Wat is Data Mining Services?

knowledge discovery in databases (KDD) is een opkomend veld en wint steeds meer aan belang in het bedrijfsleven van vandaag. De knowledge discovery proces, echter, is vastgesteld, waarbij het begrip van de business en de vereisten, data selectie, de verwerking, de mijnbouw en de evaluatie of interpretatie, is het niet een vooraf gedefinieerde set van regels moeten gaan over het oplossen van een probleem. Onder de andere cursussen, het data mining proces houdt groot belang als de taak betreft identificatie van nieuwe patronen die niet gedetecteerd EERDER been uit de dataset. Relatief Dit is een breed begrip waarbij web mining, text mining, online mijnbouw etc.

Welke Data Mining is en wat het niet is?

De data mining is het proces van het extraheren van informatie, die is verzameld, geanalyseerd en voorbereid, uit de dataset en het identificeren van nieuwe patronen van die informatie. Op dit moment, ook is het belangrijk om te begrijpen wat het niet is. Het concept wordt vaak verkeerd begrepen naar kennis verzamelen, verwerken, analyseren en interpreteren /gevolgtrekking afleiding. Terwijl proefschrift processen zijn absoluut geen data mining, ze zijn noodzakelijk zeer voor de succesvolle implementatie.

De 'First-mover advantage

Een van de belangrijkste doelstellingen van het data mining proces is het identificeren een onbekende of liever Unexplored Dat segment had altijd bestaan ​​in het bedrijf of bedrijfstak, maar werd over gekeken. Het proces, wanneer zorgvuldig gedaan met behulp van geschikte technieken, kan zelfs maken voor nichesegmenten bedrijven die de eerste-mover advantage. In elke branche, de first-mover zou de tas van de maximale voordelen en exploiteren middelen naast het vaststellen van normen voor de andere spelers om te volgen.

De online kennis verzamelen en onderzoek is het concept en complicaties waarbij veel, krachtige daarom het uitbesteden van de data mining diensten Vaak blijkt haalbaar voor grote bedrijven die geen tijd kunnen besteden voor de taak. Uitbesteden van de web services mining of text mining diensten zou productieve tijd een organisatie All, die anders zou worden besteed in het onderzoek op te slaan.

De data mining algoritmen en uitdagingen

Elke taak volgt 'bepaalde data mining algoritmen met behulp van statistische methoden, cluster analyse of beslisboom technieken. Er is echter geen enkele algemeen aanvaarde Die techniek kan voor worden vastgesteld. Integendeel, het proces volledig afhankelijk van de aard van het bedrijf, de industrie en de vereisten. Gala dus Geschikte methoden moeten worden gekozen Afhankelijk van de bedrijfsvoering.

Het hele proces is een subset van knowledge discovery proces en als zodanig brengt verschillende uitdagingen. Analyse en voorbereiding van data set is zeer belangrijk als het goed onderzochte materiaal zou kunnen helpen bij het extraheren van alleen de relevante informatie die nuttig is voor de nog niet geïdentificeerde zaken. Daarom zou de analyse van de verzamelde materiaal en de voorbereiding of dataset, die van mening is ook de industriële normen consequent het proces, meer tijd en arbeid verbruikt. Investering is een grote uitdaging in het proces als het gaat om enorme kosten van de inzet van professionals met voldoende domeinkennis plus kennis over statistische en technologische aspecten.

Het belang van een uitgebreide database aanleiding van de behoefte aan data mining Welke, in draaien, verharde weg voor niche concepten. Hoewel het concept heeft benen al jaren aanwezig is, hebben bedrijven te maken met een steeds toenemende concurrentie pas realiseerde het belang ervan in de afgelopen jaren. Naast het feit dat relevant is, de dataset van waar de informatie ook daadwerkelijk wordt gehaald moet zijn voldoende genoeg om zo te trekken uit en identificeren van een nieuwe dimensie. . Toch zou een gestandaardiseerde aanpak
  resulteren in een beter begrip en implementatie van de nieuw geïdentificeerde patronen;