Datenbank Marketing und Targeting
Einzelhändler nutzen Data Mining, um ihre Kunden besser zu verstehen. Data Mining ermöglicht es ihnen, Marktgruppen besser zu segmentieren und die Werbeaktionen so anzupassen, dass sie effektiver auf die verschiedenen Konsumenten zugeschnitten werden können.
Kreditrisikomanagement und Bonitätsbewertung
Banken setzen Data-Mining-Modelle ein, um die Fähigkeit eines Kreditnehmers, Schulden aufzunehmen und zurückzuzahlen, vorherzusagen. Mit einer Vielzahl von demografischen und persönlichen Informationen wählen diese Modelle automatisch einen Zinssatz, basierend auf der dem Kunden zugewiesenen Risikostufe, aus. Bewerber mit besseren Kreditpunkten erhalten im Allgemeinen niedrigere Zinssätze, da das Modell diese Bewertung als Faktor bei der Beurteilung verwendet.
Betrugserkennung und Prävention
Finanzinstitute implementieren Data-Mining-Modelle, um betrügerische Transaktionen automatisch zu erkennen und zu stoppen. Diese Form der Computerforensik findet bei jeder Transaktion im Hintergrund statt und manchmal, ohne dass der Konsument davon Kenntnis hat. Durch die Verfolgung der Ausgabengewohnheiten kennzeichnen diese Modelle abweichende Transaktionen und halten Zahlungen sofort zurück, bis die Kunden den Kauf bestätigen. Data-Mining-Algorithmen können autonom arbeiten, um Konsumenten vor betrügerischen Transaktionen zu schützen. Sie senden eine E-Mail- oder Textbenachrichtigung an den Konsumenten, die dieser dann vor dem Kauf bestätigen muss.
Gesundheitswesen Bioinformatik
Gesundheitsexperten verwenden statistische Modelle, um die Wahrscheinlichkeit eines Patienten für verschiedene Gesundheitszustände, basierend auf Risikofaktoren, vorherzusagen. Demographische, familiäre und genetische Daten können modelliert werden, um Patienten dabei zu helfen, Änderungen vorzunehmen, um das Auftreten negativer Gesundheitszustände zu verhindern. Diese Modelle wurden kürzlich in Entwicklungsländern eingesetzt, um bei der Diagnose und Priorisierung der Patienten zu helfen, bevor die Ärzte zur Behandlung vor Ort sind.
Spam-Filterung
Data Mining wird auch zur Bekämpfung von E-Mail-Spam und Malware eingesetzt. Systeme können die gemeinsamen Merkmale von Millionen bösartiger Nachrichten analysieren, um die Entwicklung von Sicherheitssoftware zu informieren. Neben der Erkennung kann diese spezielle Software noch einen Schritt weiter gehen und diese Nachrichten entfernen, bevor sie den Posteingang des Benutzers erreichen.
Empfehlungssysteme
Empfehlungssysteme werden heute häufig von Online-Händlern eingesetzt. Die vorausschauende Verhaltensmodellierung von Konsumenten ist mittlerweile ein zentraler Fokus vieler Organisationen und wird als wesentlich für den Wettbewerb angesehen. Unternehmen wie Amazon und Macy’s haben ihre eigenen proprietären Data-Mining-Modelle entwickelt, um die Nachfrage vorherzusagen und die Kundenerfahrung an allen Berührungspunkten zu verbessern. Netflix bot bekanntlich einen Preis von einer Million Dollar für einen Algorithmus, der die Genauigkeit des Empfehlungssystems erheblich verbessern würde. Das Siegermodell verbesserte die Empfehlungsgenauigkeit um über 8 %.
Sentiment-Analyse
Die Sentiment-Analyse aus Social-Media-Daten ist eine häufige Anwendung von Data Mining, bei der eine Technik namens Text-Mining verwendet wird. Dies ist eine Methode, um zu verstehen, wie sich eine Gruppe von Personen einem Thema gegenüber fühlt. Text-Mining umfasst die Eingabe aus Social-Media-Kanälen oder einer anderen Form von öffentlichen Inhalten, um wichtige Erkenntnisse als Ergebnis der statistischen Mustererkennung zu erhalten. Um einen Schritt weiter zu gehen, können Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP-Techniken) verwendet werden, um die Kontextbedeutung hinter der menschlichen Sprache zu ermitteln.
Qualitatives Data Mining (QDM)
Qualitative Forschung kann strukturiert und anschließend mithilfe von Text-Mining-Verfahren analysiert werden, um große Mengen unstrukturierter Daten zu verstehen. Ein tiefergehender Einblick, wie dies zur Untersuchung des Wohlergehens von Kindern verwendet wurde, wurde von Berkeley-Forschern veröffentlicht.