Лучший способ максимально использовать интеллектуальный анализ данных

Опубликовано: 2020-02-26
Оглавление показать
Введение:
7 способов извлечь максимальную пользу из интеллектуального анализа данных, не забывая при этом о некоторых вещах при выполнении проекта интеллектуального анализа данных:
Некоторые популярные методы интеллектуального анализа данных:
Вывод:

Введение:

Интеллектуальный анализ данных можно описать многими способами, но самыми простыми терминами. Это процесс, в котором некоторая полезная информация извлекается из необработанных данных. При получении данных с помощью веб-скрапинга или получения их из других источников вы получите массу данных. Большинство из них не имеют удобного для использования формата, и ваша бизнес-команда не получит пользы от необработанных данных. Следовательно, данные нуждаются в очистке, обработке, а затем должны запускаться различные алгоритмы. Для извлечения различных типов деловой информации.

7 способов извлечь максимальную пользу из интеллектуального анализа данных, не забывая при этом о некоторых вещах при выполнении проекта интеллектуального анализа данных:

Есть определенные шаги, которые нужно выполнить еще до того, как начать с этого, чтобы решить конкретную постановку задачи .
  1. Сначала получите формулировку проблемы. Люди могут подумать, что вы начинаете с данных. Нет. Вы начинаете с проблемы. Ваша проблема заключается в том, чтобы удержать клиента, и вы хотите понять, в какой момент он отказывается от корзины ? Или вы хотите понять, не слишком ли мало органических обращений? Такие формулировки проблемы дают вам четкое представление о том, что искать в ваших данных. Очень амбициозно начать с ваших данных, а затем попытаться найти, какие проблемы они могут помочь вам решить. Но этот обратный процесс может иметь неприятные последствия, и вы можете не найти ни решения, ни проблемы . Чтобы убедиться, что ваш проект интеллектуального анализа данных увенчался успехом, лучше всего браться за проекты, которые повлияют на бизнес .
  2. Таким образом, вы можете сделать пробный запуск, как только ваши результаты будут готовы, а затем продолжать вносить небольшие коррективы в модели. И механизмы прогнозирования, чтобы лучше всего соответствовать постановке задачи. Кроме того, работа с данными без формулировки проблемы приводит к тому, что больше времени тратится только на изучение данных, без сосредоточения внимания на бизнес-проблеме, которую вы можете решить . Использование одного источника данных — не лучшая идея, если вы хотите, чтобы в вашем проекте интеллектуального анализа данных было минимальное количество ошибок. Вместо этого вам следует использовать данные из многих источников, чтобы вы могли охватить больше и чтобы вы могли использовать данные из одного источника для подтверждения другого . Допустим, вы изучаете поведение покупателей при добавлении товаров в корзину. Важно охватить людей из разных мест, экономического положения, возраста, пола и т . д. Исключение любой отдельной группы может сделать исследование искаженным и дать вам необъективную модель. Следовательно, вам может понадобиться получить данные с разных сайтов электронной коммерции.
  3. Когда компании хотят начать использовать данные, они обычно заглядывают внутрь, чтобы использовать данные, которые уже хранятся во внутренних системах и лежат неиспользованными . Хотя использование этих данных для работы над проектом может показаться привлекательным, использование только внутренних данных привязывает вас к очень небольшому набору данных . Рекомендуется получать данные из внешних проверенных источников, которые вы можете включить в свой проект для улучшения своей модели .
  4. Стратегия выборки является обязательной. Вам нужно убедиться, что у вас есть отдельные наборы для обучения и тестирования, и оба набора должны быть рандомизированы, чтобы ваша модель не была предвзятой . Всегда имейте дополнительный резервный набор для резервного копирования. Когда вы продолжаете обучать свою модель на новых данных, вам нужно протестировать ее на наборе задержек, чтобы убедиться, что она не стала предвзятой или искаженной .
  5. Время, потраченное на широкий спектр задач, прежде чем построить окончательную модель. Данные нуждаются в очистке, многие алгоритмы нуждаются в тестировании, чтобы определить, какой из них лучше всего работает с имеющимися данными . Объединение данных из разных источников, а затем тестирование множества моделей. Это может помочь вам в определении лучшей модели. Это может занять некоторое время, но важно убедиться, что будущие прогнозы, сделанные с помощью проекта интеллектуального анализа данных, близки к реальным значениям . Пропуск этих частей может означать, что вы упускаете важную информацию. Скрытые в ваших данных, которые могут позволить вам принимать более взвешенные решения о будущих этапах вашего проекта.
  6. Убедитесь, что ваша модель обучается на ходу. Хотя вы можете построить модель и оставить ее в покое, проекты интеллектуального анализа данных обычно представляют собой работающие системы, в которых модель продолжает учиться на новых потоках данных . Это помогает обновлять модель новыми данными и избегать смещения.
  7. Создание амбициозного проекта по интеллектуальному анализу данных не имеет особого смысла. Если только вы не можете продемонстрировать свои выводы бизнес-команде или всему миру. Для этого вам необходимо преобразовать извлеченную полезную информацию в удобочитаемый и понятный формат . Кроме того, проекты интеллектуального анализа данных не должны заканчиваться только проектами НИОКР, которые закрываются после нескольких месяцев бездействия. Их следует немедленно развернуть на работающих системах. Это может принести пользу бизнесу, и вы можете понять его недостатки и продолжать совершенствоваться .

