Sissejuhatus andmete kaevandamisse

Andmete kaevandamine on protsess, mida organisatsioon kasutab töötlemata andmete muutmiseks kasulikeks andmeteks. Tarkvara abil, mis aitab leida suures andmekogumis mustrit, saavad organisatsioonid oma klientide kohta rohkem teada saada, et töötada välja tõhusamad äristrateegiad, suurendada müüki ja vähendada kulusid. Andmete efektiivne kogumine, säilitamine ja töötlemine on andmete kaevandamise olulised eelised. Masinõppe mudelite väljatöötamiseks on kasutatud andmete kaevandamise meetodit.

Andmete kaevandamise eelised

Allpool on toodud andmete kaevandamisel palju tohutuid eeliseid:

1. Turundus / jaemüük

Mudelite loomiseks kasutavad turundusettevõtted andmete kaevandamist. See põhines ajalool, et ennustada, kes kavatseb reageerida uutele turunduskampaaniatele nagu otsepostitus, veebiturundus jne. See tähendab, et turundajad saavad müüa kasumlikke tooteid sihtrühma kuuluvatele klientidele.

2. Finants / pangandus

Kuna andmete kaevandamine pakub finantsasutustele teavet laenude ja krediidiaruannete kohta, saavad andmed ajaloolistele klientidele mudeli loomisega kindlaks teha head või halvad krediidid. Samuti aitab see pankadel tuvastada petturlikke tehinguid krediitkaartide abil, mis kaitsevad krediitkaardi omanikku.

3. Teadlased

Andmete kaevandamine võib motiveerida teadlasi kiirenema, kui meetod analüüsib andmeid. Seetõttu saavad nad teiste projektide kallal rohkem aega töötada. Ostukäitumist saab tuvastada. Enamasti võib teatud ostumudelite kujundamisel tekkida uusi probleeme. Seetõttu kasutatakse nende probleemide lahendamiseks andmete kaevandamist. Kogu teabe nende ostuvormide kohta leiate kaevandamismeetodite abil. See protsess loob ka piirkonna, kus arvutatakse välja kõik ootamatud ostmisharjumused. See andmete kogumine võib osutuda kasulikuks, kui tuvastatakse ostmisharjumusi.

4. Kliendigruppide määramine

Kasutame andmekaevet, et vastata turunduskampaaniate kaudu klientidele. Samuti annab see teavet kliendirühmade tuvastamise ajal. Nende uute kliendirühmade loomiseks saab kasutada mõnda uuringut. Ja need uurimised on üks andmekaevandamise vorme.

5. Suurendab kaubamärgi lojaalsust

Turunduskampaaniates kasutatakse kaevandamistehnikaid. See on nende klientide vajaduste ja harjumuste mõistmine. Ja sellest alates saavad kliendid valida ka oma kaubamärgi riideid. Seega võite selle tehnika abiga olla kindlasti iseennast usaldav. Küll aga pakub see otsuste tegemisel võimalikku teavet.

6. Aitab otsuste tegemisel

Inimesed kasutavad neid andmete kaevandamise tehnikaid, aidates neil mingisuguseid otsuseid teha turunduses või ettevõtluses. Täna saab selle tehnoloogia abil kogu teabe kindlaks teha. Samuti saab sellist tehnoloogiat kasutades täpselt otsustada, mis on tundmatu ja ootamatu.

7. Suurendage ettevõtte tulusid

Andmete kaevandamine on protsess, millesse on kaasatud mingi tehnoloogia. Peab koguma teavet veebis müüdavate kaupade kohta, see vähendab lõpuks toodete ja teenuste kulusid, mis on andmetöötluse üks eeliseid.

8. Tulevikutrendide ennustamiseks

Kõik teabetegurid on osa süsteemi töö olemusest. Nendest saab ka andmekaevandamise süsteeme. Need aitavad teil tulevikutrende prognoosida ja selle tehnoloogia abil on see täiesti võimalik. Ja inimesed võtavad vastu ka käitumismuutused.

