Introduksjon til Data Mining
Data mining er en prosess som brukes av en organisasjon for å gjøre rå data om til nyttige data. Ved å bruke programvare for å finne mønstre i store datasett, kan organisasjoner lære mer om kundene sine for å utvikle mer effektive forretningsstrategier, øke salget og redusere kostnadene. Effektiv datainnsamling, lagring og behandling av dataene er viktige fordeler ved data mining. Data mining-metoden er blitt brukt til å utvikle modeller for maskinlæring.
Fordeler med data mining
Databehandling har mange enorme fordeler er vist nedenfor:
1. Markedsføring / retails
For å lage modeller bruker markedsføringsbedrifter data mining. Dette var basert på historikk for å spå hvem som kommer til å svare på nye markedsføringskampanjer som direktemelding, online markedsføring, etc. Dette betyr at markedsførere kan selge lønnsomme produkter til målrettede kunder.
2. Finans / bank
Siden datautvinning gir informasjon til finansinstitusjoner om lån og kredittrapporter, kan data bestemme gode eller dårlige kreditter ved å lage en modell for historiske kunder. Det hjelper også banker med å oppdage uredelige transaksjoner med kredittkort som beskytter eieren av et kredittkort.
3. Forskere
Data mining kan motivere forskere til å akselerere når metoden analyserer dataene. Derfor kan de jobbe mer tid på andre prosjekter. Shoppingatferd kan oppdages. Det meste av tiden kan du oppleve nye problemer mens du designer bestemte shoppingmønstre. Derfor brukes data mining for å løse disse problemene. All informasjonen om disse handlemønstrene finner du ved gruvedrift. Denne prosessen skaper også et område der alle de uventede shoppingmønstrene blir beregnet. Denne datautvinning kan være fordelaktig når shoppingmønstre blir identifisert.
4. Fastsette kundegrupper
Vi bruker data mining for å svare fra markedsføringskampanjer til kunder. Det gir også informasjon under identifisering av kundegrupper. Noen undersøkelser kan brukes til å starte disse nye kundegruppene. Og disse undersøkelsene er en av formene for data mining.
5. Øker merkevarelojaliteten
I markedsføringskampanjer brukes gruvedriftsteknikker. Dette for å forstå deres egne kunders behov og vaner. Og ut fra det kan kundene også velge klær fra merkevaren deres. Dermed kan du definitivt være selvhjulpen ved hjelp av denne teknikken. Det gir imidlertid mulig informasjon når det gjelder beslutninger.
6. Hjelper i beslutningstaking
Disse data mining teknikkene brukes av mennesker for å hjelpe dem med å ta en slags beslutninger i markedsføring eller i virksomheten. I dag, med bruk av denne teknologien, kan all informasjon bestemmes. Ved å bruke slik teknologi kan man også bestemme nøyaktig hva som er ukjent og uventet.
7. Øke selskapets inntekter
Data mining er en prosess der en slags teknologi er involvert. Man må samle informasjon om varer som selges på nettet, dette reduserer til slutt produktkostnader og tjenester, noe som er en av fordelene med data mining.
8. Å spå fremtidige trender
Alle informasjonsfaktorer er en del av arbeidets natur. Data mining-systemene kan også fås fra disse. De kan hjelpe deg med å forutsi fremtidige trender og med hjelp av denne teknologien er dette fullt mulig. Og folk vedtar også atferdsendringer.
9. Øker nettstedoptimaliseringen
Vi bruker data mining for å finne alle slags usett elementinformasjon. Og å legge til data mining hjelper deg å optimalisere nettstedet ditt. Tilsvarende gir denne data mining informasjon som kan bruke teknologien til data mining.
Viktige poeng å huske
- Hvis brukeren har klart å samhandle direkte med data mining-verktøyet, kan brukeren velge bedre og smarte markedsføringsvalg for et selskap.
- Kommunikasjon er viktig når du arbeider direkte med data mining, slik at sterke relasjoner og forbindelser kan bestemmes.
- På grunn av 80/20-prinsippet, hvis det er 20% av kundene, vil fortjenesten være 80%.
- Kundene som er viktige med 20%, er tapsfrie. Selskapet bør ta sikte på å øke overskuddet med ytterligere 80%.
- Det er to konsepter kalt segmentering og gruppering som er viktige i reklame og tilkobling av kunder til vellykket bruk av data mining på detaljene.
- Data mining ble også brukt som en del av strategien for å forhindre helsesvindel, avfall og overgrep i samfunnet i området CMIP av Medicaid Integrity Program.
- Hvis du har kunnskap om data mining-teknikker, kan du administrere applikasjoner på forskjellige områder som markedsanalyse, produksjonskontroll, sport, bedrageri, astrologi, etc.
- Hvis du har et nettsted for shopping, vil data mining hjelpe deg med å definere et shoppingmønster. Hvis du har problemer med å utforme eller velge produktene, kan datagruvingsteknikker være nyttige for å identifisere alle shoppingmønstre.
- Data mining hjelper også med å optimalisere data.
- En av de viktigste faktorene ved data mining er at den bestemmer skjult lønnsomhet.
- Risikofaktoren i virksomheten kan tas vare på fordi data mining gir en klar identifisering av skjult lønnsomhet.
- Svindel og malware er de farligste truslene på internett som øker dag for dag. Kredittkorttjenester og telekommunikasjon er hovedårsakene til det. Ved hjelp av data mining-teknikker kan fagpersoner få svindelrelaterte data som innringer-ID, plassering, varighet av samtalen, nøyaktig dato og tid, osv. Som kan hjelpe deg med å finne en person eller gruppe som er ansvarlig for det svindlet.
- Også i bedriftsverdenen der tiden er penger, kan data mining-teknikker hjelpe organisasjoner i sanntid for planlegging av økonomi og ressurser, evaluering av eiendeler, en ide om forretningskonkurrenter, etc.
Konklusjon
Data mining har så mange fordeler innen virksomheter, myndigheter og enkeltpersoner. I denne artikkelen har vi sett områdene der vi kan bruke data mining på en effektiv måte.
Anbefalte artikler
Dette er en guide til fordelene ved datamining. Her diskuterer vi definisjonen, grunnleggende konsepter og de viktige fordelene ved data mining. Du kan også gå gjennom andre foreslåtte artikler for å lære mer-
- Hva er datamodellene i DBMS?
- Hva er datamodellering?
- Hva er et datavarehus?
- Hva er datavitenskap?
- Ulike bruksområder for data mining