Что такое интеллектуальный анализ данных и как предприятия используют различные методы интеллектуального анализа данных?

Вы, должно быть, много слышали о интеллектуальном анализе данных и машинном обучении в Интернете, в тенденциях рынка и в газетах, но мало кто знает, что именно представляет собой интеллектуальный анализ данных. Мы утонули в данных. Это похоже на то, что у нас так много данных, но у нас нет знаний, поскольку большинство из нас очень неправильно понимают интеллектуальный анализ данных.

Если вы занимаетесь добычей золота или угля, вы на самом деле копаете золото или уголь, тогда как при добыче данных вы копаете не данные, а знания и идеи, содержащиеся в них. У нас есть значительный объем информации и данных, которые могут предоставить систему поддержки принятия решений и некоторую полезную информацию о шаблонах и поведении, чтобы люди могли ее использовать.

Сейчас доступно огромное количество данных, и статистика показывает, что данные, полученные за последние два года, превышают общий объем данных, произведенных за весь прошлый век. Так откуда берутся эти данные? Эти данные поступают с разных платформ, к которым вы подключены, таких как платформы социальных сетей, электронная почта, интернет-браузеры, платформы электронной коммерции и почти все, что вы используете каждый день. Вы входите в социальные сети, такие как Facebook, Instagram, Twitter и т. д., и используете Интернет для различных целей, которые генерируют огромное количество данных, отражающих ваше мышление.

Вы высказываете свое мнение о тенденциях, читаете на разные темы, ищете разные запросы, покупаете что-то на платформах электронной коммерции или оцениваете продукт положительно или отрицательно — и все это хранится в виде данных, которые содержат много знания о ваших личных предпочтениях, выборе, симпатиях и антипатиях, наклонностях, покупательском поведении и образе жизни.

Интеллектуальный анализ данных — это в основном обнаружение скрытых шаблонов из уже доступных данных, которые хранятся в виде печатных копий, электронных копий или онлайн-записей. Извлечение знаний из этих данных может сделать принятие решений эффективным для бизнеса, правительства или вас самих.

В этой статье мы обсудим многомерные аспекты интеллектуального анализа данных, например, какие данные вы можете добывать, какие шаблоны можно добывать, какие существуют различные методы интеллектуального анализа данных и каковы основные концепции интеллектуального анализа данных, понятные каждому. должен знать.

Эволюция интеллектуального анализа данных и науки

Чтобы понять, как развивался интеллектуальный анализ данных с течением времени, вам нужно взглянуть на эволюцию науки. До 1600 года у нас была эмпирическая наука. С 1600 по 1950 год мы говорили о теоретической науке, выдвигая множество теорий, законов и моделей, позже мы разработали совершенно другую модель научных исследований, которую мы называем вычислительной наукой. Теперь мы вычисляем шаблоны, вычисляем данные и предоставляем модели на основе знаний, извлеченных из огромных массивов данных.

Примерно в 1990 году мы вступили в эру науки о данных, когда начали углубляться в интеллектуальный анализ данных и хранилища данных с намерением отслеживать поведение людей. У нас было много информации, и поступало много данных, и это привело к серьезному вопросу о том, можем ли мы использовать этот огромный объем данных для повышения производительности и внедрения новых теорий и науки?

Растущая мощь информатики стимулировала процесс сбора и хранения данных с помощью возможностей автоматической обработки данных, нейронных сетей, кластеризации, мощных алгоритмов, деревьев решений и других открытий. В 1990 году термин «интеллектуальный анализ данных» был впервые придуман в сообществе баз данных, а затем финансовые сообщества, предприятия и розничные торговцы начали использовать методы интеллектуального анализа данных для анализа закономерностей и прогнозирования тенденций для улучшения продаж и прогнозирования потребительского спроса.

Что такое интеллектуальный анализ данных

Если вы когда-либо занимались промывкой золота, то знаете, что требуется много времени и усилий, чтобы найти даже маленький самородок. Подсчитано, что для извлечения достаточного количества золота для изготовления одного золотого кольца вам потребуется перебрать около двадцати шести тонн камня и других материалов. Это много, чтобы просеять. То же самое происходит, когда какой-то бизнес или частное лицо добывают данные, разница в том, что вместо золота мы получаем инсайты, а процесс панорамирования выполняется с помощью алгоритмов.

Организации хранят, обрабатывают и анализируют данные больше, чем когда-либо в истории, и эта тенденция будет продолжать расти. Концепция интеллектуального анализа данных становится все более популярной в сфере коммерции, деловой активности и в целом, но это своего рода неправильно понятая или неправильно понятая тема.

Интеллектуальный анализ данных — это, по сути, обнаружение знаний из уже имеющихся данных. Обычно это знание не является тривиальным, но когда вы смотрите на закономерности, вы знаете, как определенный набор данных может быть проанализирован и интерпретирован в знания, идеи и предсказания закономерностей.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения ценной информации из больших наборов данных, который используется в различных отраслях, от маркетинга до здравоохранения. И это может помочь предприятиям принимать более обоснованные решения. По сути, речь идет об обработке данных и выявлении закономерностей и тенденций в этой информации. И когда мы думаем об эволюции таких вещей, как хранилища данных, и когда мы думаем о таких вещах, как просто объем данных, большие данные.

В настоящее время все, что у нас есть, это данные, которые с каждой минутой становятся все более мощными и обильными. Каждый раз, когда вы проводите своей продуктовой картой, когда пытаетесь получить скидку на покупку каких-либо продуктов, по большинству транзакций, которые вы совершаете, какие-то данные загружаются в базу данных.

