Интеллектуальный анализ данных не является новой концепцией и не сопровождал цифровую революцию. Эта концепция существует уже почти столетие, хотя стала более популярной в 1930-х годах. В 1936 году Алан Тьюринг предложил идею универсальной машины, которая могла бы выполнять вычисления, используя методы современных компьютеров; которая была одной из первых моделей интеллектуального анализа данных.
С тех пор мы прошли долгий путь. Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение стали жизнеспособными инструментами в бизнесе, которые помогают улучшить все, от операций продаж до финансовый анализ в инвестиционных целях. В результате специалисты по обработке и анализу данных теперь более важны для бизнеса по всему миру.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Проще говоря, это процесс анализа больших объемов данных с целью выявления бизнес-аналитика которые могут помочь фирмам в решении проблем, снижение рисков, и использовать новые возможности. Сходство между поиском важной информации в обширной базе данных и добычей руды в горах вдохновило название этой системы. Обе процедуры требуют прочесывания огромных объемов данных, чтобы обнаружить скрытую ценность.
Интеллектуальный анализ данных дает ответы на бизнес-вопросы, которые в прошлом требовали слишком много времени, чтобы отвечать вручную. По большей части это помогает пользователям находить закономерности, тенденции и взаимосвязи, которые в противном случае они могли бы упустить из виду. Это достижимо за счет использования различных статистических инструментов для изучения данных различными способами. Следовательно, эта информация помогает спрогнозировать, что произойдет в будущем, и принять меры, которые повлияют на результаты бизнеса.
Интеллектуальный анализ данных широко используется в таких секторах бизнеса, как продажи и маркетинг, разработка продуктов, здравоохранение и т. д. При правильном выполнении интеллектуальный анализ данных дает вам значительное конкурентное преимущество, позволяя лучше понять своих клиентов. В конечном итоге это приводит к разработке успешных маркетинговых стратегий, повышению доходов и надлежащему управлению затратами.
Читайте также: Принятие решений и маркетинг на основе данных
Как работает интеллектуальный анализ данных
Исследование и анализ огромных массивов данных для выявления соответствующих закономерностей и тенденций — вот что такое интеллектуальный анализ данных. И помимо вышеперечисленных преимуществ, он может пригодиться и в других областях; маркетинг баз данных, управление кредитными рисками, обнаружение мошенничества, проверка электронной почты со спамом и даже определение отношения пользователей.
Между тем, в процессе интеллектуального анализа данных есть четыре этапа. Организации начинают со сбора данных и загрузки их в хранилища данных. Затем данные хранятся и управляются локально или в облаке.
Доступ к данным осуществляется бизнес-аналитики, управленческие команды и специалисты по информационным технологиям, которые затем решают, как это организовать. Затем прикладное программное обеспечение вступает во владение. Он сортирует данные в зависимости от ответов пользователя, после чего представляет данные в удобном для совместного использования формате, таком как график или таблица, конечным пользователем.
Процесс интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных включает в себя ряд этапов, от сбора данных до визуализации, для извлечения полезной информации из массивных наборов данных. Методы интеллектуального анализа данных в основном помогают создавать описания и прогнозы в отношении целевого набора данных. Процесс ниже показывает, как это достижимо.
№1. Определите бизнес-цели:
Часто это самая сложная часть процесса интеллектуального анализа данных, хотя многие компании склонны упускать из виду этот важный этап.
На этом этапе специалисты по данным и заинтересованные стороны бизнеса должны сотрудничать, чтобы выявить бизнес-проблемы. Это будет направлять запросы данных и параметры для конкретного проекта. Однако аналитикам может потребоваться провести дополнительные исследования, чтобы полностью понять бизнес-контекст.
№ 2. Подготовка данных:
Как только масштаб проблемы будет определен, специалисты по данным смогут определить, какой сбор данных поможет им легче ответить на основные вопросы бизнеса.
Они буквально очищают данные после их сбора, удаляя любой шум, такой как дубликаты, отсутствующие числа и выбросы. Между тем, в зависимости от набора данных может потребоваться дополнительный шаг. Цель состоит в том, чтобы уменьшить количество измерений, поскольку слишком большое количество функций может замедлить любые последующие вычисления. Чтобы гарантировать оптимальную точность любых моделей, специалисты по обработке и анализу данных будут стараться сохранить наиболее важные предикторы.
