Теперь в распоряжении предприятий больше данных, чем когда-либо прежде. Однако из-за огромного объема данных разобраться в огромных объемах структурированных и неструктурированных данных для проведения реформ может быть невероятно сложно. Эта трудность, если ее не решить эффективно, может снизить ценность или достоверность всех данных. Интеллектуальный анализ данных — это процесс, с помощью которого компании ищут закономерности в данных, чтобы получить представление, соответствующее их потребностям. Другими словами, оба бизнес-аналитика и наука о данных, без сомнения, требует этого. По сути, организации могут использовать различные методы интеллектуального анализа данных, чтобы превратить необработанные данные в полезную информацию. Они варьируются от передового искусственного интеллекта до основ подготовки данных, и все они имеют решающее значение для получения максимальной отдачи от инвестиций в данные.
Итак, в этом посте мы углубимся во все, что вам следует знать о методах и процессах интеллектуального анализа данных. Но чтобы убедиться, что вы знаете, во что ввязываетесь, ознакомьтесь с нашим постом на определение интеллектуального анализа данных, важность, применение и лучшие практики познакомиться с основами.
Теперь давайте запустим мяч…
Методы и шаги для интеллектуального анализа данных
Ниже приведен исчерпывающий список методов или шагов интеллектуального анализа данных, которые потребуются каждому предприятию в тот или иной момент в процессе интеллектуального анализа данных.
№1. Очистка и подготовка данных
Очистка и подготовка данных — важный этап в процессе интеллектуального анализа данных. Чтобы быть полезными в различных аналитических процедурах, необработанные данные должны быть очищены и структурированы. Различные части моделирования данных, преобразования, миграции данных, ETL, ELT, интеграция данных и агрегирование часто являются аспектами очистки и подготовки данных. Как правило, это важный шаг в определении оптимального использования данных. Это также означает понимание его основных особенностей и атрибутов.
Важность очистки и подготовки данных для бизнеса очевидна. Данные либо бессмысленны для организации, либо ненадежны из-за их качества, если этот первый этап пропущен. Компании должны иметь возможность доверять своим данным, результатам аналитики и действиям, предпринятым в результате этих результатов.
№ 2. Отслеживание шаблонов
Распознавание образов — это базовый метод интеллектуального анализа данных. Это влечет за собой обнаружение и отслеживание тенденций или закономерностей в данных, чтобы сделать обоснованные выводы о результатах бизнеса.
Например, когда компания замечает закономерность в данных о продажах, у нее есть основания для принятия мер. Он должен извлечь выгоду из информации. Кроме того, если компания обнаружит, что данный продукт продается лучше, чем другие, для определенной демографической группы, она может использовать эту информацию для разработки аналогичных продуктов или услуг или просто улучшить запасы оригинального продукта для этой группы.
№3. Классификация
Многочисленные качества, связанные с различными типами данных, часто анализируются с использованием нескольких методов интеллектуального анализа данных классификации.
Организации могут категоризировать или классифицировать связанные данные после определения основных характеристик различных типов данных. Это необходимо, например, для распознавания личной информации, которую предприятия могут захотеть защитить или отредактировать из документов.
№ 4. Ассоциация
Термин «ассоциация» относится к методу интеллектуального анализа данных, который имеет много общего со статистикой. Он показывает, что определенные данные (или события, управляемые данными) связаны с другими данными или событиями, управляемыми данными. Другими словами, это сравнимо с концепцией одновременности машинного обучения, в которой существование одного события, управляемого данными, указывает на возможность другого.
Более того, корреляция — это статистический термин, аналогичный понятию ассоциации. Это указывает на то, что анализ данных выявляет связь между двумя событиями данных, например, тот факт, что покупка гамбургеров обычно сопровождается покупкой картофеля фри.
№ 5. Обнаружение выбросов
Любые нарушения в наборах данных обнаруживаются с помощью обнаружения выбросов. Когда компании обнаруживают аномалии в своих данных, становится легче понять, почему они происходят, и планировать будущие события для достижения корпоративных целей. Например, если в определенное время дня наблюдается рост использования транзакционных систем для кредитных карт, предприятия могут использовать эту информацию для оптимизации своих продаж в оставшуюся часть дня, выясняя, почему.
Читайте также: Стратегии управления рисками: 5+ стратегий, которым вы можете следовать прямо сейчас !!!
№ 6. Кластеризация
Кластеризация — это аналитическая стратегия, использующая визуальные методы для понимания данных. Графики используются методами кластеризации для демонстрации распределения данных по отношению к определенным показателям. Однако для отображения этого распределения данных методы кластеризации часто используют разные цвета.
