Data Mining Services I Marketing Business

Web gruvedrift er et verktøy som kan brukes til å tilpasse nettsteder basert på innhold og også av brukeren. Web gruvedrift omfatter normal bruk av innholdet i gruver og struktur. Data mining, tekst gruvedrift og web gruvedrift, til forskjellige teknikker og prosedyrer gi nødvendig informasjon til den enorme databasen, slik at selskapene kan ta bedre beslutninger med presisjon, derfor data mining, tekst gruvedrift og Web gruvedrift hjelper mye i å fremme.

Innledning:

De fleste markedsførere forstå verdien av å samle inn økonomiske data, men også få kunnskap tilbake til klienten til intelligent, aktiv måte å forstå utfordringene. Data mining - teknologi for å identifisere og spore mønstre i data og teknologi - business, meningsfulle relasjoner, der de kan forutse heller enn reagerer på tilsynelatende urelaterte data å sile gjennom lagene hjelper kunden så og økonomisk nød er nødvendig.

Dette tilgjengelig introduksjon, vi er en bedrift og data mining gir teknisk oversikt og skissere hvordan lyd forretningsprosesser og komplementære teknologier, data mining og økonomisk analyse for re

Formål:.

1. Mining teknikker med sikte på å diskutere hvordan data mining-verktøy må utvikles for å analysere økonomiske data.

2. Mønstre, i form av mål kategorier basert på behovet for økonomisk analyse kan gjøres.

3. Gjennom data mining teknikker til en økonomisk analyse verktøy for utvikling

Data Mining.

Data mining for utvinning eller gruvedrift kunnskap til å håndtere store mengder data, eller vi kan si, "kunnskap for data mining "data mining eller kunnskap funn i oss skylder (KDD) sa. Data mining betyr: datainnsamling, database, data management, dataanalyse og forståelse

Noen trinn i prosessen med kunnskap funn i databaser som de

1.. Rengjøring data. (Lukt og inkonsistente data for å fjerne)

2. Dataintegrasjon. (Hvis flere datakilder kan legges til.)

3. Utvalg data. (Hvor kan fås databasen for å vurdere de relevante data.)

4. Dataendring. (Hvis dataene er transformert eller konsoliderte sammendrag eller aggregering operasjoner utført av de aktuelle formene for gruvedrift, for eksempel)

5. Datautvinning. (En viktig prosess hvor intelligente metoder for å hente ut data mønstre brukes.)

6. Mønster evaluering. (Basert på en rekke interessante tiltak for de virkelig interessante mønstre som kunnskap til å identifisere.)

7. Kunnskap presentasjon. (Visualisering og kunnskap representasjon teknikker for utvinning av kunnskap som brukeren er til stede.)

Data Warehouse:

Flere kilder til datavarehuset, en integrert plan og vanligvis lagret i et enkelt område er et oppbevaringssted for informasjon samlet

Tekst:.

Banker og finansinstitusjoner, mesteparten av sjekking, sparing, forretnings- og individuell kundetransaksjoner, kreditt, forsikring og lager fond, etc. Noen også tilby tjenester som investeringsbanktjenester herunder investeringstjenester å tilby et bredt sannhet. Det finnes ulike typer analyser, men i dette tilfellet en "vekstanalyse" er kjent som ønsker å analysere.

Data D gjenstand hvis oppførsel er brukt til å analysere endringer over tid. Mens denne karakteristikken, diskriminering, forening, klassifisering eller gruppering av relaterte data, mellomtiden, kan vi veksten av sekvensanalyse, tidsseriedataanalyse, eller periodisitet mønstergjenkjenning og likheten-basert dataanalyse å si gjennom er. Anmeldelser .