Видобуток даних не є новою концепцією, вона також не супроводжувала цифрову революцію. Концепція існує вже майже століття, хоча вона стала більш популярною в 1930-х роках. У 1936 році Алан Тьюринг запропонував ідею універсальної машини, яка могла б виконувати обчислення з використанням методів сучасних комп'ютерів; яка була однією з перших моделей інтелекту даних.
Відтоді ми пройшли довгий шлях. Інтелектуальний аналіз даних і машинне навчання стали життєздатними інструментами в бізнесі, які допомагають покращити все, від операцій з продажу до фінансовий аналіз для інвестиційних цілей. В результаті науковці даних зараз важливіші для бізнесу по всьому світу.
Що таке інтелектуальний аналіз даних?
Простіше кажучи, це процес аналізу великих обсягів даних з метою їх виявлення бізнес-аналітика які можуть допомогти фірмам у вирішенні проблем, зниження ризиків, і користуючись новими можливостями. Схожість між пошуком важливої інформації у великій базі даних і видобутком руди на горах надихнула назву цієї системи. Обидві процедури потребують прочісування величезної кількості даних, щоб виявити приховану цінність.
Інтелектуальний аналіз даних дає відповіді на бізнес-питання, на які в минулому було надто багато часу, щоб відповідати вручну. Здебільшого це допомагає користувачам знаходити закономірності, тенденції та відносини, які вони інакше могли б не помітити. Це досягається шляхом використання різноманітних статистичних інструментів для дослідження даних різними способами. Отже, ця інформація допомагає спрогнозувати, що станеться в майбутньому, і вжити заходів, щоб вплинути на результати бізнесу.
Використання інтелекту даних є популярним у бізнес-секторах, таких як продажі та маркетинг, розробка продуктів, охорона здоров’я тощо. Якщо все зроблено належним чином, аналіз даних дає вам значну конкурентну перевагу, дозволяючи краще зрозуміти своїх клієнтів. Це в кінцевому підсумку призводить до розробки успішних маркетингових стратегій, підвищення доходів і належного управління витратами.
Читайте також: Прийняття рішень і маркетинг на основі даних
Як працює Data Mining
Дослідження та аналіз величезних масивів даних, щоб знайти відповідні закономірності та тенденції – це те, що пов’язано з інтелектом даних. Крім перерахованих вище переваг, це корисно для інших областей: маркетинг баз даних, управління кредитними ризиками, виявлення шахрайства, перевірка спаму в електронній пошті та навіть визначення ставлення користувачів.
Тим часом процес аналізу даних складається з чотирьох кроків. Організації починають зі збору даних і завантаження їх у сховища даних. Дані потім зберігаються та керуються локально або в хмарі.
Доступ до даних здійснюється за допомогою бізнес-аналітики, управлінські команди та спеціалісти з інформаційних технологій, які потім вирішують, як це організувати. Потім бере на себе прикладне програмне забезпечення. Він сортує дані залежно від відповідей користувача, після чого представляє кінцевим користувачем дані у форматі, легкому для обміну, такому як графік або таблиця.
Процес інтелекту даних
Інтелектуальний аналіз даних включає низку етапів, від збору даних до візуалізації, щоб отримати корисну інформацію з масивних наборів даних. Методи аналізу даних в основному допомагають створювати описи та прогнози щодо цільового набору даних. Нижче наведений процес показує, як цього досягти.
№1. Визначте бізнес-цілі:
Це часто є найскладнішою частиною процесу аналізу даних, хоча багато компаній схильні не помічати цей вирішальний етап.
На цьому етапі науковці даних і зацікавлені сторони бізнесу повинні співпрацювати, щоб з’ясувати проблеми бізнесу. Це керуватиме запитами даних і параметрами для конкретного проекту. Однак аналітикам може знадобитися провести додаткові дослідження, щоб повністю зрозуміти бізнес-контекст.
№2. Підготовка даних:
Коли масштаб проблеми буде визначено, спеціалісти з даних зможуть визначити, який збір даних допоможе їм легше відповісти на важливі бізнес-питання.
Вони буквально очищають дані після їх збору, видаляючи будь-які шуми, такі як дублікати, пропущені числа та викиди. Тим часом, залежно від набору даних, може знадобитися додатковий крок. Мета полягає в тому, щоб зменшити кількість вимірів, оскільки занадто багато функцій може уповільнити будь-які наступні обчислення. Щоб гарантувати оптимальну точність будь-яких моделей, дослідники даних будуть намагатися зберігати найважливіші прогнози.
