Зараз підприємства мають у своєму розпорядженні більше даних, ніж будь-коли раніше. Однак через величезний обсяг даних зрозуміти величезні обсяги структурованих і неструктурованих даних для впровадження реформ може бути неймовірно важко. Ця складність, якщо її не вирішити ефективно, може знизити цінність або валідність усіх даних. Інтелектуальний аналіз даних — це процес, за допомогою якого підприємства шукають закономірності в даних, щоб отримати уявлення, які відповідають їхнім потребам. Іншими словами, обидва бізнес-аналітика і наука про дані, безсумнівно, вимагають цього. По суті, організації можуть використовувати різноманітні методи аналізу даних, щоб перетворити вихідні дані в корисну інформацію. Вони варіюються від передового штучного інтелекту до основ підготовки даних, які є критичними для отримання максимальної віддачі від інвестицій у дані.
Тому в цій публікації ми детально розглянемо все, що вам потрібно знати про методи та процеси інтелекту даних. Але щоб переконатися, що ви знаєте, у що йдете, перегляньте нашу публікацію визначення, важливість, застосування та найкращі методи аналізу даних ознайомитися з основами.
Тепер давайте почнемо крутити м’яч…
Методи та кроки для аналізу даних
Нижче наведено вичерпний список методів або кроків, які знадобляться кожній компанії в той чи інший момент під час процесу аналізу даних.
№1. Очищення та підготовка даних
Очищення та підготовка даних є важливим кроком у процесі аналізу даних. Щоб бути корисними в різних аналітичних процедурах, необроблені дані повинні бути очищені та структуровані. Різні частини моделювання даних, перетворення, міграції даних, ETL, ELT, інтеграція та агрегація даних часто є аспектами очищення та підготовки даних. Як правило, це важливий крок у визначенні оптимального використання даних. Це також означає розуміння його основних характеристик та атрибутів.
Значення очищення даних і підготовки до бізнесу очевидне. Дані або безглузді для організації, або не заслуговують довіри через свою якість, якщо цей перший етап пропущено. Підприємства повинні мати можливість довіряти своїм даним, результатам аналітики та діям, які здійснюються в результаті цих результатів.
№2. Шаблони відстеження
Розпізнавання шаблонів є основним методом аналізу даних. Це тягне за собою виявлення та відстеження тенденцій або закономірностей у даних, щоб зробити обґрунтовані висновки щодо результатів бізнесу.
Наприклад, коли компанія помічає закономірність у даних про продажі, є основа для дій. Він повинен використовувати інформацію. Крім того, якщо компанія виявить, що певний продукт продається краще за інші для певної демографічної групи, вона може використовувати цю інформацію для розробки подібних продуктів або послуг або просто краще запасати оригінальний продукт для цієї групи.
№3. Класифікація
Численні якості, пов’язані з різними типами даних, часто аналізуються за допомогою кількох методів аналізу даних класифікації.
Організації можуть класифікувати або класифікувати пов’язані дані після визначення основних характеристик різних типів даних. Це важливо для розпізнавання особистої інформації, яку підприємства можуть захотіти захистити або вилучити з документів, наприклад.
№ 4. Асоціація
Термін «асоціація» відноситься до техніки аналізу даних, яка має багато спільного зі статистикою. Він показує, що певні дані (або події, керовані даними) пов’язані з іншими даними або подіями, керованими даними. Іншими словами, це можна порівняти з концепцією машинного навчання спільного виникнення, в якій існування однієї події, керованої даними, вказує на можливість іншої.
Крім того, кореляція – це статистичний термін, аналогічний концепції асоціації. Це вказує на те, що аналіз даних виявляє зв’язок між двома даними, наприклад, той факт, що покупка гамбургерів зазвичай супроводжується покупкою картоплі фрі.
№ 5. Виявлення викидів
Будь-які порушення в наборах даних виявляються за допомогою виявлення викидів. Коли компанії виявляють аномалії в своїх даних, стає легше зрозуміти, чому вони виникають, і планувати майбутні події, щоб досягти корпоративних цілей. Наприклад, якщо в певний час доби зростає кількість трансакційних систем для кредитних карток, підприємства можуть використовувати цю інформацію, щоб оптимізувати свої продажі до кінця дня, з’ясувавши, чому.
Читайте також: Стратегії управління ризиками: 5+ стратегій, яких ви можете дотримуватися зараз!!!
№6. Кластеризація
Кластеризація — це стратегія аналітики, яка використовує візуальні методи для осмислення даних. Графіки використовуються методами кластеризації для демонстрації розподілу даних щодо певних показників. Однак, щоб відобразити цей розподіл даних, методи кластеризації часто використовують різні кольори.
