일정 기간 동안 데이터 마이닝 분석을 위해 여러 가지 기술이 고안되고 사용되었습니다. 이들 중 일부에는 연관, 분류, 클러스터링, 예측 및 순차 패턴이 포함됩니다.
시장 조사 기관은 이를 사용하여 데이터를 마이닝하고 최종적으로 동일한 내용을 분석합니다 프롬나드 리서치툴.
연관성: 이것은 가장 잘 알려지고 널리 사용되는 데이터 마이닝 기술 중 하나입니다. 동일한 거래에서 특정 품목이 다른 품목과 공유하는 관계를 기반으로 패턴이 발견됩니다. 예를 들어, 고객이 자주 구매하는 제품을 식별하기 위해 장바구니 분석과 함께 연관 기법을 사용합니다. 이 데이터를 기반으로 기업은 제품을 더 잘 판매하여 수익을 창출하기 위한 마케팅 캠페인을 실시할 수 있습니다.
분류: 이 데이터 마이닝 기술은 기계 학습을 모델로 합니다. 이는 데이터 세트의 각 항목을 사전 정의된 클래스 또는 그룹 세트로 분류하는 데 사용됩니다. 일반적으로 의사결정 트리, 선형 프로그래밍, 신경망 및 통계와 같은 수학적 기술을 사용합니다. 시장 조사 기관은 HR 컨설팅을 제공하면서 종종 이를 사용하여 회사를 떠난 직원의 과거 기록을 유지하고 아마도 현재 작물에서 떠날 가능성이 있는 이름을 예측하도록 돕습니다.
클러스터링: 이 데이터 마이닝 방법은 무작위 데이터에서 의미 있는 클러스터를 만드는 데 도움이 됩니다. 이 데이터의 변수는 유사한 특성을 가질 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 클래스를 정의하고 그 안에 객체를 넣는 데 도움이 됩니다. 클러스터링 사용의 가장 좋은 예는 라이브러리에 있습니다. 많은 유사성을 지닌 다양한 책을 함께 보관할 수 있습니다. 독자가 해당 카테고리에만 관심이 있는 경우 해당 서가를 참조할 수 있습니다.
예측: 이름에서 알 수 있듯이 예측에 관한 것입니다. 이는 시장 조사 기관에서 독립 변수 간의 관계, 종속 변수와 독립 변수가 공유하는 관계를 찾는 데 사용됩니다. 판매가 독립적이고 이익이 계속 의존하는 이익을 예측하기 위해 판매에서 많이 사용됩니다. 따라서 이익을 예측하기 위한 회귀곡선을 그릴 수 있다.
순차적 패턴: 이는 특정 비즈니스 기간 동안 데이터 트랜잭션에서 동일한 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. 발견된 데이터는 기타 데이터 간의 관계를 인식하기 위한 비즈니스 분석에 추가로 사용됩니다.
최근 시장 조사 기관에서는 이러한 5가지 주요 기술을 사용하여 데이터를 마이닝하고 이를 데이터 마이닝 분석에 추가로 사용하고 있습니다. 이는 데이터의 순서를 잘 정리하고, 중요하지 않은 사실과 관련성이 높은 데이터를 분리하고, 관련 문제를 하나로 묶는 데 도움이 됩니다.
대행사는 조사하는 모든 분야에 이러한 기술을 적용합니다. 이는 혼합에서 가장 관련성이 높은 데이터를 추출하고, 가장 일관되고 논리적인 사실을 선별하고, 이를 종합하여 이해할 수 있는 혼합을 형성하고, 최종적으로 분산된 보고서를 통해 클라이언트에게 동일한 내용을 전달하는 데 도움이 됩니다.
데이터 마이닝은 비즈니스 연구에서 매우 중요한 측면입니다. 이는 올바른 저장소와 가장 적절한 기술을 사용하여 매우 집중적으로 수행되어야 합니다. 그래야만 보고서가 올바른 사실과 수치로 가득 찬 깨끗한 보고서라고 할 수 있습니다.