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Data Mining e Text Mining

Data Mining

Dati anagrafici e demografici dei clienti, dati storici sulle vendite, dati generati dai POS, transazioni web, persino dati testuali. Le soluzioni SAS per il Data Mining, che si sono imposte come standard di mercato presso utenti e analisti di tutto il mondo, offrono l’opportunità di sfruttare tutte le potenzialità di questo patrimonio informativo. E di trasformarlo in leva di competizione e di crescita.

Con SAS, si è in grado di produrre nuove conoscenze che aiutano i decisori a fondare le proprie strategie su una profonda comprensione del business, in tutti i suoi aspetti. E’ possibile costruire un modello del mondo reale in base ai dati raccolti da fonti molteplici, compresi i sistemi transazionali, i dati storici e demografici dei clienti, le sorgenti esterne come le carte di credito. Inoltre, è possibile applicare il modello per scoprire nuove tendenze, valutare l’andamento futuro e prevedere nuove opportunità di business.

Text Mining

Le capacità di text mining permettono di estendere le funzioni analitiche di data mining anche ai documenti di testo. Grazie alla ricca gamma di strumenti SAS per il Text Mining, potete scoprire temi e concetti chiave nascosti negli archivi documentali, raggruppare i documenti in cluster tematici, classificare i documenti per categorie predefinite e integrare i testi con dati strutturati, potenziando le attività di modellazione predittiva.

Esempi di utilizzo di SAS® Text Miner:

In ambito Bancario In ambito Assicurativo
Individuare i clienti multibancarizzati che spostano la raccolta o che estinguono anticipatamente finanziamenti presso altri istituti;

Cogliere tempestivamente bisogni nuovi legati a cambiamenti di stato del cliente (matrimonio, separazione, stabilizzazione dei redditi) o a stili di consumo (viaggi, spese sanitarie, spese per la casa, per l’auto, ecc.);

Individuare le transazioni dei clienti rispetto al proprio network familiare nel caso dei clienti privati
(sostegno a figli, genitori, parenti, ...);

Individuare transazioni tra clienti small business,
al fine di proporre nuovi condizioni sui conti correnti oppure effettuare cross/up selling.
Individuare i clienti scontenti cogliendone i fattori sistematici di insoddisfazione per impostare azioni correttive e diminuirne l’attrition;

Categorizzare le denunce di sinistri, sulla base di diversi canali, e cogliere fattori nascosti o fenomeni in crescita;

Cogliere tempestivamente trend comportamentali
e stili di vita.
 

- Per maggiori informazioni: Data Mining [ www.sas.com ]

- Per maggiori informazioni: Text Miner [ www.sas.com ]
-
Come possiamo aiutarvi?
Chiamateci al Numero Verde 800 012921 oppure utilizzate il nostro form.
per saperne di piÙ
SAS Enterprise Miner (US)
SAS Text Miner (US)
Fact Sheet: Data Mining (PDF)
Fact Sheet: Text Miner (PDF)
Referenze
Scoprite attraverso le testimonianze di aziende clienti come utilizzare al meglio gli analytics SAS
Analyst Report
Gartner Magic Quadrant:
SAS leader in 2014 Advanced Analytics Platform
Analyst Viewpoint