Data Mining Services Em Marketing de Negócios

mineração Web é uma ferramenta que pode ser utilizada na personalização de sites baseados no conteúdo e também pelo usuário. Mineração Web inclui a utilização normal do conteúdo de minas e estrutura. Mineração de dados, mineração de texto e mineração web, diferentes técnicas e procedimentos para fornecer as informações necessárias para o banco de dados enorme, para que as empresas possam tomar melhores decisões de negócios com precisão, portanto, mineração de dados, mineração de texto e mineração Web ajuda muito na promoção.

Introdução:

A maioria dos comerciantes compreender o valor da recolha de dados financeiros, mas também obter o conhecimento de volta ao cliente para a forma inteligente, ativo de compreender os desafios. A mineração de dados - tecnologias para identificação e rastreamento de padrões em dados e tecnologia - de negócios, relacionamentos significativos, onde se pode antecipar em vez de reagir aos dados aparentemente não relacionados para peneirar as camadas ajuda o cliente como e necessidade financeira é necessária.

Esta introdução acessível, nós somos uma empresa de mineração de dados e fornece a visão geral técnica e delinear como som processos de negócios e tecnologias complementares, mineração de dados e análise financeira para a re

Objetivo:.

1. Técnicas de mineração com o objetivo de discutir como as ferramentas de mineração de dados deve ser desenvolvido para analisar os dados financeiros.

2. Patterns, em termos de categorias-alvo com base na necessidade de análise financeira pode ser feito.

3. Através de técnicas de mineração de dados para uma ferramenta de análise financeira para o desenvolvimento

Data Mining:.
Mineração

Os dados para extrair ou conhecimento de mineração para lidar com grandes quantidades de dados, ou podemos dizer, "conhecimento de dados mineração "mineração de dados ou descoberta de conhecimento em nos deve (KDD) disse. A mineração de dados significa: coleta de dados, criação de banco de dados, gerenciamento de dados, análise de dados e compreensão

Alguns passos no processo de descoberta de conhecimento em bases de dados como esses

1.. A limpeza de dados. (Nariz e dados inconsistentes para remover)

2. Integração de dados. (Se pode ser adicionada várias fontes de dados.)

3. Selecção de dados. (Onde o banco de dados para avaliar os dados relevantes a serem obtidas.)

4. Alteração de dados. (Se os dados são transformados ou operações de resumo ou agregação consolidadas realizada por as formas adequadas de mineração, por exemplo)

5. Mineração de dados. (Um processo essencial em que os métodos inteligentes para extrair padrões de dados são usados.)

6. Avaliação padrão. (Com base em uma série de medidas interessantes para os padrões realmente interessantes esse conhecimento para identificar.)

7. Apresentação do Conhecimento. (Técnicas de visualização e representação do conhecimento para a extração de conhecimento a partir da qual o usuário está presente.)

Data Warehouse:

Várias fontes de armazém de dados, uma programação integrada e geralmente armazenados em um único local é um repositório de informação recolhida

Texto:.

Os bancos e instituições financeiras, na maioria das transações correntes, de poupança, de negócios e clientes individuais, de crédito, de seguros e fundos mútuos de ações, etc. Alguns Também oferecemos serviços tais como serviços bancários de investimento, incluindo os serviços de investimento para oferecer uma ampla verdade. Existem diferentes tipos de análise, mas, neste caso uma "análise de crescimento" é conhecido como o desejo de analisar.

Os dados D objeto cujo comportamento é usado para analisar as mudanças ao longo do tempo. Embora essa caracterização, discriminação, associação, classificação ou agrupamento de dados relacionados, o tempo médio, podemos o crescimento da análise da sequência, o tempo de análise de dados da série, ou reconhecimento de padrões periodicidade e análise de dados baseada em similaridade dizer é através.
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