Между тем кластерная аналитика лучше всего работает с графовыми методами. Пользователи могут визуально наблюдать за тем, как работает распределение данных, и выявлять тенденции, имеющие отношение к их бизнес-целям, используя, в частности, графики и кластеризацию.
№ 7. Регрессия
Методы регрессии полезны для определения характера взаимосвязи набора данных между переменными. В некоторых случаях ассоциации могут быть причинно-следственными, а в других — просто корреляционными. Регрессия — это простой метод белого ящика для определения взаимосвязи переменных. А когда дело доходит до применения методов регрессии, прогнозирование и моделирование данных возглавляют список.
Читайте также: МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: типы и подробное руководство по моделям
№8. Прогноз
Прогнозирование является одной из четырех дисциплин аналитики и особенно сильным аспектом интеллектуального анализа данных. Прогнозная аналитика работает, расширяя тенденции, наблюдаемые в текущих или исторических данных, в будущее. В результате он дает компаниям представление о том, какие тенденции появятся в их данных в будущем.
Использование прогнозной аналитики может осуществляться различными способами. Аспекты машинного обучения и искусственного интеллекта являются неотъемлемой частью некоторых из наиболее продвинутых. С другой стороны, прогнозная аналитика почти никогда не должна полагаться на эти методы; он работает с более простыми алгоритмами.
№ 9. Последовательные шаблоны
Этот метод интеллектуального анализа данных фокусируется на раскрытии набора событий, которые происходят в заранее определенном порядке. Это очень полезно для добычи транзакционных данных. Этот метод, например, может выявить сегменты одежды, которые покупатели с большей вероятностью приобретут после совершения первой покупки, например пары обуви.
Понимание последовательных шаблонов может помочь компаниям рекомендовать клиентам дополнительные продукты для увеличения продаж.
№10. Деревья решений
Деревья решений — это форма модели прогнозирования, которая позволяет компаниям эффективно собирать данные. Хотя дерево решений технически является типом машинного обучения, его чаще называют версией белого ящика из-за его простоты.
Пользователи могут легко увидеть, как входные данные влияют на выходные данные, используя дерево решений. Например, случайный лес — это модель прогнозной аналитики, созданная путем объединения нескольких моделей дерева решений. Сложные модели случайного леса называют методами машинного обучения «черного ящика». Это связано с тем, что их результаты не всегда легко интерпретировать на основе их входных данных. Однако в большинстве случаев этот фундаментальный вид ансамблевого моделирования является более точным, чем использование только деревьев решений.
№ 11. Статистические методы
Статистические методы лежат в основе большей части аналитики интеллектуального анализа данных. Различные модели аналитики основаны на статистических идеях, которые позволяют получить числовые значения, которые могут помочь в достижении определенных бизнес-целей.
Например, в системах распознавания изображений нейронные сети используют сложную статистику, основанную на различных весовых коэффициентах и показателях, чтобы определить, является ли изображение собакой или кошкой.
Кроме того, статистические модели являются одной из двух основных областей искусственного интеллекта.
Некоторые статистические методы имеют статические модели, в то время как другие, использующие машинное обучение, со временем совершенствуются.
№ 12. Визуализация
Еще одним важным аспектом интеллектуального анализа данных является визуализация данных. Они предоставляют пользователям доступ к данным, основанным на сенсорных ощущениях, которые они могут увидеть.
Современные визуализации данных являются динамичными, полезными для потоковой передачи данных в режиме реального времени и отличаются разнообразием цветов, которые показывают различные тенденции и закономерности данных.
Кроме того, информационные панели являются мощным инструментом для раскрытия идей интеллектуального анализа данных с помощью визуализации данных. Таким образом, вместо того, чтобы полагаться исключительно на числовые результаты статистических моделей, организации могут создавать информационные панели на основе различных показателей и использовать визуализации для визуального выделения закономерностей в данных.
№ 13. Нейронные сети
Нейронная сеть — это тип модели машинного обучения, который часто используется в искусственном интеллекте и глубоком обучении. Нейронные сети — одна из наиболее точных моделей машинного обучения, используемых сегодня. Их названия обусловлены тем, что они имеют разные слои, отражающие работу нейронов в человеческом мозгу.
Хотя нейронная сеть может быть полезным инструментом для интеллектуального анализа данных, организациям следует проявлять осторожность при ее использовании. Это связано с тем, что некоторые из этих моделей нейронных сетей довольно сложны, что в первую очередь затрудняет понимание того, как нейронная сеть пришла к результату.
