Vilka är de olika typerna av datateknik?

Det finns många olika typer av data mining -teknik som används i processen för att hämta information från rådata.Var och en av dessa typer av teknik används av olika skäl inklusive marknadsföring, säkerhet och allmän informationsinsamling.Data mining -teknik används ofta för att testa prover av data snarare än hela innehållsdelar, vilket gör att analytiker kan verifiera och validera mönster inom informationsblocken.Många företag är specialiserade på att utveckla dessa data miningverktyg för specifika företag eller allmänt bruk.

En gemensam data mining -teknik används av försäkringsbranschen för att bestämma standardnivåer för sina kunder.Fastighets- och skadeståndet 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 miningverktyg för att kontrollera varje anspråk eftersom det kommer in om det är ett troligt fall av bedrägeri.Detta sparar branschens 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 strukturen i detaljhandelsmiljön med de bästa kundmodellerna kan de säkerställa att dessa konsumenter får bästa möjliga upplevelse.Dessutom är data mining -tekniken utformad för att få antalet dessa lönsamma kunder att öka med samma tekniker.Ytterligare information kan ge företagen information om att identifiera kundbasens ultimata svar på förändringar och marknadsföringsmetoder.Detta hjälper till att driva företagets övergripande strategi, samtidigt som det ökar lönsamheten.

En datateknik som kallas utmattningsmodellering 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 släpps från de befintliga kunderna som för närvarande gör affärer med ett företag ger tekniken uppgifter om de som mest troligt kommer att acceptera uppförsäljning och korsförsäljning för att bygga ytterligare intäkter.Det kommer också att rikta in sig på de kunder som traditionellt hoppar från leverantör till leverantör av olika skäl, vilket gör att verksamheten är potentialen att antingen arbeta med dessa kunder eller släppa dem.Oavsett användning för data mining -teknik hjälper dessa tekniker i ekonomisk tillväxt och ansvarsskyldighet.