Eine Möglichkeit, die einige Unternehmen vor ihrer Konkurrenz zu halten ist Data-Mining zu tun. Unternehmen werden nützliche Informationen aus großen Datenbanken durch statistische Analyse abgeleitet.
Anwendungen dieses mathematischen Algorithmus basierte Analyse-Tools sind in den Bereichen Produkt-Analyse, Verbraucherforschung, marketing, e-Commerce, hat Investitionen Trend und vieles mehr. Relationale Datenbank-Mining, Web Mining, Textmining, Audio- und Bergbau und soziale Netzwerke Bergbau sind einige Arten von Data-Mining.
Datamining Geologie im Sinne kann verknüpft werden, dass in der Geologie die Suche nach bestimmten Mineralien (z. B. Gold oder Blei), während eine statistischen Daten Bergmann verschiedene Werkzeuge verwendet, um nützliche Informationen aus einer großen Datenbank zu finden. Es ist eine Möglichkeit von Extrahieren von Daten aus Datenbanken sehr groß und manchmal komplexe Muster oder Trends, die ein Unternehmen verwenden kann, um ihr Geschäft weiter zu finden.
Datamining ist ein arbeitsintensiv-Job, worin hat eine Menge Daten gesammelt und analysiert werden. Auslagerung von Data-Mining-Aufträge kann mehr Vorteil für Unternehmen, die nicht die Zeit oder das Personal bei diesem Unterfangen zu investieren verfügen. Das Outsourcing-Unternehmen kümmern Erhebung der benötigten Daten und die Daten in einer gut zugeordnete Datenbank zu organisieren, so dass sie leicht filtern oder extrahieren Sie die erforderliche Informationen für die Analyse. Aber wenn Sie die Ressourcen haben, können Sie auch eine Vielzahl von Daten-Mining-Programme gibt. Einige Daten-Mining-Software sind SAS Enterprise Miner, DataDetective, statistische Daten-Bergmann, Statistica und Weka.
Lesen Sie mehr über Data-Mining im Internet. Aber nur, um Ihnen eine Idee geben, im folgenden sind die Schritte bei der Durchführung von Data-Mining:
- Definieren Sie die Ziele. Dieser Schritt ist grundsätzlich identifizieren, warum Sie Data-Mining durchführen müssen. Welches Problem über eine wahrgenommene Data-Mining-Lösung gebracht und was sind die Ziele für dieses Projekt?
- Sammeln und organisieren von Daten. Der Großteil der Arbeit beim Datamining sind Daten sammeln und zu erforschen. Daten müssen organisiert werden, eine effiziente und effektive Möglichkeit für Sie, die Informationen richtig verarbeiten zu können.
- Wählen Sie die Data Mining-Aufgabe. Es gibt vier grundlegende Daten Mining-Techniken: Klassifizierung, Regression, Clusterbildung und Verband Regel. Wählen Sie diejenigen angebracht, Ihre Ziele.
- -Modellierung. Dies ist, wenn Sie tatsächlich das Daten-Mining-Verfahren durchführen. Suche nach Mustern in der Datenbank durch Ihre ausgewählten Daten Mining-Techniken anwenden, um Modelle zu schaffen.
- Dateninterpretation und Validierung. Nach der eigentlichen Daten Mining Aufgabe gesammelten Daten werden nun interpretiert, validierten, transformiert und mit statistischen Verfahren visualisiert.
- Bereitstellung der Daten. Dieser Schritt kann einen Bericht beinhalten, der generiert wird, zeigen die Muster in den Daten-Bergbau oder die Verwendung des Datenmodells auf eine größere Gruppe von Daten zur weiteren Analyse gefunden.
Datamining ist ein iterativer Prozess, so müssen Sie möglicherweise verschiedene Schritte oben einige Male, bis die Ergebnisse, die Sie leiten Ihre Ziele beantworten durchlaufen.
Es gab eine Zeit, als Data-Mining nicht weit von den Unternehmen eingesetzt wurde. Öffentliche und private Unternehmen und Organisationen finden jetzt, Data-Mining eine unschätzbare Möglichkeit für sie zu halten und sogar vor ihren Konkurrenten zu erhalten. Unternehmen sind nun in der Lage, die Art der Kunden, die, denen Ihre Produkte genügen, und was sind ihre Kunden kaufen Verhalten zu überwachen. Informationen abgebaut und modelliert aus verschiedenen Arten von Datenbanken dient zur Wettbewerbsanalyse, Marktforschung, wirtschaftliche Trends, Verbraucherverhalten, Branchenstudien, geographische Informationsanalyse und so weiter. Sogar das FBI und andere Gesetze Durchsetzung Gruppen verwenden Sie Data-Mining-Techniken.