Тим часом кластерна аналітика найкраще працює з методами графіків. Користувачі можуть візуально спостерігати, як працює розподіл даних, і виявляти тенденції, які мають відношення до їхніх бізнес-цілей, використовуючи графіки та, зокрема, кластеризацію.
№7. Регресія
Методи регресії допомагають визначити характер зв’язку набору даних між змінними. У деяких випадках асоціації можуть бути причинними, а в інших — просто кореляційними зв’язками. Регресія — це проста техніка білого ящика для визначення зв’язку змінних. А коли справа доходить до застосування методів регресії, прогнозування і моделювання даних очолює список.
Читайте також: МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ: Типи та детальний посібник з моделей
№ 8. Прогнозування
Прогнозування є однією з чотирьох дисциплін аналітики і є особливо сильним аспектом інтелекту даних. Прогностична аналітика працює, поширюючи тенденції, що спостерігаються в поточних або історичних даних, у майбутнє. В результаті це дає підприємствам уявлення про те, які тенденції з’являться в їхніх даних у майбутньому.
Використання прогнозної аналітики можна зробити різними способами. Аспекти машинного навчання та штучного інтелекту є невід'ємними частинами деяких з більш просунутих. З іншого боку, прогнозна аналітика навряд чи коли-небудь має покладатися на ці методи; він працює з простішими алгоритмами.
№ 9. Послідовні візерунки
Ця техніка аналізу даних зосереджена на розкритті набору подій, які відбуваються у заздалегідь визначеному порядку. Це дуже корисно для видобутку транзакційних даних. Цей метод, наприклад, може розкрити сегменти покупців одягу, які з більшою ймовірністю придбають після першої покупки, наприклад, пари взуття.
Розуміння послідовних моделей може допомогти підприємствам рекомендувати клієнтам додаткові продукти, щоб збільшити продажі.
№ 10. Дерева рішень
Дерева рішень є формою моделі прогнозування, яка дозволяє підприємствам ефективно збирати дані. Хоча технічно дерево рішень є типом машинного навчання, через його простоту його частіше називають версією білого ящика.
Користувачі можуть легко побачити, як введені дані впливають на вихідні дані, використовуючи дерево рішень. Наприклад, випадковий ліс — це прогнозна аналітична модель, яка створюється шляхом поєднання кількох моделей дерева рішень. Складні моделі випадкових лісів називаються техніками машинного навчання «чорного ящика». Це пояснюється тим, що їхні результати не завжди легко інтерпретувати на основі їхніх вхідних даних. Однак у більшості випадків цей фундаментальний тип моделювання ансамблю є більш точним, ніж покладатися лише на дерева рішень.
№ 11. Статистичні методи
Статистичні методи лежать в основі більшості аналітики інтелекту даних. Різні аналітичні моделі засновані на статистичних ідеях, які дають числові числа, які можуть допомогти у досягненні певних бізнес-цілей.
У системах розпізнавання зображень нейронні мережі, наприклад, використовують складну статистику на основі різних ваг і показників, щоб визначити, чи є зображення собакою чи кішкою.
Крім того, статистичні моделі є однією з двох основних областей штучного інтелекту.
Деякі статистичні методи мають статичні моделі, тоді як інші, які використовують машинне навчання, з часом покращуються.
№ 12. Візуалізація
Іншим важливим аспектом інтелекту є візуалізація даних. Вони надають користувачам доступ до даних на основі сенсорного досвіду, який можна побачити.
Сучасні візуалізації даних є динамічними, корисними для потокової передачі даних у режимі реального часу та відрізняються різноманітністю кольорів, які розкривають різноманітні тенденції та моделі даних.
Крім того, інформаційні панелі є потужним інструментом для виявлення статистики аналізу даних за допомогою візуалізації даних. Таким чином, замість того, щоб покладатися виключно на числові результати статистичних моделей, організації можуть створювати інформаційні панелі на основі різноманітних показників і використовувати візуалізації для візуального виділення закономірностей у даних.
№ 13. Нейронні мережі
Нейронна мережа — це тип моделі машинного навчання, яка часто зустрічається в штучному інтелекті та глибокому навчанні. Нейронні мережі є однією з найбільш точних моделей машинного навчання, які використовуються сьогодні. Їх назви є результатом того факту, що вони мають різні шари, які відображають роботу нейронів у мозку людини.
Хоча нейронна мережа може бути корисним інструментом для аналізу даних, організаціям слід бути обережними при її використанні. Це пов’язано з тим, що деякі з цих моделей нейронних мереж є досить складними, тому важко зрозуміти, як нейронна мережа досягла результату в першу чергу.
