Hvad er Data Mining Services?

Viden opdagelse i databaser (KDD) er en spirende felt og får stadig større betydning i dagens erhvervsliv. Den viden opdagelse proces, men er fast, der involverer forståelse af virksomheden og dens behov, udvælgelse af data, behandling, minedrift og evaluering eller fortolkning, betyder det ikke har nogen foruddefinerede sæt regler at gå om at løse et problem. Blandt de andre kurser, de data mining processen besidder stor betydning som opgaven indebærer identifikation af nye mønstre, der ikke opdages tidligere ben fra datasættet. Relativt Dette er et bredt begreb, der involverer web minedrift, tekst minedrift, online minedrift osv

Hvad Data Mining er, og hvad det ikke er?

data mining er processen med at udtrække oplysninger, Hvilke er blevet indsamlet, analyseret og forberedt, fra datasættet og identificere nye mønstre fra Disse oplysninger. På dette tidspunkt, også er det vigtigt at forstå, hvad det ikke er. Konceptet er ofte misforstået for viden indsamling, behandling, analyse og fortolkning /slutning afledning. Mens afhandling processer er absolut ikke data mining, de er nødvendige meget for en vellykket gennemførelse.

"first-mover advantage

En af de vigtigste mål for data mining processen er at identificere en ukendt eller snarere Unexplored At segmentet havde altid eksisteret i virksomhed eller branche, men var over kiggede. Processen, når det gøres omhyggeligt ved hjælp af passende teknikker, kunne endda gøre plads til niche-segmenter selskaber, der leverer den første-mover fordel. I enhver industri, ville den første mover taske de maksimale fordele og udnytte ressourcer udover fastsættelse af standarder for andre spillere at følge.

Den online viden indsamling og forskning er konceptet og komplikationer involverer mange, kraftfuld Derfor outsourcing af data mining-tjenester Ofte viser sig rentabelt for store virksomheder, der ikke kan afsætte tid til opgaven. Outsourcing af webtjenester minedrift eller tekst minedrift tjenester ville spare en organisations produktive tid Alle der ellers ville blive brugt i forskning.

data mining algoritmer og udfordringer

Hver opgave følger "visse data mining algoritmer hjælp af statistiske metoder, cluster-analyse eller beslutning træ teknikker. Men der er ingen enkelt universelt accepteret, at teknik kan vedtages for alle. Snarere processen Helt afhænger af arten af ​​virksomheden, branchen og dens krav. Gala dermed egnede metoder skal Valgt Afhængig af virksomhedsdrift.

Hele processen er en delmængde af viden opdagelse proces, og som sådan involverer forskellige udfordringer. Analyse og udarbejdelse af datasættet er meget afgørende, da veldokumenterede materiale Kunne hjælpe med at udtrække kun de relevante oplysninger nyttige for endnu uidentificeret forretning. Derfor ville forbruge mere tid og arbejdskraft analyse af de indsamlede materiale og forberedelse eller datasæt, som også mener industrielle standarder konsekvent processen. Investeringer er en anden stor udfordring i processen, da det indebærer enorme omkostninger på implementering fagfolk med tilstrækkelig domæneviden plus viden om statistiske og teknologiske aspekter.

vigtigheden af ​​at opretholde en omfattende database Tilskyndet behovet for data mining, som i vende, banede vejen for niche-koncepter. Selvom konceptet har ben til stede i årevis nu har virksomheder står over for stadigt voksende konkurrence kun realiseres dens betydning i de seneste år. Udover at være relevant, datasæt, hvorfra oplysningerne er faktisk udvindes også må være tilstrækkeligt, er nok til at trække sig ud og identificere en ny dimension. Alligevel ville en standardiseret tilgang resultere i bedre forståelse og gennemførelse af de nyligt identificerede mønstre
.