Mikä on Data Mining Services?

Knowledge Discovery tietokantoihin (KDD) on kehittyvällä alalla ja on yhä enemmän merkitystä nykypäivän liike. Liittyvää tiedonhankintaa prosessi, on kuitenkin kiinteä, joihin käsitys liiketoiminnan ja sen vaatimuksia, tietojen valinta, käsittely, kaivos- ja arviointi tai tulkinta, se ei ole ennalta määriteltyjä sääntöjä edetä ongelman ratkaisua. Niistä muita kursseja, tiedon louhinnan prosessi pitää erittäin tärkeänä kuin tehtävässä tunnistaakseen uusia malleja, joita ei havaita aiemmin jalan aineisto. Suhteellisen Tämä on laaja käsite, johon web kaivos-, teksti louhinta, verkossa kaivostoiminta jne

Mikä data on ja mitä se ei ole?

data mining on prosessi talteen tietoa, mikä on kerätty, analysoitu ja valmistettu, mistä aineisto ja tunnistaminen uusia kuvioita Nämä tiedot. Tässä vaiheessa myös se on tärkeää ymmärtää, mitä se ei ole. Käsite ymmärretään usein väärin tiedon kerääminen, käsittely, analysointi ja tulkinta /päättely johtaminen. Vaikka opinnäytetyö prosessit eivät todellakaan ole data mining, ne ovat välttämättömiä erittäin paljon sen onnistuneen täytäntöönpanon.

'edelläkävijän etuja

Yksi tärkeimmistä tavoitteista data mining prosessi on tunnistaa tuntematon tai pikemminkin tutkimaton Tuohon segmenttiin olisi ollut aina olemassa liiketoiminta tai teollisuus, mutta yli näytti. Prosessi, kun tehdään huolellisesti käyttäen sopivia menetelmiä, voisi jopa tieltä kapeisiin markkinasegmentteihin tarjoavien yritysten edelläkävijän etuja. Joka teollisuus, ensimmäisen markkinoille tulijan olisi pussi maksimaalista hyötyä ja hyödyntää resursseja paitsi asetetaan standardeja muille pelaajille seurata.

Online tiedon kerääminen ja tutkimus on käsite ja komplikaatiot osallistuu monia, voimakas Siksi ulkoistaminen data mining palveluja Usein osoittautuu kannattavaa suuria yrityksiä, jotka eivät voi uhrata aikaa tehtävään. Ulkoistaminen verkkopalvelut kaivos- tai teksti kaivostoiminnan palvelut säästäisi organisaation tuottavaa aikaa Kaikki, jotka muuten käytettäisiin tutkimukseen.

tiedon louhinnan algoritmit ja haasteita

Jokainen tehtävä seuraavasti "eräiden tietojen louhinnan algoritmit tilastollisin menetelmin, klusterianalyysi tai päätös puu tekniikoita. Kuitenkin, ei ole olemassa yhtä yleisesti hyväksyttyä, että tekniikkaa voidaan hyväksyä kaikille. Pikemminkin prosessi riippuu täysin liiketoiminnan luonne, teollisuus ja sen vaatimukset. Gala siten, asianmukaiset menetelmät on valittava riippuen liiketoiminnan.

Koko prosessi on osajoukko liittyvää tiedonhankintaa prosessi ja sellaisenaan liittyy erilaisia ​​haasteita. Analyysi ja tietojen valmistelu sarja on erittäin tärkeää, koska hyvin tutkittu materiaali voisi auttaa talteen vain tarvittavat tiedot hyödyllistä vielä tunnistamattomia liiketoimintaa. Näin ollen analyysi Kerätty aineisto ja valmistelua tai aineisto, joka myös pitää teollisia standardeja johdonmukaisesti prosessi, kuluttaisi enemmän aikaa ja työvoimaa. Investointi on toinen suuri haaste tässä prosessissa, koska se liittyy valtavia kustannuksia tuotteen käyttöönoton ammattilaisia ​​riittävät tietotaitoa sekä tietoa tilastollisiin ja teknologiset näkökohdat.

on tärkeää säilyttää kattava tietokanta sai tarvetta data mining, Joka käännä, pohjustivat kapealla käsitteitä. Vaikka käsite on jalat läsnä vuosia, yritykset kohtaavat yhä kasvava kilpailu on vasta, sen merkitys viime vuosina. Sen lisäksi, että asiaa, aineisto josta tieto tosiasiassa uutetaan on myös oltava riittävä riittää jotta vetäytyä ja tunnistaa uuden ulottuvuuden. Silti, standardoitu lähestymistapa johtaisi parempaan ymmärtämiseen ja täytäntöönpano vastikään havaittuja malleja.
.