Jos Data Mining palveluja voidaan käyttää todellisessa maailmassa?

Business

tiedonlouhinnassa asiakassuhteiden hallintaan voi edistää merkittävästi rivi sijaan satunnaisesti yhteyttä näköpiirissä tai asiakkaan kautta call center tai lähettämällä sähköposti, yritys voi keskittyä ponnistelunsa näkymiin, joita odotetaan vastaavan todennäköisesti on tarjota. Kehittyneempiä menetelmiä voidaan käyttää resurssien optimoimiseksi kampanjoissa, jotta voimme ennustaa, jotka kanavan ja jotka tarjoavat yksilö on todennäköisesti vastaamaan kaikki mahdollisuudet.

Lisäksi kehittyneet sovellukset käytetään automatisoimaan tehtävän. Kun tulokset tiedon louhinnan (mahdollinen näkymä /asiakas ja kanava /kysyntä) määritetään, tämä "kehittynyt sovellus" automaattisesti lähettää sähköpostia tai postitse. Lopuksi tapauksissa, joissa monet ihmiset ryhtymään toimiin ilman tarjouksen, voi nostaa malleja käytetään määrittämään kuka lisääntynyt eniten vastaamisen, jos annetaan tarjous on. Ryhmittely tietoja voidaan käyttää myös tunnistaa automaattisesti asiakassegmentteihin tai ryhmien aineisto.

Tietojen louhinta työllisyyttä liike voi nähdä tuotto, mutta ne myöntävät, että määrä ennustavia malleja voi olla suuria tehdä nopeasti, jotta säilyttämiseksi tilavuus malleja, versiot mallin hallintaan ja automaattisen data mining pitäisi mennä.

Data Mining ominaisuudet niiden menestyksekkäimmistä työntekijät tunnistaa voi olla hyödyllinen henkilöresurssien osastot. Kuten yliopistot osallistui erittäin onnistunut työntekijää, tiedot, inhimillisten resurssien avulla keskittämällä rekrytointityötänsä. Lisäksi Strateginen Enterprise Management sovellukset auttavat company yhtiö tason tavoite, kuten voittomarginaalit ja tuotantosuunnitelmat ja level of operatiivisten päätösten, kuten käännetty yhteinen tavoite.

Toinen esimerkki tiedonlouhinta kutsutaan usein markkinoilla kori analyysi, liittyy sen käyttöön vähittäiskaupassa. Jos vaatekauppa tallentaa ostot asiakkaista, tiedonlouhinta järjestelmä puuvillan silkkipaidat tunnistaa niille asiakkaille, joita puolue. Kuitenkin jotkut suhteen selventäminen vaikeaa, se on helppo hyödyntää. Esimerkki käsittelee sääntöjen ryhmässä perustuu liiketoimien tietoihin.

Kaikki tiedonsiirto ja loogisia tai epätäsmällisiä säännöt voivat myös olla läsnä tietokantaan. Vuonna tuotanto sovellus, epätarkka säännössä määrätään, että 73% tuotteista on tietty vika tai ongelma seuraavan kuuden kuukauden aikana, toinen ongelma. Ostoskorista analyysi alfa kuluttajien ostotottumuksia tunnistaa kerätty näiden yritysten ostaa tulevaisuudessa tarjonta, kysyntä ja -ennusteet, analyysi voi ennustaa.

Luettelo data mining on erittäin tehokas työkalu markkinoinnin alalla. Postimyyntiyrityksiä juontaa juurensa miljoonia vuosia asiakkaalla on rikas historia asiakkaan liiketoimia.

liittyy integroidun piirin tuotantoa, on esimerkki tiedon louhinnan on kuvattu paperissa "Mining IC testituloksia optimoida VLSI testaus. " Tässä artikkelissa, tiedon louhinta ja päätös analyysi ongelma die-tason toiminnallinen testi sovellus, jonka avulla voit luoda. Kanssa järjestelmän käyttö perustuu historiallisiin testi tietojen mukaan voitot kypsä IC tuotteet on kyky parantaa.
.