Koshti Data Mining

CRM-dan DataMining-ni to'xtatish
DataMining-ni rivojlantirishning eng istiqbolli yo'nalishlaridan biri analitik CRMda texnologiyadan foydalanish hisoblanadi.
CRM (Customer Relationship Management) - mijozlar bilan munosabatlarni boshqarish.
Taniqli g'alabali texnologiya yordamida bilimlar ushbu mijozlardan "tiyinlar kashfiyoti" ga almashtiriladi.
Marketing va sotish va saqlash sohasidagi ishning muhim jihatimijozlar haqida to'liq bayonot, ularning xususiyatlari, xususiyatlari, mijozlar bazasining tuzilishi haqida ma'lumot. CRM profil deb ataladigan narsani yutadimijozlar, bu mijozlar haqida barcha kerakli ma'lumotlarni beradi.
Mijoz profili quyidagi komponentlarni o'z ichiga oladi: mijozlarni segmentatsiyalash, mijozlarni sotib olish, mijozlarni ushlab turish, mijozlarning javobini tahlil qilish. Ushbu komponentlarning terisidan DataMining yordami uchun foydalanish mumkin va ularni agregatda, profilning tarkibiy qismi sifatida tahlil qilish, natijada, bilim berishi mumkin, chunki terining xususiyatlarini olib tashlash mumkin emas.
veb-mayning
WebMining "veb ma'lumotlar kabinasi" deb tarjima qilinishi mumkin. WebIntelligence yoki Web.
Intellect elektron biznesning jadal rivojlanishiga "yangi ishlanmalarni olib kirishga" tayyor. Zdatnyst terini parvarish qilishning ustuvorligi, yoga xatti-harakati uchun posterigayuchi, elektron tijorat bozoridagi raqobatbardosh kurashning jiddiy va tanqidiy ustunligini anglatadi.
WebMining tizimlari juda ko'p oziq-ovqat bilan ta'minlashi mumkin, masalan, veb-do'konning potentsial mijozi, masalan, qo'shiqchi yoki tadbirkorlar guruhining manfaatlarini eng ko'p daromad olish uchun veb-do'kondagi mijozlar guruhi.
metodi
Usullarning tasnifi
Usullarning ikki guruhi mavjud:

• retrospektiv ma'lumotlarda aks ettirilgan eng o'rtacha to'plangan dalillarga asoslangan statistik usullar;

  
  

• shaxssiz turli matematik yondashuvlarni o'z ichiga olgan kibernetik usullar.

  
  

Bunday tasnif etarli emas: va statistik va kibernetik algoritmlar, boshqa darajada, oqim holatini kuzatish natijalarining statistik isbotiga tayanadi.

Bunday tasnifning afzalligi uni talqin qilish qobiliyatidir - u vih_dnh plakatlari (operativ va retrospektiv) majmuasidan bilimlarni olib tashlashga kundalik yondashuvning matematik vositalarini tavsiflashda g'alaba qozonadi, tobto. Data Mining boshlarida.
Keling, boshqa guruhning taqdimotini ko'rib chiqaylik.