Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных включает несколько этапов — от сбора данных и визуализации до извлечения полезной информации из огромных наборов данных. Методы интеллектуального анализа данных используются для создания описаний и прогнозов в отношении целевого набора данных, как описано выше. Учёные по данным используют паттерны, связи и корреляции для описания данных. Они также применяют алгоритмы классификации и регрессии для классификации и кластеризации данных, а также выявления выбросов для таких сценариев использования, как обнаружение спама.

Постановка целей, сбор и подготовка данных, реализация алгоритмов интеллектуального анализа данных и оценка результатов — четыре ключевых этапа интеллектуального анализа данных.

1. Постановка целей:

Это, пожалуй, самый сложный элемент процесса интеллектуального анализа данных, и многие компании пренебрегают этим важнейшим этапом. Специалисты по данным и деловые заинтересованные стороны должны сотрудничать для определения бизнес-задачи, которая будет управлять запросами данных и параметрами конкретного проекта. Аналитикам может потребоваться проведение дополнительных исследований для полного понимания бизнес-контекста.

2. Сбор и подготовка данных:

После определения области проблемы специалисты по данным могут легче определить, какой набор данных поможет им ответить на ключевые бизнес-вопросы. После сбора данных они выполнят их очистку, удалив шум — дубликаты, пропущенные числа и выбросы. В зависимости от набора данных может потребоваться дополнительный шаг для уменьшения количества измерений, поскольку слишком большое количество признаков может замедлить последующие вычисления. Для обеспечения оптимальной точности любой модели специалисты по данным будут стремиться сохранить наиболее важные предикторы.

3. Реализация алгоритмов интеллектуального анализа данных:

Специалисты по данным могут исследовать интересные взаимосвязи данных, такие как последовательные паттерны, правила ассоциации или корреляции, в зависимости от типа исследования. Хотя часто встречающиеся паттерны предлагают более широкий спектр применений, вариации данных иногда могут быть более интересными, раскрывая потенциальные области мошенничества.

4. Оценка результатов:

После агрегирования данных результаты необходимо изучить и понять. При окончательном оформлении результатов они должны быть достоверными, уникальными, ценными и простыми для понимания. При соблюдении этого критерия организации могут использовать эту информацию для разработки новых стратегий, которые помогут им достичь своих целей.

Применение интеллектуального анализа данных: телекоммуникации, медиа и технологии

На переполненном рынке с жёсткой конкуренцией ответы нередко скрываются в данных о клиентах. Аналитические модели могут помочь компаниям в сфере телекоммуникаций, медиа и технологий разобраться в больших массивах данных о клиентах, прогнозировать их поведение и показывать высокоцелевую и актуальную рекламу.

Производственный сектор

Раннее диагностирование проблем, контроль качества и инвестиции в ценность бренда имеют первостепенное значение, равно как и согласование планов поставок с прогнозами спроса. Производители могут прогнозировать износ и техническое обслуживание производственного оборудования , что позволяет максимизировать время бесперебойной работы и поддерживать производственный план в соответствии с графиком.

Образование

Педагоги могут прогнозировать успеваемость учащихся до того, как те переступят порог класса, используя единые, ориентированные на данные перспективы развития учащихся, и планировать методы вмешательства для удержания их на учебном пути. Интеллектуальный анализ данных позволяет педагогам получать доступ к данным учащихся, прогнозировать уровни успеваемости и выявлять детей или группы учащихся, нуждающихся в дополнительной помощи.

Страхование

Страховые компании могут решать сложные задачи, связанные с мошенничеством, соблюдением нормативных требований, управлением рисками и оттоком клиентов с помощью аналитического опыта. Компании использовали методы интеллектуального анализа данных для более точного ценообразования продуктов по бизнес-линиям и поиска новых способов предложить конкурентоспособные продукты своей существующей потребительской базе.

