데이터 마이닝 시스템이란 무엇입니까?

데이터 마이닝 시스템은 데이터 세트를 수집, 구성 및 분석하는 체계적인 접근법입니다. 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.

이전에 수집 된 데이터에 데이터 마이닝 시스템을 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 목표 또는 Busin을 적용합니다.ESS 모델은 데이터에 대한 모델과 가장 적합한 정보에 대한 분석을 제공합니다. 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, 데이터 마이닝 시스템을 통해 일하는 어머니가 화요일에 얼어 붙은 피자를 구매하기 위해 자주 들어온 것을 발견 한 현지 식료품 점이 발견되면 화요일에 얼어 붙은 피자를 냉동 식품 디스플레이 앞쪽으로 옮겨서 그 그룹을 대상으로 할 수 있습니다.Ays. 이 작은 행동은 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.