随着计算机科学在20世纪兴起,数据挖掘方法的概念发展起来,目的是在收集的大量数据中发现隐藏的模式计算机是信息收集的核心。从客户记录、在线数据库或国际零售记录中挖掘大量数据可能需要数年的时间来收集、汇总和分类在纸上。数据挖掘软件产品和其他通过计算机进行自动分类的方法允许更快、更高的速度对大量信息的精确处理。例如,自动信息采集可以在短时间内跟踪、分类和总结全国各地零售机构成千上万的顾客的购物习惯
信息收集是对大量信息的收集和分析,经济研究和制定营销策略是信息收集的两个最常见的用途技术。例如,一所大学或政府机构可能收集和汇总有关特定行业的数千位信息,例如制造业。利用信息收集技术,研究小组可以发现经济趋势,如平均原材料价格、某些产品产量的上升,制造时间的历史数据,甚至是特定商品进出口的趋势。市场营销专业人士和零售商使用数据挖掘和其他信息收集方法来发现购物习惯、商品销售成本的趋势,以及库存水平,仅举几个用途。具体的信息,如大多数男性在一周中的哪一天购物,或普通家庭光顾当地杂货店的次数,可以为店主和营销专业人士提供有价值的信息。基于这类信息,销售活动、客户奖励计划和可以制定和规划定价策略,以最大限度地提高效率和成功率。识别大量信息中的趋势和模式,并建立不同数据之间的关系,协助编制有意义的历史数据,用于预测未来业绩交易性数据,如计算机化的销售记录或会计信息,是应用于单个企业时通常用于收集信息的一种数据。行业数据,如全行业销售、本地市场预测,而原材料采购是用于大规模信息收集的所有类型的数据。通常,大型数据挖掘项目由金融或经济分析师执行,以发现行业或国家趋势。
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