Data Mining er meget nyttigt i processen med Search Engine Optimization

Opfindelsen af ​​de oplysninger motorvej har en bemærkelsesværdig indflydelse på den måde, vi lever i dag. Verden har ændret sig, og viden har aldrig været nemmere. I erhvervsklimaet, er mere intens konkurrence. Virksomheder, der har brugt de gamle forretningsmodeller er døde med det samme, fordi de aldrig har set, hvad der var før dem. En lille virksomhed med tilstrækkelig viden og prangende unikke ideer var en stor succes og blev øjeblikkeligt genkendelig ikon på verdensplan i Web Marketing for softwaren simpelthen fordi de ved, hvordan spillet fungerer.

I dag, spillet er ikke kun, hvordan din erhvervslivet fungerer. Dette er, hvordan din virksomhed vil være i stand til at tilpasse sig de hurtigt skiftende forretningsmiljø. Spørgsmålet er, hvad de kan forvente fra det, der er her nu.

Dette er grunden til virksomheder har valgt en ny generation af teknologier for at kende disse oplysninger. Data Mining er, hvad jeg hentydede til. Data Mining er om at opdage mønstre i en tilsyneladende kaotisk række meget vigtige oplysninger, at denne nyopdagede motiver omdanne de strukturer i en række andre data, der viser en tendens til at blive opdaget og eventuelt danne en ny generation af forudsigelse.

Data Mining er også meget nyttigt i processen med Search Engine Optimization. Kendskab til mængden af ​​et søgeord for at finde placeringen af ​​et nummer og være i stand til at hoppe i de specifikke sæt af oplysninger kunne give flere kvalitet web besøgende, der har en høj succesrate. Sagen var, at de organiske besøgende (besøgende henvist fra søgemaskiner), at efter de fleste virksomheder på grund af deres høje succesrate.

Men det er ikke nok til at tiltrække besøgende, ville imidlertid være en garanteret succes. Data Mining er også bruges data fra aviser eller fodspor efterladt af de besøgende til at vide, hvilken rolle de måske ikke ønsker, hvad de kunne lide mest, og hvad de ville være mere til stedet for at fortolke, end de bør fortsætte med nedladende produktet.

En vigtig grund til at bruge data mining er at bistå med at analysere de samlinger af observationer af adfærd. Disse data er sårbare på grund af co linearitet relationer ukendte. En kendsgerning data mining er, at alle de data, der analyseres kan ikke være repræsentativ for hele området, og kan derfor ikke give eksempler på kritiske adfærd og relationer, der eksisterer i andre dele af området.

For at overvinde dette problem, kan analysen øges ved hjælp af metoder baseret på eksperimenter og andre, såsom valgmodeller for menneskelige genererede data. Lad &'; s se på et eksempel, hvor datamining kan anvendes i det virkelige anvendelse af verden. I disse situationer, enten iboende sammenhænge verificeres eller fjernes under opførelsen af ​​forsøgsopstillingen.

data mining teknikker er også blevet anvendt til opløst gas analyse (DGA) på transformatorer. DGA, som en diagnose for magt transformer, har været tilgængelig i mange år. Data mining teknikker såsom SOM er blevet anvendt til at analysere data og til at bestemme tendenser, som ikke er indlysende for de standard DGA forholdet teknikker såsom Duval Triangle
.