Data mining

3x puncte

categorie: Diverse

nota: 9.92

nivel: Facultate

Prin tehnologia Data Mining se prelucreaza date care refera perioade anterioare (date istorice), care sunt examinate si sunt deja cunoscute, pe baza lorconstituindu-se un model. Acest model va putea fi aplicat situatiilor noi deacelasi tip cu cele deja cunoscute. Informatiile care se pot obtine prin DataMining sunt predictive sau descriptive. De exemplu directionarea actiunilor demarketing pot con[...]
DOWNLOAD REFERAT

Preview referat: Data mining

Prin tehnologia Data Mining se prelucreaza date care refera perioade anterioare (date istorice), care sunt examinate si sunt deja cunoscute, pe baza lorconstituindu-se un model. Acest model va putea fi aplicat situatiilor noi deacelasi tip cu cele deja cunoscute. Informatiile care se pot obtine prin DataMining sunt predictive sau descriptive. De exemplu directionarea actiunilor demarketing pot constitui o problema tipica predictiva. Detectarea fraudelor produse cu carduri bancare reprezinta o problema tipica de aplicatie descriptiva.

Dezvoltarea tehnicilor de Data Mining se explica prin acumularea de volume pe care acestea le-au derulat de-a lungul anilor. De asemenea, concurenta tot mai acerba precum si cresterea exigentelor pietei au determinat firmele sa ia tot mai mult in considerare potentialul urias pe care il ofera arhivele de date. Alaturi de arhivele de date memorate pe suporturi informatice mai exista inca doi factori care au dus la necesitatea Data Mining: existenta si perfectionarea algoritmilor si a produselor program dedicate precum si cresterea capacitatii de memorare si prelucrare a calculatoarelor care permit tratarea corelativa a volumelor mari de date.

Este de remarcat ca depozitele de date pot fi surse pentru Data Mining, iar rezultatele obtinute pot completa campurile inregistrarilor din depozitele de date, care apoi pot fi valorificate prin proiectiile multidimensionale specifice OLAP.
Potentialul oferit de Data Mining se incorporeaza in procesele comerciale ale firmelor, iar cautarea informatiilor nu devine un scop in sine ci este utila doar daca este transformata ca actiune. Astfel firmele pot alege sa reactioneze sau nu la situatiile diverse create de realitate (diminuarea numarului de clienti, scaderea vanzarilor, pierderea unor piete de desfacere etc.).

Pasul urmator dupa aceasta alegere este exploatarea propriu-zisa a datelor utilizand diversi algoritmi.De multe ori, actiunea de Data Mining poate fi un esec si nu o reusita, fiind posibil ca masurile luate sa nu fie adecvate informatiilor obtinute.
Toate elementele considerate anterior conduc spre ideea de ciclu in utilizarea Data Mining in cursul caruia sunt patru etape:
- definirea oportunitatilor comerciale si a datelor
DOWNLOAD REFERAT
« mai multe referate din Diverse

CAUTA REFERAT

TRIMITE REFERAT CERE REFERAT
Referatele si lucrarile oferite de E-referate.ro au scop educativ si orientativ pentru cercetare academica.
Confidentialitatea ta este importanta pentru noi

E-referate.ro utilizeaza fisiere de tip cookie pentru a personaliza si imbunatati experienta ta pe Website-ul nostru. Te informam ca ne-am actualizat termenii si conditiile de utilizare pentru a integra cele mai recente modificari privind protectia persoanelor fizice in ceea ce priveste prelucrarea datelor cu caracter personal. Inainte de a continua navigarea pe Website-ul nostru te rugam sa aloci timpul necesar pentru a citi si intelege continutul Politicii de Cookie. Prin continuarea navigarii pe Website-ul nostru confirmi acceptarea utilizarii fisierelor de tip cookie conform Politicii de Cookie. Nu uita totusi ca poti modifica in orice moment setarile acestor fisiere cookie urmarind instructiunile din Politica de Cookie.


Politica de Cookie
Am inteles