Käyttäminen Web Data Mining liikematkalla World

Web data suorittaa erilaisia ​​hakuja internetissä tiedot suurista potentiaalisia asiakkaita erottua. Se on hyvin järjestetty ja jäsennelty tai riippuen raakatietoja voi olla. Web Data Mining käyttämällä yksinkertaista tietokantaohjelma, että rahaa voidaan investoida kallis ohjelma.

Nämä johdettu päätöksen säännöt tietojen luonnehdinnasta. Selkeä päätös puu menetelmiä ovat luokittelu ja regressio puu tiedon louhinta ja Chi Square Automaattinen yhteyksien tarkkailun ostoskoriin tunnetaan data mining kuin CHAID tietää. OSTOSKORIIN ja CHAID päätös puu tiedonlouhinnan menetelmiä luokittelun kerättyjen tietojen. Luokittelemattomilla ennustus sääntöjä, joita voidaan soveltaa tarjoaa joukon kerättyjen tietojen. Kaksisuuntainen halkeaa, kun CHAID segmentit ostoskoriin aineisto käyttäen Chi-neliö testi tieltä monen alan jako. Vähemmän tietojen valmistelu kuin CHAID ostoskoriin tarpeen.

ymmärtäminen asiakkaan toiminta

auttaa prosessissa tiedon louhinnan palveluiden, tiedon louhinta helpompaa, ja laatu.

Kun väestörakenteesta

Väestötiedot kuten minun, riippuen maantiede kuten sijainti ja sosioekonomisen taustan. Lähteenä tiedonkeruun voivat hyödyntää hallituksen tilastot.

paremmin palvella asiakkaitamme käytön seurustella

Vähiten yksityiskohtia vuorovaikutus asiakkaidemme ymmärtämään ja käyttämään palvelua.

Aseta työpöydän tietokanta kerätä tietoa. Lisätietoja on kerätty joka syöttää tietoa tietty malli näet, että voit valmistautua. Työpöydän tietokanta, se on helppo vaihtaa myöhemmin, jos ja kun niitä tarvitaan.

luottamuksellisuuden säilyttämisestä

näyttö, on tarpeen varmistaa, että sinun tai tiimin jäsenet kerätä tietoja tai tietosuojalait ei loukata tarjous. Kun luottamus on menetetty, menetät asiakas, se voi olla, että usko on perusta mitään suhdetta, onko se liikesuhteen.

suuri määrä tietoa, että business as usual, valtion ja T & K-organisaatioita kerätään. Ne ovat yleensä tallennetaan joko suurissa varastoissa tai lentokentillä.

Tietojen louhinta on automatisoitu analyysi suuria tietomääriä, malleja ja suuntauksia, jotka saattaisivat muuten jäädä huomaamatta. Se on pitkälti ymmärtää kuluttajamarkkinoille tutkimus, tuote analyysi, analyysi kysynnän ja tarjonnan, televiestintä ja niin edelleen käytetään monissa sovelluksissa. Matemaattinen algoritmi data mining ja analyyttisiä taitoja saavuttaa toivottuja tuloksia, jotka perustuvat laaja tietokanta kokoelma ajaa.

Web kaivos-, matemaattisia algoritmeja ja ohjelmistoja integroitu tilastollisten tekniikoita, jotka ovat tarpeen.

useita erilaisia ​​teknisiä menetelmiä, kuten data mining ovat seuraavat:

klustereiden
tiedon pakkaus
Learning luokitusta säännöt
löytäminen riippuvuus verkon
analyysi muutoksista
havaita eroavuuksia

Ohjelmiston avulla käyttäjät voivat analysoida suuria tietokantoja kaupallisesta päätöksestä tarjota ratkaisuja ongelmiin. Tiedon louhinta teknologian ja liiketoiminnan ratkaisuja pidä tilastoja. Data mining ohjelmistot, jotta asiakas olisi kiehtoi uuden tuotteen antaa käsityksen.

Tämä teksti, web, äänen ja videon tiedon louhinta, grafiikka, data mining, relaatiotietokantojen, ja on saatavilla eri muodoissa, kuten kuten sosiaalinen verkottaja. Osiointisovellukset, tilastollinen analyysi ohjelmistot, tekstianalyysi, kaivos- ja tiedonhaku ohjelmisto ja visuaalinen ohjelmistot: tiedonlouhinta on tärkein tyyppisiä ohjelmistoja.
.