Data mining hittar okända mönster i data genom att använda teknologin Predictive Analytics. Att upptäcka okända samband och sammanhang är nödvändigt för att se vilka områden där det finns utrymme för att förbättra affärsprocesser. Genom att använda data mining kan din organisation öka lönsamheten i kundrelationerna, upptäcka bedrägeriförsök och andra risker. Att hitta mönster inom dessa områden hjälper människor i organisationen att fatta bättre och snabbare beslut.
SPSS lösningar och konsulttjänster för data mining har hjälpt hundratals organisationer att uppnå anmärkningsvärda resultatförbättringar inom många olika områden. Exempelvis har vi hjälp organisationer med:
De flesta analytiker delar upp programvara för data mining i två grupper: verktyg för data mining och applikationer för data mining. Data mining verktyg tillhandahåller en rad tekniker som kan användas för att lösa en mängd affärsproblem. Applikationerna innehåller teknologier som kan användas för att lösa specifika affärsproblem. Oavsett om vi är medvetna om det eller inte påverkas våra dagliga liv av data mining applikationer. Till exempel, nästan varje finansiell transaktion övervakas av data mining applikationer för att upptäcka bedrägerier. Allt fler och fler organisationer använder tekniker för data mining tillsammans med sin befintliga IT-struktur.
Vad är det som verktyg för data mining tillför? Data mining verktygen används för att ha en flexibilitet i användandet och för att säkerställa noggrannhet i de prediktiva modellerna. I grunden ökar vidare utforskning av applikationernas modeller effektiviteten i lösningarna. Detta görs genom att använda data mining verktyg utanför de specialanpassade applikationerna. Eftersom det inte finns två organisationer som är lika varandra, finns det ingen enkel teknik som levererar det bästa resultatet till alla. Därför är nödvändigt att trimma applikationerna med de fristående data mining verktygen.
Eftersom användandet av de flexibla data mining verktygen är så mångfacetterad har en metodologi för data mining utarbetats. Den kan användas till att guida analytikern genom processen. Den kallas Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) och genom att följa procedurerna i denna metodologi säkerställs ett lyckat resultat av data mining lösningen. CRISP-DM skapades genom ett samarbete av analytiker och affärsdrivande företag för att ge data miners en checklista, ledsagning, uppgifter att utföra och mål för varje steg i data mining processen.
Clementine är SPSS data mining verktyg. Programvaran hjälper din organisationer att snabbt utveckla förutspående data mining modeller och att praktiskt använda dessa i affärsprocesserna och i beslutsfattandet. Clementine är marknadens mest användarvänliga verktyg för data mining genom dess visuella programmering. Att kombinera denna användarvänlighet med din eller din analytikers affärsförståelse, ger omedelbara resultat när interaktionen med dina data börjar. Okända beteendemönster upptäcks oftast redan under den första timmen med Clementine. Läs mer om Clementine här.
Nya landvinningar inom data mining har lett fram till den senaste trenden inom data mining, nämligen analys av data i textform och av webbdata. Dessa två tekniker öppnar nya möjligheter att upptäcka kundbeteenden och attityder hos dina användare. Upp till 80 procent av alla data som lagras är i textform. Tidigare har det varit näst intill omöjligt att analysera data av den här typen. Läs mer om Text mining och Web mining här.
Produkter och service
Resurser
Demos och nedladdningar