№3. Моделювання та розробка шаблонів:
Дослідники даних можуть розглядати будь-які інтригуючі зв’язки даних, такі як послідовні моделі, правила асоціації або кореляції, залежно від типу дослідження. Але хоча високочастотні моделі пропонують ширший діапазон використання, варіації даних іноді можуть бути більш захоплюючими, відкриваючи потенційні області шахрайства.
Залежно від доступних даних алгоритми глибокого навчання можуть стати в нагоді під час класифікації колекції даних. Якщо вхідні дані позначені (навчання з керівництвом), модель класифікації або регресію можна використовувати для категоризації даних, або просто регресію можна використовувати для прогнозування вірогідності конкретного завдання.
З іншого боку, окремі точки даних у навчальному наборі порівнюються одна з одною, щоб виявити основну схожість, а потім збираються на основі цих характеристик, якщо набір даних не позначений (тобто навчання без нагляду).
№ 4. Оцінка результатів та впровадження знань
Після узагальнення даних результати необхідно вивчити та зрозуміти. Коли справа доходить до остаточних результатів, вони повинні бути дійсними, унікальними, цінними та легкими для сприйняття. Якщо цей критерій виконано, організації можуть використати цю інформацію для розробки нових стратегій, які допоможуть їм досягти поставлених цілей.
Приклад аналізу даних
Методи аналізу даних широко використовуються в продуктових магазинах. Клієнти можуть отримати безкоштовні картки лояльності в кількох супермаркетах, які дають їм доступ до спеціальних знижок, недоступних для нечленів. Іншими словами, за допомогою карток магазини можуть легко відстежувати, хто що купує, коли і за якою ціною. Проаналізувавши дані, роздрібні продавці можуть використовувати їх, щоб пропонувати клієнтам купони на основі їхньої практики купівлі. Вони також можуть визначити, коли виставляти предмети на розпродаж або продавати їх за повною ціною.
Коли для створення теорії корпорація використовує лише вибрану інформацію, яка навряд чи відображає загальну групу вибірки, аналіз даних може бути причиною для занепокоєння.
Методи інтелекту даних
Щоб перетворити величезні обсяги даних у значущу інформацію, аналіз даних використовує різноманітні алгоритми та методології. Ось деякі з найпоширеніших:
№1. Правила асоціації:
Термін «правило асоціації» відноситься до заснованого на правилах методу визначення зв’язків між змінними в наборі даних.
Аналіз ринкового кошика, який дозволяє організаціям краще зрозуміти зв’язки між різними товарами, в основному використовує ці методології. Компанії можуть розробити сильніші стратегії перехресних продажів і механізми рекомендацій, розуміючи споживчі звички своїх клієнтів.
№2. Нейронні мережі:
Нейронні мережі допомагають обробляти дані, моделюючи взаємозв’язок людського мозку через шари вузлів. Входи, ваги, зміщення (або поріг) і вихід складають кожен вузол.
Якщо вихідне значення досягає певного порогу, вузол «запускається» або «активується», надсилаючи дані на наступний рівень мережі. Завдяки навчанню під наглядом нейронні мережі вивчають цю функцію відображення, а потім змінюють її на основі функції втрат за допомогою градієнтного спуску.
Ми можемо бути впевнені в точності моделі для отримання правильної відповіді, коли функція вартості дорівнює нулю або близька до неї.
№3. Дерево рішень:
Ця техніка аналізу даних групує або прогнозує потенційні результати на основі сукупності рішень з використанням методів класифікації або регресії. Він використовує деревоподібне зображення, щоб показати потенційні результати цих рішень, як випливає з назви.
№ 4. K-найближчий сусід (KNN):
Це непараметричний метод, який класифікує точки даних на основі їх близькості та зв’язку з іншими доступними даними. Ця техніка передбачає, що точки даних, які можна порівняти, можна виявити близько один до одного. В результаті він намагається визначити відстань між точками даних, використовуючи Евклідова відстань, а потім призначає категорію на основі найпоширенішої категорії або середньої.
Застосування Data Mining
Групи бізнес-аналітики та аналітики даних все частіше використовують методи аналізу даних для отримання інформації про свої організації та галузі. Нижче наведено кілька прикладів додатків для аналізу даних:
Прогнозування продажів
Прогнозування продажів це один із способів використання посилань, виявлених за допомогою алгоритмів аналізу даних.
Використання інструментів аналізу даних для вирішення бізнес-проблеми щодо того, що буде продавати і коли, відоме як прогнозування продажів.
Читайте також: Програмне забезпечення для прогнозування продажів: 15+ найкращих варіантів 2021 року (+ безкоштовні поради)
Walmart, наприклад, широко використовує дані, зібрані своїми майнерами даних. Згідно з дослідженням Walmart, коли в цьому районі були штормові попередження, люди частіше купували полуничні поп-тарти. Потім Walmart стратегічно поставив на каси полуничний поп-тарт.
