Типы методов добычи данных

Применение методов добычи данных можно найти в любой области, включая бизнес, исследования и государственное управление. Предприятия изучают записанные данные, включая предпочтения пользователей, цифры продаж и исторические уровни запасов, используя добычу данных. Они могут принимать более мудрые решения, если смогут заметить тенденции и повторяющиеся закономерности в этих данных.

При правильном обращении эти данные могут стать мощным инструментом для продвижения маркетинга, разработки продукта и узнаваемости бренда, а также для укрепления более крупной стратегии роста бизнеса. В этой статье мы рассмотрим различия между добычей данных и машинным обучением, а также методы добычи данных, которые можно использовать для преобразования неструктурированных данных в действенные бизнес-идеи.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Термин «интеллектуальный анализ данных» описывает процесс получения знаний из огромных объемов данных. Другими словами, большие данные — это искусство, наука и техника обнаружения значимых закономерностей в огромных и сложных наборах данных. Теоретики и практики постоянно ищут лучшие методы для повышения эффективности, экономичности и точности процесса.

Многие термины, включая добычу информации из данных, сбор информации, анализ информации и выемку данных, имеют значения, которые похожи или немного отличаются от значений добычи данных. Обнаружение знаний из данных, часто известное как KDD, является еще одной часто используемой фразой, которую добыча данных использует в качестве синонима. Другие рассматривают добычу данных как просто важный этап в процессе обнаружения знаний, когда интеллектуальные методы используются для извлечения закономерностей в данных. Теперь, когда мы изучили, что именно представляет собой добыча данных, давайте рассмотрим области ее использования.

Где используется интеллектуальный анализ данных (DM)?

Интеллектуальный анализ данных широко используется во многих секторах, включая здравоохранение, розничную торговлю, банковское дело, государственное управление и производство.

Например, если бизнес хочет распознать тенденции или закономерности среди клиентов, которые покупают определенные товары, он может использовать методы сбора данных для изучения прошлых покупок и создания моделей, которые предвидят, какие клиенты захотят купить товар на основе их характеристик или поведения. Таким образом, интеллектуальный анализ данных помогает компаниям в создании более эффективных методов продаж в розничной торговле.

Эти инструменты также можно применять для:

• Прогнозирование отмен: используя прошлые данные, определите, какие клиенты с большой вероятностью отменят свои заказы.
• Рекомендации по продуктам и услугам: Пользователям следует предоставлять рекомендации по продуктам и услугам на основе их предыдущего использования.
• Сегментация клиентов: клиентов следует разделить на группы на основе схожих привычек, чтобы можно было отправлять каждой группе персонализированные маркетинговые сообщения.
• Обнаружение мошенничества: это возможно благодаря использованию исторических данных о транзакциях для выявления и пресечения подозрительного поведения.

Применение интеллектуального анализа данных

Кроме того, методы добычи данных становятся все более популярными практически в каждой отрасли, включая банковское дело, логистику, финансы и науку. Добыча данных также используется в разведке и правоохранительных органах:

• На основе данных о прошлых пересечениях границы сотрудники таможни могут лучше определить общий профиль нарушителей и сосредоточиться на определенных группах людей.
• Зная, когда и где вероятнее всего совершаются преступления, полиция может точно определить места, где ей необходимо увеличить численность личного состава.

Интеллектуальный анализ данных применяется в сфере финансов для:

• Найдите инвестиционные возможности
• Прогнозируйте спрос на акции, позволяя потенциальным инвесторам делать обоснованный выбор.

В сфере образования интеллектуальный анализ данных помогает создавать уникальные программы на основе следующих факторов:

• Способы обучения студентов, например, предпочитают ли они читать, слушать или смотреть видео, или комбинировать все три.
• Тенденции на рынке труда позволяют выбрать наиболее актуальную образовательную направленность.

Теперь мы рассмотрим различные этапы процесса анализа данных.

