Data mining masalalari va ularning yechimlari

* Kredit karta firibgarligini aniqlash. Keyinchalik soxta bo’lib chiqqan o’tmishdagi operatsiyalarni tahlil qilib, bank bunday firibgarlikning ayrim stereotiplarini aniqlashga qodir. Misol uchun, ogohlantirish signallaridan biri qisqa vaqt ichida maishiy elektronika do’konlarida bir nechta tranzaksiyalar sifatida aniqlashi mumkin

Data mining-ning ba’zi ilovalari

Bank o’z operatsion tizimlarida olingan bilimlardan foydalanish mumkin, bunda firibgarlik stereotipiga mos keladigan bitimni tasdiqlashga imkon bermaydi, xaridor bilan oldindan suhbatlashmasdan.

* Mijozlarni segmentasiyalash.

Mijozlarni turli toifalarga bo’lish orqali banklar mijozlarning turli guruhlariga har xil turdagi ximatlarni taklif qilish orqali o’z marketing siyosatini yanada maqsadli va samaraliroq qilishlari mumkin.

Data mining-ning ba’zi ilovalari

Misol uchun, bank tez-tez sayohat qiladigan mijozlarga bitta yaqinlik kartasini va har doim kredit karta to’lovlarini o’z vaqtida to’laydigan mijozlarga boshqasini taklif qilishi mumkin. Segmentatsiya, shuningdek, qaysi alohida bo’linmalar individual reklamalardan ko’proq foyda olishini aniqlash uchun foydalidir.

* Mijozlar yarkibidagi o’zgarishlarni bashorat qilish.

Data Mining banklarga o’z mijozlari uchun bashoratli qiymat modellarini yaratishga va har bir toifaga mos ravishda xizmat ko’rsatishga yordam beradi.

Data mining-ning ba’zi ilovalari

Buning uchun bank o’zining bugungi daromadli mijozlari ehtiyojlarining mohiyatini aniqlaydi va Data Mining usullaridan foydalangan holda bir necha yil oldin ular ega bo’lgan umumiy xususiyatlarni aniqlaydi. Keyin u bugungi kunda ushbu xususiyatlarga ega bo’lgan mijozlarni aniqlaydi, ular yaqin kelajakda foydali mijozlar bo’lishlari mumkinligini hisobga oladi. Bank ushbu mijozlarni maqsadli mijozlarni ushlab turish dasturlariga kiritishi mumkin, masalan, maxsus bitimlar taklif qilish yoki keyingi xizmatlardan bosh tortganlik uchun jarimalar qo’llash.

Data mining-ning ba’zi ilovalari