№3. Моделирование и анализ шаблонов:
Специалисты по обработке и анализу данных могут рассматривать любые интригующие связи данных, такие как последовательные шаблоны, правила ассоциации или корреляции, в зависимости от типа исследования. Но в то время как высокочастотные шаблоны предлагают более широкий спектр использования, вариации данных иногда могут быть более интересными, раскрывая потенциальные области мошенничества.
В зависимости от доступных данных алгоритмы глубокого обучения могут пригодиться при классификации набора данных. Если входные данные помечены (обучение с учителем), для категоризации данных можно использовать модель классификации или регрессию, или просто регрессию можно использовать для прогнозирования правдоподобия конкретной задачи.
С другой стороны, отдельные точки данных в обучающем наборе сравниваются друг с другом, чтобы выявить основные сходства, а затем собираются на основе этих характеристик, если набор данных не помечен (т. е. обучение без учителя).
№ 4. Оценка результатов и внедрение знаний
После того, как данные были агрегированы, результаты должны быть изучены и поняты. Когда дело доходит до окончательных результатов, они должны быть действительными, уникальными, ценными и простыми для понимания. Если этот критерий соблюдается, организации могут использовать эту информацию для разработки новых стратегий, которые помогут им достичь своих целей.
Пример интеллектуального анализа данных
Методы интеллектуального анализа данных широко используются в продуктовых магазинах. Покупатели могут получить бесплатные карты лояльности в нескольких супермаркетах, которые дают им доступ к специальным скидкам, недоступным для лиц, не являющихся членами. Другими словами, с помощью карт магазины могут легко отслеживать, кто что покупает, когда и по какой цене. Проанализировав данные, розничные продавцы могут использовать их, чтобы предлагать клиентам купоны на основе их покупательской практики. Они также могут определять, когда выставлять товары на продажу или продавать их по полной цене.
Когда корпорация использует только избранную информацию, которая едва ли отражает всю группу выборки, чтобы построить теорию, интеллектуальный анализ данных может стать поводом для беспокойства.
Методы интеллектуального анализа данных
Чтобы превратить огромные объемы данных в значимую информацию, интеллектуальный анализ данных использует различные алгоритмы и методологии. Вот некоторые из наиболее распространенных:
№1. Правила ассоциации:
Термин «правило ассоциации» относится к основанному на правилах методу определения связей между переменными в наборе данных.
Анализ потребительской корзины, который позволяет организациям лучше понять связи между различными товарами, в основном использует эти методологии. Предприятия могут разрабатывать более эффективные стратегии перекрестных продаж и механизмы рекомендаций, понимая потребительские привычки своих клиентов.
№ 2. Нейронные сети:
Нейронные сети помогают обрабатывать данные, моделируя взаимосвязь человеческого мозга через слои узлов. Входные данные, веса, смещение (или порог) и выходные данные составляют каждый узел.
Если выходное значение достигает определенного порога, узел «срабатывает» или «активируется», отправляя данные на следующий уровень сети. Благодаря обучению с учителем нейронные сети изучают эту функцию отображения, а затем изменяют ее на основе функции потерь с использованием градиентного спуска.
Мы можем быть уверены в точности модели, чтобы получить правильный ответ, когда функция стоимости равна или близка к нулю.
№3. Древо решений:
Этот метод интеллектуального анализа данных группирует или прогнозирует потенциальные результаты на основе набора решений с использованием методов классификации или регрессии. Он использует древовидное изображение, чтобы показать потенциальные результаты этих решений, как следует из названия.
№ 4. K-ближайший сосед (KNN):
Это непараметрический метод, который классифицирует точки данных на основе их близости и отношения к другим доступным данным. Этот метод предполагает, что сопоставимые точки данных могут быть обнаружены близко друг к другу. В результате он пытается определить расстояние между точками данных, используя Евклидово расстояние, а затем присваивает категорию на основе наиболее распространенной категории или среднего значения.
Приложения интеллектуального анализа данных
Команды бизнес-аналитики и аналитики данных все чаще используют методы интеллектуального анализа данных для получения информации для своих организаций и отраслей. Ниже приведены некоторые примеры приложений для интеллектуального анализа данных:
Прогнозирование продаж
Прогноз продаж — это один из способов использования ссылок, обнаруженных алгоритмами интеллектуального анализа данных.
Использование инструментов интеллектуального анализа данных для ответа на бизнес-задачу, касающуюся того, что и когда будет продаваться, называется прогнозированием продаж.
Читайте также: Программное обеспечение для прогнозирования продаж: 15+ лучших вариантов на 2021 год (+ бесплатные советы)
Walmart, например, широко использует данные, собранные его майнерами данных. Согласно исследованию Walmart, когда в этом районе были штормовые предупреждения, люди с большей вероятностью покупали клубничные пирожные Pop-Tarts. Затем Walmart стратегически разместил клубничные пирожные Pop-Tarts на кассах.
