Что такое интеллектуальный анализ данных? Полное руководство

Мы живем в мире, богатом информацией и управляемом данными. Хотя приятно осознавать, что существует множество легкодоступных знаний, сам их объем создает проблемы. Чем больше информации доступно, тем дольше она сможет найти нужную вам полезную информацию.

Вот почему сегодня мы обсуждаем интеллектуальный анализ данных. Мы будем изучать все аспекты интеллектуального анализа данных, включая его значение, его этапы, методы интеллектуального анализа данных, преимущества, которые он предлагает, инструменты интеллектуального анализа данных и многое другое. Давайте начнем с определения интеллектуального анализа данных, а затем рассмотрим концепции и методы интеллектуального анализа данных.

Теперь мы начнем с понимания того, что такое интеллектуальный анализ данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Обычно, когда кто-то говорит о «добыче полезных ископаемых», подразумевают людей в шлемах с прикрепленными к ним лампами, копающих под землей в поисках природных ресурсов. И хотя может быть забавно представлять парней в туннелях, добывающих партии нулей и единиц, это не совсем ответ на вопрос «что такое интеллектуальный анализ данных».

Интеллектуальный анализ данных — это процесс анализа огромных объемов информации и наборов данных, извлечения (или «извлечения») полезной информации, которая помогает организациям решать проблемы, прогнозировать тенденции, снижать риски и находить новые возможности. Интеллектуальный анализ данных похож на настоящий майнинг, потому что в обоих случаях майнеры просеивают горы материала в поисках ценных ресурсов и элементов.

Интеллектуальный анализ данных также включает в себя установление взаимосвязей и поиск закономерностей, аномалий и корреляций для решения проблем, создавая в процессе полезную информацию. Интеллектуальный анализ данных — это широкомасштабный и разнообразный процесс, включающий множество различных компонентов, некоторые из которых даже путают с самим интеллектуальным анализом данных. Например, статистика — это часть общего процесса интеллектуального анализа данных, как описано в этой статье «Интеллектуальный анализ данных и статистика».

Кроме того, и интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение подпадают под общую категорию науки о данных, и хотя они имеют некоторые сходства, каждый процесс работает с данными по-своему. Если вы хотите узнать больше об их отношениях, почитайте об интеллектуальном анализе данных и машинном обучении.

Интеллектуальный анализ данных иногда называют «Обнаружение знаний в данных» или KDD.

История интеллектуального анализа данных

На протяжении тысячелетий люди раскапывали места в поисках скрытых тайн. «Обнаружение знаний в базах данных» означает анализ данных с целью выявления скрытых взаимосвязей и прогнозирования будущих тенденций. В 1990-е годы было придумано словосочетание «интеллектуальный анализ данных». Интеллектуальный анализ данных возник в результате слияния трех научных дисциплин: искусственного интеллекта, машинного обучения и статистики.

Искусственный интеллект — это интеллект, подобный человеческому, демонстрируемый программным обеспечением и машинами, машинное обучение — это термин, используемый для описания алгоритмов, которые могут учиться на данных для создания прогнозов, а статистика — это численное исследование корреляций данных.

Интеллектуальный анализ данных использует преимущества безграничных возможностей больших данных и недорогой вычислительной мощности. За последнее десятилетие значительно выросли вычислительная мощность и скорость, что позволило во всем мире проводить быстрый, простой и автоматизированный анализ данных.

Этапы интеллектуального анализа данных

Когда мы задаем вопрос «что такое интеллектуальный анализ данных», давайте разберем его на шаги, которые предпринимают специалисты по обработке данных и аналитики при реализации проекта интеллектуального анализа данных.

1. Понимание бизнеса

Какова текущая ситуация в компании, цели проекта и что определяет успех?

2. Понимание данных

Выясните, какие данные необходимы для решения проблемы, а затем соберите их из соответствующих источников.

3. Подготовьте данные

Устраните проблемы с качеством данных, такие как дублирование, отсутствие или повреждение данных, а затем подготовьте данные в формате, подходящем для решения бизнес-проблемы.

4. Смоделируйте данные

Используйте алгоритмы для выявления закономерностей данных. Специалисты по данным создают, тестируют и оценивают модель.

