Introduktion till Data Mining

Data mining är en process som används av en organisation för att förvandla rådata till användbar data. Genom att använda programvara för att hitta mönster i stora datamängder kan organisationer lära sig mer om sina kunder för att utveckla effektivare affärsstrategier, öka försäljningen och minska kostnaderna. Effektiv datainsamling, lagring och bearbetning av uppgifterna är viktiga fördelar med datainsamling. Metod för utvinning av data används för att utveckla modeller för maskininlärning.

Fördelar med Data Mining

Datamynt har många enorma fördelar visas nedan:

1. Marknadsföring / Retails

För att skapa modeller använder marknadsföringsföretag data mining. Detta baserades på historik för att förutse vem som kommer att svara på nya marknadsföringskampanjer som direkt mail, marknadsföring online, etc. Detta innebär att marknadsförare kan sälja lönsamma produkter till riktade kunder.

2. Finans / bank

Eftersom datautvinning ger information till finansinstitut om lån och kreditrapporter, kan data avgöra goda eller dåliga krediter genom att skapa en modell för historiska kunder. Det hjälper också bankerna att upptäcka bedrägliga transaktioner med kreditkort som skyddar kreditkortsägaren.

3. Forskare

Data mining kan motivera forskare att accelerera när metoden analyserar data. Därför kan de arbeta mer tid på andra projekt. Shoppingbeteenden kan upptäckas. För det mesta kan du uppleva nya problem när du utformar vissa shoppingmönster. Därför används data mining för att lösa dessa problem. All information om dessa shoppingmönster kan hittas genom gruvmetoder. Denna process skapar också ett område där alla oväntade shoppingmönster beräknas. Denna datautvinning kan vara fördelaktig när shoppingmönster identifieras.

4. Fastställa kundgrupper

Vi använder data mining för att svara från marknadsföringskampanjer till kunder. Det ger också information under identifiering av kundgrupper. Vissa undersökningar kan användas för att starta dessa nya kundgrupper. Och dessa utredningar är en av formerna för data mining.

5. Ökar varumärkeslojaliteten

I marknadsföringskampanjer används gruvtekniker. Detta för att förstå deras egna kunders behov och vanor. Och därifrån kan kunder också välja sitt varumärkes kläder. Således kan du definitivt vara självförlitlig med hjälp av denna teknik. Det ger emellertid möjlig information när det gäller beslut.

6. Hjälper till att fatta beslut

Dessa data mining-tekniker används av människor för att hjälpa dem att fatta ett slags beslut i marknadsföring eller i affärer. I dag, med användning av denna teknik, kan all information bestämmas. Genom att använda sådan teknik kan man också bestämma exakt vad som är okänt och oväntat.

7. Öka företagets intäkter

Data mining är en process där någon typ av teknik är involverad. Man måste samla in information om varor som säljs online, vilket sänker så småningom produktkostnader och tjänster, vilket är en av fördelarna med data mining.

8. Att förutsäga framtida trender

Alla informationsfaktorer är en del av systemets fungerande karaktär. Data mining-systemen kan också erhållas från dessa. De kan hjälpa dig att förutsäga framtida trender och med hjälp av denna teknik är detta fullt möjligt. Och människor antar också beteendeförändringar.

9. Ökar optimeringen av webbplatsen

Vi använder data mining för att hitta alla typer av osynlig elementinformation. Och att lägga till data mining hjälper dig att optimera din webbplats. På liknande sätt tillhandahåller denna data mining information som kan använda tekniken för data mining.

Viktiga punkter att komma ihåg

  • Om användaren har lyckats interagera direkt med data mining-verktyget kan användaren välja bättre och smarta marknadsföringsalternativ för vissa företag.
  • Kommunikation är viktig när man arbetar direkt med data mining så att starka relationer och förbindelser kan fastställas.
  • På grund av 80/20-principen, om det finns 20% av kunderna, kommer vinsten att bli 80%.
  • De kunder som är viktiga med 20% är förlustlösa. Företaget bör sträva efter att öka vinsten med ytterligare 80%.
  • Det finns två koncept som kallas segmentering och kluster som är viktiga för reklam och kundens anslutning för att framgångsrikt använda data mining på detaljerna.
  • Data mining användes också som en del av strategin för att förebygga hälsobedrägerier, avfall och missbruk i samhället inom området CMIP för Medicaid Integrity Program.
  • Om du har kunskap om teknik för data mining kan du hantera applikationer inom olika områden som marknadsanalys, produktionskontroll, sport, bedrägeri, astrologi, etc.
  • Om du har en webbplats för shopping, kommer data mining att hjälpa till att definiera ett shoppingmönster. Om du har problem med att designa eller välja produkter, kan data mining-tekniker vara användbara för att identifiera alla shoppingmönster.
  • Data mining hjälper också till att optimera data.
  • En av de viktigaste faktorerna för data mining är att den bestämmer dold lönsamhet.
  • Riskfaktorn i affärer kan tas om hand eftersom data mining ger en tydlig identifiering av dold lönsamhet.
  • Bedrägerier och skadlig kod är de farligaste hoten på internet som ökar dag för dag. Kreditkorttjänster och telekommunikation är de främsta orsakerna till detta. Med hjälp av Data mining-tekniker kan proffs få information om bedrägerier som nummerpresentation, plats, samtalsvaraktighet, exakt datum och tid, etc. som kan hjälpa till att hitta en person eller grupp som är ansvarig för det bedrägeriet.
  • Även i företagsvärlden där tiden är pengar, kan data mining-tekniker hjälpa organisationer i realtid för att planera ekonomi och resurser, utvärdering av tillgångar, en idé om företagskonkurrenter, etc.

Slutsats

Datamynt har så många fördelar inom området för företag, regeringar och individer. I den här artikeln har vi sett de områden där vi kan använda data mining på ett effektivt sätt.

Rekommenderade artiklar

Detta är en guide till fördelarna med dataanläggning. Här diskuterar vi definitionen, grundläggande begrepp och de viktiga fördelarna med data mining. Du kan också gå igenom våra andra föreslagna artiklar för att lära dig mer-

  1. Vilka är datamodellerna i DBMS?
  2. Vad är datamodellering?
  3. Vad är ett datavarehus?
  4. Vad är datavetenskap?
  5. Olika tillämpningar av data mining

Kategori: