데이터 마이닝 시스템이란 무엇입니까?

데이터 마이닝 시스템은 데이터 세트를 수집, 구성 및 분석하기위한 체계적인 접근 방식입니다. 수집 된 데이터에서 패턴과 관계를 찾는 것이 데이터 마이닝의 대상입니다. 발견 된 패턴과 관계는 과거 패턴을 기반으로 미래 트렌드를 예측하는 데 도움이됩니다. 이러한 패턴은 예측 목적으로 유용 할 수 있지만, 분석에 사용 된 원시 데이터가 손상되거나 잘못 분류되거나 정확한 결과를 생성하는 데 필요한 샘플이 포함되지 않은 경우 부정확 한 패턴이 발생합니다.

데이터 마이닝 시스템을 이전에 수집 한 데이터에 적용하려면 구조 설계를 작성해야합니다. 그런 다음 아키텍처를 통해 데이터가 필터링됩니다. 사운드 아키텍처가있는 경우 필터링 된 데이터는 데이터 간의 패턴과 중요한 관계를 나타냅니다. 데이터 마이닝 시스템의 발전에 앞서, 데이터는 그대로 수집되어 사용자에게 전달되었습니다. 그러나 올바르게 설계된 데이터 마이닝 시스템은 사용자가 정의한 목표 또는 비즈니스 모델을 데이터에 적용하고 가장 관련성있는 정보를 분석합니다. 시스템에 의한 추가 증류 후이 정보는 예상 활동을 계획하고 해당 활동의 잠재적 성공 또는 실패를 측정하는 데 사용될 수 있습니다.

데이터 마이닝에 집중함으로써 소비자 중심 기업은 더 높은 효율성으로 운영합니다. 예를 들어, 데이터 마이닝 시스템은 데이터 추세를 분석 할 수 있기 때문에 식료품 업계에서는 특정 유형의 구매자와 관련된 제품 유형 간 분석 일 수 있습니다. 이러한 추세를 파악하면 회사는 해당 그룹의 관계를 기반으로 구매주기를 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 현지 식료품 점에서 데이터 마이닝 시스템을 통해 일하는 엄마가 화요일에 냉동 피자를 구매하기 위해 자주 왔다는 것을 발견 한 경우 화요일에 냉동 피자를 냉동 식품 디스플레이의 전면으로 이동하여 해당 그룹을 대상으로 할 수 있습니다. 이 작은 조치는 식료품 점의 이윤을 증가시킬 가능성이 있습니다.

데이터 마이닝 시스템의 용도는 다양합니다. 테러리스트의 감시에서부터 비디오 게임 플레이 개선에 이르기까지 데이터 마이닝을 통해 제품 또는 서비스에 대한 사용자의 경험에 직접적인 영향을 미치는 프로세스 및 전략을 향상시킬 수 있습니다. 많은 기업이 데이터 마이닝을 사용하여 특정 품목을 구매할 가능성이 가장 높은 특정 고객을 대상으로하여 수익을 늘리고 이러한 고객은 해당 고객을 매장으로 구매하여 구매하는 데 집중합니다. 물론이를 통해 비즈니스는 이러한 고객으로부터 더 많은 데이터를 수집 할 수 있으며 데이터 수집 방법을 더욱 세분화 할 수 있습니다.