[불펌] MSSQL 2005 AS Data Mining

지난 20년 동안 기업들은 방대한 양의 비즈니스 데이터를 수집했습니다. 그러나 데이터가 방대하다고 해서 그만큼 비즈니스 지식이 풍부한 것은 아닙니다. 데이터 마이닝은 비지니스 인텔리전스의 다음 단계로서, 데이터를 탐색하고 패턴을 발견하여 이를 비즈니스 운영에 적용하는 것을 말합니다.

장바구니 분석 - 함께 판매된 품목을 확인하고 결과를 분석합니다. 이 결과를 사용해 온라인 추천 시스템을 개발하거나 어떤 제품 조합이 수익에 기여하는지 파악합니다.

고객 성향 변동 분석 - 서비스 이탈 위험이 있는 고객을 보여주는 보고서를 생성합니다.

시장 분석 - 비슷한 고객을 함께 자동으로 그룹화하여 세분 시장을 정의하고, 마케팅 캠페인을 설계하기 위한 동향 분석에 이 세분화된 시장을 사용합니다.

예측 - 매출과 재고량을 예측하고 이들 간의 상호 연관 관계를 규명합니다.

데이터 탐색 - 데이터 마이닝 알고리즘으로 발견한 패턴을 검토하여 고객을 이해합니다. 고수익 고객과 저수익 고객 또는 다른 브랜드의 동일 제품을 선호하는 고객들 간의 차이점을 비교합니다.

웹 사이트 분석 - 고객들의 웹 사이트 이용 방식과 그룹의 유사 사용 패턴을 파악합니다.

캠페인 분석 - 프로모션에 반응할 가능성이 높은 고객들을 대상으로 캠페인을 진행할 수 있어 마케팅 비용이 효율적으로 사용됩니다.

데이터 품질 - 데이터가 웨어하우스에 입력되거나 로드될 때 데이터의 손실 값과 특이 사항을 파악합니다.

텍스트 분석 - 피드백을 분석하여 고객이나 직원이 가지고 있는 관심 및 동향을 찾아냅니다.

- Microsoft SQL Server 2005 Datasheet book. 문서 번호. SQL-200509-30