Data Mining er svært nyttig i prosessen med Søkemotor Optimization

Oppfinnelsen av informasjonen motorveien har en bemerkelsesverdig innflytelse på hvordan vi lever i dag. Verden har endret seg, og kunnskap har aldri vært enklere. I bedriftsmiljø, er konkurransen mer intens. Selskaper som har brukt gamle forretningsmodeller er døde med en gang, fordi de aldri har sett det som var før dem. Et lite selskap med tilstrekkelige kunnskaper og flamboyant unike ideer var en stor suksess og ble umiddelbart gjenkjennelig ikon i verden i markedsføring på Internett for programvaren rett og slett fordi de vet hvordan spillet fungerer.

I dag, er spillet ikke bare hvordan din virksomheten fungerer. Dette er hvordan din bedrift vil være i stand til å tilpasse seg raskt skiftende forretningsklima. Spørsmålet er hva du kan forvente fra det som er her nå.

Dette er grunnen til at selskapene har valgt en ny generasjon av teknologier for å vite denne informasjonen. Data Mining er hva jeg siktet til. Data Mining er om å oppdage mønstre i en tilsynelatende kaotisk rekke svært viktig informasjon, til denne nyoppdagede motiver forvandle strukturene i en rekke andre data som viser en trend å bli oppdaget og muligens danne en ny generasjon av prediksjon.

Data Mining er også svært nyttig i prosessen med Search Engine Optimization. Å vite volumet av et nøkkelord for å finne plasseringen av et nummer og være i stand til å hoppe i de spesifikke sett av informasjon kunne gi mer kvalitet web besøkende som har en høy suksessrate. Faktum var at de organiske besøkende (besøkende henvist fra søkemotorer) som etter at de fleste selskaper på grunn av deres høy suksessrate.

Men det er ikke nok til å tiltrekke besøkende, men ville være en garantert suksess. Data Mining er også brukt data fra aviser eller fotavtrykk igjen av de besøkende til å vite hvilken rolle de kanskje ikke vil ha, hva de likte best, og hva de ville være mer til området for å tolke enn de burde fortsette nedlatende produktet.

En viktig grunn til å bruke data mining er å bistå i å analysere samlinger av observasjoner av atferd. Denne informasjonen er sårbare på grunn av co linearitet relasjoner ukjente. Et faktum data mining er at alle dataene blir analysert kanskje ikke representativt for hele feltet, og derfor ikke kan gi eksempler på kritiske atferd og relasjoner som finnes i andre deler av feltet.

For å løse dette problemet, kan analysen økes ved å bruke metoder basert på eksperimenter og andre, som for eksempel valg modeller for menneskelige genererte data. La &'; s se på et eksempel der data mining tjenester kan brukes i det virkelige anvendelsen av verden. I slike situasjoner iboende sammenhenger enten bekreftet eller fjernet under byggingen av det eksperimentelle oppsettet.

Data mining teknikker har også blitt brukt for oppløst gass-analyse (DGA) på krafttransformatorer. DGA, som en diagnose for strøm transformator, har vært tilgjengelig i mange år. Data mining teknikker som SOM har blitt brukt til å analysere data og å bestemme trender som ikke er opplagt for de vanlige DGA forholdet teknikker som Duval Triangle
.