Промислове виробництво

Страхування

Страховий бізнес пов'язаний з певним ризиком. Тут задачі, що розв'язуються за допомогою Data Mining, подібні з задачами в банківській справі.

Інформація, отримана в результаті сегментації клієнтів на групи, використовується для визначення груп клієнтів. У результаті страхова компанія може з найбільшим зиском і найменшим ризиком пропонувати певні групи послуг конкретним групам клієнтів.

Задача виявлення шахрайства вирішується шляхом знаходження якогось загального стереотипу поводження клієнтів-шахраїв.

Телекомунікації

У сфері телекомунікації досягнення Data Mining можуть використовуватися для вирішення задач, типових для будь-яких компаній, що працюють з метою залучення постійних клієнтів, – визначення лояльності цих клієнтів. Необхідність вирішення таких задач обумовлена твердою конкуренцією на ринку телекомунікації і постійною міграцією клієнтів від однієї компанії в іншу. Як відомо, втримання клієнта набагато дешевше його повернення. Тому виникає необхідність виявлення певних груп клієнтів і розробка набору послуг, які найбільш привабливі саме для них. У цій сфері, так само як і у багатьох інших, важливим завданням є виявлення фактів шахрайства.

Крім таких задач, що є типовими для багатьох областей діяльності, існує група задач, що обумовлені специфікою сфери телекомунікації.

Електронна комерція

У сфері електронної комерції Data Mining застосовується для формування рекомендаційних систем і вирішення задач класифікації відвідувачів Web-сайтів. Така класифікація дозволяє компаніям виявляти певні групи клієнтів і проводити маркетингову політику відповідно до виявлених інтересів і потреб клієнтів. Технологія Data Mining для електронної комерції тісно пов'язана з технологією Web Mining [28].

Особливості промислового виробництва і технологічних процесів створюють гарні передумови для можливості використання технології Data Mining у ході вирішення різних виробничих задач. Технічний процес по своїй природі повинен бути контрольованим, а всі його відхилення перебувають у заздалегідь відомих межах; тобто, тут ми можемо говорити про певну стабільність, що звичайно не властива більшості задач, що стоять перед технологією Data Mining.

Основні задачі Data Mining у промисловому виробництві [29]:

Ø комплексний системний аналіз виробничих ситуацій;

Ø короткостроковий і довгостроковий прогноз розвитку виробничих ситуацій;

Ø вироблення варіантів оптимізаційних рішень;

Ø прогнозування якості виробу залежно від деяких параметрів технологічного процесу;

Ø виявлення схованих тенденцій і закономірностей розвитку виробничих процесів;

Ø прогнозування закономірностей розвитку виробничих процесів;

Ø виявлення схованих факторів впливу;

Ø виявлення та ідентифікація раніше невідомих взаємозв'язків між виробничими параметрами і факторами впливу;

Ø аналіз середовища взаємодії виробничих процесів і прогнозування зміни її характеристик;

Ø вироблення оптимізаційних рекомендацій з керування виробничими процесами;

Ø візуалізацію результатів аналізу, підготовку попередніх звітів і проектів допустимих рішень з оцінками імовірності та ефективності можливих реалізацій.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Управління ризиком репутації банку	\|	Застосування Data Mining в CRM

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.005 сек.