Типы методов интеллектуального анализа данных

Приложения для методов интеллектуального анализа данных можно найти в любой области, включая бизнес, исследования и правительство. Предприятия изучают записанные данные, включая предпочтения пользователей, объемы продаж и исторические уровни запасов, с помощью интеллектуального анализа данных. Они смогут принимать более мудрые решения, если смогут выявить тенденции и повторяющиеся закономерности в этих данных.

При правильном обращении эти данные могут стать мощным инструментом для продвижения маркетинга, разработки продуктов и узнаваемости бренда, а также для укрепления более широкой стратегии роста бизнеса. В этой статье мы рассмотрим различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением, а также методы интеллектуального анализа 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 важных закономерностей в огромных и сложных наборах данных. Теоретики и практики постоянно ищут лучшие методы повышения эффективности, экономичности и точности процесса.

Многие термины, в том числе интеллектуальный анализ данных, сбор информации, анализ информации и сбор данных, имеют значения, которые схожи со значениями интеллектуального анализа данных или немного отличаются от них. Обнаружение знаний из данных, часто известное как KDD, — это еще одна часто используемая фраза, которую интеллектуальный анализ данных использует в качестве синонима. Другие рассматривают интеллектуальный анализ данных как важнейший этап в процессе открытия знаний, когда интеллектуальные методы используются для извлечения закономерностей в данных. Теперь, когда мы изучили, что такое интеллектуальный анализ данных, давайте рассмотрим области его использования.

Где используется интеллектуальный анализ данных (DM)?

Многие отрасли, включая здравоохранение, розничную торговлю, банковское дело, правительство и производство, широко используют интеллектуальный анализ данных.

Например, если компания хочет распознать тенденции или закономерности среди клиентов, покупающих определенные товары, она может использовать методы сбора данных для изучения прошлых покупок и создания моделей, которые предсказывают, какие клиенты захотят покупать товары, основываясь на их характеристиках или поведении. Таким образом, интеллектуальный анализ данных помогает предприятиям создавать более эффективные методы продаж в сфере розничной торговли.

Эти инструменты также можно применять для:

• Прогнозирование отмены: используя прошлые данные, определите, какие клиенты могут отменить свои заказы.
• Рекомендации по продуктам и услугам. Пользователям должны быть предоставлены рекомендации по продуктам и услугам, основанные на их предыдущем использовании.
• Сегментация клиентов. Клиентов следует разделить на группы на основе схожих привычек, чтобы каждой группе можно было отправлять персонализированные маркетинговые сообщения.
• Обнаружение мошенничества. Это возможно благодаря использованию исторических данных транзакций для выявления и прекращения подозрительного поведения.

Приложения интеллектуального анализа данных

Кроме того, методы интеллектуального анализа данных становятся все более популярными практически во всех отраслях, включая банковское дело, логистику, финансы и науку. Интеллектуальный анализ данных также используется в разведке и правоохранительных органах:

• Основываясь на прошлых пересечениях границы, сотрудники таможни могут лучше определить общий профиль нарушителей пересечения границы и сосредоточиться на конкретных группах людей.
• Поскольку полиция знает, когда и где наиболее вероятны преступления, полиция может точно определить места, где им необходимо увеличить свою рабочую силу.

Интеллектуальный анализ данных используется в финансах для:

• Найдите инвестиционные возможности
• Прогнозируйте спрос на акции, что позволит потенциальным инвесторам сделать осознанный выбор.

В сфере образования Data Mining помогает создавать уникальные программы, основанные на следующем:

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

Теперь мы рассмотрим различные этапы процесса интеллектуального анализа данных.

Этапы процесса интеллектуального анализа данных

По сути, существует три основных этапа процесса интеллектуального анализа данных:

• Подготовительный этап
• Собственно интеллектуальный анализ данных
• Презентация после обработки

1. Подготовительный этап

Постановка бизнес-целей

Первым этапом является выяснение конечной цели проекта и того, как он поможет организации. Целью может быть классификация потребителей на основе их вкусов или поведения, лучшее понимание рыночных тенденций или прогнозирование покупательского поведения.

Очистка и извлечение данных

Следующим шагом является сбор соответствующих данных из различных хранилищ, включая CRM, 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, их необходимо предварительно обработать, чтобы сделать пригодными для анализа. Для этого необходима организация и очистка данных.

2. Собственно интеллектуальный анализ данных

Исследование данных

Крайне важно понять данные, прежде чем приступить к их анализу. Поиск закономерностей или связей в данных — вот в чем суть исследования данных.

Формирование гипотезы

Настало время искать 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 проходной анализ, бутстрэппинг и анализ матрицы потерь. Самые 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 преобразовать в содержательную бизнес-информацию. Ключевые выводы, такие как закономерности, закономерности 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 классифицируются, чтобы разделить их на заранее определенные группы или классы. На основе значений ряда атрибутов этот метод интеллектуального анализа данных определяет класс, к которому принадлежит документ. Целью является сортировка данных по заранее определенным классам.

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, является наиболее типичным применением классификации.

