[论文解读] The Survey of Data Mining Applications And Feature Scope

Neelamadhab Padhy, Pragnyaban Mishra+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2012

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 37被引用 79

一句话总结

本文全面综述了数据挖掘在不同领域中的应用，并评估了特征工程在数据挖掘工作流中的作用范围。它综合了工业界与研究领域的技术与应用，强调了数据挖掘在大规模数据环境中提升决策能力的作用，尤其是在商业智能和战略信息系统中的应用。

ABSTRACT

In this paper we have focused a variety of techniques, approaches and different areas of the research which are helpful and marked as the important field of data mining Technologies. As we are aware that many Multinational companies and large organizations are operated in different places of the different countries.Each place of operation may generate large volumes of data. Corporate decision makers require access from all such sources and take strategic decisions.The data warehouse is used in the significant business value by improving the effectiveness of managerial decision-making. In an uncertain and highly competitive business environment, the value of strategic information systems such as these are easily recognized however in todays business environment,efficiency or speed is not the only key for competitiveness.This type of huge amount of data are available in the form of tera-topeta-bytes which has drastically changed in the areas of science and engineering.To analyze,manage and make a decision of such type of huge amount of data we need techniques called the data mining which will transforming in many fields.This paper imparts more number of applications of the data mining and also focuses scope of the data mining which will helpful in the further research.

研究动机与目标

• 识别并分类各行业与研究领域中的关键数据挖掘应用。
• 研究特征工程在提升数据挖掘有效性中的作用与范围。
• 突出数据挖掘在大型组织中提升管理决策能力的战略重要性。
• 通过梳理当前趋势与数据挖掘应用中的空白，为未来研究奠定基础。
• 展示数据挖掘如何将大规模数据（从千兆字节到千兆字节）转化为可操作的业务洞察。

提出的方法

• 系统性回顾学术与工业文献中报告的数据挖掘技术与应用。
• 按领域对数据挖掘应用进行分类，包括商业、科学和信息系统。
• 分析特征工程流程及其对模型性能与可解释性的影响。
• 综合跨国公司与大型组织中的案例研究与实际实施。
• 以数据仓库集成作为框架，通过数据挖掘支持战略决策制定。
• 评估数据挖掘在动态商业环境中处理千兆字节至千兆字节规模数据量的作用。

实验结果

研究问题

• RQ1 现代组织中数据挖掘的主要领域与应用是什么？
• RQ2 特征工程如何影响数据挖掘解决方案的有效性与可扩展性？
• RQ3 在竞争激烈、数据密集的商业环境中，数据挖掘为决策制定带来了哪些战略价值？
• RQ4 数据挖掘技术在现实场景中如何应对大规模数据（千兆字节至千兆字节）的挑战？
• RQ5 数据挖掘应用与特征范围方面，未来研究的关键空白与机遇是什么？

主要发现

• 数据挖掘被广泛应用于商业、科学与信息系统领域，用于从大规模数据集中提取可操作的洞察。
• 特征工程显著提升了数据挖掘工作流中模型的准确率与可解释性。
• 通过数据仓库集成，数据挖掘将原始数据转化为商业智能，从而支持战略决策制定。
• 本文识别出对能够处理千兆字节至千兆字节规模数据量的可扩展数据挖掘技术的日益增长的需求。
• 综述强调了数据挖掘在提升跨国组织运营效率与竞争力方面的重要性。
• 本研究通过梳理当前应用并识别特征范围与应用领域中的未充分探索区域，为未来研究奠定了基础。