Читайте также: 6 главных навыков специалиста по данным, которые вам понадобятся в 2022 году

5. Оцените данные

Решите, помогут ли результаты, полученные с помощью конкретной модели, достижению бизнес-цели или решению проблемы, и если да, то насколько эффективно. Иногда для поиска лучшего алгоритма требуется итеративный этап, особенно если специалисты по обработке данных не понимают его с первого раза. Могут быть какие-то алгоритмы интеллектуального анализа данных.

6. Развертывание решения

Предоставьте результаты проекта людям, ответственным за принятие решений.

Чтобы расширить наши знания о том, что такое интеллектуальный анализ данных, мы рассмотрим его преимущества.

Примеры интеллектуального анализа данных

Ниже приведены несколько реальных примеров данных:

На рынке покупок имеется большое количество данных, и пользователю приходится управлять огромными объемами данных, используя различные шаблоны. Для проведения исследования анализ рыночной корзины представляет собой подход к моделированию.

Анализ рыночной корзины — это, по сути, подход к моделированию, основанный на идее, что если вы покупаете один набор продуктов, вы с большей вероятностью купите другой набор товаров. Эта стратегия может помочь розничному продавцу понять покупательские привычки покупателя. Используя дифференциальный анализ, можно сравнивать данные разных предприятий и потребителей из разных демографических групп.

• Анализ прогноза погоды

Для прогнозирования системы прогнозирования погоды полагаются на огромные объемы исторических данных. Поскольку обрабатываются огромные объемы данных, необходимо использовать соответствующий подход к интеллектуальному анализу данных.

На фондовом рынке необходимо анализировать огромное количество данных. В результате методы интеллектуального анализа данных используются для моделирования таких данных и проведения анализа.

Что ж, интеллектуальный анализ данных может помочь улучшить обнаружение вторжений, сосредоточив внимание на обнаружении аномалий. Это помогает аналитику отличить необычную сетевую активность от нормальной сетевой активности.

Традиционные методы обнаружения мошенничества отнимают много времени и сложны из-за большого количества данных. Интеллектуальный анализ данных помогает обнаруживать соответствующие закономерности и преобразовывать данные в информацию.

Что ж, видеонаблюдение используется практически везде в повседневной жизни для обеспечения безопасности. Поскольку нам приходится иметь дело с огромным объемом полученных данных, в видеонаблюдении применяется интеллектуальный анализ данных.

Ожидается, что с каждой новой транзакцией в компьютеризированном банкинге будет создаваться огромный объем данных. Выявляя закономерности, причинно-следственные связи и корреляции в корпоративных данных, интеллектуальный анализ данных может помочь решить бизнес-задачи в банковском деле и финансах.

Каковы преимущества интеллектуального анализа данных?

Поскольку мы живем и работаем в мире, ориентированном на данные, важно получить как можно больше преимуществ. Интеллектуальный анализ данных предоставляет нам средства решения проблем и проблем в этот сложный информационный век. Преимущества интеллектуального анализа данных включают в себя:

• Это помогает компаниям собирать достоверную информацию
• Это эффективное и экономичное решение по сравнению с другими приложениями для обработки данных.
• Это помогает предприятиям внести прибыльные производственные и операционные корректировки.
• Для интеллектуального анализа данных используются как новые, так и устаревшие системы.
• Это помогает бизнесу принимать обоснованные решения
• Это помогает обнаружить кредитные риски и мошенничество.
• Это помогает специалистам по данным легко и быстро анализировать огромные объемы данных.
• Ученые, работающие с данными, могут использовать эту информацию для обнаружения мошенничества, построения моделей рисков и повышения безопасности продукции.
• Это помогает специалистам по данным быстро инициировать автоматическое прогнозирование поведения и тенденций и обнаруживать скрытые закономерности.

Проблемы реализации интеллектуального анализа данных

Поскольку технологии обработки данных постоянно совершенствуются, лидеры сталкиваются с дополнительными препятствиями помимо масштабируемости и автоматизации, как указано ниже:

Реальные данные, сохраненные на нескольких платформах, таких как базы данных, отдельные системы или Интернет, не могут быть перенесены в централизованное хранилище. Региональные офисы могут иметь собственные серверы для хранения данных, но централизованное хранение данных всех офисов будет невозможно. В результате для интеллектуального анализа данных необходимо создавать инструменты и алгоритмы анализа рассредоточенных данных.