Этапы процесса добычи данных

По сути, процесс интеллектуального анализа данных состоит из трех основных этапов:

• Подготовительный этап
• Правильный анализ данных
• Презентация постобработки

1. Подготовительный этап

Постановка бизнес-целей

Выяснение конечной цели проекта и того, как он поможет организации, является первым этапом. Целью может быть категоризация потребителей по их вкусам или поведению, лучшее понимание рыночных тенденций или прогнозирование покупательского поведения.

Очистка и извлечение данных

Следующим шагом является сбор соответствующих данных из различных хранилищ, включая CRM-системы, базы данных, веб-сайты, социальные сети и т. д. Данные из всех этих источников необходимо будет объединить, а затем отформатировать, чтобы их можно было использовать для исследования (анализа).

После того, как вы получили необходимые данные, вы должны предварительно обработать их, чтобы сделать пригодными для анализа. Для этого требуется организация и очистка данных.

2. Собственно интеллектуальный анализ данных

Исследование данных

Крайне важно понять данные, прежде чем приступать к их анализу. Поиск закономерностей или связей в данных — это и есть исследование данных.

Формирование гипотезы

Теперь пришло время поискать необнаруженные кластеры, закономерности и тенденции в данных. На этом этапе используются алгоритмы классификации, прогнозирования и группировки. Для оценки каждой гипотезы используются подходящие методы, такие как проход, бутстрап и анализ матрицы потерь. Наиболее полезные теории собираются и затем раскрываются широкой аудитории.

3. Постобработка: презентация

Результаты должны быть представлены в краткой, организованной и простой для понимания форме, чтобы их можно было перевести в содержательную бизнес-информацию. Ключевые выводы, такие как закономерности, шаблоны или связи, которые позволят принимать решения на основе данных, можно выделить, визуализировав их в виде документа, диаграммы или инфографики.

Давайте теперь рассмотрим различные типы методов интеллектуального анализа данных.

Различные типы методов интеллектуального анализа данных

1. Классификация

Данные категоризируются для разделения их на предопределенные группы или классы. На основе значений ряда атрибутов этот метод добычи данных определяет класс, к которому принадлежит документ. Целью является сортировка данных по предопределенным классам.

Наиболее типичным применением классификации является прогнозирование переменной, которая может иметь одно из двух или более различных значений (например, спам/не спам; хорошая или нейтральная/отрицательная оценка) с учетом одного или даже нескольких входных факторов, называемых предикторами.

2. Кластеризация

Следующий метод добычи данных — кластеризация. Схожие записи внутри базы данных группируются вместе с использованием кластерного подхода для формирования кластеров. Кластеризация сначала идентифицирует эти группы внутри набора данных, а затем классифицирует факторы на основе их свойств, в отличие от классификации, которая помещает переменные в установленные категории.

Например, вы можете сгруппировать клиентов на основе данных о продажах, например, тех, кто постоянно покупает определенные напитки или корм для домашних животных и имеет постоянные вкусовые предпочтения. Вы можете легко нацелить эти кластеры с помощью специализированной рекламы, как только вы их создадите.

Кластеризация имеет несколько применений, включая следующие:

• Веб-аналитика
• Текстовая добыча
• Биологические вычисления
• Медицинская диагностика

3. Изучение правил ассоциации

Поиск моделей «если-тогда» между двумя или более независимыми переменными выполняется посредством изучения правил ассоциации. Связь между покупкой хлеба и масла является самой простой иллюстрацией. Масло часто покупают вместе с хлебом, и наоборот. Из-за этого вы можете найти эти два продукта рядом в продуктовом магазине.

Хотя связь может быть и не такой прямой. Например, Walmart обнаружил в 2004 году, что продажи Strawberry Pop-Tart достигли пика как раз перед ураганом. Наряду с запасами предметов первой необходимости, таких как батарейки, многие также покупали эти любимые лакомства.

Оглядываясь назад, психологический мотив довольно ясен: наличие любимой еды под рукой в ​​чрезвычайных ситуациях дает вам чувство безопасности, а тарты с длительным сроком хранения являются идеальным выбором. Но для выявления этой связи пришлось использовать методы добычи данных.

