Data Mining Services I Marketing Business

Web-mining er et værktøj, der kan bruges i at tilpasse web-steder baseret på indhold og også af brugeren. Web minedrift omfatter normal brug af indholdet af miner og struktur. Data mining, tekst minedrift og web minedrift, til forskellige teknikker og procedurer give de nødvendige oplysninger til den enorme database, således at virksomhederne kan træffe bedre forretningsmæssige beslutninger med præcision, derfor, data mining, tekst minedrift og web minedrift hjælper meget i at fremme.

Indledning:

De fleste marketingfolk forstår værdien af ​​at indsamle finansielle data, men også få den viden, tilbage til klienten til den intelligente, aktiv måde at forstå de udfordringer. Data mining - teknologier til identifikation og sporing af mønstre i data og teknologi - business, meningsfulde relationer, hvor de kan forudse i stedet reagerer på tilsyneladende uafhængige data til at finkæmme gennem lagene hjælper klienten som og finansielle behov er påkrævet.

Denne tilgængelig introduktion, vi er en virksomhed og data mining giver den tekniske overblik og skitsere hvordan lyd forretningsprocesser og komplementære teknologier, data mining og finansiel analyse for re

Formål:.

1. Mining teknikker med henblik på at diskutere, hvordan de data mining-værktøjer skal udvikles til at analysere finansielle data.

2. Mønstre, i form af mål kategorier baseret på behovet for finansiel analyse kan gøres.

3. Gennem data mining teknikker til en finansiel analyse værktøj til udvikling

Data Mining:.

Data mining til udvinding eller minedrift viden til at håndtere store mængder data, eller vi kan sige, "viden for data mining "data mining eller viden opdagelse i os skylder (KDD) sagde. Data mining betyder: dataindsamling, database skabelse, datastyring, dataanalyse og forståelse

Nogle trin i processen af ​​viden opdagelse i databaser såsom de

1.. Data rengøring. (Næse og uoverensstemmende data til at fjerne)

2. Data integration. (Hvis der kan tilføjes flere datakilder.)

3. Dataudvælgelse. (Hvor databasen til at evaluere de relevante data, der skal indhentes.)

4. Data forandring. (Hvis dataene transformeres eller konsoliderede summariske eller sammenlægning operationer udføres af de relevante former for minedrift, for eksempel)

5. Data mining. (En vigtig proces, hvor intelligente metoder til at udvinde datamønstre anvendes.)

6. Mønster evaluering. (Baseret på en række interessante foranstaltninger for virkelig interessante mønstre, som viden til at identificere.)

7. Viden præsentation. (Visualisering og viden repræsentation teknikker til udvinding af viden fra, som brugeren er til stede.)

Data Warehouse:

Flere kilder til data warehouse, en integreret tidsplan og som regel gemt i et enkelt websted er en samling af oplysninger indsamlet

Tekst:.

Banker og finansielle institutioner, de fleste af kontrol, opsparing, erhvervslivet og enkelte kundes transaktioner, kredit, forsikring og lager gensidige fonde mv Nogle også tilbyde tjenesteydelser såsom investeringsservice banktjenester herunder investeringsservice til at tilbyde en bred sandhed. Der findes forskellige typer af analyse, men i dette tilfælde en "vækstanalyse" er kendt som ønsket om at analysere.

Data D objekt, hvis adfærd bruges til at analysere ændringer over tid. Mens denne karakteristik, diskrimination, forening, klassifikation eller gruppering af relaterede data, den gennemsnitlige tid, vi kan væksten af ​​sekvensanalyse, tid serien dataanalyse, eller periodicitet mønstergenkendelse og ligheden-baserede dataanalyser at sige gennem er.
.