Обработка больших объемов сложных данных требует много времени и денег. Данные в реальном мире представлены в структурированных, неструктурированных, полуструктурированных и гетерогенных формах, включая мультимедиа, такие как фотографии, музыка, видео, текст на естественном языке, временные ряды, природные данные и т. д., что затрудняет извлечение важной информации из многих источников. источники в LAN и WAN.

Проще найти некоторую информацию, обладая знаниями в предметной области, без которых сбор полезной информации из данных может оказаться затруднительным.

Первое взаимодействие, которое правильно представляет результат клиенту, — это визуализация данных. Информация передается с уникальной релевантностью в зависимости от ее предполагаемого использования. Однако трудно точно донести информацию до конечного пользователя. Чтобы информация была актуальной, необходимо использовать эффективную выходную информацию, входные данные и сложные методы восприятия данных.

Большие объемы данных могут быть неточными или ненадежными из-за проблем с измерительным оборудованием. Клиенты, которые отказываются раскрывать свою личную информацию, могут получить неполные данные, которые могут быть обновлены из-за сбоев системы, что приводит к появлению зашумленных данных, что затрудняет процедуру интеллектуального анализа данных.

Методы принятия решений требуют безопасности посредством обмена данными для людей, организаций и правительства. Частная и конфиденциальная информация о физических лицах собирается для профилей клиентов, чтобы лучше понимать тенденции активности пользователей. Серьезными проблемами здесь являются незаконный доступ и конфиденциальность информации.

Расходы, связанные с приобретением и обслуживанием мощных серверов, программного и аппаратного обеспечения для обработки огромных объемов данных, могут оказаться слишком дорогими.

Производительность системы интеллектуального анализа данных определяется используемыми методами и приемами, которые могут повлиять на производительность интеллектуального анализа данных. Большие объемы баз данных, потоки данных и проблемы интеллектуального анализа данных могут способствовать разработке параллельных и распределенных методов интеллектуального анализа данных.

Если знания, полученные с помощью технологий интеллектуального анализа данных, будут интересны и понятны пользователю, это будет полезно. Результаты горнодобывающих работ, полученные в результате соответствующей интерпретации данных визуализации, могут помочь понять требования заказчика. Пользователи могут использовать процесс интеллектуального анализа данных для выявления тенденций, а также представления и оптимизации запросов на интеллектуальный анализ данных в зависимости от результатов.

Предварительные условия интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных требует понимания арифметики и статистики, программирования, принципов бизнеса и коммуникации. Чтобы начать изучать анализ данных, необходимо обладать знаниями в следующих областях:

• Линейная алгебра
• Искусственный интеллект
• Машинное обучение
• Статистический анализ
• Структуры данных и алгоритмы
• Поиск данных и база данных
• Способность решать проблемы

Узнайте, как использовать такие инструменты, как RapidMiner, Apache Spark и SAS. Они предлагаются для начала обучения анализу данных.

R и Python — известные языки программирования в этой области. При трезвом анализе язык R имеет отличную поддержку и может эффективно работать с Java и C.

Python также широко используется в интеллектуальном анализе данных и машинном обучении. Благодаря разнообразию библиотек и фреймворков он популярен среди программистов в этом секторе. Python также подходит для больших проектов, и если вы знакомы с объектно-ориентированным программированием, вам будет легче изучить Python.

Будущее интеллектуального анализа данных

Будущее интеллектуального анализа данных светлое, поскольку объемы данных продолжают расти. Методы майнинга изменились в результате технического прогресса, как и системы, извлекающие полезную информацию из данных. Раньше только такие компании, как НАСА, могли использовать свои суперкомпьютеры для изучения данных, поскольку затраты на хранение и расчет данных были непомерно высокими.

Сейчас компании экспериментируют с машинным обучением, искусственным интеллектом и глубоким обучением в облачных озерах данных.

Интернет вещей и носимые технологии превратили людей и гаджеты в машины, генерирующие данные, способные генерировать бесконечные знания о людях и организациях. Именно так предприятия могут собирать, хранить и анализировать огромные объемы данных.

