Teknisk visning af Data Mining Services

Web-data mining enorme oplysninger tilgængelige på internettet af forskellige søgninger udføres af potentielle kunder er adskillelse. Det er godt organiseret og struktureret, eller kan være baseret på anvendelsen af ​​rådata. Web Data Mining hjælp af en simpel database program eller kan investeres penge i et dyrt program

En stor mængde information til business as usual, ministerier og F & U-organisationer indsamles. De er som regel gemt i store lagre eller databaser. Relevante data, der skal udvindes til opgaver data mining, links, rengøres og integreret med eksterne kilder.

Automatiseret data mining af store datasæt til at analysere mønstre og tendenser, der ellers bliver overset. Denne forståelse forbrugerforskning markedsføring, produktudvikling analyse, analyse af efterspørgsel og udbud, telekommunikation og så videre er primært anvendes i forskellige applikationer. Data mining algoritme er baseret på matematiske og analytiske færdigheder til at opnå de ønskede resultater fra store database samlinger.

Den tekniske analyse af store databaser for automatiseret ekstraktion af skjult forudsigende oplysninger kan defineres som. Web minedrift med matematiske algoritmer og statistiske software-værktøjer kræver brug af integrerede teknologi

Navn, adresse, fastnet og mobiltelefon nummer, e-mail-adresse og den nødvendige uddannelse eller business:. Grundlæggende kontaktoplysninger såsom potentielle kunder til at starte indsamling.

CART og CHAID data mining

Dataindsamlingen finder du træ-formede strukturer, der repræsenterer beslutninger. Disse afledte beslutningsregler for klassificering af data til at indsamle. Præcis beslutningstræ klassificering og regression træ metoder Chi-Square Automatisk Interaktion CART data mining og data mining, også kendt som CHAID er ved at finde ud af. CART og CHAID beslutningstræ data mining teknikker til data indsamlet bruges til klassificering. Datasæt til to-vejs splitter mens CHAID segmenter vogne områder ved hjælp af chi-square test for at skabe multi-way-partition. Mindre forberedelse af data end CHAID til kurv behov.

Forstå kundens handling

vil bidrage til at lette processen med data mining-tjenester til minedrift og kvalitetsdata. Det er hendes personlige relationer med vores kunder som i sidste ende ville resultere i en bedre professionelt forhold vil stige.

demografi

Kopier data som demografi, geografi, business placering-afhængige socioøkonomisk baggrund såvel som mit. Som kilde til dine data samling, du kan bruge til at offentlige statistikker.

For bedre at kunne servicere vores kunder bruger deres uformelle samtaler

Minute oplysninger om din interaktion med vores kunder for at forstå og bruge deres service. Hvis det er nødvendigt, foretage undersøgelser, til at sende en professionel gave eller et andet objekt, som du bedre at forstå kundernes behov og hjælper med at bruge. Dette er at styrke forholdet mellem dig og dine kunder og at levere data mining-tjenester vil være i stand til bedre at servicere vores kunder.

Indtast oplysninger i en desktop-database. Flere oplysninger indsamles fodring oplysninger til den bestemt skabelon, du vil opdage, at du kan forberede. Ved hjælp af en desktop-database, er det nemt at ændre, når behovet senere.

Fastholdelse fortrolighed

Displayet, er det nødvendigt at sørge for, at du eller dine teammedlemmer til at give oplysninger eller databeskyttelse love i salen ikke krænkes. Når tilliden er tabt, du mister kunden kan være, fordi tro er grundlaget for ethvert forhold, det være sig en forretningsforbindelse
.