Данные продолжают расти, например, платформы социальных сетей, такие как LinkedIn, Twitter и Facebook, растут в геометрической прогрессии, и у нас есть огромное количество данных, чтобы описать людей, что они делают, что им нравится, кто они, когда они вне дома. , покупать или делать что угодно. Есть сбор данных и сбор данных, а способ извлечения стратегической информации из этих данных — интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных — это объединение количественных методов или математических методов, которые могут включать уравнения, алгоритмы и методологии, такие как традиционная логистическая регрессия, сегментация нейронных сетей, классификация или кластеризация.

Интеллектуальный анализ данных применим во всех отраслях промышленности. С помощью этих методов любая организация может анализировать интеллектуальный анализ данных и извлекать полезную информацию для точной настройки своих процессов и повышения производительности и эффективности.

За последние пару десятилетий методы интеллектуального анализа данных быстро ускорились. Нам нужно обработать так много этих данных и превратить их в полезные знания.

Почему интеллектуальный анализ данных важен

Интеллектуальный анализ данных может помочь вам прогнозировать будущие тенденции. Анализируя прошлые данные, вы можете составить картину того, как все может развиваться в будущем. Интеллектуальный анализ данных также может помочь вам определить отношения между различными фрагментами данных, которые вы, возможно, не могли видеть раньше.

Например, вы можете увидеть, что существует корреляция между количеством времени, которое кто-то проводит на вашем сайте, и вероятностью того, что он совершит покупку.

Каковы различные этапы интеллектуального анализа данных

• Шаг первый: сначала вам нужно установить цели. И именно здесь специалисты по данным и заинтересованные стороны бизнеса работают вместе, чтобы определить бизнес-проблему, для которой будет применяться интеллектуальный анализ данных.
• Шаг второй: Определив проблему с определенной областью, мы переходим ко второму шагу, то есть к подготовке данных. Это определяет, какой набор данных поможет ответить на соответствующие вопросы для бизнеса, которые мы задали на первом этапе. Здесь есть нечто большее, чем просто идентификация данных. Нам также нужно очистить его, удалив любой шум, такой как дубликаты, пропущенные значения и выбросы.
• Шаг третий. На третьем этапе мы фокусируемся на применении данных с помощью алгоритмов интеллектуального анализа данных. Мы ищем здесь интересные отношения данных и применяем методы глубокого обучения.
• Шаг четвертый: Затем, наконец, четвертый шаг — оценка результатов. Так что это действительно интерпретация результатов, которые являются действительными, новыми, полезными и понятными.

Различные методы интеллектуального анализа данных

Давайте поговорим о некоторых из тех методов интеллектуального анализа данных, которые составляют третий этап (применение данных специально с помощью алгоритмов интеллектуального анализа данных) здесь. Интеллектуальный анализ данных — это комбинация различных алгоритмов и инструментов агрегации данных, позволяющая обобщать большие пулы данных в полезную и полезную информацию. Существует множество техник и методов, используемых в интеллектуальном анализе данных, вот некоторые из наиболее популярных:

Ассоциация: это самый простой метод интеллектуального анализа данных. Ассоциация основана на правилах и представляет собой метод поиска взаимосвязей между переменными в заданном наборе данных. Вы проводите простую корреляцию между двумя или более элементами, часто одного типа, для выявления закономерностей.

Так, например, отслеживая покупательские привычки людей, вы можете определить, что клиент всегда покупает сливки, а затем, как правило, покупает клубнику. И поэтому вы можете предположить, что в следующий раз, когда они будут покупать клубнику, они, возможно, захотят купить и сливки.

Классификация. Все, что делает классификация, — это создает представление о типе клиента, или типе товара, или типа объекта, описывая несколько атрибутов для идентификации определенного класса.

Так, например, вы можете легко классифицировать автомобили по разным типам, таким как седаны, полноприводные автомобили и кабриолеты, и вы можете сделать это, определив различные атрибуты, такие как количество мест или форма автомобиля. Затем, получив новый автомобиль, вы можете применить его к определенному классу, сравнив атрибуты с нашим известным определением.

Кластеризация. Другой полезный метод — кластеризация. Теперь кластеризация позволяет вам группировать отдельные фрагменты данных вместе, чтобы сформировать структуру. Сопоставление экземпляров данных с другими примерами, чтобы вы могли видеть, где сходства и диапазоны совпадают.

Нейронные сети: существует ряд методов глубокого обучения, использующих искусственные нейронные сети, которые мы можем использовать для формирования таких вещей, как прогнозы. Анализируя прошлые события или прошлые экземпляры, вы можете сделать прогноз о событии. Если входные данные помечены, можно применить регрессию для прогнозирования вероятности конкретного назначения. Если набор данных не помечен, отдельные точки данных и обучающий набор сравниваются друг с другом, чтобы обнаружить лежащие в их основе сходства, группируя их на основе этих общих характеристик.

Вы также увидите такие вещи, как деревья решений и алгоритмы K ближайших соседей или KNN, используемые здесь. Одна из самых важных вещей, которую следует помнить, заключается в том, что методы интеллектуального анализа данных не являются универсальным решением, поскольку разные методы могут быть более или менее эффективными в зависимости от ваших данных, ваших бизнес-вопросов и того, чего вы пытаетесь достичь. .

Часто методом проб и ошибок определяется, какой метод будет работать лучше всего для вас. Таким образом, интеллектуальный анализ данных объединяет заинтересованные стороны бизнеса и специалистов по данным во всем этом процессе. И если все сделано правильно, вы можете найти ценные идеи, которые могут изменить бизнес.