Uvod u istraživanje podataka

Iskopavanje podataka je proces koji organizacija koristi za pretvaranje neobrađenih podataka u korisne podatke. Koristeći softver za pronalaženje obrazaca u velikim skupima podataka, organizacije mogu saznati više o svojim kupcima kako bi razvili učinkovitije poslovne strategije, povećali prodaju i smanjili troškove. Učinkovito prikupljanje, pohrana i obrada podataka važne su prednosti iskopavanja podataka. Metoda rudanja podataka koristi se za razvoj modela strojnog učenja.

Prednosti Data Mininga

Dohvat podataka ima brojne ogromne prednosti prikazane su u nastavku:

1. Marketing / maloprodaja

Da bi kreirali modele, marketinške tvrtke koriste rudarjenje podataka. To se temeljilo na povijesti da bi se predvidjelo tko će odgovoriti na nove marketinške kampanje kao što su izravna pošta, mrežni marketing itd. To znači da trgovci mogu prodati profitabilne proizvode ciljanim kupcima.

2. Financije / bankarstvo

Budući da vađenje podataka financijskim institucijama pruža informacije o kreditima i kreditnim izvješćima, podaci mogu odrediti dobre ili loše kredite stvaranjem modela za povijesne kupce. Bankama također pomažu u otkrivanju lažnih transakcija putem kreditnih kartica koje štite vlasnika kreditne kartice.

3. Istraživači

Iskopavanje podataka može motivirati istraživače da ubrzaju kada metoda analizira podatke. Stoga mogu raditi više vremena na drugim projektima. Mogu se otkriti ponašanja u kupovini. Većinu vremena mogu se pojaviti novi problemi dok dizajnirate određene obrasce kupovine. Zbog toga se za rješavanje ovih problema koristi rudarstvo podataka. Sve informacije o ovim obrascima kupovine mogu se pronaći rudarskim metodama. Ovaj postupak također stvara područje na kojem su izračunati svi neočekivani obrasci kupovine. Ovo vađenje podataka može biti korisno kada se utvrde obrasci kupovine.

4. Utvrđivanje grupa kupaca

Mi koristimo data mining kako bismo odgovorili iz marketinških kampanja kupcima. Također pruža informacije tijekom identifikacije grupa kupaca. Neke se ankete mogu koristiti za pokretanje ovih novih grupa kupaca. A ta su istraživanja jedan od oblika vađenja podataka.

5. Povećava lojalnost branda

U marketinškim kampanjama koriste se rudarske tehnike. Time se razumiju potrebe i navike njihovih kupaca. A od toga kupci također mogu odabrati odjeću svoje marke. Prema tome, definitivno se možete osamostaliti uz pomoć ove tehnike. Međutim, on pruža moguće informacije kada su u pitanju odluke.

6. Pomaže u odlučivanju

Ljudi koriste ove tehnike iskopavanja podataka kako bi im pomogli u donošenju nekih odluka u marketingu ili poslu. Danas se pomoću ove tehnologije mogu utvrditi sve informacije. Također se pomoću takve tehnologije može točno odlučiti što je nepoznato i neočekivano.

7. Povećajte prihode tvrtke

Iskopavanje podataka je proces u koji je uključena neka vrsta tehnologije. Morate prikupiti podatke o robi koja se prodaje putem interneta, što na kraju smanjuje troškove proizvoda i usluga, što je jedna od prednosti iskopavanja podataka.

8. predvidjeti buduće trendove

Svi čimbenici informacija dio su radne prirode sustava. Iz njih se mogu dobiti i sustavi za iskopavanje podataka. Oni vam mogu pomoći predvidjeti buduće trendove, a uz pomoć ove tehnologije to je sasvim moguće. I ljudi također usvajaju promjene u ponašanju.

9. Povećava optimizaciju web stranica

Koristimo podatke za pronalaženje svih vrsta nevidljivih elemenata podataka. Dodavanje podataka omogućuje vam optimiziranje web stranice. Slično tome, ovaj iskop podataka pruža informacije koje mogu koristiti tehnologiju rudanja podataka.

Važne točke koje morate zapamtiti

  • Ako je korisnik uspio izravno komunicirati s alatom za vađenje podataka, tada korisnik može odabrati bolje i pametne marketinške odabire za neku korporaciju.
  • Komunikacija je važna pri neposrednom bavljenju data miningom kako bi se utvrdili snažni odnosi i veze.
  • Zbog principa 80/20, ako ima 20% kupaca, dobit će biti 80%.
  • Kupci koji su važni s 20% nemaju gubitaka. Tvrtka bi trebala imati za cilj povećanje dobiti s dodatnih 80%.
  • Postoje dva koncepta koji se zovu segmentacija i grupiranje koji su važni u oglašavanju i povezivanju kupaca radi uspješnog korištenja podataka iz detalja.
  • Iskopavanje podataka korišteno je i kao dio strategije za sprečavanje zdravstvenih prijevara, otpada i zlostavljanja u društvu na području CMIP-a programa Medicaid Integrity.
  • Ako imate znanje o tehnikama iskopavanja podataka, možete upravljati aplikacijama u različitim područjima kao što su analiza tržišta, kontrola proizvodnje, sport, otkrivanje prijevara, astrologija itd.
  • Ako imate web mjesto za kupovinu, tada će vam vađenje podataka pomoći u definiranju obrasca kupovine. Ako imate problema s dizajniranjem ili odabirom proizvoda, tehnike iskopavanja podataka mogu biti korisne za prepoznavanje svih obrazaca kupovine.
  • Iskopavanje podataka također pomaže u optimizaciji podataka.
  • Jedan od najvažnijih čimbenika vađenja podataka je taj što određuje skrivenu profitabilnost.
  • U poslovanju se može voditi računa o rizičnom faktoru jer prikupljanje podataka pruža jasnu identifikaciju skrivene profitabilnosti.
  • Prevare i zlonamjerni softver najopasnije su prijetnje na internetu koje su iz dana u dan sve veće. Usluge kreditnih kartica i telekomunikacije glavni su razlozi za to. Uz pomoć tehnika iskopavanja podataka, profesionalci mogu dobiti podatke povezane s prijevarom kao što su ID pozivatelja, lokacija, trajanje poziva, točan datum i vrijeme itd. Koji mogu pomoći u pronalaženju osobe ili grupe koja je odgovorna za tu prijevaru.
  • Također u korporativnom svijetu gdje je vrijeme novac, tehnike iskopavanja podataka mogu pomoći organizacijama u stvarnom vremenu za planiranje financija i resursa, procjenu imovine, ideju o poslovnim konkurentima itd.

Zaključak

Iskopavanje podataka ima toliko prednosti na području poduzeća, vlada kao i pojedinaca. U ovom smo članku vidjeli područja u kojima možemo učinkovito koristiti data mining.

Preporučeni članci

Ovo je vodič o prednostima rudarjenja podataka. Ovdje raspravljamo o definiciji, osnovnim konceptima i važnim prednostima vađenja podataka. Možete i proći kroz naše druge predložene članke da biste saznali više -

  1. Koji su modeli podataka u DBMS-u?
  2. Što je modeliranje podataka?
  3. Što je skladište podataka?
  4. Što je znanost o podacima?
  5. Različite primjene podataka

Kategorija:

Veliki podaci