Данные проникли во все элементы предприятия и общества. Теперь компании могут использовать технологии интеллектуального анализа данных и машинного обучения, чтобы улучшить все, от операций продаж до финансового анализа по инвестиционным причинам.
Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа огромных объемов данных с целью выявления бизнес-информации, которая может помочь компаниям решать проблемы, смягчать угрозы и использовать новые возможности. Название этой дисциплины науки о данных происходит от параллелей между просмотром огромных наборов данных в поисках важной информации и выкапыванием скалы в поисках редких металлов, камней и руды. Оба метода требуют сортировки огромных объемов сырых ингредиентов, чтобы раскрыть базовую статистику.
Что делать с интеллектуальным анализом данных?
Интеллектуальный анализ данных может дать ответы на бизнес-проблемы, которые раньше было трудно решить из-за того, что традиционно для этого требовалось время. Пользователи могут обнаружить тенденции, закономерности и корреляции, которые в противном случае они могли бы не заметить, используя сложные компьютеры и алгоритмы для выполнения различных статистических процедур, которые исследуют информацию различными способами. Затем они могут использовать свои результаты для прогнозирования того, что произойдет в будущем, и действовать быстро, чтобы повлиять на последствия для компании.
Процесс интеллектуального анализа данных:
→ Понимание бизнеса:
Каковы цели усилий бизнеса по интеллектуальному анализу данных? Каково нынешнее состояние их бизнеса? Что является результатом SWOT-анализа? Прежде чем рассматривать какие-либо данные, метод майнинга начинается с определения достижения по завершении процедуры.
→ Понимание данных:
Это касается того, какие источники доступны, как они будут храниться в безопасности, как информация будет получена и каким может быть конечный результат или оценка. На этом этапе также рассматриваются ограничения данных, хранения, конфиденциальности и сбора, а также изучается, как эти ограничения могут повлиять на процесс интеллектуального анализа данных.
→ Подготовка данных:
Затем данные обрабатываются, нормализуются, анализируются на наличие выбросов, оцениваются на наличие ошибок и проверяются на достоверность. Данные также могут быть оценены по размеру на этом этапе интеллектуального анализа данных, поскольку перегруженная информация может чрезмерно затруднить вычисления и интерпретацию.
→ Моделирование:
Теперь они передаются в модели прогнозирования для прогнозирования будущих результатов на основе исторических данных.
→ Оценка:
Результаты исследования могут быть объединены, оценены и предоставлены лицам, принимающим решения, которые до сих пор были в основном изолированы от процесса интеллектуального анализа данных. Фирмы могут принять решение на основе результатов на этом этапе.
Методы интеллектуального анализа данных:
1. Классификация:
Этот метод используется для получения важных и актуальных данных и метаданных. Эта стратегия интеллектуального анализа данных помогает классифицировать данные по нескольким категориям.
2. Кластеризация:
Кластерный анализ — это метод интеллектуального анализа данных, используемый для поиска данных, похожих друг на друга. Эта процедура помогает понять различия и корреляции между данными.
3. Регрессия:
Подход интеллектуального анализа данных для обнаружения и оценки релевантности между элементами представляет собой регрессионный анализ. Он используется для определения вероятности определенного фактора при наличии других факторов.
4. Правила ассоциации:
Этот подход к интеллектуальному анализу данных помогает определить взаимосвязь между двумя или более переменными. Он раскрывает ранее неизвестную тенденцию в сборе данных.
5. Внешнее обнаружение:
Такой подход к интеллектуальному анализу данных включает в себя наблюдение за элементами данных в наборе данных, которые не следуют общей тенденции или поведению. Этот подход может применяться в ряде секторов, включая обнаружение угроз, идентификацию мошенничества или сбоев и так далее. Обнаружение выбросов также может называться анализом выбросов или добычей выбросов.
6. Последовательные шаблоны:
Такой подход к интеллектуальному анализу данных помогает обнаруживать или идентифицировать сопоставимые структуры или закономерности в данных о событиях за определенный период времени.
7. Прогноз:
Он анализирует прошлые события или экземпляры в правильной последовательности для предсказания будущего события.
