信用リスクが高いかどうか、または事故の申し立てが不正であり、より綿密に調査する必要があるかどうかを予測する、さまざまな年に収集されたデータベースを介してモデルを確立できます。

医学界では、データマイニングを使用して、手順や薬の有効性を予測しています。

製薬会社は、化合物と遺伝物質のデータマイニングを使用して、病気の新しい治療法の研究を支援しています。

小売業者は、アフィニティプログラム（買い物客のクラブカード、マイレージサービス、コンテストなど）を通じて収集されたデータを使用して、商品の選択と配置の決定、クーポンオファー、および一緒に購入されることが多い商品の有効性を評価できます。

電気通信サービスプロバイダーと音楽クラブは、データマイニングを使用して「チャーン分析」を生成し、どのユーザーが加入者のままでいる可能性が高く、どのユーザーが競合他社に切り替える可能性が高いかを評価できます。

公共部門では、データマイニングアプリケーションは元々不正や無駄を検出する手段として使用されていましたが、プログラムのパフォーマンスの測定や強化などの目的にも使用されるようになりました。