数据挖掘技术在各行业中的应用

slime2021-09-28 14:03

随着大数据时代的到来,以云计算、大数据、移动互联网、智能终端、物联网为代表的新一代信息技术普及速度不断加快发展,使得数据的采集、存储、计算和分析能力得到的大幅度提升,传统的对于数据的查询、处理和统计分析已经不能满足于人们对于数据应用的需要,迫切希望能够对其进行更高层次的分析以便更好地利用这些数据,进而获取能指导未来行为的规律和模式,并提高企业、社会、组织和机构的效益以及效率。计算机处理数据的速度很快,但是从海量数据中挖掘规律并不是简单的操作,因此需要有行之有效的分析算法来完成在数据中“沙里淘金”的过程,因此数据挖掘技术也就应运而生了。

数据挖掘技术在各行业中的应用

制造&数据挖掘—智能制造新创新

物联网的快速发展,为智能制造发展带来更多创新可能。在制造领域,数据挖掘技术可以在生产、装配、质检、维修等多个环节来帮助企业解决传统管理与技术难以的解决的问题。基于产品生产工艺流程和缺陷分析,找出生产过程影响生产质量的因素,从而通过重点改进相关环节及工艺,来提高企业的生产效率,保障产品质量。通过设备故障数据分析,发现影响设备故障的因素,提前进行故障预测,实现预测性设备检修维护。以及最优的设备装备方案、最佳产品生产工艺参数组合、产品质量分析与问题追溯—数据挖掘已经深入到生产制造的各个环节,是制造行业智能化转型的核心基础支撑。

金融&数据挖掘—智慧金融新思考

金融的精准营销、智慧运营、风控管理等都是数据挖掘应用的典型场景。以银行为例,他们存储了大量的客户交易信息,可对客户的收入水平、消费习惯、购买物品等指标进行挖掘分析,找出客户的潜在需求;结合对各个理财产品交叉分析,找出关联性较强的产品,从而对客户进行有针对性的关联营销,提高产品销售业绩。根据客户基本属性特征、交易特征、理财产品使用等数据,利用决策树算法构造客户流失预警模型,在客户还未流失前进行挽留,稳定客户。利用知识图谱技术通过分析客户交易记录实现反欺诈预警,进而保障客户财产安全。

数据挖掘技术在各行业中的应用

政务&数据挖掘—智慧城市新格局

基于智慧交通、智慧政务、智慧旅游……等多领域数据分析与挖掘技术应用的智慧城市建设,已经成为当今时代的主题。政府在城市规划中,通过对城市地理、气象等自然信息和经济、社会、文化、人口等人文社会信息的挖掘,可以为城市规划提供强大的决策支持,强化城市管理服务的科学性和前瞻性;在交通管理方面,通过对道路交通信息的实时挖掘,能有效缓解交通拥堵,并快速响应突发状况,为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。通过对近年来各地的降雨、气温、土壤状况和历年农作物产量的综合分析,可以预测农产品的生产趋势,指导政府进行激励措施、农作物存储和农业服务政策的制定。大数据时代下的电子政务具备海量繁复的数据资源,而数据挖掘则是提升数据利用价值,为舆情管控、业务创新提供支撑的核心所在。

医学&数据挖掘—智慧医疗新机遇

大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径,改变了一些疾病诊断方式。基于历史相似病例的海量数据学习,通过分析这些诊断数据,对疑难杂症进行快速判别。当流行病发生时,可以对疾病已有的扩散趋势和感染人数进行建模,对每一个时间节点的数据进行分析处理,从而对流行病进行统计研究,预测病情的扩散趋势,为疾病防治提供参考。利用大数据可将患者的全部诊疗信息、体检信息整合,并结合历史数据、当下病情等加以分析,从而针对该患者制定出个性化的医疗服务和精准治疗方案。

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