Saturday, May 5, 2012

Data Mining

Data Mining
Secara umum juga dikenal sebagai penemuan data atau pencarian fakta,.
Analisis Data Mining merupakan salah satu bagian terpenting dari Segmentasi Pemasaran, membantu untuk mengetahui korelasi antara banyak field dalam database relasional.

Bagaimana jalannya AnalisisData Mining ?
Analisis Data Mining membantu menganalisa hubungan antara teknologi informasi berskala besar yang melibatkan transaksi yang berbeda dan sistem analitis. Proses analisis membantu memahami hubungan dan pola yang lebih baik. Hal ini digunakan secara luas dalam segmentasi pemasaran, terutama dengan semua nuansa menit dan faktor yang harus dipahami dengan jelas.



Analisis Data Mining sering dilakukan di kelas, kelompok, asosiasi dan pola sekuensial. Data yang disimpan digunakan untuk lokasi kelompok yang telah ditentukan. Item bisa dikelompokkan sesuai dengan hubungan logis dan preferensi konsumen. Segmen pasar dan kedekatan konsumen diidentifikasi melalui jelas. Dalam segmentasi pemasaran, pertambangan data membantu mengantisipasi pola perilaku.
Bagian pertambangan terdiri dari 5 elemen utama

  • Ekstraksi, Transformasi dan transaksi data ke sistem gudang.
  • Penyimpanan dan pengelolaan data dalam sistem database multidimensi.
  • Akses ke analisis bisnis, dan teknologi informasi.
  • Analisis melalui perangkat lunak aplikasi.
  • Presentasi dalam format yang sangat berguna dan kohesif.

Segmentasi Data Mining Analisis dalam Pemasaran dilakukan pada tingkat yang berbeda:

  • Artificial Neural Networks

Tahap ini memiliki model non linear predictive belajar melalui pelatihan dan mencolok dan kemiripannya dengan struktur jaringan saraf biologis.

  • Algoritma Genetik

Hal ini telah proses optimasi memanfaatkan teknik seperti kombinasi genetik, mutasi, seleksi alam dalam desain sepenuhnya meniru konsep yang berkaitan dengan evolusi alam.

  • Decision Tree

Dalam segmentasi pemasaran, pohon keputusan adalah referensi untuk set keputusan. Ini yang dimaksudkan untuk menghasilkan aturan untuk mengklasifikasi dataset. Mereka termasuk orang-orang seperti Pohon Klasifikasi dan Regresi,Mereka membantu mengklasifikasikan dataset.
Himpunan aturan dapat digunakan untuk memprediksi rekaman dengan suatu hasil. Metode ini membantu menciptakan dua cara split, dan cara multi-split juga.



  • Peraturan Induksi

Ekstraksi data pada tingkat ini terjadi secara menyeluruh berdasarkan signifikansi statistik.

  • Visualisasi Data

Tingkat ini memiliki banyak interpretasi visual dari hubungan yang kompleks pada data multidimensi. Hubungan data diilustrasikan melalui bantuan alat grafis.

  • Metode Nearest Neighbor

Ini adalah teknik yang secara luas digunakan dalam segmentasi pemasaran, untuk membantu mengklasifikasikan catatan dalam dataset berdasarkan kombinasi dari kelas yang mirip dengan dataset historis.

Analisis Data Mining diakui paling penting dalam intelijen bisnis pasar. Data fakta sudah dekat untuk dianalisis, dan harus diteliti secara mendalam melalui berbagai perangkat alat statistik tingkat lanjut menonjolkan kasus pertambangan yang tepat. Vendor melakukan hal ini membawa tanggung jawab untuk memastikan data yang akurat untuk inti, dan diverifikasi kebenarannya.

Description: Data Mining Rating: 4.8 Reviewer: Unknown - Item Reviewed: Data Mining
Posted by: Ronnie Jr
Adda Info Updated at: 5/05/2012

0 komentar:

Post a Comment

____________________________________