Data Mining Melhora a Tomada de Decisão
Data mining descobre padrões em dados usando técnicas preditivas. Estes padrões têm papel importante na tomada de decisão pois revelam aspectos para a melhoria do processo. Usando o data mining, as empresas podem aumentar as vantagens de suas interações com os clientes, detectar fraude e melhorar o gerenciamento de risco. Os padrões descobertos usando data mining ajudam as empresas a tomarem decisões melhores e mais oportunas.
Data mining ajuda os clientes SPSS a resolver problemas de negócios
As soluções e serviços de data mining da SPSS permitem que centenas de empresas alcancem resultados notáveis em muitas áreas. Por exemplo:
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Impulsionar as vendas em 50% e reduzir custo de mercado em 30% descobrindo oportunidade de vendas cruzadas e transações. Leia o case completo.
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- Melhorar a taxa de resposta de campanhas de mala direta em 100%. Leia o case completo.
Utilizando as Ferramentas de Data Mining
A maioria dos analistas separa os softwares de data mining em dois grupos: ferramentas de data mining e aplicativos de data mining. As ferramentas de data mining fornecem um número de técnicas que podem ser aplicadas em qualquer problema de negócios. Os aplicativos de data mining, por outro lado, encaixam técnicas dentro de uma aplicação customizada endereçada a um problema de negócio específico. Até nosso dia-a-dia é influenciado pelo data mining, por exemplo, quase toda transação financeira é processada por uma aplicação de data mining para detectar fraude. Sendo assim, tanto as ferramentas de data mining como as aplicações de data mining são valiosas e cada vez mais, as empresas estão usando-as em conjunto dentro de um ambiente integrado para análise preditiva.
Então, para que servem as ferramentas de data mining? As ferramentas de data mining são usadas para assegurar flexibilidade e a maior exatidão possível, aumentando a eficácia de suas aplicações. Para cada empresa ou base de dados existem diferentes técnicas para fornecer o melhor resultado.
Dada a flexibilidade das ferramentas de data mining, foi desenvolvida uma metodologia para ajudar a guiar o processo. O Cross-Industry Standard process for Data Mining (CRISP-DM) assegura que os resultados sejam oportunos e confiáveis. Esta metodologia foi criada em conjunto com especialistas para fornecer aos profissionais de data mining checklist , direções, tarefas e objetivos para cada estágio do processo de data mining.
Data Mining do Clementine transforma dados em resultados acionáveis
O Clementine, ferramenta de data mining da SPSS, permite que sua empresa desenvolva rapidamente modelos preditivos para as operações de sua empresa, melhorando a tomada de decisão. Usando a poderosa interface visual do Clementine e sua expertise de mercado, você pode interagir rapidamente com seus dados e começar a descobrir padrões que você pode utilizar para melhorar sua empresa. Para saber mais sobre o Clementine, visite a página do Clementine.
Os Últimos Avanços do Data Mining - Text Mining e Web Mining
Desenvolvimentos recentes têm conduzido as análises para as mais modernas tendências em data mining, text mining e web mining, proporcionando realizar análises de dados qualitativos e arquivos log de servidores web, que previamente não eram usados. A aplicação do data mining à esta estrutura de dados permite um melhor detalhamento de padrões já descobertos através de outras técnicas de data mining. Aprenda mais sobre Text Mining e Web Mining.
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