Молекулярная и генная инженерия
Пожалуй, наиболее остро и вместе с тем четко задача обнаружения закономерностей в экспериментальных данных стоит в молекулярной генетике и генной инженерии. Здесь она формулируется как определение так называемых маркеров, под которыми понимают генетические коды, контролирующие те или иные фенотипические признаки живого организма. Такие коды могут содержать сотни, тысячи и более связанных элементов. На развитие генетических исследований выделяются большие средства. В последнее время в данной области возник особый интерес к применению методов DM . Известно несколько крупных фирм, специализирующихся на применении этих методов для расшифровки генома человека и растений. |
Прикладная химия
Методы DM - Data Mining - находят широкое применение в прикладной химии (органической и неорганической). Здесь нередко возникает вопрос о выяснении особенностей химического строения тех или иных соединений, определяющих их свойства. Особенно актуальна такая задача при анализе сложных химических соединений, описание которых включает сотни и тысячи структурных элементов и их связей. |
Приложения Data Mining
Применяются довольно широко в розничной торговле, маркетинге, финансах, здравоохранении, промышленном производстве и других областях. Компании используют преимущества этой технологии в следующих сферах деятельности: Моделирование отклика Основано на демографических показателях и истории продаж. Помогает определить, какие из клиентов вероятнее всего среагируют на некоторый продукт или рекламную кампанию. Компания Sports Plus по продаже спортивной одежды, принимает заказы и рассылает 20 млн. каталогов и рекламных листовок по почте. Обслуживая текущую клиентуру, фирма приобретает списки рассылок, а также демографические и другие данные и использует их для расширения своего рынка сбыта. Собрав данные о 50 тыс. потенциальных потребителей после первой рассылки, фирма разработала модель отклика, учитывающую следующие параметры: возраст, пол, доход, занятие, географическое положение, подписку на журнал и т. п. Модель прогнозирует вероятность того, что после получения каталога потенциальный клиент станет реальным потребителем. Используя модель для ранжирования и отбора возможных потребителей из приобретенных рассылок, компания сократила затраты на печать и почтовую пересылку каталогов на 60%, при этом от 85% потенциальных заказчиков удалось получить ответ. В итоге за год маркетинговые расходы сократились на 20 млн. долларов. Оценка работы с заказчиком Основана на ряде повторяющихся покупок, потраченных суммах, продолжительности сотрудничества. Позволяет выяснить, какие из клиентов могут стать самыми ценными. Glamour Cosmetics продает серию высококачественных косметических и санитарно-гигиенических средств, в основном через каталоги. За счет опросов и анкетирования, проводимых при заполнении формы заказа, были собраны широкие данные о предпочтениях, биографических сведениях и покупательских привычках заказчиков. Используя эту информацию, Glamour Cosmetics строит модели для ранжирования клиентов на основе затраченных сумм, повторных приобретений и покупательской приверженности. Вооруженная этой информацией компания может прогнозировать приверженность клиента, вероятность его отказа от услуг, вероятность повторных покупок, а также классифицировать потребителей на две категории - "покупателей" и "любопытствующих". Теперь, обнаружив небольшую группу постоянных покупателей среди всего множества заказчиков, фирма может быстро определить потенциальных клиентов, попадающих в эту группу, и предложить им специальные услуги и побудить к покупкам. Недавние маркетинговые мероприятия, направленные на самых выгодных заказчиков, привели к 15%-му росту доходов. Сегментация клиентов Какие общие характеристики есть у основных клиентов компании, можно ли их разделить на четкие группы? Ace Insurance представляет и продает все виды страховых услуг: страхование жизни, недвижимости, автомобилей, нетрудоспособности, несчастных случаев и т. п. Собрав информацию из специального приложения автоматизации страховых операций и из специальных опросов заказчиков, компания решила разбить всех клиентов на определенные группы в соответствии с общими признаками. Это позволило ей выделить типы самых выгодных потребителей для каждой из групп, для которых будут разрабатываться более эффективные маркетинговые стратегии. Выяснилось, что полисы страхования жизни приобретались в основном тремя категориями лиц На основе этой информации Ace Insurance разработала три маркетинговые кампании, каждая из которых была направлена на одну из целевых групп. Кроме того, компания начала проверку новых услуг, направленных на привлечение клиентов с различными профилями. Перекрестные продажи Если есть информация о том, что клиенты приобрели продукты A, Б и В, то какие из них вероятнее всего купят продукт Г? Premier Financial Services занимается торговлей акциями различных взаимных фондов и аннуитетов, а также предоставляет дополнительные финансовые услуги. Обычно клиенты выбирают для инвестиций от трех до шести различных фондов, разграничивая тем самым портфель (например, вкладывают средства в международные, стабильные и др. фонды). Фирма стремится продавать больше фондов и услуг своим клиентам, сосредоточив маркетинговые усилия в наиболее интересных для заказчиков направлениях. Кроме того, при формировании нового фонда, компания хочет рассылать маркетинговые материалы тем клиентам, которые вероятнее всего откликнутся. Используя информацию по фондам и услугам, уже приобретенным заказчиками, фирма Premier Financial Services разработала модель прогнозирования покупки фонда или услуги тем или иным клиентом. Ей удалось выделить именно тех клиентов, которые вероятнее всего среагируют на продвигаемый продукт или услугу. Таким образом, грамотно работая с клиентской базой, компания смогла повысить доходы на 35%. |
- Области применения ит - информационных технологий
- Современные ит - информационные технологии
- Цели внедрения информационных технологий
- Этапы развития ит (информационных технологий)
- Информационная система
- Общие понятия об информационных системах - ис
- Основные задачи информационных систем - ис
- Пользователи информационных систем - ис
- Процессы в информационных системах - ис
- Система. Общие понятия о системе
- Современные информационные системы - ис
- Этапы развития информационных систем - ис
- Математическое и программное обеспечение информационных систем - ис
- Организационное обеспечение информационных систем - ис
- Правовое обеспечение ис - информационных систем
- Техническое обеспечение информационной системы - ис.