Data-Mining zu tun
Data-Mining zu tun : Mehreren tausend Tipps, um Ihr Leben einfacher machen.
Eine Möglichkeit, die einige Unternehmen vor ihrer Konkurrenz zu halten ist Data-Mining zu tun. Unternehmen werden nützliche Informationen aus großen Datenbanken durch statistische Analyse abgeleitet.
Anwendungen dieses mathematischen Algorithmus basierte Analyse-Tools sind in den Bereichen Produkt-Analyse, Verbraucherforschung, marketing, e-Commerce, hat Investitionen Trend und vieles mehr. Relationale Datenbank-Mining, Web Mining, Textmining, Audio- und Bergbau und soziale Netzwerke Bergbau sind einige Arten von Data-Mining.
Datamining Geologie im Sinne kann verknüpft werden, dass in der Geologie die Suche nach bestimmten Mineralien (z. B. Gold oder Blei), während eine statistischen Daten Bergmann verschiedene Werkzeuge verwendet, um nützliche Informationen aus einer großen Datenbank zu finden. Es ist eine Möglichkeit von Extrahieren von Daten aus Datenbanken sehr groß und manchmal komplexe Muster oder Trends, die ein Unternehmen verwenden kann, um ihr Geschäft weiter zu finden.
Datamining ist ein arbeitsintensiv-Job, worin hat eine Menge Daten gesammelt und analysiert werden. Auslagerung von Data-Mining-Aufträge kann mehr Vorteil für Unternehmen, die nicht die Zeit oder das Personal bei diesem Unterfangen zu investieren verfügen. Das Outsourcing-Unternehmen kümmern Erhebung der benötigten Daten und die Daten in einer gut zugeordnete Datenbank zu organisieren, so dass sie leicht filtern oder extrahieren Sie die erforderliche Informationen für die Analyse. Aber wenn Sie die Ressourcen haben, können Sie auch eine Vielzahl von Daten-Mining-Programme gibt. Einige Daten-Mining-Software sind SAS Enterprise Miner, DataDetective, statistische Daten-Bergmann, Statistica und Weka.
Lesen Sie mehr über Data-Mining im Internet. Aber nur, um Ihnen eine Idee geben, im folgenden sind die Schritte bei der Durchführung von Data-Mining:
- Definieren Sie die Ziele. Dieser Schritt ist grundsätzlich identifizieren, warum Sie Data-Mining durchführen müssen. Welches Problem über eine wahrgenommene Data-Mining-Lösung gebracht und was sind die Ziele für dieses Projekt?
- Sammeln und organisieren von Daten. Der Großteil der Arbeit beim Datamining sind Daten sammeln und zu erforschen. Daten müssen organisiert werden, eine effiziente und effektive Möglichkeit für Sie, die Informationen richtig verarbeiten zu können.
- Wählen Sie die Data Mining-Aufgabe. Es gibt vier grundlegende Daten Mining-Techniken: Klassifizierung, Regression, Clusterbildung und Verband Regel. Wählen Sie diejenigen angebracht, Ihre Ziele.
- -Modellierung. Dies ist, wenn Sie tatsächlich das Daten-Mining-Verfahren durchführen. Suche nach Mustern in der Datenbank durch Ihre ausgewählten Daten Mining-Techniken anwenden, um Modelle zu schaffen.
- Dateninterpretation und Validierung. Nach der eigentlichen Daten Mining Aufgabe gesammelten Daten werden nun interpretiert, validierten, transformiert und mit statistischen Verfahren visualisiert.
- Bereitstellung der Daten. Dieser Schritt kann einen Bericht beinhalten, der generiert wird, zeigen die Muster in den Daten-Bergbau oder die Verwendung des Datenmodells auf eine größere Gruppe von Daten zur weiteren Analyse gefunden.
Datamining ist ein iterativer Prozess, so müssen Sie möglicherweise verschiedene Schritte oben einige Male, bis die Ergebnisse, die Sie leiten Ihre Ziele beantworten durchlaufen.
Es gab eine Zeit, als Data-Mining nicht weit von den Unternehmen eingesetzt wurde. Öffentliche und private Unternehmen und Organisationen finden jetzt, Data-Mining eine unschätzbare Möglichkeit für sie zu halten und sogar vor ihren Konkurrenten zu erhalten. Unternehmen sind nun in der Lage, die Art der Kunden, die, denen Ihre Produkte genügen, und was sind ihre Kunden kaufen Verhalten zu überwachen. Informationen abgebaut und modelliert aus verschiedenen Arten von Datenbanken dient zur Wettbewerbsanalyse, Marktforschung, wirtschaftliche Trends, Verbraucherverhalten, Branchenstudien, geographische Informationsanalyse und so weiter. Sogar das FBI und andere Gesetze Durchsetzung Gruppen verwenden Sie Data-Mining-Techniken.