Некоторые популярные методы интеллектуального анализа данных:

В то время как мы упомянули, как следует проводить проект интеллектуального анализа данных . Важно знать, что многие методы интеллектуального анализа данных применяются к вашим данным для извлечения различных видов информации .

  1. Распознавание образов является одним из самых ранних и наиболее часто используемых методов. Люди из городских домохозяйств тратят больше на электронику? В этом случае вам может понадобиться убедиться, что электронные гаджеты хранятся на городских складах. Такие закономерности и их результирующие выводы нуждаются в анализе и применении, чтобы компании могли увеличивать свою прибыль, становясь при этом более эффективными . Вы также можете найти другие закономерности, скрытые в данных, которые можно использовать для снижения затрат. Например, может быть определенное время дня, когда на вашем сайте может наблюдаться всплеск трафика. Если вы обнаружите эту закономерность в данных, вы можете увеличить мощность своего сервера в течение этого времени и уменьшить ее до конца дня . Таким образом, вы сэкономите много денег.
  2. Классификация — еще одно распространенное алгоритмическое решение, используемое для массивных наборов данных. Обычно используется для группировки наборов данных. Например, если у вас есть набор данных с миллионом пользовательских данных, и вы хотите отсортировать их в зависимости от того, как часто они совершают онлайн-транзакции . Вы бы классифицировали их как низкие, средние и высокие.
  3. Другой алгоритм, который обычно используется в механизмах рекомендаций (будь то на Amazon или Netflix), — это ассоциация . С его помощью нам показывают похожие продукты, когда мы просматриваем товар. Также, если мы находимся на стадии оформления заказа продукта, другие продукты, которые «обычно покупаются вместе». Все это результаты алгоритмов ассоциации, которые считывают информацию о людях в Интернете и находят повторяющиеся закономерности .
  4. Алгоритм, который мы обычно связываем с прогнозированием интеллектуального анализа данных, также является тем, в котором легче всего ошибиться . Это также наиболее часто используемый алгоритм бизнес-командами, которые хотят прогнозировать поведение клиентов или финансовые показатели компании в ближайшие месяцы .

Вывод:

Максимальное использование данных возможно, если у вас есть данные с вами. Хотя создание команды веб-парсинга может оказаться невозможным для каждой компании, а использования внутренних данных может быть недостаточно для амбициозного проекта по науке о данных . Вот почему наша команда PromptCloud предлагает вам не только данные, извлеченные из Интернета, но и полноценное решение DaaS, в котором вы вводите свои требования и получаете данные в формате plug and play .