9. Suurendab veebisaidi optimeerimist

Me kasutame andmete otsimist igasuguse nägematu elementideabe leidmiseks. Ja andmekaevandamise lisamine aitab teil oma veebisaiti optimeerida. Samamoodi pakub see andmete kaevandamine teavet, mis võib kasutada andmete kaevandamise tehnoloogiat.

Olulised punktid, mida tuleb meeles pidada

  • Kui kasutajal on õnnestunud suhelda otse andmete kaevandamise tööriistaga, siis saab kasutaja valida mõne ettevõtte jaoks paremaid ja nutikaid turundusvalikuid.
  • Suhtlus on oluline andmekaevandamisega otse tegelemisel, et oleks võimalik kindlaks teha tugevad suhted ja ühendused.
  • 80/20 põhimõttest tulenevalt on juhul, kui kliente on 20%, siis kasum 80%.
  • 20% -ga olulised kliendid on kaotusetud. Ettevõtte eesmärk peaks olema kasumi suurendamine veel 80% võrra.
  • Seal on kaks mõistet, mida nimetatakse segmenteerimiseks ja rühmitamiseks, mis on olulised reklaamimisel ja klientide ühendamisel, et edukalt kasutada detailide andmete kaevandamist.
  • Andmekaevandamist kasutati ka osana ühiskonna tervisepettuste, raiskamise ja kuritarvitamise ennetamise strateegiast Medicaidi terviklikkuse programmi CMIP valdkonnas.
  • Kui teil on teadmisi andmekaevandamise tehnikatest, saate hallata rakendusi erinevates valdkondades, näiteks turuanalüüs, tootmisohje, sport, pettuste tuvastamine, astroloogia jne.
  • Kui teil on sisseostude tegemiseks veebisait, siis aitab ostukuju määratlemisel andmete kaevandamine. Kui teil on toodete kujundamise või valimisega probleeme, võib andmete ostmise tehnikad olla kasulikud kõigi ostmisharjumuste tuvastamiseks.
  • Andmete kaevandamine aitab ka andmete optimeerimist.
  • Üks andmekaevandamise olulisemaid tegureid on see, et see määrab varjatud kasumlikkuse.
  • Ettevõtluses kasutatava riskifaktori eest saab hoolitseda, kuna andmete kaevandamine võimaldab varjatud kasumlikkust selgelt tuvastada.
  • Pettused ja pahavara on Internetis kõige ohtlikumad ohud, mis suurenevad iga päevaga. Krediitkaarditeenused ja telekommunikatsioon on selle peamised põhjused. Andmekaevetehnoloogia abil saavad spetsialistid hankida pettustega seotud andmeid, näiteks helistaja ID, asukoht, kõne kestus, täpne kuupäev ja kellaaeg jne, mis aitab leida isikut või rühma, kes selle pettuse eest vastutab.
  • Ka ärimaailmas, kus aeg on raha, võivad andmekaevandamise tehnikad aidata organisatsioonidel reaalajas rahanduse ja ressursside kavandamisel, varade hindamisel, ideel ärikonkurentide kohta jne.

Järeldus

Andmete kaevandamisel on nii palju eeliseid nii ettevõtete, valitsuste kui ka üksikisikute valdkonnas. Selles artiklis oleme näinud valdkondi, kus saaksime andmekaevandamist tõhusal viisil kasutada.

Soovitatavad artiklid

See on juhend andmete kaevandamise eelistest. Siin käsitleme andmete kaevandamise määratlust, põhimõisteid ja olulisi eeliseid. Lisateavet leiate ka meie muudest soovitatud artiklitest -

  1. Millised on andmemudelid DBMS-is?
  2. Mis on andmete modelleerimine?
  3. Mis on andmeladu?
  4. Mis on andmeteadus?
  5. Andmekaevandamise erinevad rakendused

Kategooria:

Suured andmed