La data mining es una parte importante del proceso de descubrimiento de conocimientos, ya que podemos analizar un enorme conjunto de datos y obtener conocimientos ocultos y útiles.
La data mining se aplica de forma eficaz no solo en el entorno empresarial, sino también en otros campos como la previsión meteorológica, la medicina, el transporte, la sanidad, los seguros, el gobierno, etc.
Banca financiera.
La data mining brinda a las instituciones financieras información sobre información crediticia e informes crediticios. Al construir un modelo a partir de datos históricos de clientes, el banco y la institución financiera pueden determinar préstamos buenos y malos. Además, ayuda a los bancos a detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito para proteger al propietario de la tarjeta de crédito.
Marketing / Retail
La data mining ayuda a las empresas de marketing a construir modelos basados en datos históricos para predecir quién responderá a las nuevas campañas de marketing, como el correo directo, la campaña de marketing online, etc. A través de los resultados, los especialistas en marketing tendrán un enfoque adecuado para vender productos rentables a clientes específicos.
La data mining aporta muchos beneficios a las empresas minoristas al igual que el marketing. A través del análisis de la canasta de mercado, una tienda puede tener un arreglo de producción adecuado de manera que los clientes puedan comprar productos de compra frecuente junto con agradables. Además, también ayuda a las empresas minoristas a ofrecer ciertos descuentos para productos particulares que atraerán a más clientes.
Gobiernos
Ayuda a las agencias gubernamentales a excavar y analizar registros de transacciones financieras para construir patrones que puedan detectar lavado de dinero o actividades delictivas.
Fabricación.
Al aplicar la data mining en los datos de ingeniería operativa, los fabricantes pueden detectar equipos defectuosos y determinar parámetros de control óptimos. Por ejemplo, los fabricantes de semiconductores tienen el desafío de que incluso las condiciones de los entornos de fabricación en diferentes plantas de producción de obleas son similares, la calidad de las obleas es muy similar y, por razones desconocidas, algunas incluso tienen defectos. La data mining se ha estado aplicando para determinar los rangos de parámetros de control que conducen a la producción de la oblea dorada. Luego, esos parámetros de control óptimos se utilizan para fabricar obleas con la calidad deseada.
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