Банковское дело

Банки могут использовать автоматизированные алгоритмы для лучшего понимания своей клиентской базы и миллиардов транзакций, составляющих финансовую систему. Компании, оказывающие финансовые услуги, могут использовать интеллектуальный анализ данных для более глубокого понимания рыночных рисков, более быстрого обнаружения мошенничества, управления обязательствами по соблюдению нормативных требований и максимизации отдачи от маркетинговых расходов.

Розничная торговля

Поскольку в розничной торговле собираются огромные объёмы данных о продажах, истории покупок клиентов, транспортировке товаров, потреблении и услугах, интеллектуальный анализ данных находит широкое применение в данной отрасли. В связи с растущей доступностью, удобством и популярностью интернета логично предположить, что объём собираемых данных продолжит существенно расти. Обширные базы данных клиентов позволяют улучшать взаимодействие, оптимизировать маркетинговые кампании и прогнозировать продажи, раскрывая скрытые сведения о клиентах. Ритейлеры могут проводить более целенаправленный маркетинг и находить предложения, оказывающие наибольшее воздействие на покупателей, благодаря более точным моделям данных.

Методы интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных особенно эффективен при использовании одного или нескольких из следующих методов:

1. Отслеживание паттернов

Наблюдение паттернов. Умение обнаруживать паттерны в наборах данных является одним из наиболее фундаментальных подходов к интеллектуальному анализу данных. Зачастую это выявление периодической аномалии в данных или приливов и отливов отдельной переменной во времени. Например, можно обнаружить, что продажи определённого товара резко возрастают накануне праздников или что более тёплая погода привлекает больше посетителей на сайт.

2. Классификация

Классификация — это более продвинутый метод интеллектуального анализа данных, при котором разнообразные атрибуты группируются в различимые категории, которые затем можно использовать для получения дополнительных выводов или выполнения определённой задачи. Именно здесь незаменим Klassifier . Klassifier помогает классифицировать тексты и данные для получения полезных сведений. На основе данных о финансовом положении и истории покупок можно присвоить отдельным потребителям статус «низкого», «среднего» или «высокого» кредитного риска. Эти классификации можно затем использовать для получения ещё более глубоких знаний о клиентах.

3. Прогнозирование

Поскольку прогнозирование применяется для предсказания типов данных, которые появятся в будущем, оно является одним из важнейших подходов к интеллектуальному анализу данных. Во многих случаях достаточно просто замечать и понимать прошлые тенденции, чтобы дать разумный прогноз того, что произойдёт в будущем. Например, можно изучить кредитную историю и прошлые транзакции потребителя, чтобы оценить, является ли он кредитным риском в перспективе.

4. Обнаружение выбросов

Обнаружение аномалий (известное также как обнаружение выбросов) — это процесс выявления необычных объектов, событий или наблюдений, вызывающих подозрение своим значительным отклонением от остальных данных. Существует два типа выбросов: одномерные и многомерные. Одномерные выбросы можно обнаружить при анализе распределения значений в едином пространстве признаков. В n-мерном пространстве можно обнаружить многомерные выбросы (по n признакам). Человеческий мозг с трудом воспринимает распределения в n-мерных пространствах, именно поэтому нам необходимо обучать модель, чтобы она делала это за нас.

Klassifier и интеллектуальный анализ данных

Интеллектуальный анализ данных приобрёл огромное значение в нынешних условиях. Технологический мир вышел на первый план, и с помощью Klassifier вы тоже можете стать его частью. Мы готовы помочь вам с анализом качественных данных. Klassifier — это онлайн-платформа для анализа текста с простыми функциями искусственного интеллекта, которая поможет вам прямо сейчас приступить к работе с качественными данными. Благодаря автоматизированным функциям и машинному обучению вы можете анализировать всё, что угодно. Доверьте нам рутинные задачи и создайте с нами модель уже сегодня — упростите свою работу и извлеките максимум из данных обратной связи по продуктам.

Зарегистрируйтесь сегодня Или Забронируйте бесплатное демо С Klassifier, чтобы узнать больше.