Data Mining on erittäin hyödyllinen Prosessi hakukone Optimization

keksintö tiedon valtatiellä on merkittävä vaikutus siihen, miten elämme tänään. Maailma on muuttunut ja tietoa ei ole koskaan ollut helpompaa. Liiketoimintaympäristössä, kilpailu on kovaa. Yritykset, jotka ovat käyttäneet vanhoja liiketoimintamallit ovat kuolleet heti, koska he eivät koskaan nähnyt mitä oli ennen heitä. Pieni yritys riittävät tiedot ja mahtipontinen ainutlaatuisia ideoita oli suuri menestys ja oli heti tunnistettavissa kuvake maailmanlaajuisesti Web Marketing ohjelmisto, koska he tietävät, miten peli toimii.

Tänään peli ei ole vain miten liike toimii. Näin yhtiö pystyy sopeutumaan nopeasti muuttuvassa liiketoimintaympäristössä. Kysymys on, mitä odottaa, mitä on täällä nyt.

Tästä syystä yritykset ovat valinneet uuden sukupolven teknologioita, jotta näitä tietoja. Data Mining on mitä viittasin. Data Mining on noin löytää kuvioita näennäisesti kaoottinen joukko erittäin tärkeitä tietoja, tämä äskettäin löydetty kuviot muuttaa rakenteita monia muita tietoja, joiden kehitystä voidaan havaita ja mahdollisesti muodostavat uuden sukupolven ennusteen.

Data Mining on myös erittäin hyödyllinen prosessi Hakukoneoptimointi. Tietäen määrä avainsanan löytää sijainnin numeron ja voi hypätä erityisiä sarjaa tiedot saattaisivat antaa enemmän laadukkaita kävijöitä, joilla on korkea onnistumisprosentti. Se, oli että orgaaninen kävijää (vierailijat ovat hakukoneiden), että kun useimmat yritykset, koska niiden korkea onnistumisprosentti.

Mutta se ei riitä houkuttelemaan kävijöitä, olisi kuitenkin taattu menestys. Data Mining käytetään myös tietoja sanomalehdistä tai jalanjälkiä vasemmalle kävijöiden tietää mikä rooli he ehkä halua, mitä he pitivät eniten ja mitä he olisivat sivuston tulkita kuin ne olisi edelleen holhoavaa tuote.

tärkeä syy käyttää data mining on auttaa analysoimaan kokoelmissa havaintoja käyttäytymistä. Nämä tiedot on haavoittuva, koska yhteistyön lineaarisuus suhteita tunneta. Tosiasia data mining on, että kaikki tiedot analysoidaan ei ehkä edusta koko kentän, ja siksi ei voi antaa esimerkkejä kriittisen käyttäytymistä ja suhteita, joita esiintyy muualla kentän.

Tämän ongelman ratkaisemiseksi, analyysi voidaan lisätä perustuvilla menetelmillä kokeita ja muut, kuten valinta malleja ihmisen tuottaman tiedon. Anna &'; tarkastelemme yksi esimerkki, jossa data mining palveluja voidaan käyttää todellisissa soveltamisessa maailman. Näissä tilanteissa, luontainen korrelaatiot joko tarkastettu tai poistaa rakentamisen aikana koejärjestely.

Data mining tekniikoita on sovellettu myös liuenneen kaasun analyysi (DGA) vallasta muuntajat. DGA, kuten diagnostiikkaa muuntajan, on ollut saatavilla jo vuosia. Data mining tekniikoita, kuten SOM on sovellettu tietojen analysoimiseksi ja määrittää suuntauksia, jotka eivät ole ilmeisiä standardin DGA suhde tekniikoita, kuten Duval kolmio.
.