Увод у дата мининг
Ископавање података је процес који организација користи да претвори необрађене податке у корисне податке. Користећи софтвер за проналажење образаца у великим скуповима података, организације могу сазнати више о својим купцима како би развили ефикасније пословне стратегије, повећали продају и смањили трошкове. Ефикасно прикупљање, чување и обрада података су важне предности вађења података. Метода рудања података користи се за развој модела машинског учења.
Предности Дата Мининг-а
Ископавање података има бројне огромне предности приказане су у наставку:
1. Маркетинг / малопродаја
Да би креирали моделе, маркетиншке компаније користе рударјење података. То је засновано на историји да би се предвиђало ко ће одговорити на нове маркетиншке кампање као што су директна пошта, мрежни маркетинг итд. То значи да трговци могу продати профитабилне производе циљаним купцима.
2. Финансије / банкарство
Будући да вађење података финансијским институцијама пружа информације о кредитима и кредитним извештајима, подаци могу одредити добре или лоше кредите креирајући модел за историјске купце. Такође помаже банкама да открију лажне трансакције кредитним картицама које штите власника кредитне картице.
3. Истраживачи
Ископавање података може мотивисати истраживаче да убрзају када метода анализира податке. Због тога могу радити више времена на другим пројектима. Могу се открити понашања у куповини. Већину времена ћете имати нових проблема током дизајнирања одређених образаца куповине. Због тога се за решавање ових проблема користи рударство података. Све информације о овим обрасцима куповине могу се пронаћи рударским методама. Овај поступак такође ствара област у којој се израчунавају сви неочекивани обрасци куповине. Ово вађење података може бити корисно када се идентификују обрасци куповине.
4. Утврђивање група купаца
Ми користимо дата мининг како бисмо одговорили из маркетиншких кампања купцима. Такође пружа информације током идентификације група купаца. Неке анкете могу се користити за покретање ових нових група купаца. А ова истраживања су један од облика копања података.
5. Повећава лојалност марке
У маркетиншким кампањама користе се рударске технике. Ово је разумевање потреба и навика њихових купаца. А од тога купци такође могу одабрати одећу свог бренда. Према томе, дефинитивно се можете ослонити уз помоћ ове технике. Међутим, пружа могуће информације када су у питању одлуке.
6. Помаже у доношењу одлука
Ове технике ископавања података користе људи како би им помогли да донесу неку врсту одлука у маркетингу или у послу. Данас се употребом ове технологије могу утврдити све информације. Такође, користећи се таквом технологијом, може се тачно одлучити шта је непознато и неочекивано.
7. Повећајте приход компаније
Ископавање података је процес у који је укључена нека врста технологије. Треба прикупити податке о роби која се продаје путем интернета, што на крају смањује трошкове производа и услуга, што је једна од предности дата мининг-а.
8. Предвиђање будућих трендова
Сви фактори информација су део радне природе система. Из њих се могу добити и системи за вађење података. Они вам могу помоћи да предвидите будуће трендове, а уз помоћ ове технологије, ово је сасвим могуће. И људи такође усвајају промене у понашању.
9. Повећава оптимизацију веб страница
Ми користимо податке за проналажење свих врста невидљивих елемената података. А додавање рударства података помаже вам да оптимизирате своју веб локацију. Слично томе, ово вађење података пружа информације које могу користити технологију копања података.
Важне тачке које морате запамтити
- Ако је корисник успео да директно ступи у интеракцију са алатком за вађење података, тада корисник може одабрати боље и паметне маркетиншке одлуке за неку корпорацију.
- Комуникација је важна при директном бављењу дата минингом како би се утврдили снажни односи и везе.
- Због принципа 80/20, ако има 20% купаца, добит ће бити 80%.
- Купци који су важни са 20% су без губитака. Компанија би требало да има за циљ повећање добити са додатних 80%.
- Постоје два концепта под називом сегментација и кластерирање који су важни у оглашавању и повезивању купаца ради успешног коришћења података из детаља.
- Ископавање података коришћено је и као део стратегије за спречавање здравствених превара, отпада и злоупотребе у друштву у области ЦМИП-а Програма интегритета Медицаид.
- Ако имате знање о техникама рударјења података, можете управљати апликацијама у различитим областима као што су анализа тржишта, контрола производње, спорт, откривање превара, астрологија итд.
- Ако имате веб локацију за куповину, проналажење података ће вам помоћи у дефинисању обрасца куповине. Ако имате проблема са дизајном или одабиром производа, технике ископавања података могу бити корисне за препознавање свих образаца куповине.
- Ископавање података такође помаже у оптимизацији података.
- Један од најважнијих фактора вађења података је тај што одређује скривену профитабилност.
- У пословању се може водити рачуна о ризичном фактору јер дата мининг пружа јасну идентификацију скривене профитабилности.
- Преваре и злонамјерни софтвер најопасније су пријетње на интернету које су из дана у дан све веће. Услуге кредитних картица и телекомуникације главни су разлози за то. Уз помоћ техника вађења података, професионалци могу добити податке повезане са преварама као што су ИД позиваоца, локација, трајање позива, тачан датум и време итд., Што може помоћи у проналажењу особе или групе која је одговорна за ту превару.
- Такође у корпоративном свету где је време новац, технике ископавања података могу помоћи организацијама у реалном времену за планирање финансија и ресурса, процену имовине, идеју о пословним конкурентима итд.
Закључак
Ископавање података има толико предности у области предузећа, влада као и појединаца. У овом чланку смо видели подручја у којима можемо ефикасно користити рударјење података.
Препоручени чланци
Ово је водич за предности Дата Мининг-а. Овде смо расправљали о дефиницији, основним концептима и важним предностима вађења података. Можете и да прођете кроз друге наше предложене чланке да бисте сазнали више -
- Који су модели података у ДБМС-у?
- Шта је моделирање података?
- Шта је складиште података?
- Шта је наука о подацима?
- Различите примене Дата Мининг-а