Utilizzo del Data Mining Web Su World Business

Web di data mining per eseguire varie ricerche su Internet le informazioni dai grandi potenziali clienti per separare. E 'ben organizzato e strutturato o in base ai dati grezzi può essere. Web Data Mining utilizzando un semplice programma di database che il denaro può essere investito in un programma costoso.

Queste regole decisionali derivate per la classificazione dei dati. Cancella metodi albero decisionale includono classificazione e l'albero di regressione di data mining e Chi Quadrato Rilevamento automatico Interazione carrello conosciuto come il data mining come CHAID so. CART e albero decisione CHAID tecniche di data mining per la classificazione dei dati raccolti. Senza previsione normativa di classificazione che possono essere applicati a fornire una serie di dati raccolti. Divide due vie, mentre CHAID segmenti carrello dataset utilizzando il test chi-quadrato per far posto a divisione multi-settore. Preparazione dei dati meno di CHAID spesa necessaria.

Capire il
azione del cliente

aiuterà nel processo di servizi di data mining, data mining più facile, e la qualità.

Dopo la demografia

I dati demografici, come la miniera, a seconda della geografia come location e background socio-economico. Come fonte di raccolta di dati può avvalersi delle statistiche pubbliche.

meglio servire i nostri clienti nell'uso della conversazione casuale

più piccoli dettagli della vostra interazione con i nostri clienti per comprendere e usare il loro servizio.

Mettere un database desktop per raccogliere informazioni. Maggiori informazioni sono raccolte alimentando le informazioni per il modello specifico vedrete che si può preparare. Un database desktop, è facile da cambiare in seguito se e quando necessario.

Il mantenimento della riservatezza

Il display, è necessario garantire che voi o ai vostri membri del team di raccogliere informazioni o dati leggi sulla privacy non sono violati offerta. Una volta che la fiducia si perde, si perde il cliente, può essere che la fede è il fondamento di ogni rapporto, che si tratti di un rapporto d'affari

Una grande quantità di informazioni che come al solito, il governo e R & S che viene raccolto. Essi sono in genere memorizzati in grandi data warehouse o aeroporti.

Il data mining è l'analisi automatizzata di grandi insiemi di dati, modelli e tendenze che potrebbero altrimenti essere trascurato. È in gran parte comprendere la ricerca di mercato consumer, analisi del prodotto, l'analisi della domanda e dell'offerta, le telecomunicazioni e così via è usato in molte applicazioni. Algoritmo matematico in data mining e capacità di analisi per ottenere i risultati desiderati in base a raccolta di database di grandi dimensioni da guidare.

Web mining, algoritmi matematici e software integrati con l'uso di tecniche statistiche che sono necessarie.

Una serie di vari metodi tecnici come il data mining sono i seguenti:

di clustering
dati Compressione
apprendimento regole di classificazione
Trovare la dipendenza della rete analisi SWOT dei cambiamenti
Il rilevamento di anomalie

Il software consente agli utenti di analizzare grandi database di decisione aziendale per fornire soluzioni ai problemi. Soluzioni tecnologiche Data mining e di business non amano le statistiche. Il software di data mining che i clienti saranno incuriositi dal nuovo prodotto dà un'idea.

Questo testo, web, dati audio e video mining, la grafica, il data mining, database relazionali, ed è disponibile in varie forme, come ad come networker sociale. Software di partizionamento, software di analisi statistica, analisi del testo, l'estrazione mineraria e recupero di informazioni software e visivi software: data mining è i principali tipi di software
. .