Бизнес-вопросы Walmart (что покупают клиенты, когда приближаются ураганы?) были решены с помощью интеллектуального анализа данных путем увеличения импульсивных покупок на кассах (люди покупают больше клубничных пирожных).
Однако это довольно широкое определение интеллектуального анализа данных; пытаясь предугадать действия каждого.
Сегментация рынка
Сегментация рынка является одной из самых мощных функций интеллектуального анализа данных. Это можно рассматривать как форму группировки.
Корпорация может изучить собранную информацию и начать принимать деловые решения на основе таких критериев, как возраст или пол.
Например, мы собираем информацию о покупках iPhone. Когда мы объединим наши данные, мы обнаружим, что люди моложе 30 лет чаще покупают iPhone. Исследователь данных может посоветовать маркетинговой команде Apple нацеливать рекламу на людей моложе 30 лет.
Мы строим здесь модели прогнозирования, поскольку знаем, что хотим продавать, и пытаемся выяснить, кому мы должны продавать.
Это только один пример; вы можете получить гораздо больше конкретного. Мы можем дополнительно разделить наш рынок на основе пола, расы и кредитного рейтинга. Затем мы можем обнаружить, что целевым рынком для iPhone являются белые женщины до 30 лет с выдающимся кредитным рейтингом.
Возможности сегментации безграничны и зависят исключительно от имеющихся у вас данных.
Обучение
Образовательные учреждения начали собирать данные, чтобы лучше понять контингент учащихся и условия, способствующие успеху. По сути, по мере того, как все больше курсов переносится на онлайн-платформы, преподаватели могут отслеживать и оценивать эффективность, используя различные параметры и показатели, такие как нажатия клавиш, профили учащихся, классы, университеты и затраченное время.
Оптимизация операций
Интеллектуальный анализ процессов использует методы интеллектуального анализа данных для сокращения затрат на выполнение операционных задач, что позволяет предприятиям работать более эффективно. Это помогает владельцам бизнеса выявлять дорогостоящие узкие места и улучшать процесс принятия решений.
Что вы подразумеваете под интеллектуальным анализом данных?
Интеллектуальный анализ данных — это концепция, которую большинство компаний используют для преобразования необработанных данных в значимую информацию. Компании в основном узнают больше о своих клиентах, используя программное обеспечение для поиска тенденций в огромных пакетах данных. Это позволяет им разрабатывать более успешные маркетинговые кампании, повышать продажи и сокращать расходы. Эффективный сбор данных, хранение и компьютерная обработка необходимы для интеллектуального анализа данных.
Для чего используется интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных широко используется в таких секторах бизнеса, как продажи и маркетинг, разработка продуктов, здравоохранение и т. д. При правильном выполнении интеллектуальный анализ данных дает вам значительное конкурентное преимущество, позволяя лучше понять своих клиентов. В конечном итоге это приводит к разработке успешных маркетинговых стратегий, повышению доходов и надлежащему управлению затратами.
Что такое интеллектуальный анализ данных и как он работает?
Организации начинают со сбора данных и загрузки их в хранилища данных. Затем данные хранятся и управляются локально или в облаке. Доступ к данным получают бизнес-аналитики, команды менеджеров и специалисты по информационным технологиям, которые затем решают, как их организовать. Затем прикладное программное обеспечение вступает во владение. Он сортирует данные в зависимости от ответов пользователя, после чего представляет данные в удобном для совместного использования формате, таком как график или таблица, конечным пользователем.
Каковы 3 типа интеллектуального анализа данных?
Некоторые типы интеллектуального анализа данных:
- Кластеризация.
- Прогнозирование.
- Классификация.
Каковы 7 шагов интеллектуального анализа данных?
- Очистка данных.
- Интеграция данных.
- Сжатие данных
- Преобразование данных.
- Сбор данных.
- Оценка шаблонов
Статьи по теме
- Виды аналитики: как их применять в любом бизнесе
- Что такое прогнозирование продаж? Методы и примеры из реальной жизни
- МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: Полное руководство по прогнозированию
- Определение бизнес-прогнозирования, методы, примеры, типы (обновлено)
- Прогнозная аналитика: определение, примеры и преимущества
- Прогностическая и предписывающая аналитика, объяснение!!! (+ Подробное руководство)
- Прогнозирование спроса: методы, примеры, модели (+ подробное руководство)
