Что такое интеллектуальный анализ данных?

Большое количество данных генерируется каждую секунду, и необходимо знать различные инструменты интеллектуального анализа данных который может быть использован для обработки этих огромных данных и применения интересных алгоритмов и визуализаций данных за короткое время.

Интеллектуальный анализ данных Это набор методологий, используемых при анализе данных с разных точек зрения и перспектив, для поиска ранее неизвестных скрытых закономерностей, классификации и группировки данных и суммирования выявленных взаимосвязей.

Например, интеллектуальный анализ данных может помочь компаниям определить своих лучших клиентов. Организации могут использовать методы интеллектуального анализа данных, чтобы проанализировать предыдущую покупку конкретного клиента и предсказать, что клиент может купить в будущем. Вы также можете выделить покупки, которые являются необычными для клиента и могут указывать на мошенничество.

Компании могут использовать для выявления неэффективности производственных процессов, потенциальных дефектов продукции или недостатков в цепочке поставок.

История интеллектуального анализа данных

Одна из первых статей, в которых использовалась фраза «интеллектуальный анализ данных», была опубликована Майклом С. Ловеллом в 1983 году. В то время Ловелл и многие другие экономисты относились к этой практике довольно негативно, полагая, что статистика может привести к выводам. неверно, когда не проинформировано о знании предмета.

Но в 1990-х годах идея извлечения ценности из данных путем выявления закономерностей стала гораздо более популярной. Поставщики баз данных и хранилищ данных начали использовать модное слово для продвижения своего программного обеспечения. И компании начали осознавать потенциальные выгоды от практики.

В 1996 году группа компаний, в которую входили Teradata и NCR, возглавила проект по стандартизации и формализации методологий интеллектуального анализа данных. Результатом его работы стал промышленный стандарт для интеллектуального анализа данных (CRISP-DM). Этот открытый стандарт делит процесс интеллектуального анализа данных на шесть этапов:

1. Понимание бизнеса
2. Понимание данных
3. Подготовка данных
4. моделирование
5. оценка
6. развертывание

Такие компании, как IBM, продолжают продвигать модель CRISP-DM и по сей день, а в 2015 году IBM выпустила обновленную версию, которая расширила базовую модель.

В начале 2000-х веб-компании начали осознавать всю мощь интеллектуального анализа данных, и эта практика действительно взлетела. В то время как фраза «интеллектуальный анализ данных» затмила другие модные слова, такие как «анализ данных», «большие данные» и «машинное обучение», этот процесс остается неотъемлемой частью бизнес-практики. На самом деле, можно сказать, что интеллектуальный анализ данных стал фактической частью управления современным бизнесом.

Типы интеллектуального анализа данных

Ученые и аналитики данных используют множество различных методов интеллектуального анализа данных для достижения своих целей. Некоторые из наиболее распространенных включают в себя следующее:

• Группировка Это включает в себя поиск групп с похожими характеристиками. Например, маркетологи часто используют кластеризацию для определения групп и подгрупп на своих целевых рынках. Кластеризация полезна, когда вы не знаете, какие сходства могут существовать в ваших данных.
• классификация классифицировать элементы (или отдельных лиц) по категориям на основе ранее изученной модели. Классификация часто происходит после группировки (хотя вы также можете обучить систему классификации данных на основе категорий, определенных ученым или аналитиком данных). Группировка идентифицирует потенциальные группы в существующем наборе данных, а классификация помещает новые данные в соответствующую группу. Системы компьютерного зрения также используют системы классификации для идентификации объектов на изображениях.
• ассоциация Определите данные, которые обычно находятся рядом друг с другом. Это метод, который управляет большинством рекомендательных двигателей, например, когда Amazon Он предполагает, что если вы купили предмет, вам также может понравиться другой предмет.
• Обнаружение аномалий Ищите данные, которые не соответствуют обычному образцу. Эти методы очень полезны для обнаружения мошенничества.
• регрессия Это более продвинутый статистический инструмент, который обычно используется в прогнозном анализе. Это может помочь разработчикам социальных сетей и мобильных приложений увеличить участие, а также может помочь прогнозировать будущие продажи и минимизировать риски. Регрессия и классификация могут также использоваться вместе в древовидной модели, которая полезна во многих различных ситуациях.
• Добыча текста проанализируйте, как часто люди используют определенные слова. Это может быть полезно для анализа чувств или личности, а также для анализа публикаций в социальных сетях в маркетинговых целях или для выявления возможных утечек данных о сотрудниках.
• Резюме помещает группу данных в более компактный и простой для понимания способ. Например, вы можете использовать сводку для создания графиков или расчета средних значений из заданного набора данных. Это одна из самых известных и доступных форм добычи данных.

Инструменты добычи данных

Организации имеют в своем распоряжении широкий спектр инструментов для интеллектуального анализа данныхs проприетарный и с открытым исходным кодом. Эти инструменты включают хранилища данных, инструменты ELT, инструменты очистки данных, информационные панели, аналитические инструменты, инструменты анализа текста, инструменты бизнес-аналитики и другие.