Bruke Web Data Mining På Forretnings World

Web Data Mining å utføre ulike søk på internett informasjonen fra store potensielle kunder å skille. Det er godt organisert og strukturert eller avhengig rådataene kan være. Web Data Mining å bruke en enkel database program som pengene kan investeres i et dyrt program.

Disse stammer beslutningsregler for å klassifisere dataene. Klare beslutning tre metoder omfatter Klassifisering og regresjon treet data mining og Chi Square Automatic Interaksjon Detection kurven kjent som data mining som CHAID vite. CART og CHAID beslutning treet data mining teknikker for klassifisering av de innsamlede data. Uten spådommen klassifisering regler som kan brukes til å gi et sett av innsamlede data. To-veis deler samtidig CHAID segmenter kurven datasett ved hjelp av Chi-kvadrat test for å gjøre vei for multi-sektoren divisjon. Mindre data forberedelse enn CHAID vognen nødvendig.

Forstå kunden handlingen

vil bidra i prosessen med data mining tjenester, data mining enklere, og kvalitet.

Etter demografi

Demografiske data som gruven, avhengig av geografi som plassering og sosioøkonomisk bakgrunn. Som en kilde til datainnsamling kan gjøre bruk av offentlig statistikk.

Bedre betjene våre kunder i bruk av uformell samtale

minste detaljene i samspill med våre kunder for å forstå og bruke deres tjeneste.

Plasser en stasjonær database for å samle inn informasjon. Mer informasjon samles mater informasjon til bestemt mal du vil se at du kan tilberede. En stasjonær database, er det enkelt å endre senere hvis og når det trengs.

Opprettholde taushetsplikt

Displayet, er det nødvendig å sikre at du eller dine medarbeidere til å samle informasjon eller datapersonvernlover er ikke krenket tilbudet. Når tilliten er tapt, mister du som kunde, kan det være at troen er grunnlaget for ethvert forhold, enten det er et forretningssamarbeid

En stor mengde informasjon som business as usual, regjeringen og R & D organisasjoner samles. De er som regel lagret i store datavarehus eller flyplasser.

Data mining er automatisert analyse av store datasett, mønstre og trender som ellers overses. Det er i stor grad å forstå forbrukeren markedsundersøkelser, analyser, analyse av tilbud og etterspørsel, telekommunikasjon og så videre brukes i mange applikasjoner. Matematisk algoritme i data mining og analytiske ferdigheter for å oppnå de ønskede resultater basert på stor database samling å kjøre.

Web gruvedrift, matematiske algoritmer og programvare integrert med bruk av statistiske teknikker som er nødvendige.

En rekke ulike tekniske metoder som data mining er som følger:

clustering
data komprimering
Læring klassifiseringsreglene
Finne avhengighet av nettverket
Analyse av endringene
Påvisning av anomalier

Programvaren tillater brukere å analysere store databaser av virksomheten beslutning om å tilby løsninger på problemer. Data mining teknologi og forretningsløsninger liker ikke statistikk. Den data mining programvare som kunder vil bli fascinert av det nye produktet gir en idé.

Denne teksten, web, lyd og video data mining, grafikk, data mining, relasjonsdatabaser, og er tilgjengelig i ulike former, for eksempel som sosial nettverksbygger. Partisjone programvare, statistisk analyse programvare, tekstanalyse, gruvedrift og informasjonsgjenfinning programvare og visuelle programvare: data mining er de viktigste typer programvare
. .