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 и узнаем, что такое интеллектуальный анализ данных.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это анализ огромных объемов информации и наборов данных, извлечение (или «извлечение») 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. Это широкомасштабный и разнообразный процесс, включающий множество различных компонентов, некоторые из которых даже путают с самим интеллектуальным анализом данных.

Этапы интеллектуального анализа данных

Теперь, когда вы имеете представление о том, что такое интеллектуальный анализ данных, давайте рассмотрим необходимые шаги. Интеллектуальный анализ данных — это многоэтапный процесс, включающий извлечение ценной информации из больших наборов данных. Вот подробные шаги, необходимые для интеллектуального анализа данных:

1. Понимание и обработка данных

Первым шагом в процессе интеллектуального анализа данных является знание ваших данных. Вы должны тщательно понимать данные, чтобы определить их характеристики, качество и актуальность. Вы также должны оценить его структуру, объем и характер и определить его соответствие бизнес-целям.

2. Подготовка данных

Следующим шагом в процессе интеллектуального анализа данных является подготовка данных. Вы должны начать подготовку данных для анализа с очистки, преобразования и выбора соответствующих данных. Здесь обо всём этом подробно.

• Очистка данных. На этом этапе вам следует удалить шум, обработать пропущенные значения и исправить ошибки.
• Интеграция данных. Этот шаг включает в себя объединение данных из разных источников в единый набор данных.
• Преобразование данных: нормализуйте или агрегируйте данные, чтобы обеспечить согласованность и улучшить результаты анализа.
• Сокращение данных. Уменьшите объем данных, выбрав только релевантные объекты, создав новые объекты или выполнив выборку.

3. Выбор данных

Следующим шагом в общем процессе интеллектуального анализа данных является выбор данных. Вы должны определить критерии для выбора соответствующих данных и извлечь соответствующий подмножество данных для интеллектуального анализа.

4. Интеллектуальный анализ данных

Далее: интеллектуальный анализ данных! Вам следует применять методы интеллектуального анализа данных, чтобы извлекать закономерности и идеи из подготовленных данных. Вам следует выбрать подходящие методы интеллектуального анализа данных, такие как классификация, кластеризация и регрессия, и применить их к данным. После этого выполните итеративное тестирование и проверку, чтобы усовершенствовать процесс майнинга.

5. Оценка и презентация шаблона

Визуализируйте закономерности и аналитическую информацию с помощью диаграмм, графиков и информационных панелей и подготавливайте отчеты для передачи своих выводов. А затем представить полученные знания в практическом формате. (Заработайте балл, интерпретируя свои выводы в контексте бизнес-целей.)

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.

Интеллектуальный анализ данных против анализа данных и хранилищ данных

Каковы преимущества интеллектуального анализа данных?

Зная, что важно для интеллектуального анализа данных, вы также должны знать его преимущества и варианты использования в отрасли. Поскольку мы живем и работаем в мире, ориентированном на данные, крайне важно получить как можно больше преимуществ. Интеллектуальный анализ данных позволяет нам решать проблемы и проблемы в этот сложный информационный век. Преимущества интеллектуального анализа данных включают в себя:

• Это помогает компаниям собирать достоверную информацию, а предприятиям принимать обоснованные решения.
• Это эффективное и экономичное решение по сравнению с другими приложениями для обработки данных.
• Это помогает предприятиям внести прибыльные производственные и операционные корректировки.
• Это помогает обнаружить кредитные риски и мошенничество.
• Это помогает специалистам по данным легко и быстро анализировать огромные объемы данных.
• 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 свои 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.

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 сделать информацию 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 понять тенденции активности пользователей. Серьезными проблемами здесь являются незаконный доступ и конфиденциальность информации.

Расходы, связанные с приобретением и обслуживанием мощных серверов, программного обеспечения и оборудования для обработки огромных объемов данных, могут быть слишком высокими.

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 знать следующие области:

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

Научитесь 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 более экономичным доступ предприятий 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.

Недостатки интеллектуального анализа данных

Ничто не идеально, включая интеллектуальный анализ данных. Вот несколько проблем при интеллектуальном анализе 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.

Теперь вы знаете, что такое интеллектуальный анализ данных, его преимущества и некоторые недостатки. Далее вам необходимо познакомиться с популярными инструментами интеллектуального анализа данных. Как любят говорить инженеры: «Используйте правильный инструмент для правильной работы». Ниже представлена ​​подборка инструментов и методов интеллектуального анализа данных, 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, 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

  Этот метод преобразует данные в оптимальную форму для дальнейшего анализа и обработки. Подготовка включает в себя выявление и удаление 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.

• Р: 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 посмотрим на отраслевые 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.

1. 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.

2. 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.

3. 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 нацеливание 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!

4. 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 доставить. Анализ данных также позволяет определить, какие кампании получают наибольший отклик.

Хотите изучать науку о данных?

Позвольте Simplilearn помочь вам найти новую карьеру. Ознакомьтесь с курсами сегодня и начните свое плодотворное 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.

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 успешные маркетинговые кампании, улучшать продажи и экономить расходы.

3. Каковы основные преимущества интеллектуального анализа данных?

Это помогает организациям принимать обоснованные суждения.

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.

5. Какие существуют виды интеллектуального анализа данных?

Существует два типа интеллектуального анализа данных: прогнозный интеллектуальный анализ данных и описательный интеллектуальный 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 означает 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?

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