4. Регрессия

Следующий метод добычи данных — регрессия. Связь между переменными устанавливается с помощью регрессии. Ее цель — определить подходящую функцию, которая наилучшим образом отражает взаимосвязь. Линейный регрессионный анализ — это термин, используемый при применении линейной функции (y = axe + b).

Такие методы, как множественная линейная регрессия, квадратичная регрессия и т. д., можно использовать для учета дополнительных видов взаимосвязей. Планирование и моделирование — два наиболее распространенных применения. Одним из примеров является оценка возраста клиента на основе прошлых покупок. Мы также можем прогнозировать затраты на основе таких факторов, как потребительский спрос; например, если спрос на автомобили в США увеличится, цены на вторичном рынке вырастут.

5. Обнаружение аномалий

Метод интеллектуального анализа данных, называемый обнаружением аномалий, используется для поиска выбросов (значений, которые отклоняются от нормы). Например, он может определять неожиданные продажи в магазине в течение определенной недели в информации об электронной коммерции. Его можно использовать, среди прочего, для обнаружения мошенничества с кредитами или дебетами и обнаружения сетевых атак или сбоев.

6. Последовательный анализ шаблонов

Метод добычи данных, известный как последовательный анализ шаблонов, находит значимые связи между событиями. Мы можем обсуждать зависимость между событиями, когда можем точно определить упорядоченную по времени последовательность, которая происходит с определенной частотой.

Давайте представим, что мы хотим изучить, как лекарство или конкретный терапевтический подход влияет на продолжительность жизни больных раком. Включая временной компонент в исследование, последовательный анализ паттернов позволяет вам сделать это.

Этот метод может использоваться, среди прочего, в медицине для определения способа введения лекарств пациенту, а также в сфере безопасности для прогнозирования возможных системных атак.

Последовательный анализ шаблонов имеет несколько применений, таких как:

• ДНК-секвенирование исследования
• Природные катастрофы
• Фондовые биржи
• Модели покупок
• Медицинские процедуры

7. Искусственный нейронный сетевой классификатор

Модель процесса, поддерживаемая биологическими нейронами, может быть искусственной нейронной сетью (ИНС), также известной как «Нейронная сеть» (НС). Она состоит из сетевой группы синтетических нейронов. Нейронная сеть представляет собой набор связанных входных/выходных единиц с весами, назначенными для каждого соединения.

Чтобы иметь возможность правильно предвидеть метку класса входных образцов, сеть накапливает информацию во время фазы знаний, изменяя веса. Из-за связей между единицами обучение нейронной сети также известно как коннекционистское обучение.

Нейронные сети требуют длительных периодов обучения, что делает их более подходящими для приложений, где это возможно. Им нужны различные параметры, такие как топология сети или «структура», которые часто лучше всего определяются эмпирически.

Поскольку людям сложно понять символическое значение полученных весов, нейронные сети подверглись критике за их плохую интерпретируемость. Во-первых, эти характеристики снизили привлекательность нейронных сетей для добычи данных.

Однако сильные стороны нейронных сетей включают их высокий уровень толерантности к шуму и их способность классифицировать шаблоны, которым они еще не обучены. Кроме того, был создан ряд новых методов для извлечения правил из обученных нейронных сетей. Эти проблемы влияют на то, насколько эффективны нейронные сети при классификации данных в процессе добычи данных.

Искусственная нейронная сеть — это машина, которая изменяет свою структуру в ответ на информацию, проходящую через нее во время фазы обучения. Принцип обучения на примере лежит в основе ИНС. Персептрон и многослойный персептрон — две из наиболее традиционных архитектур нейронных сетей.

8. Анализ выбросов

Объекты данных, которые не соответствуют общему поведению или модели данных, могут быть найдены в базе данных. Эти информационные элементы являются выбросами. OUTLIER MINING — это процесс изучения данных OUTLIER.

При использовании измерений расстояний объекты с крошечным процентом «ближних» соседей в пространстве считаются выбросами. Статистические тесты, которые предполагают распределение и вероятностную модель для данных, также могут использоваться для выявления выбросов.

Стратегии, основанные на отклонении, выявляют исключения/выбросы путем изучения отклонений в основных характеристиках элементов в коллекции, а не с помощью фактических или дистанционных показателей.

9. Прогнозирование

Следующий метод добычи данных — прогнозирование. Классификация данных и прогнозирование данных включают два шага. Несмотря на то, что мы не используем термин «атрибут метки класса» для прогнозирования, поскольку атрибут, значения которого прогнозируются, имеет последовательную оценку (упорядочен), а не категорию (дискретно оценен и неупорядочен).

Достаточно просто назвать атрибут «ожидаемым атрибутом». Прогнозирование можно рассматривать как создание и использование модели для определения класса немаркированного элемента или значения или диапазонов конкретного атрибута, которым объект, вероятно, будет обладать.

10. Генетические алгоритмы

Большинство эволюционных алгоритмов являются генетическими алгоритмами, которые являются адаптивными эвристическими алгоритмами. Естественный отбор и генетика являются основами генетических алгоритмов. Это умное использование случайного поиска, которое поддерживается историческими данными, чтобы сосредоточить поиск на областях с превосходной производительностью в пространстве решений. Они часто используются для получения превосходных ответов на вопросы, связанные с оптимизацией и поиском.

Естественный отбор моделируется генетическими алгоритмами, а это значит, что только те виды, которые способны адаптироваться к изменениям окружающей среды, смогут выжить, дать потомство и передать его следующему поколению.

Чтобы решить проблему, они по сути воспроизводят «выживание наиболее приспособленных» среди людей последовательных поколений. Каждое поколение состоит из популяции людей, и каждый человек представляет собой потенциальное решение или точку в пространстве поиска. Строка символов, целых чисел, чисел с плавающей точкой и битов представляет каждого человека. Эта строка напоминает хромосому.

Выберите правильную программу для вашего карьерного роста

Вы рассматриваете карьеру в области науки о данных? Наши курсы по науке о данных специально разработаны, чтобы снабдить вас необходимыми навыками и знаниями, необходимыми для успеха в этой быстро развивающейся области. Ниже приведено всестороннее сравнение для вашей справки:

Начните изучать интеллектуальный анализ данных

В этой статье мы обсудили, что такое интеллектуальный анализ данных, различные применения интеллектуального анализа данных в различных областях, несколько этапов выполнения интеллектуального анализа данных и его различные типы. Чтобы узнать больше о интеллектуальном анализе данных и стать экспертом в области анализа данных, ознакомьтесь с программой магистратуры по анализу данных Simplilearn и сделайте шаг к развитию своей карьеры.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое интеллектуальный анализ данных?

Организации используют интеллектуальный анализ данных для поиска закономерностей в данных, которые могут дать представление об их операционных потребностях. Это необходимо как для науки о данных, так и для бизнес-аналитики.

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

В ML установление критериев классификации данных предшествует анализу. Поскольку очистка данных на этом этапе пропускается, неподходящие данные могут быть исключены из анализа. В Data Mining необходимо устанавливать закономерности, поскольку они заранее неизвестны.

3. Что такое интеллектуальный анализ данных и его типы?

Типы интеллектуального анализа данных включают в себя:

• Кластеризация
• Прогноз
• Классификация
• Генетические Алгоритмы
• Регрессия
• Изучение правил ассоциации
• Обнаружение аномалий
• Классификация искусственных нейронных сетей
• Анализ выбросов
• Последовательный шаблонный майнинг

4. Для чего используется интеллектуальный анализ данных?

Современные компьютеры и использование методов интеллектуального анализа данных позволили анализировать экспоненциально большие объемы данных и извлекать ценные, парадоксальные идеи, которые давали возможность прогнозировать вероятные результаты бизнеса, снижать риски и использовать недавно открытые возможности.

Интеллектуальный анализ данных — перспективная карьера, поскольку он применим во многих отраслях и играет важную роль в корпоративном успехе.