Wat zijn de verschillende soorten dataminingtechnologie?

Er zijn veel verschillende soorten dataminingtechnologie die worden gebruikt bij het ophalen van informatie uit onbewerkte gegevens.Elk van deze soorten technologie wordt om verschillende redenen gebruikt, waaronder marketing, beveiliging en algemene informatie -verzameling.Dataminingtechnologie wordt vaak gebruikt om monsters van gegevens te testen in plaats van hele hoeveelheden inhoud, waardoor analisten patronen binnen de informatieblokken kunnen verifiëren en valideren.Veel bedrijven zijn gespecialiseerd in het ontwikkelen van deze datamining -tools voor specifieke bedrijven of algemeen gebruik.

Eén gemeenschappelijke dataminingtechniek wordt door de verzekeringssector gebruikt om de standaardrisicietarieven voor haar klanten te bepalen.De industrie van onroerend goed en slachtoffer lijdt aan een afnemende winstreserve omdat de markt het oude bedrijfsmodel niet ondersteunt dat traditioneel wordt gebruikt door verzekeringsmaatschappijen.Om winstgevend rendement te garanderen, gebruiken de bedrijven een datamining -tool om elke claim te controleren als deze binnenkomt of het een waarschijnlijke geval van fraude is.Door bepaalde advertenties en de structuur van de winkelomgeving te associëren met de beste klantmodellen, kunnen ze ervoor zorgen dat deze consumenten de best mogelijke ervaring krijgen.Bovendien is de dataminingtechnologie ontworpen om het aantal van deze winstgevende klanten te laten toenemen met behulp van dezelfde technieken.Aanvullende informatie kan de bedrijven informatie geven over het identificeren van de uiteindelijke reactie van het klantenbestand op wijzigingen en marketingbenaderingen.Dit helpt de algehele strategie van het bedrijf te stimuleren, terwijl het ook de winstgevendheid verhoogt.

Een dataminingtechniek die bekend staat als attritiemodellering werkt voor alle soorten industrieën om klanten te identificeren die waarschijnlijk naar andere leveranciers of retailers zullen verhuizen.Deze datamining -technologie optimaliseert informatie die de beste manier mogelijk maakt om loyaliteit op te bouwen met een klantenbestand en potentiële verliezen op een proactieve schaal te voorkomen.Het gebruik van informatie die is teruggevallen van de bestaande klanten die momenteel zaken doen met een bedrijf, biedt de technologie gegevens over degenen die het meest waarschijnlijk worden verkocht en cross-selling om extra inkomsten te bouwen.Het zal zich ook richten op die klanten die traditioneel om verschillende redenen van leverancier naar de leverancier springen, waardoor het bedrijf het potentieel kan hebben om met die klanten te werken of te laten gaan.Ongeacht het gebruik voor dataminingtechnologie, helpen deze technieken bij financiële groei en verantwoordingsplicht.