Optimer
verdien i dine data
Dersom det virkelig skal skapes verdi med organisasjonens data som grunnlag, bør
man benytte data mining. Data mining er en prosess for å forutsi adferd og reaksjon ved avansert analyse av data
i opersjonelle systemer - og denne kunnskapen kan brukes til å målrette innsats
og oppnå bedre resultater.
Data mining benyttes i dag ofte for å optimere verdien i kunderelasjoner ved
å forusi hvordan du får nye kunder
billigere, selge mer til eksisterende og forlenge relasjonene til de
lønnsomme kundenr. Data mining anvendes også til optimering av e-business,
bedre risikovurdering, avsløring av svindel, effektivisering av forskning og
datavalidering:
Her kan du finne en beskrivelse av de
forskjellige programmer i SPSS data mining familien. Velg i menyen til venstre eller se en
samlet oversikt med kort beskrivelse
Nye
muligheter for analyse med data mining
I tradisjonell statistikk tar man utgangspunkt i ulike hypotesetester basert på teoretiske
matematiske formler. Data mining er mer intuitiv, en eksplorativ prosess for å
avdekke mønstre og sammenhenger datagrunnlaget, med det formål å forusi og skape
hypoteser om fremtidig adferd og hendelser. Den grunnleggende teknikk i data
mining er en lang rekke avanserte algorithmer somkan inndeles i tre
hovedkategorier:
-
Klynger
-
Beslutningstrær
-
Regler
-
Neurale nettverk
På våre internsjonale hjemmesider kan du finde en
lang rekke "white papers" som i detalj beskriver mulighetene med SPSS data
mining programmene:
Derfor
velger kundene SPSS data mining løsninger:
Brukervennlighet:
Hele data mining prosessen foregår med intuitive
pek-og-klikk funksjoner og brukervennligheten i SPSS data mining verktøyene gir
deg mer tid til selve data mining prosessen og til optimering av dine modeller
sli at
du oppnår bedre resultater.
Åpenhed
og valgfrihet: SPSS data mining løsninger er
basert på åpne standarder og det gir mulighet for å jobbe med stort sett
alle typer av datakilder. Resultatene kan skrives tilbake til datakildene slik
at de
er tilgjengelig direkte fra de operasjonelle systemene. Samtidig inneholder SPSS
data mining løsningene komplett funksjonalitet til samling av data fra
forskjellige datakilder. Det betyr at du kan
spare utgifter og tid på å bygge opp egne datavarehus.
Resultater:
For å få utbytte av data mining må man kunne agere på resultatene
av analysene. Med SPSS data mining værktøy kan du umiddelbart omsette
dine resultater til operasjonelle initiativer eller la dem inngå
som en del av et strategisk beslutningsgrunnlag. Med data mining får du
mulighet for både å øke omsetning og redusere kostnadene – for en raskere ROI.
CRISP-DM
– en forretningsorientert data mining prosess: SPSS data mining værktøy er
konstruert rundt CRISP-DM metoden som er en
standardisert prosess for data mining prosjekter. CRISP-DM står for
”CRoss-Industry Standard Process for Data Mining” og SPSS har vært med i
utviklingen av metoden. Formålet med CRISP-DM er å sikre en raskere og mer
effektiv gjennomførelse av data mining prosjekter. Her kan du lese
en mer om CRISP-DM
Kom
godt i gang med et kur:
Vi tilbyr en rekke kurs i både statistik og bruken av SPSS
programmene. Vaåre kurs tilgodeser alle - uansett om du skal jobbe med
statistikk og SPSS for første gang, eller du skal jobbe med store, komplekse
analysemodeller. Du finner vår kurskatalog
her.
|