Бізнес-питання Walmart (що купують клієнти, коли наближаються урагани?) були вирішені за допомогою аналізу даних шляхом збільшення імпульсних покупок на касах (люди купують більше полуничних поп-тартів).
Однак це досить широке визначення інтелекту даних; намагаючись передбачити дії кожного.
Сегментація ринку
Сегментація ринку є однією з найпотужніших функцій інтелекту даних. Це можна розглядати як форму групування.
Корпорація може перевірити зібрану інформацію та почати приймати ділові рішення на основі таких критеріїв, як вік чи стать.
Скажімо, ми збираємо інформацію про покупки iPhone, наприклад. Коли ми об’єднуємо наші дані, ми виявляємо, що люди віком до 30 років частіше куплять iPhone. Дослідник даних міг би порадити маркетинговій команді Apple націлювати рекламу на людей віком до 30 років.
Ми створюємо моделі прогнозування, оскільки знаємо, що ми хочемо продати, і намагаємося зрозуміти, кому ми повинні продавати.
Це лише один приклад; ви можете отримати набагато конкретніше. Ми можемо далі розділити наш ринок на основі статі, раси та кредитного рейтингу. Тоді ми можемо виявити, що цільовим ринком для iPhone є білі жінки до 30 років з видатними кредитними рейтингами.
Можливості сегментації безмежні і залежать виключно від даних, які ви маєте.
Освіта
Освітні заклади почали збирати дані, щоб краще зрозуміти їхню групу студентів та умови, які сприяють успіху. В основному, оскільки все більше курсів переходить на онлайн-платформи, викладачі можуть відстежувати та оцінювати ефективність за допомогою різноманітних параметрів і показників, таких як натискання клавіш, профілі студентів, класи, університети та витрачений час.
Оптимізація операцій
У процесі інтелекту використовуються методи аналізу даних, щоб скоротити витрати на виконання операційних завдань, дозволяючи підприємствам працювати більш ефективно. Це допомагає власникам бізнесу виявляти дороговартісні вузькі місця та покращувати процес прийняття рішень.
Що ви маєте на увазі під інтелектуальним аналізом даних?
Data Mining — це концепція, яку більшість компаній використовують для перетворення необроблених даних у значущу інформацію. Компанії в основному дізнаються більше про своїх клієнтів, використовуючи програмне забезпечення для пошуку тенденцій у масивних пакетах даних. Це дозволяє їм розробляти більш успішні маркетингові кампанії, покращувати продажі та скорочувати витрати. Для аналізу даних необхідні ефективний збір даних, їх зберігання та комп’ютерна обробка.
Для чого використовується аналіз даних?
Використання інтелекту даних є популярним у бізнес-секторах, таких як продажі та маркетинг, розробка продуктів, охорона здоров’я тощо. Якщо все зроблено належним чином, аналіз даних дає вам значну конкурентну перевагу, дозволяючи краще зрозуміти своїх клієнтів. Це в кінцевому підсумку призводить до розробки успішних маркетингових стратегій, підвищення доходів і належного управління витратами.
Що таке інтелектуальний аналіз даних і як він працює?
Організації починають зі збору даних і завантаження їх у сховища даних. Дані потім зберігаються та керуються локально або в хмарі. Доступ до даних отримують бізнес-аналітики, управлінські групи та спеціалісти з інформаційних технологій, які потім вирішують, як їх організувати. Потім бере на себе прикладне програмне забезпечення. Він сортує дані залежно від відповідей користувача, після чого представляє кінцевим користувачем дані у форматі, легкому для обміну, такому як графік або таблиця.
Які існують 3 типи інтелектуального аналізу даних?
Деякі типи аналізу даних:
- Кластеризація.
- Прогнозування
- Класифікація.
Які 7 кроків аналізу даних?
- Очищення даних.
- Інтеграція даних.
- Зменшення даних
- Перетворення даних.
- Видобуток даних.
- Оцінка візерунків
Статті по темі
- Типи аналітики: як їх застосувати в будь-якому бізнесі
- Що таке прогнозування продажів? Методи та реальні приклади
- МЕТОДИ ПРОГНОЗУВАННЯ: остаточний посібник із прогнозування
- Визначення, методи, приклади, типи бізнес-прогнозування (оновлено)
- Прогнозна аналітика: визначення, приклади та переваги
- Прогнозна та директивна аналітика, пояснення!!! (+ Детальний посібник)
- Прогнозування попиту: методи, приклади, моделі (+ детальний посібник)
