Dove servizi di data mining può essere utilizzato in mondo reale?

Affari

applicazioni di data mining in customer relationship management possono contribuire in modo significativo alla linea di fondo, piuttosto che a contatto in modo casuale una prospettiva o cliente attraverso un call center o l'invio e-mail, una società può concentrare i propri sforzi sulle prospettive che si prevede di rispondere ad una probabile hanno da offrire. Altri metodi avanzati possono essere utilizzati per ottimizzare le risorse attraverso le campagne, in modo che possiamo prevedere quale canale e che offrono un individuo è più in grado di rispondere a tutte le possibilità.

Inoltre, applicazioni avanzate utilizzato per automatizzare la missione. Una volta che i risultati di data mining (prospettiva potenziale /clienti e il canale /domanda) sono determinati, questa "applicazione avanzata" invierà automaticamente una e-mail o posta ordinaria. Infine, nei casi in cui molte persone agire senza un'offerta, può sollevare i modelli vengono utilizzati per determinare chi è il maggior incremento di rispondere se dato un'offerta di avere. Raggruppamento dei dati possono anche essere utilizzati per rilevare automaticamente segmenti di clientela o di gruppi all'interno di un insieme di dati.

Data Business lavoro minerario potrebbe vedere un ritorno sugli investimenti, ma riconoscere che il numero di modelli predittivi possono essere di grandi dimensioni realizzato rapidamente per per preservare il volume dei modelli, versioni del modello per la gestione e automatizzato di dati mining dovrebbe andare.

Data Mining le caratteristiche dei loro dipendenti di maggior successo per identificare può essere utile per i dipartimenti delle risorse umane. Come le università frequentate dai dipendenti di grande successo, le informazioni, le risorse umane possono aiutare concentrando reclutamento sforzi. Inoltre, le applicazioni Strategic Enterprise Management aiutano un obiettivo livello aziendale società, come ad esempio i margini di profitto e dei piani di produzione e livello valido di decisioni operative, come tradotto in l'obiettivo comune.

Un altro esempio di data mining è spesso chiamato il mercato basket analysis, è legata al suo utilizzo nella vendita al dettaglio. Se un negozio di abbigliamento registra gli acquisti dei clienti, un sistema di data mining di camicie di seta di cotone per identificare i clienti che partito. Tuttavia, alcuni chiarimenti sul rapporto difficile, è facile da sfruttare. Esempio tratta delle regole all'interno del gruppo sulla base dei dati delle transazioni.

Non tutte le transazioni di dati e le regole logiche o inesatte possono anche essere presenti in un database. In un'applicazione di produzione, una regola impreciso afferma che il 73% dei prodotti ha un difetto specifico o problema entro i prossimi sei mesi, un secondo problema. Paniere di mercato analisi alle alfa abitudini di acquisto dei consumatori per identificare i dati raccolti in queste aziende acquistare approvvigionamento futuro, tendenze della domanda e le previsioni, analisi può prevedere.

Lista di data mining è uno strumento molto efficace nel settore del marketing. Società di vendita per corrispondenza risale a milioni di anni il cliente ha una ricca storia di transazioni dei clienti.

È legato ad una produzione di circuiti integrati, è un esempio di data mining è descritta nel documento "i dati di test Mining IC per ottimizzare test VLSI ". In questo articolo, il data mining e analisi dei problemi di decisione per il test funzionale a livello di filiera nella domanda che ti permette di creare. Con l'utilizzo del sistema in base a dati di test storici mostrano che i profitti provenienti dai prodotti maturi IC hanno la capacità di migliorare Hotel  .;