Waar Data Mining Services kan worden gebruikt in Real World?

Business

Data mining toepassingen in customer relationship management kan een belangrijke bijdrage leveren aan de bottom line in plaats van willekeurig contact opneemt met een prospect of klant via een callcenter of het verzenden van e-mail, kan een bedrijf zijn inspanningen richten op de vooruitzichten die worden verwacht om te reageren op een kans te bieden. Meer geavanceerde methoden kunnen worden gebruikt om middelen te optimaliseren in campagnes, zodat we kunnen voorspellen welk kanaal en welke bieden een individu hoogstwaarschijnlijk te reageren op alle mogelijkheden.

Bovendien, geavanceerde toepassingen gebruikt om de missie te automatiseren. Zodra de resultaten van de data mining (potentiële prospect /klant en kanaal /vraag) worden bepaald, zal deze "geavanceerde toepassing" automatisch een e-mail of per post te sturen. Tot slot, in gevallen waar veel mensen actie zal ondernemen zonder een aanbod, kan tillen modellen worden gebruikt om te bepalen wie de grootste toename van het reageren als ze een aanbod te hebben. Groeperen van gegevens kunnen ook worden gebruikt om segmenten of klantgroepen automatisch detecteren binnen een dataset.

Data mining werkgelegenheid bedrijf kan een rendement op de investering te zien, maar ze erkennen dat het aantal voorspellende modellen groot kan zijn snel gemaakt in orde om het volume van de modellen te behouden, versies van het model voor het beheer en geautomatiseerde data mining moet gaan.

Data Mining de kenmerken van hun meest succesvolle medewerkers te identificeren kan nuttig zijn voor human resources afdelingen. Net als de universiteiten bijgewoond door zeer succesvolle medewerkers, informatie, kan de menselijke hulpbronnen te helpen door te focussen werven inspanningen. Daarnaast Strategic Enterprise Management-toepassingen te helpen een bedrijf corporate niveau doel, zoals winstmarges en de productie plannen en toepasselijke niveau van operationele beslissingen, zoals vertaald in het gemeenschappelijke doel.

Een ander voorbeeld van data mining wordt vaak genoemd de markt basket analyse, is gerelateerd aan het gebruik ervan in de detailhandel. Als een kledingwinkel registreert de aankopen van de klanten, een data mining systeem van katoen zijde shirts om die klanten te identificeren die partij. Sommige verduidelijking van het verband moeilijk is optimaal profijt van. Zo behandelt de regels binnen de groep op basis van transacties van gegevens.

Niet alle datatransacties en logische of onjuist regels kunnen ook in een database. In een productie-applicatie, een onnauwkeurige regel geldt dat 73% van de producten hebben een specifieke defect of een probleem binnen de komende zes maanden, een tweede probleem. Markt basket analyse om de alpha consument koopgedrag om gegevens verzameld op deze bedrijven te identificeren kopen toekomstige vraag, aanbod trends en prognoses, analyse kan voorspellen.

Lijst van data mining is een zeer effectief instrument in de marketing industrie. Postorderbedrijven dateert van miljoenen jaren de klant heeft een rijke geschiedenis van cliënten-.

Is het in verband met een geïntegreerde schakeling productie, is een voorbeeld van data mining is beschreven in de nota "Mijnbouw IC testgegevens te optimaliseren VLSI testen. " In dit artikel, data mining en besluitvorming analyse probleem voor de die-niveau functionele test in de applicatie waarmee u te maken. Bij het gebruik van het systeem op basis van historische testgegevens tonen dat de winsten van de mature IC producten hebben de mogelijkheid verbeteren
 .;