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支払条件 :L/C,D/A,D/P,T/T,ウェスタンユニオン,マネーグラム
データ視覚化 :インタラクティブなデータビジュアライゼーションとダッシュボード
協力 :チームメンバーのためのコラボレーションツール
データ品質 :データ品質の監視と報告
データ 強化 :第三者データ源との統合によるデータ強化
データ型 :構造化・非構造化データ
データ・ソース :データベース,スプレッドシート,クラウドストレージを含む複数のデータソース
カスタマイズ :パーソナライズ可能なワークフローとデータ管理のルール
データセキュリティ :データセキュリティと暗号化
データ管理 :データ管理とコンプライアンス
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データ キュレーション サービス で データ 管理 の 効率 を 最大化 する

 

ALDAテックでデータマイニング分析

 

 

データマイニング分析ALDA Techのデータキュレーションサービスで 重要な要素です企業に情報に基づいた意思決定を促すため,データから価値ある洞察を抽出するものです.

 

主要な側面:

データ収集:ウェブデータを含む様々なソースからデータを収集し,外部および内部の両方のソースからデータを収集します.これは分析のための原材料を提供するため,すべてのデータマイニング分析の基礎です.

 

データ衛生: データが効果的に採掘される前に,それは清掃され標準化されなければなりません.

サービスには以下が含まれます.

  • 構造 標準化: データが一貫してフォーマットされていることを確保する.
  • データ 浄化: データの質を向上させるためにエラーと不一致を削除する.
  • 名前と住所標準化: 正確性を確保するために名前と住所を正しくフォーマットします.

 

データの統合: データを統合するためにマッチングアルゴリズムを使用し,データマイニング分析に不可欠です.

これには,以下が含まれます.

  • 正確と曖昧なマッチング: 小さい差異がある場合でも,類似したレコードを正確にマッチし,グループ化するための技術.
  • 解決法 を 特定 する: データのアイデンティティに関する問題を解決し,各レコードがユニークで正確であることを確認します.
  • 地理空間データを拡張する: 地理情報によるデータの強化,これは空間分析のためのデータマイニングにおいて特に有用である.

 

データの適合性: データ処理が法規基準に準拠していることを保証します.これは機密情報を保護し,プライバシー規制を遵守するためにデータマイニングにおいて重要です.

 

データ分析: 収集,クリーン,統合されたデータで,様々なデータマイニング分析を行うことができます.

その中には,以下が含まれます.

  • 予測モデル: 過去のデータに基づいて将来の結果を予測するためのモデルを構築する.
  • トレンド分析: 時間の経過におけるパターンと傾向を特定する.
  • 断片化異なるグループや行動をよりよく理解するためにデータをセグメントに分割します
  • アソシエーション ルールの学習: データの変数間の興味深い関係を発見する.

洞察 と 報告: データマイニング分析の最終段階は,調査結果を実行可能な洞察とレポートに変換することです.

 

 

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