¿Qué significa dms?
Sistema de datos DMS:
DMS, sistema de minería de datos, también conocido como "Software de ropa de primera línea Jiupai", es desarrollado de forma independiente por Beijing Jiupai First-line Software Co., Ltd. y está especialmente diseñado para empresas de confección que utilizan software de análisis operativo y gestión de alertas. El software combina orgánicamente análisis de datos operativos, gestión de logística de almacenamiento, gestión de circulación de productos, gestión de planes de exhibición, gestión de personal, gestión de membresías VIP, gestión de inventario, gestión de pedidos y gestión del progreso de la producción. La singularidad de DMS es que tiene varias funciones de análisis de datos: análisis de desempeño, análisis de contribución, gráfico Z, comparación mes a mes, velocidad de ventas, tendencia de ventas y otros informes de ventas especialmente diseñados para empresas de ropa. Genera automáticamente informes diarios, informes mensuales e informes semanales para usted y puede resumir instantáneamente los resultados de ventas anuales en unos segundos. El software es flexible y versátil: inventario histórico, inventario actual, salidas, entradas, ventas, devoluciones... puedes elegir los datos que quieras. Puede establecer fórmulas de cálculo entre ellos según sea necesario y definir sus propios informes.
DMS se divide en versión de descarga de red y versión de instalación empresarial. La versión de descarga en línea se divide en versión básica en la nube, versión estándar en la nube, versión profesional en la nube y versión insignia en la nube según los módulos funcionales. Se puede descargar y probar en el sitio web oficial de Beijing Jiupai First-line Software Co., Ltd. La versión de instalación empresarial del software de ropa 91DMS tiene múltiples conjuntos de soluciones, que pueden realizar una personalización de la gestión personalizada para las empresas.
Minería de datos (inglés: Data mining) también se traduce como minería de datos y minería de datos. Este es el paso del descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD). En términos generales, la minería de datos se refiere al proceso de búsqueda automática de información oculta con relaciones especiales (perteneciente al aprendizaje de reglas de asociación) en grandes cantidades de datos. La minería de datos suele estar relacionada con la informática y logra los objetivos anteriores mediante estadísticas, procesamiento analítico en línea, recuperación de información, aprendizaje automático, sistemas expertos (que se basan en reglas empíricas pasadas), reconocimiento de patrones y otros métodos para lograr los objetivos anteriores.
Definición
La minería de datos tiene diferentes definiciones: "Extraer información potencial oculta, desconocida y valiosa de los datos" y "Extraer información útil de grandes cantidades de datos o bases de datos" La ciencia de. "[2] Aunque la minería de datos generalmente se aplica al análisis de datos, como la inteligencia artificial, también es una palabra con ricos significados y puede usarse en diferentes campos.
Métodos
Las estrategias de minería de datos incluyen aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, agrupación similar y análisis de la cesta de la compra, agrupación y descripción. El aprendizaje supervisado incluye clasificación, estimación y predicción.
Ejemplo
Aplicación de la minería de datos en la industria minorista: una empresa minorista rastrea el comportamiento de compra de los clientes y descubre que un cliente compró una gran cantidad de camisas de seda. En este punto, el sistema de minería de datos crea una relación entre el cliente y la camisa de seda. El departamento de ventas verá esta información y enviará directamente el precio de mercado actual de las camisas de seda y toda la información sobre las camisas de seda a los clientes. De esta forma, a través del sistema de minería de datos, las tiendas minoristas pueden descubrir nueva información sobre los clientes que antes desconocían y ampliar su alcance comercial.
Historia
La minería de datos es producto del rápido crecimiento de cantidades masivas de datos útiles. Utilizando computadoras para analizar datos históricos, se logró la recopilación de datos digitales de la década de 1960. En la década de 1980, las bases de datos relacionales se desarrollaron utilizando lenguaje de consulta estructurado (SQL), que puede acomodar análisis dinámicos de datos bajo demanda. Los almacenes de datos comenzaron a almacenar grandes cantidades de datos. La minería de datos surgió debido a los desafíos de procesar grandes cantidades de datos en bases de datos. Para estos problemas, los métodos principales son el análisis estadístico de datos y la tecnología de búsqueda de inteligencia artificial.
Proceso de minería
El preprocesamiento de datos generalmente incluye cuatro procesos: limpieza de datos, integración de datos, conversión de datos y especificación de datos.