Was ist Data Warehouse Mining?

Data Warehouse Mining ist die Analyse von Informationen, die in einer oder mehreren Datenbanken enthalten sind, um die Informationen nützlich zu machen. Diese Datenbanken oder Data Warehouses sind ein zentrales Depot für Daten. Unternehmen aggregieren die Informationen, die sie über ihre Kunden in einem Data Warehouse sammeln. Sobald die Informationen gesammelt wurden, werden sie "abgebaut", und nützliche Informationen werden daraus extrahiert, um Informationen zu erstellen, die dem Unternehmen helfen können, Geschäftsentscheidungen zu treffen, die den Gewinn steigern oder die Kosten senken. Einzelhändler verwenden häufig Data Warehouse Mining, um das Verhalten ihrer Kunden zu analysieren und vorherzusagen.

Zum Beispiel, wenn ein Käufer in den Supermarkt geht und der Kassiererin ihre häufige Käuferkarte gibt, werden Informationen zu ihren Einkäufen gesammelt und im Data Warehouse des Unternehmens gespeichert. Eine Supermarktkette wird Millionen von Daten darüber haben, was die Leute kaufen, wann, in welcher Mengen und zu welchem ​​Preis. Ein Geschäft kann wissen, dass 50.000 Pakete gefrorener Erbsen zuletzt verkauft wurdenJahr, aber diese Informationen allein sind nicht besonders hilfreich. Wenn der Data Warehouse -Mining jedoch zeigt, dass 75% dieser gefrorenen Erbsen in Monaten verkauft wurden, in denen keine Frischerbsen verfügbar waren oder dass 10% der Erbsen in den zwei Wochen vor Thanksgiving verkauft wurden, kann das Unternehmen möglicherweise diese Informationen verwenden, um ihren jährlichen Umsatz von gefrorenen Erbsen zu erhöhen.

Unternehmen können Data Warehouse Mining -Techniken einsetzen, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen. Data Mining kann ihnen auch helfen, die Auswirkungen von Strumpf- und Preisentscheidungen abzuschätzen. Im Supermarkt könnte Data Mining in einem bestimmten Jahr nicht mehr gefrorene Erbsen mehr ausgehen, wenn eine schlechte Ernte frischer Erbsen erbsen.

Regression des Data Mining ist eine Data Mining -Technik, mit der zeigt, was mit einem Datenwert wahrscheinlich passieren wird, wenn etwas in der Gleichung geändert wird. Unter Verwendung des Supermarktbeispiels würde die Regression vorhergesagtDer Umsatz mit gefrorenem Erbsen, wenn frische Erbsen im Preis gestiegen sind. Die Regression verwendet historische Daten und wendet eine Formel an, die zukünftiges Verhalten vorhersagt.

Unternehmen verwenden häufig eine Data Warehouse Mining -Softwareanwendung, um ihre Daten zu sammeln und abzubauen. Die korrekte Anwendung wird durch die Datenmenge und die Art der Analyse bestimmt, die sie durchführen möchten. Die Auswahl des richtigen Data Mining -Tools ist entscheidend, um nützliche Daten zu sammeln und zu interpretieren.