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This illustrates how an analysis using a machine-learning component can be used to segment your website customer data and then view the results not only in a decision tree format but also in a geographical map. This process transforms the segmentation of your stateless data into a geographical format so that you can visually see your online customers on a map. This data mining tool also allows you to drill down further to a more refined level so that you can literally see what states and cities your website visitors are coming from.</FONT></TD><TD></TD></TR><TR>  <TD COLSPAN=3></TD></TR><TR>  <TD COLSPAN=3 HEIGHT=1></TD></TR></TABLE><A NAME='{B17}'/><TABLE BORDER=0 CELLSPACING=0 CELLPADDING=0><TR>  <TD ROWSPAN=5></TD>  <TD COLSPAN=3 HEIGHT=12></TD>  <TD ROWSPAN=5></TD></TR><TR>  <TD COLSPAN=3></TD></TR><TR><TD></TD>  <TD><FONT FACE='Times New Roman, Times, Serif' SIZE=3>The same process can be applied to a cross distribution viewer so that you can do some exploratory analysis by which you compare the total number of purchases against other variables, such as the search engine a visitor used, or the type of product they purchased. This graphical output can be linked to either the decision tree or the geographical map components. Figure 9-39 is a view of the example</FONT><FONT FACE='Times New Roman, Times, Serif' SIZE=3 COLOR=#FFFF00><!-- break --></FONT></TD><TD></TD></TR><TR>  <TD COLSPAN=3></TD></TR><TR>  <TD COLSPAN=3 HEIGHT=1></TD></TR></TABLE><A NAME='{B18}'/></FORM></P></TD></TR></TABLE><P><FONT SIZE=0 COLOR=WHITE></CENTER><A NAME="bottom">&nbsp;</A><!-- netLibrary.com Copyright Notice -->  </BODY></HTML>

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