데이터 마이닝 시스템이란 무엇입니까?

data 마이닝 시스템은 데이터 세트를 수집, 구성 및 분석하는 체계적인 접근 방식입니다.수집 된 데이터에서 패턴과 관계를 찾는 것은 데이터 마이닝의 대상입니다.패턴과 관계는 과거 패턴을 기반으로 미래의 추세를 예측하는 데 도움이되는 지원 조직을 발견했습니다.이러한 패턴은 예측 목적으로 유용 할 수 있지만 분석에 사용되는 원시 데이터가 손상되거나 잘못 분류되거나 정확한 결과를 생성하는 데 필요한 샘플을 포함하지 않을 때 부정확 한 패턴이 발생합니다.data 데이터 마이닝 시스템을 이전에 수집 한 데이터에 적용하려면 구조 설계가 생성되어야합니다.그런 다음 데이터를 아키텍처를 통해 필터링합니다.사운드 아키텍처가 마련된 경우 필터링 된 데이터는 데이터 간의 패턴과 중요한 관계를 보여줍니다.데이터 마이닝 시스템의 발전 전에 데이터를 수집하여 사용자에게 전달했습니다.그러나 적절하게 설계된 데이터 마이닝 시스템은 사용자의 정의 된 목표 또는 비즈니스 모델을 데이터에 적용하고 가장 적합한 정보를 분석합니다.시스템에 의한 추가 증류 후,이 정보는 전향 적 활동을 계획하고 해당 활동의 잠재적 성공 또는 실패를 측정하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 마이닝에 집중함으로써 소비자 중심 회사는 더 높은 효율성으로 운영됩니다.예를 들어, 데이터 마이닝 시스템은 데이터 트렌드를 분석 할 수 있으므로 식료품 산업에서는 특정 유형의 구매자와 관련된 제품 유형 간의 분석 일 수 있습니다.이러한 트렌드를 알아 차리면 회사는 해당 그룹의 관계를 기반으로 구매주기를 예측할 수 있습니다.예를 들어, 지역 식료품 점에서 데이터 마이닝 시스템을 통해 일하는 어머니가 종종 얼어 붙은 피자를 구매하기 위해 일하는 어머니가 자주 들어 왔다는 것을 발견 한 경우, 얼어 붙은 피자를 화요일에 냉동 식품 디스플레이 앞쪽으로 옮겨 그 그룹을 대상으로 할 수 있습니다.이 작은 조치는 식료품 점의 이익을 늘릴 가능성이 있습니다.

데이터 마이닝 시스템의 사용은 다양합니다.테러리스트의 감시에서 비디오 게임 개선에 이르기까지 데이터 마이닝은 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 경험에 직접적인 영향을 미치는 프로세스 및 전략을 향상시킬 수 있습니다.많은 비즈니스가 데이터 마이닝을 사용하여 특정 품목을 구매할 가능성이 높은 특정 고객을 대상으로 이익을 늘리는 다음, 이러한 비즈니스는 해당 고객이 매장에 구매하도록하는 데 중점을 둡니다.물론 이것은 비즈니스가 이러한 고객으로부터 더 많은 데이터를 수집 할 수 있으며 데이터 수집 방법을 더 세분화 할 수 있습니다.