МАРК РЕГНЕРУС ДОСЛІДЖЕННЯ: Наскільки відрізняються діти, які виросли в одностатевих союзах
РЕЗОЛЮЦІЯ: Громадського обговорення навчальної програми статевого виховання ЧОМУ ФОНД ОЛЕНИ ПІНЧУК І МОЗ УКРАЇНИ ПРОПАГУЮТЬ "СЕКСУАЛЬНІ УРОКИ" ЕКЗИСТЕНЦІЙНО-ПСИХОЛОГІЧНІ ОСНОВИ ПОРУШЕННЯ СТАТЕВОЇ ІДЕНТИЧНОСТІ ПІДЛІТКІВ Батьківський, громадянський рух в Україні закликає МОН зупинити тотальну сексуалізацію дітей і підлітків Відкрите звернення Міністру освіти й науки України - Гриневич Лілії Михайлівні Представництво українського жіноцтва в ООН: низький рівень культури спілкування в соціальних мережах Гендерна антидискримінаційна експертиза може зробити нас моральними рабами ЛІВИЙ МАРКСИЗМ У НОВИХ ПІДРУЧНИКАХ ДЛЯ ШКОЛЯРІВ ВІДКРИТА ЗАЯВА на підтримку позиції Ганни Турчинової та права кожної людини на свободу думки, світогляду та вираження поглядів
Контакти
Тлумачний словник Авто Автоматизація Архітектура Астрономія Аудит Біологія Будівництво Бухгалтерія Винахідництво Виробництво Військова справа Генетика Географія Геологія Господарство Держава Дім Екологія Економетрика Економіка Електроніка Журналістика та ЗМІ Зв'язок Іноземні мови Інформатика Історія Комп'ютери Креслення Кулінарія Культура Лексикологія Література Логіка Маркетинг Математика Машинобудування Медицина Менеджмент Метали і Зварювання Механіка Мистецтво Музика Населення Освіта Охорона безпеки життя Охорона Праці Педагогіка Політика Право Програмування Промисловість Психологія Радіо Регилия Соціологія Спорт Стандартизація Технології Торгівля Туризм Фізика Фізіологія Філософія Фінанси Хімія Юриспунденкция |
|
|||||||
Промислове виробництвоСтрахування 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:
|
||||||||
|