Servizi di data mining In Business Marketing

Web mining è uno strumento che può essere utilizzato in personalizzazione di siti Web in base al contenuto e anche dall'utente. Web mining include il normale utilizzo del contenuto di miniere e la struttura. Il data mining, text mining e web mining, tecniche e procedure diverse per fornire le informazioni necessarie per l'enorme database, in modo che le aziende possano prendere decisioni di business con precisione, di conseguenza, il data mining, text mining e web mining aiuta molto nella promozione.

Introduzione:

La maggior parte dei marketers comprendere il valore della raccolta dei dati finanziari, ma anche ottenere la conoscenza al client per l'intelligente, modo attivo di comprendere le sfide. Il data mining - tecnologie per identificare e tracciare i percorsi nei dati e della tecnologia - affari, relazioni significative, dove possono anticipare piuttosto che reagire ai dati apparentemente non correlati a setacciare gli strati aiuta il cliente, come e 'richiesto necessità finanziarie.

Questa introduzione accessibile, siamo una miniera di business e dati offre la panoramica tecnica e indicare come il suono processi di business e tecnologie complementari, il data mining e analisi finanziaria per la ri

Obiettivo:.

1. Tecniche minerarie al fine di discutere come gli strumenti di data mining devono essere sviluppati per analizzare i dati finanziari.

2. I modelli, in termini di categorie di destinazione in base alla necessità per l'analisi finanziaria può essere fatto.

3. Attraverso tecniche di data mining per uno strumento di analisi finanziaria per lo sviluppo

Data Mining:.
Minerario

Dati per l'estrazione o la conoscenza di data mining per gestire grandi quantità di dati, o possiamo dire, "la conoscenza per i dati mining "data mining o scoperta della conoscenza in noi dobbiamo (KDD) ha detto. Data mining significa: la raccolta dei dati, la creazione di database, gestione dei dati, l'analisi dei dati e la comprensione

Alcune fasi del processo di scoperta di conoscenza nelle basi di dati come quelli

1.. Pulizia dei dati. (Naso e dati incoerenti per rimuovere)

2. Integrazione dei dati. (Se è possibile aggiungere più fonti di dati.)

3. Selezione dati. (Se la banca dati per valutare i dati pertinenti da ottenere.)

4. Modifica dei dati. (Se i dati vengono trasformati o operazioni di sintesi o di aggregazione consolidati eseguite le forme appropriate di estrazione, ad esempio)

5. Estrazione dei dati. (Un processo essenziale in cui i metodi intelligenti per estrarre pattern di dati vengono utilizzati.)

6. Esame del tipo. (Basato su una serie di misure di interesse per i modelli davvero interessanti che la conoscenza di identificare.)

7. Presentazione Conoscenza. (Visualizzazione e di rappresentazione della conoscenza delle tecniche per l'estrazione di conoscenza da cui l'utente è presente.)

Data Warehouse:

Molteplici fonti di data warehouse, una pianificazione integrata e di solito conservati in un unico sito è un archivio di informazioni raccolte

Testo:.

Banche e istituzioni finanziarie, la maggior parte delle operazioni di controllo, di risparmio, di business e di clienti individuali, il credito, le assicurazioni e fondi comuni di investimento azionari, ecc Alcuni offrono anche servizi quali i servizi bancari di investimento, compresi i servizi di investimento di offrire una vasta verità. Ci sono diversi tipi di analisi, ma in questo caso una "analisi di crescita" è conosciuto come il desiderio di analizzare.

oggetto Data D il cui comportamento viene utilizzato per analizzare i cambiamenti nel corso del tempo. Mentre questa caratterizzazione, la discriminazione, l'associazione, classificazione o raggruppamento di dati correlati, intanto, possiamo la crescita di analisi di sequenza, tempo di analisi dei dati di serie, o pattern recognition periodicità e basato somiglianza-analisi dei dati a dire attraverso lo è.
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