Некоторые основные задачи, которые решает Data Mining (интеллектуальный анализ данных) в современной аналитике:

• Классификация. 13 Определение категории для каждого объекта исследования. 1 Например, в сфере финтеха это оценка кредитоспособности потенциальных заёмщиков. 1
• Прогнозирование. 15 Выявление новых возможных значений в определённой числовой последовательности. 1 В e-commerce это предварительная установка цен в зависимости от сезонов и трендов. 1
• Кластеризация (сегментация). 1 Разбивка множества объектов на группы по каким-либо признакам. 1 Например, сегментация данных о покупателях интернет-магазина по возрасту, полу или предпочтениям. 1
• Определение взаимосвязей. 1 Выявление частоты встречающихся наборов объектов среди множества наборов. 1 Этот способ помогает, в частности, определить состав потребительской корзины и оптимизировать размещение информации о сопутствующих товарах в интернет-магазине. 1
• Анализ последовательностей. 1 Выявление закономерностей в последовательностях событий. 1 Этот анализ можно применять для отслеживания страниц, на которых чаще всего посетители прерывают просмотр сайта. 1
• Анализ отклонений. 1 Определение данных, значительно отличающихся от нормы. 1 Данный анализ используется в финтехе для выявления мошеннических операций с банковскими картами. 1
• Ассоциативный анализ. 5 Нахождение скрытых связей и закономерностей между различными данными. 5 Например, можно обнаружить, что определённые товары часто покупаются вместе, и использовать эту информацию для создания персонализированных предложений или расстановки товаров на полках магазина. 5
• Открытие новых знаний. 5 Data Mining позволяет находить новые и неожиданные связи для создания продуктов, услуг или научных открытий. 5