Data mining masalalari va ularning yechimlari

* Xavf tahlili. To’langan da’volar bilan bog’liq omillar kombinatsiyasini aniqlash orqali sug’urtachilar o’zlarining javobgarlik yo’qotishlarini kamaytirishlari mumkin. Qo’shma Shtatlarda yirik sug’urta kompaniyasi so’nggi ikki yil ichida katta miqdorda to’langan da’volarni tekshirganida ma’lum bi holat bor.

Data mining-ning ba’zi ilovalari

Shu bilan birga, nikohda bo’lgan shaxslarning ko’chirmalari uchun to’lanadigan summalar bo’ydoqlarning ko’rsatmalariga nisbatan ikki barovar ko’p ekanligi aniqlandi. Kompaniya ushbu yangi bilimga oilaviy mijozlar uchun umumiy chegirma siyosatini qayta ko’rib chiqish orqali javob berdi.

Data mining yechimlari

Ma’lumotlarni qidirish usullarini aniqlashga imkon beruvchi beshta standart shablon turlari mavjud:

• Assotsiatsiya
• Ketma-ketlik
• Tasnifi
• Klasterlash
• Bashorat qilish

Data mining yechimlari

Assotsiatsiya bir nechta hodisalar bir-biri bilan bog’liq bo’lganda yuzaga keladi. Misol uchun, supermarketda o’tkazilgan tadqiqot shuni ko’rsatishi mumkinki, makkajo’xori chiplarini sotib olganlarning 65 foizi Coca-Cola ham sotib oladi va chegirma bo’lsa, 85 foizi kola oladi. Bunday uyushma haqida ma’lumotga ega bo’lgan holda, menejerlar taqdim etilgan chegirma qanchalik samarali ekanligini baholashlari oson.

Data mining yechimlari

Agar vaqt bilan bo’gliq voqealar zanjiri mavjud bo’lsa, unda ketma-ketlik haqida gapiriladi. Masalan, uy sotib olgandan so’ng, 45% hollarda bir oy ichida yangi pechka sotib olinadi va ikki hafta ichida yangi ko’chmanchilarning 60% muzlatgichga ega bo’ladi. Tasniflash yordamida u yoki bu ob’ektga mansub bo’lgan guruhni tavsiflovchi belgilar aniqlanadi. Bu allaqachon tasniflangan ob’ektlarni tahlil qilish va qoidalar to’plamini shakllantirish orqali amalga oshiriladi.

Data mining yechimlari

Klasterlash tasniflashdan farq qiladi, chunki guruhlarning o’zlari oldindan belgilanmagan. Klasterlash yordamida Data Mining vositalari turli xil bir xil ma’lumotlar guruhlarini mustaqil ravishda tanlaydi. Barcha turdagi prognozlash tizimlari uchun asos bo’lib, ma’limotlar bazasida vaqt seriyalari shaklida saqlanadigan tarixiy ma’lumotlar hisoblanadi. Agar kimdir matematik modelni qurish va ushbu dinamikani to’g’ri aks ettiruvchi shablonlarni topishda muvaffaqiyat qozonsa, kelajakda tizimning harkatini bashorat qilish uchun ulardan foydalanish mumkin.

ETIBORIGIZ UCHUN RAHMAT

ETIBORIGIZ UCHUN RAHMAT