Introduktion til Data Mining

Data mining er en proces, der bruges af en organisation til at omdanne rå data til nyttige data. Ved hjælp af software til at finde mønstre i store datasæt kan organisationer lære mere om deres kunder til at udvikle mere effektive forretningsstrategier, øge salget og reducere omkostningerne. Effektiv dataindsamling, opbevaring og behandling af dataene er vigtige fordele ved data mining. Data mining-metoden er blevet brugt til at udvikle maskiner til indlæring af maskiner.

Fordele ved Data Mining

Data mining har mange enorme fordele vist nedenfor:

1. Marketing / retails

For at skabe modeller bruger marketingvirksomheder data mining. Dette var baseret på historien til at forudsige, hvem der vil svare på nye marketingkampagner som direct mail, online marketing osv. Dette betyder, at marketingfolk kan sælge rentable produkter til målrettede kunder.

2. Finans / bankvirksomhed

Da dataekstraktion giver information til finansielle institutioner om lån og kreditrapporter, kan data bestemme gode eller dårlige kreditter ved at oprette en model for historiske kunder. Det hjælper også banker med at opdage svigagtige transaktioner med kreditkort, der beskytter ejeren af ​​et kreditkort.

3. Forskere

Data mining kan motivere forskere til at accelerere, når metoden analyserer dataene. Derfor kan de arbejde mere tid på andre projekter. Shoppingadfærd kan registreres. Det meste af tiden kan du opleve nye problemer, mens du designer bestemte indkøbsmønstre. Derfor bruges data mining til at løse disse problemer. Al information om disse indkøbsmønstre kan findes ved minedriftmetoder. Denne proces skaber også et område, hvor alle de uventede indkøbsmønstre beregnes. Denne dataekstraktion kan være fordelagtig, når indkøbsmønstre identificeres.

4. Bestemmelse af kundegrupper

Vi bruger data mining til at svare fra marketingkampagner til kunder. Det giver også information under identifikationen af ​​kundegrupper. Nogle undersøgelser kan bruges til at starte disse nye kundegrupper. Og disse undersøgelser er en af ​​formerne for data mining.

5. Øger brand loyalitet

I marketingkampagner bruges mineteknikker. Dette for at forstå deres egne kunders behov og vaner. Og ud fra det kan kunderne også vælge deres mærkes tøj. Således kan du bestemt være selvhjulpen ved hjælp af denne teknik. Det giver dog mulige oplysninger, når det kommer til beslutninger.

6. Hjælper med beslutningstagning

Disse data mining teknikker bruges af mennesker til at hjælpe dem med at tage en slags beslutninger i markedsføring eller i erhvervslivet. I dag, med brugen af ​​denne teknologi, kan alle oplysninger bestemmes. Ved hjælp af sådan teknologi kan man også bestemme nøjagtigt, hvad der er ukendt og uventet.

7. Forøg selskabets indtægter

Data mining er en proces, hvor en slags teknologi er involveret. Man skal indsamle oplysninger om varer, der sælges online, dette reducerer til sidst produktomkostninger og tjenester, hvilket er en af ​​fordelene ved data mining.

8. At forudsige fremtidige tendenser

Alle informationsfaktorer er en del af systemets funktionsdygtighed. Data mining-systemerne kan også fås fra disse. De kan hjælpe dig med at forudsige fremtidige tendenser og ved hjælp af denne teknologi er dette meget muligt. Og folk vedtager også adfærdsændringer.

9. Øger webstedsoptimering

Vi bruger data mining til at finde alle slags usete elementinformation. Og tilføjelse af data mining hjælper dig med at optimere dit websted. Tilsvarende giver denne data mining information, der kan bruge teknologien til data mining.

Vigtige punkter at huske

  • Hvis brugeren har formået at interagere direkte med data mining-værktøjet, kan brugeren vælge bedre og smarte markedsføringsvalg for nogle virksomheder.
  • Kommunikation er vigtig, når man handler direkte med data mining, så man kan bestemme stærke relationer og forbindelser.
  • På grund af 80/20-princippet, hvis der er 20% af kunderne, vil overskuddet være 80%.
  • De kunder, der er vigtige med 20%, er tabsløse. Virksomheden bør sigte mod at øge overskuddet med yderligere 80%.
  • Der er to koncepter, der kaldes segmentering og klynger, som er vigtige i reklamer og kundens forbindelse til succesfuldt brug af data mining på detaljerne.
  • Data mining blev også brugt som en del af strategien til forebyggelse af sundhedsbedrageri, affald og misbrug i samfundet inden for CMIP af Medicaid Integrity Program.
  • Hvis du har kendskab til teknikker til datamining, kan du administrere applikationer inden for forskellige områder, såsom markedsanalyse, produktionskontrol, sport, svigpåvisning, astrologi osv.
  • Hvis du har et websted til shopping, hjælper data mining med at definere et shoppingmønster. Hvis du har problemer med at designe eller vælge produkterne, kan data mining-teknikker være nyttige til at identificere alle indkøbsmønstre.
  • Data mining hjælper også med dataoptimering.
  • En af de vigtigste faktorer ved data mining er, at den bestemmer skjult rentabilitet.
  • Risikofaktoren i erhvervslivet kan tages hånd om, fordi dataudvinding giver en klar identifikation af skjult rentabilitet.
  • Svig og malware er de farligste trusler på internettet, som øges dag for dag. Kreditkorttjenester og telekommunikation er hovedårsagerne hertil. Ved hjælp af Data mining-teknikker kan fagfolk få svindelrelaterede data, såsom opkalds-ID, placering, opkaldets varighed, den nøjagtige dato og tid osv., Som kan hjælpe med at finde en person eller gruppe, der er ansvarlig for denne svig.
  • Også i virksomhedsverdenen, hvor tid er penge, kan data mining-teknikker hjælpe organisationer i realtid med planlægning af økonomi og ressourcer, evaluering af aktiver, en idé om erhvervskonkurrenter osv.

Konklusion

Data mining har så mange fordele inden for virksomheder, regeringer såvel som enkeltpersoner. I denne artikel har vi set de områder, hvor vi kan bruge data mining på en effektiv måde.

Anbefalede artikler

Dette er en guide til fordelene ved Data Mining. Her diskuterer vi definitionen, grundlæggende koncepter og de vigtige fordele ved data mining. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere-

  1. Hvad er datamodellerne i DBMS?
  2. Hvad er datamodellering?
  3. Hvad er et datavarehus?
  4. Hvad er datavidenskab?
  5. Forskellige anvendelser af datamining

Kategori: