Разница между интеллектуальным анализом данных и статистикой

Жан-Поль Бензери говорит«Анализ данных — это инструмент для извлечения истины из массы данных. «И интеллектуальный анализ данных и статистика — это области, которые работают для достижения этой цели. Хотя они могут частично совпадать, это две совершенно разные техники, требующие разных навыков.

Статистика составляет основную часть интеллектуального анализа данных, которая охватывает весь процесс анализа данных. Статистика помогает выявить закономерности, которые в дальнейшем помогают выявить различия между случайным шумом и значимыми результатами, предоставляя теорию для оценки вероятностей предсказаний и многого другого. Таким образом, как интеллектуальный анализ данных, так и статистика как методы анализа данных помогают лучше принимать решения.

Давайте рассмотрим немного подробнее.

Хотите стать разработчиком Hadoop? Ознакомьтесь с учебным курсом по сертификации Hadoop для работы с большими данными и пройдите сертификацию сегодня.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Специалист по данным Усама Файяд описывает интеллектуальный анализ данных как «нетривиальный процесс выявления достоверных, новых, потенциально полезных и в конечном итоге понятных закономерностей в данных».

Сегодняшние технологии позволили автоматически извлекать скрытую прогностическую информацию из баз данных, а также объединить различные другие области или области, такие как статистика, искусственный интеллект, машинное обучение, управление базами данных, распознавание образов и визуализация данных.

При интеллектуальном анализе данных человек применяет различные методы статистики, анализа данных и машинного обучения для исследования и анализа больших наборов данных, чтобы извлечь новую и полезную информацию, которая принесет пользу владельцу этих данных.

Используя интеллектуальный анализ данных, организация может извлечь полезную информацию из существующих данных. Например, анализируя сообщения в социальных сетях, компания по производству закусок может быть удивлена, узнав, что их самый большой рынок — это одинокие отцы.

Что такое статистика?

Статистика — это компонент интеллектуального анализа данных, который предоставляет инструменты и методы анализа для работы с большими объемами данных. Это наука об обучении на данных, которая включает в себя все: от сбора и организации до анализа и представления данных. Статистика фокусируется на вероятностных моделях, в частности на выводах с использованием данных.

Хотя цели статистики и интеллектуального анализа данных схожи, по оценкам, очень мало статистиков могут справиться с требованиями аналитиков данных. Преобладают два типа статистики: описательная и умозрительная. Описательная статистика организует и суммирует данные выборки. Методология использования этих сводок для получения выводов на основе целых наборов данных называется статистикой вывода.

Насколько похожи или различны интеллектуальный анализ данных и статистика?

В исследовательской работе Джерома Х. Фридмана из Стэнфордского университета объясняется связь между статистикой и интеллектуальным анализом данных.

И интеллектуальный анализ данных, и статистика связаны с обучением на данных. Все они направлены на обнаружение и идентификацию структур данных и намерение превратить данные в информацию. И хотя цели обоих этих методов совпадают, у них разные подходы.

Статистика – это всего лишь количественная оценка данных. Хотя он использует инструменты для поиска соответствующих свойств данных, он во многом похож на математику. Он предоставляет инструменты, необходимые для интеллектуального анализа данных. С другой стороны, интеллектуальный анализ данных создает модели для обнаружения закономерностей и связей в данных, особенно из больших баз данных.

Чтобы еще больше прояснить это, вот несколько популярных методов интеллектуального анализа данных и типов статистики в анализе данных.

Хотите начать свою карьеру в качестве инженера данных? Ознакомьтесь с курсом Data Engineer Training и получите сертификат.

Приложения для интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных по существу доступен в виде нескольких коммерческих систем. Сегодня интеллектуальный анализ данных широко используется практически во всех отраслях. Например, анализ финансовых данных обычно носит систематический характер, поскольку данные очень надежны. Типичные случаи анализа финансовых данных включают прогнозирование выплат по кредиту, анализ кредитной политики клиентов, классификацию и кластеризацию клиентов для целевого маркетинга, выявление отмывания денег и других финансовых преступлений.

Интеллектуальный анализ данных играет более важную роль в розничной торговле, поскольку он собирает данные из различных источников, таких как продажи, история покупок клиентов, транспортировка товаров, потребление и услуги. В сфере розничной торговли это помогает определить поведение клиентов; проектирование и создание хранилищ данных на основе преимуществ интеллектуального анализа данных; многомерный анализ продаж, клиентов, продукции, времени и региона; эффективность рекламных кампаний; удержание клиентов; рекомендации по продуктам и перекрестные ссылки на товары.

В телекоммуникационной отрасли интеллектуальный анализ данных помогает выявлять закономерности в телекоммуникациях, выявлять мошеннические действия, повышать качество услуг, а также лучше использовать ресурсы.

Интеллектуальный анализ данных также внес значительный вклад в анализ биологических данных, таких как геномика, протеомика, функциональная геномика и биомедицинские исследования. Он помогает в анализе путем семантической интеграции гетерогенных, распределенных геномных и протеомных баз данных, анализа ассоциаций и путей, инструментов визуализации при анализе генетических данных и многого другого.

Это также помогает в анализе больших объемов данных из таких областей, как науки о Земле, астрономия и т. д. Другие научные приложения, такие как моделирование климата и экосистем, химическая технология и гидродинамика, извлекают выгоду из интеллектуального анализа данных.

Интеллектуальный анализ данных также нашел огромное применение для обнаружения вторжений и угроз, атакующих сетевые ресурсы, и играет важную роль в сетевом администрировании. Области, в которых интеллектуальный анализ данных может применяться при обнаружении вторжений, – это разработка алгоритмов интеллектуального анализа данных для обнаружения вторжений, анализа ассоциаций и корреляций, агрегирования для помощи в выборе и создании отличительных атрибутов, анализа потоковых данных, распределенного интеллектуального анализа данных, а также инструментов визуализации и запросов. .

Тенденции в интеллектуальном анализе данных

В зависимости от типа данных и типа информации, которую вы пытаетесь расшифровать, вы можете выбрать любой из этих различных методов интеллектуального анализа данных.

Некоторые тенденции в развитии концепции интеллектуального анализа данных:

Некоторые тенденции в развитии концепции интеллектуального анализа данных:

• Исследование приложений
• Масштабируемые и интерактивные методы интеллектуального анализа данных
• Визуальный анализ данных
• Новые способы анализа сложных типов данных
• Биологический анализ данных
• Интеллектуальный анализ данных и разработка программного обеспечения
• Веб-майнинг, интеллектуальный анализ данных в реальном времени
• Распределенный интеллектуальный анализ данных
• Интеллектуальный анализ данных в реальном времени
• Интеллектуальный анализ данных из нескольких баз данных
• Защита конфиденциальности и информационная безопасность при интеллектуальном анализе данных

Заключение

Эта статья представляет собой всего лишь обзор интеллектуального анализа данных и статистики: обе они представляют собой обширные темы, богатые информацией. Хотите узнать больше об интеллектуальном анализе данных и статистике, а также о том, как они работают вместе? Ознакомьтесь с некоторыми из наших курсов по большим данным и аналитике, в том числе курсом по науке о данных и курсом бизнес-аналитика.