Brug af Web Data Mining On Business World

Web Data Mining til at udføre forskellige søgninger på internettet oplysninger fra store potentielle kunder til at adskille. Det er godt organiseret og struktureret eller afhængig af de rå data kan være. Web Data Mining hjælp af en simpel database program, som penge kan investeres i et dyrt program.

Disse afledte beslutningsregler for klassificering af data. Klare beslutningstræ metoder omfatter Klassificering og regression træ data mining og Chi-pladsen Automatisk Interaction Detection vogn kendt som data mining som CHAID vide. CART og CHAID beslutningstræ data mining teknikker til klassificering af de indsamlede data. Uden klassificering forudsigelse regler, der kan anvendes til at give et sæt af indsamlede data. To-vejs splits mens CHAID segmenter indkøbskurv datasæt ved hjælp af Chi-square test for at gøre plads til flere sektorer division. Mindre forberedelse data end CHAID kurv påkrævet.

Forstå kundens handling

vil hjælpe i processen med data mining-tjenester, data mining lettere, og kvalitet.

Efter demografi

Demografiske data såsom minen, afhængigt af geografi som beliggenhed og socioøkonomisk baggrund. Som en kilde til indsamling af data kan gøre brug af offentlige statistikker.

Bedre betjene vores kunder i brugen af ​​afslappet samtale

mindste detaljer i din interaktion med vores kunder at forstå og bruge deres tjeneste.

Placer en desktop-database til at indsamle oplysninger. Flere oplysninger indsamles fodring oplysninger til den bestemt skabelon, du vil se, at du kan forberede. En desktop-database, er det let at skifte senere, hvis og når det er nødvendigt.

Fastholdelse fortrolighed

Displayet er det nødvendigt at sikre, at du eller dine teammedlemmer til at indsamle oplysninger eller data lovgivning om privatlivets fred ikke krænkes tilbud. Når tilliden er tabt, mister du som kunde, kan det være, at tro er grundlaget for ethvert forhold, uanset om det er en forretningsforbindelse

En stor mængde oplysninger, business as usual, regeringen og R & U-organisationer indsamles. De er som regel gemt i store data lagre eller lufthavne.

Data mining er automatiseret analyse af store datasæt, mønstre og tendenser, der ellers ville blive overset. Det er i høj grad at forstå forbrugeren markedsundersøgelser, produktudvikling analyse, analyse af efterspørgsel og udbud, telekommunikation og så videre bruges i mange applikationer. Matematisk algoritme i data mining og analytiske færdigheder til at opnå de ønskede resultater er baseret på stor database samling til at køre.

Web-minedrift, matematiske algoritmer og software integreret med brug af statistiske teknikker, der er nødvendige.

En række forskellige tekniske metoder såsom data mining er som følger:

clustering
datakomprimering
regler Learning klassificering
Finde afhængighed af netværket
Analyse af ændringerne
Påvisning af anomalier

Den software giver brugerne mulighed for at analysere store databaser af forretningsmæssig beslutning til at levere løsninger på problemer. Data mining teknologi og business-løsninger kan ikke lide statistik. De data mining software, som kunderne vil blive fascineret af det nye produkt giver en idé.

Denne tekst, web, lyd og video data mining, grafik, data mining, relationelle databaser, og fås i forskellige former, såsom social networker. Partitionering software, statistisk analyse software, tekstanalyse, minedrift og informationssøgning software og visuelle software: data mining er de vigtigste typer af software
. .