Database marketing e targeting
I rivenditori utilizzano il data mining per comprendere meglio i propri clienti. Il Data mining consente loro di segmentare meglio i gruppi di mercato, personalizzare le promozioni per aumentare efficacemente il livello di dettaglio e offrire promozioni personalizzate a clienti diversi.
Gestione del rischio di credito e credit scoring
Le banche impiegano i modelli di data mining per prevedere la capacità di un mutuatario di assumere e ripagare un debito. Utilizzando varie informazioni demografiche e personali, questi modelli selezionano automaticamente un tasso di interesse in base al livello di rischio assegnato al cliente. I richiedenti con i credit score (punteggi sull’affidabilità creditizia) migliori solitamente ricevono tassi di interesse più bassi, dal momento che il modello utilizza questo punteggio per effettuare la valutazione.
Rilevamento e prevenzione delle frodi
Gli enti finanziari applicano i modelli di data mining per rilevare e bloccare automaticamente le transazioni fraudolente. Questa forma di polizia scientifica informatica agisce dietro le quinte per ciascuna transazione e, talvolta, senza che il cliente se ne accorga. Attraverso la tracciatura delle abitudini di spesa, questi modelli segnaleranno le transazioni insolite e tratterranno immediatamente i pagamenti, fino a quando i clienti non abbiano verificato l’acquisto. Gli algoritmi di data mining possono lavorare in autonomia per proteggere i clienti dalle transazioni fraudolente attraverso una notifica tramite e-mail o sms per confermare un acquisto.
Bioinformatica dell’assistenza sanitaria
I professionisti del settore sanitario utilizzano modelli statistici per prevedere la probabilità che un paziente sviluppi alcune malattie in base ai fattori di rischio. I dati demografici, familiari e genetici possono essere modellati per aiutare i pazienti ad apportare modifiche per prevenire o mediare le condizioni di salute negative al loro stato iniziale. Questi modelli sono stati recentemente impiegati nei paesi in via di sviluppo, per aiutare a diagnosticare e assegnare le priorità ai pazienti prima che i dottori arrivassero in loco per somministrare i trattamenti.
Filtrazione dello spam
Il data mining viene inoltre utilizzato per contrastare un flusso di spam e malware via e-mail. I sistemi sono in grado di analizzare le caratteristiche comuni di milioni di messaggi nocivi per informare lo sviluppo di software di sicurezza. Oltre al rilevamento, questo software specializzato può fare un altro passo in avanti e rimuovere questi messaggi prima che possano addirittura raggiungere la Posta in arrivo dell’utente.
Sistemi di raccomandazione
I sistemi di raccomandazione sono oggi largamente utilizzati tra i rivenditori online. La modellazione predittiva del comportamento dell’utente costituisce oggi un obiettivo fondamentale di molte organizzazioni e viene vista come essenziale per poter competere. Società come Amazon e Macy’s hanno costruito i propri modelli di data mining proprietari per prevedere la domanda e migliorare l’esperienza del cliente su tutti i punti di contatto. Come è noto, Netflix ha offerto un premio di un milione di dollari per un algoritmo che avrebbe aumentato significativamente la precisione del proprio sistema di raccomandazione. Il modello vincente ha migliorato la precisione della raccomandazione di oltre l’8%.
Analisi della fiducia
L’Analisi della fiducia dai dati dei social media è un’applicazione comune di data mining che utilizza una tecnica chiamata text mining. Si tratta di un metodo utilizzato per comprendere come si sente un gruppo aggregato di persone relativamente a un argomento. Il text mining comporta l’impiego di un input dai canali di social media o da altra forma di contenuti pubblici per ottenere insight chiave, frutto del riconoscimento di uno schema statistico. Compiendo un ulteriore passo in avanti, le tecniche di Natural Language Processing (NLP, elaborazione del linguaggio naturale) possono essere utilizzate per trovare il significato contestuale dietro al linguaggio umano utilizzato.
Data mining qualitativo (QDM)
La ricerca qualitativa può essere strutturata e poi analizzata utilizzando le tecniche di text mining per dare un senso a grandi insiemi di dati non strutturati. I ricercatori di Berkley hanno pubblicato un’analisi approfondita riguardo a come questa sia stata utilizzata per studiare il benessere dei bambini.