? Data mining programvare bruker datamaskinen behandling for å analysere store databaser med informasjon . Et datasystem trekker deretter et bestemt utvalg av data for en virksomhet for å hjelpe det forutse fremtidige trender i forbruk . Ved å lese mønstre i data , kan bedrifter bedre forutse etterspørselen etter produkter og tjenester . Bedrifter kan også bruke denne informasjonen til å identifisere de mest lønnsomme kundedemografien . Historie

Datainnsamling ved hjelp av datateknologi har eksistert siden 1960-tallet . Store selskaper har brukt datainnsamling for å beregne fortjeneste og inntekter. Utvikling av mer sofistikerte datamaskinen databaser i 1980 tillot salg å bli brutt ned i regioner og måneder . Online Analytical Processing tillatt salget å bli brutt ned i byene. Den nåværende utviklingen av data databehandling resultater fra avansert computer algoritmer med prediktiv programvare som kan beregne fremtidig salg.
Process

De fleste selskapene holde datastyrte lister ( databaser) av kundeinformasjon . Hvis en telefon selskapet ønsker å finne ut sin mest lønnsomme demografiske, vil det data gruven ved hjelp av en rekke datamaskiner til å finne ut hva disse kundene har til felles . En spesialisert datamaskin algoritme ( formel) vil sortere gjennom enorme mengder kundeinformasjon for å finne den mest lønnsomme markedet . Hvis de mest lønnsomme kundene for et telefonselskap er i New York med en aldersspredningen på 35 til 40, kan telefonselskapet kjøre annonser som appellerer direkte til dette markedet .
Fordeler
med

butikkene bruke data mining til å identifisere produkter som ikke selger godt , som tillater dem å gjøre plass til flere produkter som kundene ønsker. Ved å forutsi hvor mange enheter av et produkt vil bli solgt en dag , kan butikkene lager mindre varelager . Ved å identifisere faste kunder , kan bedrifter oppsalg produkter eller tilby tilsvarende varer som vil appellere til kundene .
Typer

bedrifter fokusere på bestemte områder av data mining når forbedre sin tilnærming . Markedssegmentering tillater bedrifter å bestemme sin målgruppe . Kunden churn identifiserer hvilke kunder som er sannsynlig å gå over til en konkurrent . Trendanalyse hjelper bedrifter avgjøre fremtidig salgspotensial . Direkte markedsføring gir informasjon om hva kundene har en høy svarprosent til direkte utsendelser . Bedrifter bruker avdekker svindel data for å fastslå hvilke typer transaksjoner som har høyest sannsynlighet for å være uredelig .
Privacy

Data mining presenterer et privatliv bekymring fordi den raske spredningen av personlig informasjon på Internett og bruk av kredittkort. Personopplysninger kan bli solgt av en virksomhet til en tredjepart for markedsføringsformål. Som datasystemer blir mer avanserte , vil de være i stand til å trekke sammenhenger mellom ekstremt store databaser med informasjon , slik at bedrifter å sette sammen en mye mer detaljert profil av forbrukerne .