پنج کاربرد داده کاوی در مشاغل مختلف

پنج کاربرد برتر داده کاوی

صنایع در سراسر جهان از برنامه های کاربردی داده کاوی برای استخراج اطلاعات از مقادیر انبوه داده برای بهبود کارایی و دقت شغل خود استفاده می کنند.

داده کاوی یک رشته میان رشته ای از علوم کامپیوتر و آمار است که می تواند الگوهایی را در مجموعه داده های بزرگ بیابد. هدف کلی آن استخراج اطلاعات از داده ها و تبدیل آن به بینش قابل درک برای استفاده بیشتر، مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی، تقسیم بندی، و تشخیص ناهنجاری است.

این بخشی از تقریباً تمام تکنیک های تحلیل پیش بینی است.

داده کاوی به یافتن الگوها در مجموعه داده های مورد استفاده برای ایجاد مدل های پیش بینی کمک می کند.

الگوریتم‌های پیش‌بینی برای این مدل‌های پیش‌بینی برای پیش‌بینی دقیق اعمال می‌شوند.

توانایی داده کاوی برای شناسایی الگوها و روابط در داده ها می تواند به کسب و کارها در تصمیم گیری بهتر کمک کند.

این بینش‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند وفاداری مشتری را افزایش دهند، سود پنهان را باز کنند و ریزش را کاهش دهند.

این مزایای بالقوه راه را برای چندین برنامه داده کاوی که توسط مشاغل در سراسر جهان پذیرفته شده اند، هموار کرده است.

پنج کاربرد داده کاوی در صنایع مختلف

کسب و کارها عمدتاً از داده کاوی برای ارائه خدمات مشتری محور استفاده می کنند زیرا می توانند داده های مصرف کننده را جمع آوری کرده و بینشی برای مزیت رقابتی به دست آورند.

 

۱- خرده فروشی

 

 

صنعت خرده فروشی به دلیل فراوانی مراجعات مشتریان یکی از صنایع مشتری مدار است.

این به خرده فروشان اجازه می دهد تا بیشترین بهره را از داده کاوی ببرند. یکی از بزرگترین گرایش ها در صنعت خرده فروشی ارائه مشاوره به مشتریان است. با این حال، اگر توصیه های شما اغلب به مشتریان شما مربوط نمی شود، می توانید آنها را ناامید کنید.

این می تواند منجر به روابط بین مشتریان و خرده فروشان شود. و اینجاست که داده کاوی وارد عمل می شود. داده کاوی می تواند به خرده فروشان کمک کند تا دقیق ترین و مرتبط ترین توصیه های محصول شخصی سازی شده را به مشتریان خود ارائه دهند. با تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس جمعیت‌شناسی، پسندیدن، دوست نداشتن و سابقه خرید، می‌توانید دقیق‌ترین و مرتبط‌ترین توصیه‌های شخصی‌شده محصول را به آنها ارائه دهید.

همچنین می تواند به خرده فروشان کمک کند تا سودآورترین محصولات خود را تبلیغ کنند و درآمد بیشتری کسب کنند.

داده کاوی همچنین می تواند به شناسایی و حفظ تغییرات در رفتار مشتری کمک کند.

 

۲- خدمات درمانی و بیمه سلامت

 

صنعت مراقبت‌های بهداشتی حجم حیرت‌آوری از داده‌ها را از طریق پوشیدنی‌ها یا سوابق سلامت در قالب پرونده الکترونیک سلامت (EHRs) جمع‌آوری می‌کند.

تکنیک های داده کاوی می تواند به دستیابی به بینش از این داده ها برای ارائه درمان بهینه و خدمات بهتر به بیماران کمک کند. داده‌کاوی می تواند نتایج درمانی ارائه شده توسط داروهای مختلف برای یک بیماری خاص را برای گروه های سنی مختلف مقایسه کند.

بنابراین، داده کاوی می تواند به تعیین بهترین داروی استاندارد برای این بیماری کمک کند.

داده کاوی همچنین می تواند از جهات مختلف به آژانس های بیمه سلامت کمک کند، مانند کشف تقلب، شناسایی مشتریان بالقوه، و شناسایی رفتارهای پرخطر مشتری. این امر به آژانس‌های بیمه سلامت اجازه می‌دهد تا با ایجاد الگوهای عادی ادعاهای قبلی و سپس مقایسه آن‌ها با ادعاهای جدید برای یافتن الگوی غیرعادی که می‌تواند منجر به تقلب شود، تقلب را شناسایی کنند.

همچنین می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا پیش‌بینی کنند که کدام مشتریان سیاست‌های جدید را بر اساس داده‌های پزشکی خود خریداری می‌کنند.

به عنوان مثال، اگر بیمار از بیماری رنج می برد، اما این بیمه در بیمه فعلی او مشمول نمی شود، آژانس های بیمه می توانند بیمه نامه جدیدی که بیماری او را پوشش می دهد به او بفروشند.

۳- بانکداری و امور مالی

 

 

بخش های بانکی و مالی هر روز حجم عظیمی از داده های تراکنش را تولید می کنند. بر اساس این داده ها، داده کاوی می تواند الگوهای غیرعادی را برای کشف و پیش بینی تقلب تعیین کند.

داده‌کاوی می تواند به شناسایی روندهای فعلی در بانکداری و مالی کمک کند تا فرصت های شغلی بیشتری را فراهم کند.