Облачные аналитические решения упростят и сделают экономически выгоднее предприятиям доступ к огромным объемам данных и вычислительным мощностям. Облачные вычисления позволяют предприятиям быстро получать и обрабатывать данные из систем продаж, маркетинга, Интернета, производства и инвентаризации, а также из других источников, чтобы повысить свою прибыль.

Есть ли недостатки у интеллектуального анализа данных?

Ничто не идеально, включая интеллектуальный анализ данных. Вот основные проблемы интеллектуального анализа данных:

• Многие инструменты анализа данных сложны и сложны в использовании. Ученые, работающие с данными, нуждаются в правильном обучении, чтобы эффективно использовать эти инструменты.
• Говоря об инструментах, разные инструменты работают с разными типами интеллектуального анализа данных, в зависимости от используемых ими алгоритмов. Таким образом, аналитики данных должны быть уверены в том, что выбирают правильные инструменты.
• Методы интеллектуального анализа данных не являются безошибочными, поэтому всегда существует риск того, что информация будет не совсем точной. Это препятствие особенно актуально, если в наборе данных недостаточно разнообразия.
• Компании потенциально могут продавать собранные ими данные о клиентах другим предприятиям и организациям, что вызывает проблемы конфиденциальности.
• Для интеллектуального анализа данных требуются большие базы данных, что затрудняет управление процессом.

Разобравшись с тем, что такое интеллектуальный анализ данных, давайте рассмотрим его различные виды.

Читайте также: Как стать аналитиком данных в 2022 году?

Как любят говорить инженеры: «Используйте правильный инструмент для правильной работы». Вот подборка инструментов и методов, которые предоставляют аналитикам данных разнообразные функции интеллектуального анализа данных.

• Искусственный интеллект

  Системы искусственного интеллекта выполняют аналитические функции, имитирующие человеческий интеллект, такие как обучение, планирование, решение проблем и рассуждение.

• Изучение правил ассоциации

  Этот набор инструментов, также называемый анализом рыночной корзины, ищет взаимосвязи между переменными набора данных. Например, изучение правил ассоциации может определить, какие продукты часто покупаются вместе (например, смартфон и защитный чехол).

• Кластеризация

  Этот процесс разделяет наборы данных на набор значимых подклассов, известных как кластеры. Этот процесс помогает пользователям понять естественную структуру или группировку данных.

• Классификация

  Этот метод присваивает определенные элементы набора данных различным целевым категориям или классам. Цель состоит в том, чтобы разработать точные прогнозы в рамках целевого класса для каждого случая данных.

• Аналитика данных

  Процесс анализа данных позволяет профессионалам оценивать цифровую информацию и превращать ее в полезную бизнес-аналитику.

• Очистка и подготовка данных

  Эта методика преобразует данные в форму, оптимальную для дальнейшего анализа и обработки. Подготовка включает в себя такие действия, как выявление и устранение ошибок, а также отсутствующих или дублирующихся данных.

• Хранилище данных

  Хранилища данных представляют собой обширную коллекцию бизнес-данных, которые предприятия используют для принятия решений. Хранилище является фундаментальным и необходимым компонентом большинства крупномасштабных усилий по интеллектуальному анализу данных.

• Машинное обучение

  Машинное обучение, связанное с упомянутым ранее методом искусственного интеллекта, представляет собой метод компьютерного программирования, который использует статистические вероятности, чтобы предоставить компьютерам возможность учиться без вмешательства человека или программирования вручную.

• Регрессия

  Метод регрессии прогнозирует диапазон числовых значений в таких категориях, как продажи, цены на акции или даже температура. Диапазоны основаны на информации, содержащейся в конкретном наборе данных.

Необходимо упомянуть два конкретных инструмента.

• R. Этот язык представляет собой инструмент с открытым исходным кодом, используемый для графических и статистических вычислений. Он предоставляет аналитикам широкий выбор статистических тестов, классификационных и графических методов, а также анализа временных рядов.
• Oracle Data Mining (ODM). Этот инструмент является модулем базы данных Oracle Advanced Analytics. Это помогает аналитикам данных делать прогнозы и получать подробную информацию. Аналитики используют ODM для прогнозирования поведения клиентов, разработки профилей клиентов и выявления возможностей перекрестных продаж.