№ 14. Хранилище данных
Этап хранения данных в процессе интеллектуального анализа данных имеет решающее значение. Хранилище данных влечет за собой хранение структурированных данных в системах управления реляционными базами данных, чтобы их можно было анализировать для бизнес-аналитики, создания отчетов и базовых информационных панелей.
В последнее время облачные хранилища данных и хранилища данных в репозиториях полуструктурированных и неструктурированных данных, таких как Hadoop, стали легко доступны.
Хотя хранилища данных когда-то использовались для хранения и анализа исторических данных, многие современные подходы теперь могут обеспечивать углубленный анализ данных в реальном времени.
№ 15. Обработка долговременной памяти
Способность интерпретировать данные в течение длительных периодов времени называется долговременной обработкой памяти. Вот где исторические данные хранилищ данных пригодятся.
По сути, когда компания может проводить аналитику в течение длительного периода времени, она может выявить закономерности, которые в противном случае было бы трудно заметить. Например, компания может обнаружить тонкие признаки снижения оттока в финансах, проанализировав убыль за период в несколько лет.
№ 16. Искусственный интеллект и машинное обучение
Машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) — две самые передовые технологии интеллектуального анализа данных. При работе с большими объемами данных расширенные формы машинного обучения, такие как глубокое обучение, обеспечивают высокоточные прогнозы. В результате они ценны в приложениях ИИ, таких как компьютерное зрение, распознавание речи и расширенная текстовая аналитика с применением обработки естественного языка.
Эти подходы к интеллектуальному анализу данных хорошо работают с полуструктурированными и неструктурированными данными для извлечения ценности.
Будущее облака и интеллектуального анализа данных
Расширение интеллектуального анализа данных было ускорено технологией облачных вычислений. Облачные технологии идеально адаптированы для современных высокоскоростных огромных объемов полуструктурированных и неструктурированных данных, с которыми приходится иметь дело большинству предприятий. Эластичные ресурсы облака можно быстро масштабировать, чтобы удовлетворить эти огромные потребности в данных. В результате, поскольку облако может хранить больше данных в различных формах, требуется больше технологий интеллектуального анализа данных, чтобы превратить эти данные в ценную информацию. Передовые методы интеллектуального анализа данных, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, также доступны в виде облачных сервисов.
Но тогда будущие достижения в области облачных вычислений, несомненно, увеличат спрос на более мощные инструменты интеллектуального анализа данных. ИИ и машинное обучение получат гораздо большее распространение в ближайшие пять лет, чем сейчас.
Интеллектуальный анализ данных: начало
Интеллектуальный анализ данных можно инициировать, получив доступ к соответствующим технологиям. А поскольку интеллектуальный анализ данных начинается сразу после приема данных, поиск решений для подготовки данных, поддерживающих различные структуры данных, необходимые для аналитики интеллектуального анализа данных, имеет решающее значение. Компании также захотят классифицировать данные, чтобы использовать вышеупомянутые стратегии для их исследования. В этой области помогают современные хранилища данных, а также многочисленные алгоритмы прогнозирования и машинного обучения/ИИ.
Однако использование единого инструмента для всех этих отдельных процессов интеллектуального анализа данных может помочь организациям. Компании могут повысить качество данных и контроль управления данными, необходимые для надежных данных, имея единое место для выполнения этих различных процессов интеллектуального анализа данных.
Каковы пять 5 методов интеллектуального анализа данных?
К основным методам интеллектуального анализа данных относятся следующие:
- Классификационный анализ.
- Обучение правилам ассоциации
- Обнаружение аномалий или выбросов
- Кластерный анализ
- Регрессивный Анализ
Каковы четыре метода интеллектуального анализа данных
На самом деле в мире интеллектуального анализа данных существует более четырех методов, но некоторые из них включают:
- Регрессия (прогностическая)
- Обнаружение правила ассоциации (описательное)
- Классификация (предиктивная)
- Кластеризация (описательная
Каковы 3 типа интеллектуального анализа данных?
Типы интеллектуального анализа данных:
- Кластеризация
- Прогноз
- классификация
Каковы лучшие методы интеллектуального анализа данных?
В моделях машинного обучения на основе искусственного интеллекта нейронные сети также являются одним из наиболее часто используемых методов интеллектуального анализа данных (ИИ). Подобно нейронам в мозгу, он стремится обнаруживать взаимосвязь данных. Многие слои нейронной сети взаимодействуют друг с другом, чтобы обеспечить высокоточные результаты анализа данных.
Статьи по теме