№ 14. Сховища даних
Етап сховища даних у процесі аналізу даних є вирішальним. Сховище даних передбачає зберігання структурованих даних у системах управління реляційними базами даних, щоб вони могли проходити аналіз для бізнес-аналітики, звітності та базової панелі інструментів.
Останнім часом легкодоступні хмарні сховища даних і сховища даних у напівструктурованих і неструктурованих сховищах даних, таких як Hadoop.
Хоча колись сховища даних використовувалися для зберігання та аналізу історичних даних, багато сучасних підходів тепер можуть забезпечити поглиблений аналіз даних у реальному часі.
№ 15. Обробка довготривалої пам'яті
Здатність інтерпретувати дані протягом тривалого періоду часу називається обробкою довготривалої пам’яті. Тут стають у нагоді історичні дані сховищ даних.
В основному, коли компанія може проводити аналітику протягом тривалого періоду часу, вона може виявити закономірності, які інакше було б важко помітити. Наприклад, компанія може виявити незначні ознаки зниження відтоку фінансів, аналізуючи знос протягом кількох років.
№ 16. Штучний інтелект і машинне навчання
Машинне навчання та штучний інтелект (ШІ) є двома найсучаснішими технологіями аналізу даних. Під час роботи з великими обсягами даних передові форми машинного навчання, такі як глибоке навчання, забезпечують дуже точні прогнози. В результаті вони є цінними в додатках AI, таких як комп’ютерний зір, розпізнавання мовлення та розширена аналітика тексту із застосуванням обробки природної мови.
Ці підходи аналізу даних добре працюють із напівструктурованими та неструктурованими даними для отримання цінності.
Майбутнє хмар та інтелекту даних
Розширення видобутку даних було прискорене завдяки технології хмарних обчислень. Хмарні технології ідеально адаптовані для сучасних високошвидкісних, величезних обсягів напівструктурованих і неструктурованих даних, з якими доводиться мати справу більшості компаній. Еластичні ресурси хмари можуть швидко масштабуватися, щоб задовольнити ці величезні потреби в даних. У результаті, оскільки хмара може зберігати більше даних у різноманітних формах, потрібно більше технологій аналізу даних, щоб перетворити ці дані на уявлення. Розширені методи аналізу даних, такі як штучний інтелект і машинне навчання, також доступні як хмарні сервіси.
Але тоді майбутні досягнення в області хмарних обчислень, безсумнівно, підвищать попит на більш потужні інструменти для аналізу даних. ШІ та машинне навчання стануть набагато більш поширеними в найближчі п’ять років, ніж зараз.
Інтелектуальний аналіз даних: початок
Видобуток даних можна розпочати, отримавши доступ до відповідних технологій. І оскільки інтелектуальний аналіз даних починається відразу після прийому даних, вирішальне значення має пошук рішень для підготовки даних, які підтримують різні структури даних, необхідні для аналітики інтелекту. Компанії також захочуть класифікувати дані, щоб використовувати вищезгадані стратегії для їх дослідження. Сучасні сховища даних, а також численні алгоритми прогнозування та машинного навчання/AI, корисні в цій сфері.
Однак використання єдиного інструменту для всіх цих різних процесів аналізу даних може допомогти організаціям. Компанії можуть покращити якість даних і контроль керування даними, необхідні для надійних даних, маючи єдине місце для виконання цих різних процесів аналізу даних.
Що таке 5 XNUMX методів інтелектуального аналізу даних?
Основні методи аналізу даних включають наступне;
- Класифікаційний аналіз.
- Вивчення правил асоціації
- Виявлення аномалій або відхилень
- Кластерний аналіз
- Регресивний Аналіз
Що таке чотири методи інтелектуального аналізу даних
Насправді в світі інтелекту даних існує більше чотирьох методів, але деякі з них включають;
- Регресія (прогнозний)
- Виявлення правил асоціації (опис)
- Класифікація (прогнозна)
- Кластеризація (опис
Які існують 3 типи інтелектуального аналізу даних?
Типи інтелектуального аналізу даних:
- Кластеризація
- Прогнозування
- Класифікація
Які найкращі методи аналізу даних?
У моделях машинного навчання на основі штучного інтелекту нейронні мережі також є одним із найбільш використовуваних методів аналізу даних (AI). Подібно до нейронів у мозку, він прагне виявити зв’язок даних. Багато рівнів нейронної мережі співпрацюють, щоб надати високоточні результати аналітики даних.
Статті по темі
