Vilka är de olika typerna av data mining-teknik?
Det finns många olika typer av data mining-teknik som används för att hämta information från rå data. Var och en av dessa typer av teknik används av olika skäl, inklusive marknadsföring, säkerhet och allmän insamling av information. Datamyntteknologi används ofta för att testa prover av data snarare än hela innehållssträng, vilket gör att analytiker kan verifiera och validera mönster inom informationsblocken. Många företag är specialiserade på att utveckla dessa data mining-verktyg för specifika företag eller allmänt bruk.
En vanlig teknik för data mining används av försäkringsbranschen för att bestämma standardrisker för sina kunder. Fastighets- och skadevårdsindustrin lider av en minskande vinstreserv eftersom marknaden inte stöder den gamla affärsmodellen som traditionellt används av försäkringsbolag. För att säkerställa lönsam avkastning använder företagen ett data mining-verktyg för att kontrollera varje fordran när det kommer in om det är ett troligt fall av bedrägeri. Detta sparar branschen stora mängder pengar varje år.
Återförsäljare och kundtjänstföretag använder en data mining-teknik som försöker identifiera attributen för sina bästa kunder. Genom att associera vissa annonser och detaljhandelsmiljöns struktur med de bästa kundmodellerna kan de säkerställa att dessa konsumenter får bästa möjliga upplevelse. Dessutom är datagruvtekniken utformad för att få antalet av dessa lönsamma kunder att öka med samma tekniker. Ytterligare information kan ge företagen information om hur man identifierar kundbasens ultimata svar på förändringar och marknadsföringsmetoder. Detta hjälper till att driva företagets övergripande strategi, samtidigt som det ökar lönsamheten.
En data mining-teknik, så kallad slitmodellering, fungerar för alla typer av branscher för att identifiera kunder som sannolikt kommer att flytta till andra leverantörer eller återförsäljare. Denna data mining-teknik optimerar information som möjliggör det bästa sättet att bygga lojalitet med en kundbas och undvika potentiella förluster i en proaktiv skala. Med hjälp av information som tas bort från befintliga kunder som för närvarande gör affärer med ett företag, ger tekniken data om de som troligtvis accepterar uppsäljning och korsförsäljning för att skapa ytterligare intäkter. Det kommer också att riktas mot de kunder som traditionellt hoppar från leverantör till leverantör av olika skäl, vilket gör det möjligt för företaget att antingen arbeta med dessa kunder eller släppa dem. Oavsett användning för data mining-teknik hjälper dessa tekniker till ekonomisk tillväxt och ansvarsskyldighet.