Сегодня мы поговорим о интеллектуальном анализе данных и его преимуществах для компаний. В последние годы интеллектуальный анализ данных привлек большое внимание в информационной индустрии. Основная причина в том, что существует большой объем данных, которые можно использовать, и существует острая необходимость преобразовать эти данные в полезную информацию и знания. Затем его можно использовать в различных приложениях, таких как управление бизнесом, контроль производства, анализ рынка, инженерное проектирование и научные исследования.
Интеллектуальный анализ данных – важная тема в области искусственного интеллекта и исследования баз данных. Это относится к процессу выявления скрытой, ранее неизвестной и потенциально ценной информации из большого количества данных. Это также процесс поддержки принятия решений, который в основном основан на искусственном интеллекте, автоматическом анализе бизнес-данных, индуктивных рассуждениях и нахождении на их основе потенциальных закономерностей.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Data Mining или Data Mining, как его называют на нашем языке, представляет собой технологию, состоящую из метода или набора аналитических методов и статистических инструментов, которые извлекают, собирают и анализируют большие объемы информации (данных) из структурированной базы данных компании. . Таким образом, он автоматически обнаруживает полезные тенденции, закономерности и правила поведения клиентов. Данные, поддерживающие реализацию маркетинговых планов. Короче говоря, он извлекает полезную информацию из собранных данных.
Интеллектуальный анализ данных – это технология, которая сильно поддерживает CRM, то есть методы и стратегии для формирования хороших долгосрочных отношений между компаниями и клиентами, основанные на глубоком знании каждого клиента. Анализируя такие данные, как покупательское поведение клиентов, он используется для классификации продуктов, прогнозирования покупательских ставок в определенном сегменте и обнаружения как можно большего количества данных, связанных с продуктами и клиентами. Интеллектуальный анализ данных стал незаменимым в маркетинге.
Увеличение мощности машин, расширение сети, распространение открытых данных и снижение затрат на сбор и хранение информации привели к тому, что компании и частные лица получили большой объем информации различного типа и качества, который можно использовать для интеллектуального анализа данных. Следовательно, интеллектуальный анализ данных также привлекает большое внимание как отличное средство для эффективного использования больших данных.
Какие инструменты и методы используются для интеллектуального анализа данных?
Наличие большого количества информации является большим преимуществом для компаний, если они знают, как извлечь из нее максимальную пользу. Однако нет смысла иметь большое сокровище, если вы не можете его достать. То же самое относится ко всей информации, которая доходит до компании. Фактически, необходимо иметь правильные инструменты и методы, чтобы максимально использовать собранную информацию. В настоящее время для этой цели разработано множество программного обеспечения.
На рынке доступны различные типы инструментов интеллектуального анализа данных. Большая часть этого программного обеспечения доступна в версиях для Windows и Unix, и у каждой есть свои сильные и слабые стороны. Фактически, многие из них отслеживают данные и выделяют тенденции прямо с рабочего стола. Даже сбор информации, которая иногда находится вне баз данных. Давайте посмотрим на некоторые из самых популярных инструментов ниже:
- Быстрый майнер
- Ставить
- апельсин
- Knime
- Погремушка
- Танагра
- XL Шахтер
Что касается используемых приемов, то он чем-то похож на инструменты. Их множество, и все они хороши. Поэтому было бы немного рискованно утверждать, что одно лучше другого, поскольку это будет зависеть от преследуемой цели, которая может варьироваться от одной компании к другой. Давайте посмотрим ниже, каковы основные методы, когда речь идет о интеллектуальном анализе данных:
- Классификационный анализ
- Изучение правил ассоциации
- Обнаружение аномалий или выбросов
- Кластерный анализ
- Регрессионный анализ
В чем преимущества интеллектуального анализа данных для компаний?
Среди важнейших преимуществ, которые компания получает от внедрения интеллектуального анализа данных, можно отметить:
- Обнаружение информации, которую вы не ожидали получить. Благодаря своей работе он позволяет создавать множество различных комбинаций различных полученных данных, достигая с их результатами новых открытий.
- Он способен быстро и надежно анализировать несколько баз данных с огромным объемом данных.
Полученные результаты просты для понимания и не требуют больших технических знаний для их интерпретации. - Благодаря собранной и проанализированной информации это позволяет компании классифицировать существующих клиентов, а также находить, привлекать и удерживать новых.
- Это позволяет компаниям пытаться удовлетворить потребности пользователей, предлагая товары или услуги, которые им нужны. Это связано с тем, что, зная тенденции и модели поиска своих клиентов, компания находится в лучшем положении для создания необходимых предложений для удовлетворения потребностей своих пользователей.
- Полученные модели можно проверить с помощью статистического анализа. Благодаря этому можно проверить надежность полученных результатов и прогнозов.
- Это помогает снизить затраты и открыть для себя новые направления бизнеса. Обладая такими знаниями, компания избегает политики проб и ошибок, что приводит к значительному сокращению затрат. Это также позволяет компании осваивать новые области в соответствии с закономерностями, наблюдаемыми у пользователей.
Каковы этапы интеллектуального анализа данных?
Интеллектуальный анализ данных стал самостоятельной дисциплиной за последние десятилетия. Однако для достижения наилучших результатов требуется систематический процесс. Этот процесс важен в интеллектуальном анализе данных для достижения эффективного и целенаправленного способа работы. Стандарт CRISP-DM был установлен в качестве руководства для обеспечения надежного и воспроизводимого процесса открытия знаний. Модель CRISP состоит из 6 этапов, необходимых для интеллектуального анализа данных.
На этом первом этапе определяется понимание бизнеса и осуществляется обмен информацией о задачах. Кроме того, определяются соответствующие процедуры для выполнения задачи. Второй этап – понимание данных, на этом этапе проверяется качество и надежность данных. Какие данные доступны? Какие характеристики были исследованы? И т.д. Подготовка данных – третья, здесь переменные кодируются или преобразуются по мере необходимости. И соответствующие процедуры могут использоваться для недостающих данных. Опыт показывает, что этот этап занимает большую часть времени.
Моделирование – это следующий этап, на котором выполняются необходимые процедуры для ответа на вопросы. Как правило, необходимо варьировать разные параметры и создавать разные модели. Оценка, или оценка, – это этап сравнения моделей, созданных с помощью прогнозной аналитики CRISP-DM. Для этого используется несколько параметров качества модели. И, наконец, предоставление результатов или развертывание, этап, на котором полученные результаты окончательно обобщаются, обрабатываются и представляются в понятной форме.