به عنوان مثال، می تواند تقاضای فعلی را شناسایی کند، تقاضای آتی برای یک سرویس خاص را پیش بینی کند و به کسب و کارها کمک کند تا قبل از موعد آماده شوند. بسته به فراوانی و الگوی تراکنش ها، ابزارهای داده کاوی نیز می توانند به تعیین وفاداری مشتری کمک کنند.

سپس کسب و کارها می توانند پیشنهادات شخصی را به مشتریان وفادار خود ارائه دهند و آنها را حفظ کنند. یکی از رایج ترین کاربردهای داده کاوی در بانکداری و مالی، کشف تقلب است.

بانک ها و مؤسسات مالی به مشتریان خود وام و کارت اعتباری ارائه می دهند. با این حال، برخی از مشتریان آنها را فریب می دهند و هرگز پول خود را به آنها پس نمی دهند. داده کاوی به شناسایی الگوهای کلاهبرداری رفتاری و معاملاتی کمک می کند و تقلب را به حداقل می رساند.

به عنوان مثال، ابزارهای داده کاوی می توانند الگوهای معاملاتی در رویدادهای تقلبی را بر اساس داده های تاریخی شناسایی کنند. می توانید حساب های مشتری را با الگوهای معاملاتی مشابه علامت گذاری کنید.

۴- مخابرات

 

 

شرکت های مخابراتی در یک محیط کاملا رقابتی فعالیت می کنند. داده های تولید شده توسط سیستم عامل هایی مانند ERP و CRM را می توان در ارتباط با فناوری داده کاوی برای کسب مزیت رقابتی مورد استفاده قرار داد.

داده کاوی می تواند به شرکت های مخابراتی کمک کند مشتریان خود را بر اساس سلیقه، جنسیت، جمعیت شناسی و درآمد تقسیم بندی کنند. بر اساس این تقسیم بندی مشتری، مشاغل می توانند خدمات شخصی سازی شده را به گروه های مختلف مشتریان ارائه دهند. کسب‌وکارها همچنین می‌توانند بسته به استفاده و سبک زندگی، پیشنهادات مختلفی برای گروه‌های مختلف ایجاد کنند.

بر اساس جزئیات تماس، داده‌کاوی می تواند رفتار غیرعادی در الگوهای تماس را شناسایی کند که می تواند نشان دهنده تقلب در حساب مشتری باشد.

داده کاوی همچنین می تواند به شما در شناسایی مشتریان بالقوه ای که می توانند به راحتی آنها را به سرنخ تبدیل کنند، کمک کند. بنابراین، تیم های فروش می توانند از این بینش های داده کاوی برای افزایش فروش استفاده کنند.

۵- بیوانفورماتیک

 

بیوانفورماتیک یک رشته میان رشته ای است که روش ها و ابزارهایی را برای ذخیره، تجزیه و تحلیل و مطالعه اطلاعات بیولوژیکی توسعه می دهد.

بیوانفورماتیک شامل داده های ساختاری، بیانی، سلولی و ژنومی است.

داده کاوی می تواند الگوهایی را در این داده های بیولوژیکی پیدا کند تا به پزشکان و محققان در تجزیه و تحلیل عملکرد بیولوژیکی کمک کند.

این می تواند به سرعت بخشیدن به تحقیق و توسعه در صنعت مراقبت های بهداشتی کمک کند. داده‌کاوی همچنین می تواند الگوهای اتصال پروتئین را برای داروهای خاص پیدا کند.

به عنوان مثال، می توانید تعیین کنید که کدام داروها به کدام نوع مولکول های پروتئینی بهتر متصل می شوند.

بنابراین، پزشکان می توانند از داده‌کاوی برای ارائه مراقبت بهینه و شخصی به بیماران خود استفاده کنند. سازمان ها از چندین برنامه داده‌کاوی استفاده می کنند.

با این حال، داده کاوی با تعدادی چالش مانند منابع داده غیرقابل اعتماد، نگرانی های فزاینده امنیت و حفظ حریم خصوصی و مشکلات روش های کاوی مواجه است. کسب و کارها باید محدودیت های داده کاوی ناشی از این مسائل را به حداقل برسانند تا بینش بهتری به دست آورند و دقت مجموعه داده های خود را افزایش دهند.

در دنیای امروز، داده ها به راحتی از منابع بسیاری در دسترس هستند، اما همه منابع قابل اعتماد نیستند.

سازمان ها برای دستیابی به نتایج مطلوب باید داده ها را از منابع قابل اعتماد جمع آوری کنند. همچنین چندین روش استخراج با عملکردهای مختلف وجود دارد. هر روش روش منحصر به فرد خود را برای کنترل و مدیریت نویز در داده های شما دارد.

سازمان‌ها باید بر اساس انبوهی از داده‌هایی که در اختیار دارند، روش مناسب را عاقلانه انتخاب کنند تا بهترین شیوه‌های ممکن را به دست آورند. برای غلبه بر این چالش ها، سازمان ها به تیم های علم داده نیاز دارند.

اگر سازمان‌ها بتوانند بر این چالش‌های داده‌کاوی غلبه کنند، دقت خروجی بهبود می‌یابد که عملکرد فناوری‌های پیش‌بینی را بهبود می‌بخشد.

 

برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.

فرم درخواست لایسنس Power BI

 

Power BI desktop download