Marketing de banco de dados e direcionamento
Varejistas usam a mineração de dados para compreender melhor seus clientes. A mineração de dados permite que eles segmentem melhor os grupos de mercado e personalizem promoções para efetivamente aprofundar e oferecer promoções personalizadas para diferentes consumidores.
Gestão de risco de crédito e pontuação de crédito
Os bancos utilizam modelos de mineração de dados para prever a capacidade do tomador de empréstimo para assumir e pagar uma dívida. Usando uma variedade de informações demográficas e pessoais, esses modelos selecionam automaticamente uma taxa de juros com base no nível de risco atribuído ao cliente. Os candidatos com melhores pontuações de crédito geralmente recebem taxas de juros mais baixas, já que o modelo usa essa pontuação como um fator em sua avaliação.
Detecção e prevenção de fraudes
As instituições financeiras implementam modelos de mineração de dados para detectar e interromper automaticamente transações fraudulentas. Esta forma de computação forense ocorre pelos bastidores de cada transação e, algumas vezes, sem o consumidor saber. Ao monitorar os hábitos de gastos, estes modelos sinalizarão transações anormais e reterão instantaneamente os pagamentos até que os clientes verifiquem a compra. Os algoritmos de mineração de dados podem funcionar de forma autônoma para proteger os consumidores contra transações fraudulentas por meio de uma notificação por e-mail ou texto para confirmar uma compra.
Bioinformática de assistência médica
Os profissionais de saúde usam modelos estatísticos para prever a probabilidade de um paciente adquirir diferentes condições de saúde com base em fatores de risco. Dados demográficos, familiares e genéticos podem ser modelados para ajudar os pacientes a fazerem mudanças para prevenir ou mediar o aparecimento de condições negativas de saúde. Esses modelos foram usados recentemente em países em desenvolvimento para ajudar a diagnosticar e priorizar pacientes antes de médicos chegarem no local para administrar tratamento.
Filtro de spam
A mineração de dados também é usada para combater o influxo de e-mails de spam e malware. Os sistemas podem analisar as características comuns de milhões de mensagens maliciosas para informar o desenvolvimento de software de segurança. Além da detecção, esse software especializado pode dar um passo além e remover essas mensagens antes mesmo delas chegarem à caixa de entrada do usuário.
Sistemas de recomendação
Os sistemas de recomendação agora são amplamente usados entre os varejistas on-line. A modelagem preditiva do comportamento do consumidor é agora um foco central de muitas organizações e considerado essencial para a concorrência. Empresas como Amazon e Macy’s desenvolvem seus próprios modelos de mineração de dados exclusivos para prever a demanda e melhorar a experiência do cliente em todos os pontos de contato. A Netflix de forma reconhecida ofereceu um prêmio de um milhão de dólares por um algoritmo que aumentaria significativamente a precisão de seu sistema de recomendação. O modelo vencedor melhorou a precisão da recomendação em mais de 8%.
Análise de sentimento
A análise de sentimento a partir dos dados de mídia social é uma aplicação comum da mineração de dados que utiliza uma técnica chamada mineração de texto. Este é um método usado para obter uma compreensão de como um grupo agregado de pessoas se sente em relação a um tópico. A mineração de texto envolve o uso de um registro de canais de mídia social ou outra forma de conteúdo público para obter insights importantes como resultado do reconhecimento de padrões estatísticos. Dando um passo mais além, as técnicas de processamento de linguagem natural (natural language processing, NLP) podem ser usadas para encontrar o significado contextual por trás da linguagem humana usada.
Mineração de dados qualitativa (Qualitative Data Mining, QDM)
A pesquisa qualitativa pode ser estruturada e então analisada usando técnicas de mineração de texto para entender grandes conjuntos de dados não estruturados. Uma visão aprofundada de como isso foi usado para estudar o bem-estar infantil foi publicada pelos pesquisadores de Berkley.