- Принципы и методы создания ис - информационных систем
- Методы и концепции создания ис - информационных систем
- Принципы создания информационных систем - ис
- Классификация информационных систем - ис
- Классификация ис по масштабности применения
- Классификация ис по концепции построения
- Классификация ис по оперативности обработки данных
- Классификация ис по признаку структурированности задач
- Классификация ис по сфере деятельности
- Классификация информационных систем по режиму работы
- Классификация информационных систем по степени автоматизации
- Классификация информационных систем по функциональности
- По квалификации персонала и управления
- По характеру обработки информации
- Аналитические ис репортинга, oltp, data mining
- Общие сведения об аналитических ис репортинга, oltp, data mining
- Базовая аналитическая система
- Классификация по области применения
- Классы аналитических систем
- Перспективы использования аналитических систем
- Применяемые виды анализа
- Системы репортинга
- Рынок систем репортинга
- Oltp - системы оперативной обработки транзакций
- Data Mining (dm) - интеллектуальный анализ данных
- Типы закономерностей
- Классы систем Data Mining - dm
- Алгоритмы ограниченного перебора
- Генетические алгоритмы
- Деревья решений (decision trees)
- Нейронные сети
- Предметно-ориентированные аналитические системы
- Системы для визуализации многомерных данных
- Системы рассуждений на основе аналогичных случаев
- Статистические пакеты
- Эволюционное программирование
- Бизнес-приложения Data Mining
- Банковское дело
- Медицина
- Молекулярная и генная инженерия
- Розничная торговля
- Страхование
- Телекоммуникации
- Проблемы, связанные с использованием Data Mining dm-технологии
- Olap-системы оперативной аналитической обработки данных
- Недостатки olap
- Основные преимущества olap-систем
- Предпосылки и причины появления olap
- Принципы проектирования и использования многомерных бд
- Типы используемых данных
- Многомерная модель данных
- Гиперкубические и поликубические модели данных
- Операции с измерениями
- Требования к olap-средствам
- 12 Основных правил olap- систем по Кодду
- Fasmi Пендса и Крита
- Кубы olap
- Спуск и консолидация
- Члены и метки. Иерархии. Аналитические операции.
- Классификация olap по типу доступа к бд
- Достоинства и недостатки rolap
- Метаданные
- Другие olap. Holap. Dolap. Jolap.
- По месту размещения olap - машин
- Olap-клиент
- Olap-сервер
- Применение olap - систем
- Преимущества и недостатки
- Определение dss (сппр)
- Характеристики dss (сппр)
- Структура сппр
- Бм и субм
- Классификация
- Основные функции субм
- Система управления интерфейсом
- Управление сообщениями. Электронная почта.
