Mientras que la minería de datos una vez que se consideraba más un promocionado concepto , hoy en día es considerado como una herramienta útil y fiable para las empresas y organizaciones. Teniendo en cuenta la gente solía ser menos transitoria , era más fácil para las empresas y otros grupos para no perder de vista el tipo de consumidores que atendidas y sus patrones de compra. Ahora, con tamaños de organización , las personas no conocen a sus clientes . Minar datos para evaluar los hábitos de los clientes. Instrucciones
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Ver que la minería de datos se refiere a los distintos tipos de recogida de información . Conocer las formas más comunes de la minería de datos implican el uso de software minero de datos para el seguimiento /análisis de actividad de usuario de la computadora ya sea para examinar propios usuarios de una empresa o los usuarios web desconocidos .
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Encuentra que las organizaciones utilizan programas de software espía para vigilar actividades de los usuarios de Internet para la publicidad dirigida y para otros fines . La gente por lo general sin saberlo, sube spyware en sus equipos , y estos programas de seguimiento de sus hábitos de navegación y el mío otra información sobre ellos.
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Entender que la minería de datos tiene diferentes propósitos. Datos mío " Google " lector de RSS, por ejemplo. Establezca los parámetros de búsqueda y descubrir tendencias. Descubrir qué clase de persona le gusta un determinado tipo de coche deportivo, por ejemplo, y mira a su surf o mencionar las tendencias para saber qué compañía de automóviles es el más popular. Observar los patrones y formarse una idea .
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Predecir comportamientos de los consumidores y los resultados de su empresa u organización. Seguir un proceso de minería de datos a la mía datos científicamente : . Exploración , la determinación de patrones y despliegue
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Emplear la fase de exploración para la preparación de los datos mediante la organización de los tipos de datos , variables y funciones para mejorar la gestión de datos. Construir y validar los modelos . Trate de aplicar distintos modelos de datos para ver qué funciona mejor para la determinación de los patrones o tendencias . Implementar modelos elegidos para nuevos conjuntos de datos y medidas frente a los resultados esperados.