dms는 기업이나 전문 기관이 IT 및 인터넷 기술을 기반으로 하는 데이터베이스 플랫폼을 사용하여 축적된 고객 정보 자원, 소비자 데이터베이스 및 잠재 시장 대상 인구 데이터에 대한 관련 마케팅 분석을 수행하는 것을 말합니다. IT와 인터넷 기술의 도움으로 전자 출판물 배포, 제품 및 서비스 정보 전송, 사용자 만족도 조사, 온라인 판매 서비스 및 기타 방법을 통해 기업에 마케팅 능력과 능력을 제공합니다.
DMS 데이터 시스템:
Jiupai First-line Clothing Software라고도 불리는 데이터 마이닝 시스템인 DMS는 Beijing Jiupai First-line Software Co., Ltd.가 독자적으로 개발한 것입니다. 의류 및 의류 기업의 운영 분석 및 조기 경보 관리 소프트웨어가 사용됩니다. 이 소프트웨어는 운영 데이터 분석, 창고 물류 관리, 상품 유통 관리, 진열 계획 관리, 인사 관리, VIP 회원 관리, 구매, 판매 및 재고 관리, 주문 관리, 생산 진행 관리 및 기타 측면을 유기적으로 결합합니다. DMS의 독특한 점은 실적 분석, 기여도 분석, Z-차트, 전년 대비 판매 속도, 판매 동향 등 다양한 데이터 분석 기능을 갖추고 있다는 점입니다. 의류 및 의류 기업을 위해 특별히 제작된 판매 보고서 . 일일, 월간, 주간 보고서를 자동으로 생성하고, 몇 초 안에 연간 전체 판매 결과를 요약할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 유연하고 변경 가능합니다. 과거 재고, 현재 재고, 아웃바운드, 인바운드, 판매, 반품 등 원하는 데이터를 선택할 수 있습니다. 필요에 따라 계산 공식을 설정하고 자신만의 보고서를 정의할 수 있습니다.
DMS는 네트워크 다운로드 버전과 기업 설치 버전으로 구분됩니다. 온라인 다운로드 버전은 기능 모듈에 따라 클라우드 기본 버전, 클라우드 표준 버전, 클라우드 프로페셔널 버전, 클라우드 플래그십 버전으로 구분되며, Beijing Jiupai First-Line Software Co., Ltd. 공식 웹사이트에서 다운로드하여 사용해 볼 수 있습니다. . 91DMS 의류 소프트웨어 엔터프라이즈 설치 버전에는 여러 솔루션 세트가 있으며 개인화된 엔터프라이즈 관리를 위해 사용자 정의할 수 있습니다.
데이터 마이닝(영어: Data mining), 데이터 마이닝, 데이터 마이닝이라고도 번역됩니다. 이는 데이터베이스의 지식 발견(KDD)의 한 단계입니다. 데이터마이닝이란 일반적으로 대량의 데이터 속에 숨겨진 특별한 관계(Association rule learning에 속함)가 있는 정보를 자동으로 찾아내는 과정을 말한다. 데이터 마이닝은 종종 컴퓨터 과학과 연관되어 있으며 통계, 온라인 분석 처리, 지능 검색, 기계 학습, 전문가 시스템(과거 경험 법칙에 의존) 및 패턴 인식과 같은 다양한 방법을 통해 위의 목표를 달성합니다.
정의
데이터 마이닝은 '데이터에서 과거에 알려지지 않았던 가치 있는 잠재 정보를 추출하는 것', '대량의 데이터에서 가치 있는 잠재 정보를 추출하는 방법'으로 정의가 다릅니다. 또는 데이터베이스" "유용한 정보를 추출하는 과학."[2] 데이터 마이닝은 일반적으로 인공 지능처럼 데이터 분석에 적용되지만, 의미가 풍부한 단어이기도 하며 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다.
방법
데이터 마이닝 방법(전략)에는 지도 학습, 비지도 학습, 선호도 그룹화(관계 분석) 및 시장 장바구니 분석(시장 분석), 클러스터링 및 설명이 포함됩니다. . 지도 학습에는 분류, 추정, 예측이 포함됩니다.
예
소매 산업에서의 데이터 마이닝 적용: 한 소매 회사는 고객의 구매를 추적하고 고객이 대량의 실크 셔츠를 구매했다는 사실을 발견합니다. 시스템은 이 고객과 실크 셔츠 사이에 관계가 형성되는 것입니다. 영업부는 이 정보를 보고 실크 셔츠의 현재 시장 가격과 실크 셔츠에 대한 모든 정보를 고객에게 직접 전송합니다. 이로써 유통점은 데이터 마이닝 시스템을 통해 이전에 알려지지 않았던 고객에 대한 새로운 정보를 발견하고 사업 범위를 확장할 수 있습니다.
역사
데이터 마이닝은 막대한 양의 유용한 데이터가 빠르게 증가한 산물입니다. 과거 데이터 분석을 위해 컴퓨터를 사용하면 1960년대에 디지털 데이터 수집이 가능해졌습니다.
1980년대에는 데이터의 동적 주문형 분석에 적응할 수 있는 SQL(구조적 쿼리 언어)을 사용하여 관계형 데이터베이스가 개발되었습니다. 데이터 웨어하우스는 대량의 데이터를 저장하는 데 사용되기 시작했습니다. 데이터베이스의 대용량 데이터를 처리해야 하는 어려움으로 인해 시대적 요구에 따라 데이터 마이닝이 등장하게 되었고, 이를 위해 데이터 통계분석과 인공지능 검색 기술이 주요하게 활용되고 있습니다.
마이닝 프로세스
데이터 전처리에는 일반적으로 데이터 정리, 데이터 통합, 데이터 변환, 데이터 사양 등 4가지 프로세스가 포함됩니다.