Изучая, что такое интеллектуальный анализ данных, давайте теперь рассмотрим приложения.

Приложения для интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных — полезный и универсальный инструмент для современного конкурентного бизнеса. Вот несколько примеров интеллектуального анализа данных, демонстрирующих широкий спектр приложений.

банки

Интеллектуальный анализ данных помогает банкам работать с кредитными рейтингами и системами борьбы с мошенничеством, анализируя финансовые данные клиентов, транзакции покупок и транзакции по картам. Интеллектуальный анализ данных также помогает банкам лучше понять онлайн-привычки и предпочтения своих клиентов, что помогает при разработке новой маркетинговой кампании.

Здравоохранение

Интеллектуальный анализ данных помогает врачам ставить более точные диагнозы, объединяя историю болезни каждого пациента, результаты медицинского осмотра, лекарства и схемы лечения. Горнодобывающая промышленность также помогает бороться с мошенничеством и расточительством и обеспечивает более рентабельную стратегию управления ресурсами здравоохранения.

Маркетинг

Если когда-либо существовало приложение, которое извлекло выгоду из интеллектуального анализа данных, то это маркетинг! В конце концов, сердцем и душой маркетинга является эффективное ориентирование на клиентов для достижения максимальных результатов. Конечно, лучший способ привлечь свою аудиторию — узнать о ней как можно больше. Интеллектуальный анализ данных помогает объединить данные о возрасте, поле, вкусах, уровне дохода, местоположении и привычках расходов для создания более эффективных персонализированных кампаний лояльности. Маркетинг данных может даже предсказать, какие клиенты с большей вероятностью откажутся от подписки на список рассылки или другую сопутствующую услугу. Вооружившись этой информацией, компании могут предпринять шаги, чтобы удержать этих клиентов до того, как у них появится возможность уйти!

Розничная торговля

Мир розничной торговли и маркетинга идут рука об руку, но первый по-прежнему требует отдельного включения в листинг. Розничные магазины и супермаркеты могут использовать модели покупок, чтобы сузить ассоциации продуктов и определить, какие товары следует хранить в магазине и куда их следует направить. Анализ данных также позволяет определить, какие кампании получают наибольший отклик.

Хотите изучать науку о данных?

По данным действительноУченые, работающие с данными, могут зарабатывать в среднем 122 875 долларов США в год. Кроме того, существует постоянно растущий, здоровый спрос на специалистов по данным. Позвольте Simplilearn помочь вам найти новую карьеру. Ознакомьтесь с курсами сегодня и начните свое успешное будущее, основанное на данных!

Ежедневно генерируется много данных, и, следовательно, существует большой спрос на профессионалов для анализа этой информации с использованием таких методов, как интеллектуальный анализ данных. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института Simplilearn в области науки о данных — это идеальный сертификационный курс по анализу данных для всех, кто занимается карьерой специалиста по данным.

Эта программа, проводимая в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM, дает вам широкий доступ к ключевым технологиям и навыкам, которые в настоящее время используются в анализе данных и науке о данных. Вы изучите статистику, Python, R, Tableau, SQL и Power BI. После завершения этого комплексного курса по анализу данных вы будете готовы взять на себя профессиональную роль в области анализа данных.

Часто задаваемые вопросы

1. Зачем использовать интеллектуальный анализ данных?

Область применения интеллектуального анализа данных варьируется от финансовой отрасли, которая ищет рыночные модели, до правительств, пытающихся выявить потенциальные угрозы безопасности. Корпорации, особенно интернет-компании и компании, занимающиеся социальными сетями, собирают данные пользователей для создания успешных рекламных и маркетинговых кампаний, ориентированных на определенные группы потребителей.

Интеллектуальный анализ данных помогает маркетологам лучше понимать поведение и предпочтения клиентов, что позволяет им разрабатывать целенаправленные маркетинговые и рекламные кампании. Аналогичным образом, отделы продаж могут использовать результаты анализа данных для повышения коэффициента конверсии потенциальных клиентов и продажи новых товаров и услуг текущим клиентам.

2. Почему интеллектуальный анализ данных так популярен?

