В сфере электронной коммерции Data Mining применяется для формирования рекомендательных систем и решения задач классификации посетителей Web-сайтов. Такая классификация позволяет компаниям выявлять определенные группы клиентов и проводить маркетинговую политику в соответствии с обнаруженными интересами и потребностями клиентов. Технология Data Mining для электронной коммерции тесно связана с технологией Web Mining [28].
Особенности промышленного производства и технологических процессов создают хорошие предпосылки для возможности использования технологии Data Mining в ходе решения различных производственных задач. Технический процесс по своей природе должен быть контролируемым, а все его отклонения находятся в заранее известных пределах;
т.е. здесь мы можем говорить об определенной стабильности, которая обычно не присуща большинству задач, встающих перед технологией Data Mining.
Основные задачи Data Mining в промышленном производстве [29]:
• комплексный системный анализ производственных ситуаций;
• краткосрочный и долгосрочный прогноз развития производственных ситуаций;
• выработка вариантов оптимизационных решений;
• прогнозирование качества изделия в зависимости от некоторых параметров технологического процесса;
• обнаружение скрытых тенденций и закономерностей развития производственных процессов;
• прогнозирование закономерностей развития производственных процессов;
• обнаружение скрытых факторов влияния;
• обнаружение и идентификация ранее неизвестных взаимосвязей между производственными параметрами и факторами влияния;
• анализ среды взаимодействия производственных процессов и прогнозирование изменения ее характеристик;
• выработку оптимизационных рекомендаций по управлению производственными процессами;
• визуализацию результатов анализа, подготовку предварительных отчетов и проектов допустимых решений с оценками достоверности и эффективности возможных реализаций.