- Data Warehouse – хранилище данных - хд - систем обработки данных
- Цели и задачи хранилищ данных
- Концепция хд - хранилища данных
- Единый источник даннх
- Свойства данных
- Структура ис на основе хд
- Методы организации хд
- Data Mart - Витрины данных
- Интегрированное хд - хранилище данных
- Непроектируемые витрины данных
- Система постепенно развиваемых витрин данных
- Data Warehouse Bus - хд с архитектурой шины
- Объединенное (федеративное) хд
- Требования к техническому и программному обеспечению
- Основные компоненты хд
- Проблемы интеграции данных
- Сравнение оперативных и аналитических бд
- Средства и методы построения хд - хранилищ данных
- Применение готовых хранилищ данных
- Студии для построения хд - хранилищ данных
- Подход сверху вниз
- Подход снизу вверх
- Рекомендации по внедрению хд
- Финансовые хранилища данных (хд)
- Хд для управления человеческими ресурсами
- Хранилища данных (хд) в области телекоммуникаций
- Хранилища данных (хд) с возможностями Data Mining и Exploration
- Хранилища данных в области страхования
- Тенденции развития хранилищ данных
- Операции и процедуры
- Функции управления
- Принципы управления
- Информационные технологии и системы управления
- Информационные технологии управления
- Информационные системы управления (ису)
- Виды обеспечений в составе иасу
- Уровни управления
- Ис организационного управления (исоу)
- Ису "Галактика"
- Система управления Парус
- Корпоративные информационные системы - кис
- Определения и назначения кис
- Перспективы развития корпоративных информационных систем (кис)
- Современные корпоративные информационные системы
- Структура корпоративных информационных систем
- Требования к корпоративным базам данных
- Требования к техническому обеспечению кис
- Кис и Internet, Intranet-технологии
- Особенности создания кис на базе Workflow-систем
- Системы управления документами - суд
- Средства обработки бумажных документов
- Мировой рынок корпоративных информационных систем
- Экспертные интеллектуальные ис (информационные системы)
- Структура и типы сии
- Терминология систем искусственного интеллекта
- Эволюция экспертных систем
- Второе поколение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- Первое поколение экспертных систем
- Третье поколение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- Назначение экспертных интеллектуальных систем (эис)
- Структура экспертных интеллектуальных систем
- База знаний (бз). Правила.
- Интерфейс пользователя - диалог с экспертной системой
- Решатель (интерпретатор, дедуктивная машина)
- Виды знаний в экспертных системах
- Организация знаний в базе данных
- Уровни представления и уровни детальности
- Особенности разработки экспертных интеллектуальных систем
- Технология разработки экспертных интеллектуальных систем
- Основные компоненты ис офисной автоматизации
- Ис управления бизнес-процессами
- Определение вмр( управление бизнес-процессами)
- Примеры использования вмр(Business Performance Management)
- Ис банковской деятельности
- Программно-техническая платформа абс(автоматизированной банковской системы)
- Функциональная структура абс (автоматизированной банковской системы)
- Районный уровень статистичекой службы Украины
- Региональный (областной) уровень статистичекой службы Украины
- Центральный (государственный) уровень статистичекой службы Украины
- Ис в налоговых органах Украины
- Автоматизированная информационная система (аис) «Налоги»
- Ис(информационная система) в страховании
- Функциональные подсистемы аис «Страхование»
- Информационное обеспечение системы страхования
- Ис(информационные системы) управления персоналом
- Функциональная направленность систем управления персоналом
- Эффекты от внедрения hr-систем управления персоналом
- Ис(информационные системы) на основе производственных стандартов
- Эволюция стандартов планирования производства
- Стандарт mrp II (Manufacturing Resource Planning)
- Подробнее об mrp1 - стандарте планирования материальных ресурсов
- Входные элементы mrp-системы
- Основные операции, достоинства и недостатки mrp-системы
- Преимущества и процесс планирования mrp-систем
- Принцип работы mrp-системы и результаты работы
- Требования к производству для успешного внедрения mrp-системы
- Цели и задачи системы-mpr
- Процесс crp(Capacity Requirements Planning)
- Входные данные crp(Capacity Requirements Planning)
- Значение crp(Capacity Requirements Planning)
- Подробнее о mrpii - стандарте планирование производственных ресурсов
- Процессы mprii
- Цели и задачи системы-mprii
- Функциональные блоки mrp II
- Планирование потребностей в сырье и материалах
- Главный календарный план производства
- Инструментальное обеспечение
- Интерфейс с финансовым планированием
- Оценка деятельности ( Performance Measurement ) в mrp II
- Планирование продаж и операций
- Планирование ресурсов распределения
- Управление входным и выходным материальным потоком в mrp II
- Преимущества mprii
- Концепция erp-системы
- Структура erp - системы
- Общая характеристика erp
- Преимущества erp - системы
- Csrp - стандарт(Customer Synchronized Resource Planning) и система
- Современная концепция управления ресурсами csrp
- Преимущества csrp
- Жизненный цикл - общие понятия
- Жизненный цикл изделия (жци)
- Этапы жци
- Классификация данных в связи со стадиями жци
- Маркетинг и исследование жизненного цикла.
- Разработка-производство жц
- Этапы жц промышленных изделий и системы их автоматизации
- Жизненный цикл ис
- Жизненный цикл производственных ис
- Cals-методология поддержки жц ис
- Cals-стратегия
- Cals-технологии
- Базовые принципы cals-технологии
- Безмужаное представление информации
- Виртуальное производство
- Интегрированная информационная среда cals
- Концепция cals
- Параллельный инжиниринг
- Реинжиниринг бизнес-процессов
- Системы cals
- Управление процессами
- Стандарты cals
- Другие стандарты cals
- Стандарт iso 10303 (step)
- Стандарт iso 13584 (p_lib) и семейство стандартов idef
- Применение cals