Причина проста: благодаря своим предсказательным и описательным возможностям он создает несколько коммерческих перспектив; следовательно, это технология, которая может предсказать будущее и сделать его прибыльным. Компании могут узнать больше о своих потребителях, используя программное обеспечение для поиска закономерностей в огромных объемах данных. Это позволяет им разрабатывать более успешные маркетинговые кампании, улучшать продажи и экономить расходы.

3. Каковы основные преимущества интеллектуального анализа данных?

Это помогает фирмам принимать обоснованные суждения. Это помогает в обнаружении кредитных рисков и мошенничества. Это позволяет ученым, работающим с данными, быстро оценивать огромные объемы данных. Эта информация может использоваться специалистами по обработке данных для выявления случаев мошенничества, построения моделей риска и повышения безопасности продукции.

4. Каковы недостатки интеллектуального анализа данных?

В процессе сбора данных широко используются технологии интеллектуального анализа данных. Каждому созданному фрагменту данных требуется собственное пространство для хранения, а также обслуживание. Это может существенно повысить стоимость развертывания. При использовании интеллектуального анализа данных серьезной проблемой является кража личных данных. Если не обеспечить надлежащую безопасность, это может привести к появлению уязвимостей в системе безопасности. При использовании интеллектуального анализа данных было выявлено множество проблем конфиденциальности. Информация, собранная для интеллектуального анализа данных, может использоваться по причинам, отличным от тех, для которых она была собрана, несмотря на то, что интеллектуальный анализ данных по-своему открыл путь к легкому сбору данных. У него все еще есть ограничения с точки зрения точности. Полученная информация может быть неверной, что создаст проблемы с принятием решений.

5. Каковы типы интеллектуального анализа данных?

Каждый из перечисленных ниже подходов к интеллектуальному анализу данных решает множество различных бизнес-задач и дает уникальный взгляд на каждую из них. С другой стороны, понимание того, какую бизнес-проблему вам необходимо решить, может помочь вам определить, какую стратегию применить и какая принесет наибольшие результаты. Виды интеллектуального анализа данных подразделяются на две категории:

• Прогнозный анализ данных
• Описательный анализ данных

6. Каковы преимущества и недостатки интеллектуального анализа данных?

Преимущества

• Это помогает в обнаружении опасностей и мошенничества.
• Это помогает понять поведение, тенденции и обнаружить скрытые закономерности.
• Помогает в быстром анализе огромных объемов данных.

Недостатки

• Интеллектуальный анализ данных требует огромных наборов данных и является дорогостоящим.

7. Как осуществляется интеллектуальный анализ данных?

Такие проекты, как очистка данных и исследовательский анализ, являются частью процесса интеллектуального анализа данных, но они не единственные. Специалисты по интеллектуальному анализу данных очищают и подготавливают данные, разрабатывают модели, проверяют модели на соответствие гипотезам и публикуют модели для аналитических или бизнес-аналитических инициатив.

8. Какой еще термин обозначает интеллектуальный анализ данных?

Обнаружение знаний в данных (KDD) — это еще одно название интеллектуального анализа данных.

9. Где используется интеллектуальный анализ данных?

Рыночные риски могут быть легко и определенно лучше оценены всеми банками, используя методологию интеллектуального анализа данных. Его часто используют для анализа транзакций, операций по картам, тенденций покупок и финансовых данных клиентов в кредитных рейтингах и интеллектуальных системах борьбы с мошенничеством. Розничная торговля является еще одним примером интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики. Розничные торговцы делят своих клиентов на группы по новизне, частоте и денежной ценности (RFM) и сосредотачивают маркетинг и рекламные акции на каждой категории.

10. В чем разница между машинным обучением и интеллектуальным анализом данных?

Интеллектуальный анализ данных предназначен для извлечения правил из огромных объемов данных, тогда как машинное обучение учит компьютер понимать и интерпретировать предоставленные параметры. Другими словами, интеллектуальный анализ данных — это, по сути, средство проведения исследования с целью сделать определенный вывод на основе суммы собранных данных.

11. Каково наиболее распространенное применение интеллектуального анализа данных?

Чтобы лучше оценить рыночные риски, банки используют интеллектуальный анализ данных. Его часто используют для анализа транзакций, операций по картам, тенденций покупок и финансовых данных клиентов в кредитных рейтингах и интеллектуальных системах борьбы с мошенничеством.