2. Кластеризация

Следующий метод интеллектуального анализа данных — кластеризация. Похожие записи внутри базы данных группируются с использованием подхода кластеризации 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 группировать 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 настроить таргетинг на эти кластеры с помощью специализированной рекламы после их создания.

Кластеризация имеет несколько применений, в том числе следующие:

• Веб-аналитика
• Анализ текста
• Биологические вычисления
• Медицинский диагноз

3. Изучение правил ассоциации

Поиск закономерностей «если-то» между двумя или более независимыми переменными осуществляется посредством изучения правил ассоциации. Взаимосвязь между покупкой хлеба и масла — самая простая иллюстрация. Сливочное масло часто покупают вместе с хлебом, и наоборот. Поэтому вы можете найти эти два продукта рядом в продуктовом магазине.

Хотя связь может быть не столь прямой. Например, в 2004 году Walmart обнаружил, что продажи Strawberry Pop-Tart достигли пика незадолго до урагана. Наряду с запасами предметов первой необходимости, таких как батарейки, многие также купили эти любимые лакомства.

Оглядываясь назад, психологический мотив довольно ясен: наличие любимого блюда под рукой во время чрезвычайных ситуаций дает вам чувство безопасности, а пирожные с длительным сроком хранения — идеальный выбор. Но чтобы выявить эту связь, пришлось использовать методы интеллектуального анализа данных.

4. Регрессия

Следующий метод интеллектуального анализа данных — регрессия. Связь между переменными устанавливается с помощью регрессии. Его цель — определить соответствующую функцию, которая лучше всего отражает взаимосвязь. Линейный регрессионный анализ — это термин, используемый, когда применяется линейная функция (y = ax + b).

Такие методы, как множественная линейная регрессия, квадратичная регрессия и т. д., можно использовать для учета дополнительных видов отношений. Планирование и моделирование являются двумя наиболее распространенными приложениями. 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

Для обнаружения выбросов (значений, отклоняющихся от нормы) используется метод интеллектуального анализа данных, называемый обнаружением аномалий. Например, он может идентифицировать неожиданные продажи в магазине в течение определенной недели в информации об электронной торговле. Его можно использовать, среди прочего, для обнаружения кредитного или дебетового мошенничества, а также для обнаружения сетевых атак или сбоев.

6. Последовательный анализ шаблонов

Метод интеллектуального анализа данных, известный как последовательный анализ шаблонов, позволяет обнаружить существенные 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 влияют на продолжительность жизни онкологических больных. Включая в исследование временной компонент, последовательный анализ шаблонов позволяет вам это сделать.

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

Последовательный анализ шаблонов имеет несколько применений, например:

• исследования секвенирования ДНК
• Природные катастрофы
• Фондовые биржи
• Модели покупок
• Медицинские процедуры

7. Классификатор искусственных нейронных сетей.

Модель процесса, поддерживаемая биологическими нейронами, может представлять собой искусственную нейронную сеть (ИНС), также известную как «Нейронная сеть» (НС). Он состоит из объединенной в сеть группы синтетических нейронов. Нейронная сеть представляет собой совокупность связанных блоков ввода/вывода, каждому соединению присвоены веса.

Чтобы иметь возможность правильно предвидеть метку класса входных выборок, сеть накапливает информацию на этапе знания, изменяя веса. Из-за связей между модулями 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 или «структура» сети, которые зачастую лучше всего определить эмпирически.

Поскольку людям сложно понять символическое значение полученных весов, нейронные сети подверглись критике из-за их плохой интерпретируемости. Во-первых, эти характеристики снизили привлекательность нейронных сетей для интеллектуального анализа данных.

Однако к сильным сторонам нейронных сетей относятся их высокий уровень устойчивости к шуму и способность классифицировать закономерности, которым их еще не учили. 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 при интеллектуальном анализе данных.

Искусственная нейронная сеть — это машина, которая изменяет свою структуру в ответ на информацию, проходящую через нее на этапе обучения. В основе ИНС лежит принцип обучения на примере. Персептрон и многослойный перцептрон — две наиболее традиционные архитектуры нейронных сетей.

8. Анализ выбросов

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

При измерении расстояний объекты с небольшим процентом «ближних» соседей в пространстве считаются выбросами. Статистические тесты, предполагающие модель распределения и вероятности данных, также могут использоваться для выявления выбросов.

Стратегии, основанные на отклонениях, выявляют исключения/выбросы, исследуя различия в основных характеристиках элементов коллекции, а не используя фактические или дистанционные показатели.

9. Прогнозирование

Следующий метод интеллектуального анализа данных — прогнозирование. Классификация данных и прогнозирование данных включают два этапа. Несмотря на то, что мы не используем термин «атрибут метки класса» для прогнозирования, поскольку атрибут, значения которого прогнозируются, имеет последовательную оценку (упорядоченный), а не категорию (дискретно оцениваемый и неупорядоченный).

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

10. Генетические алгоритмы

Большинство эволюционных алгоритмов представляют собой генетические алгоритмы, которые представляют собой адаптивные эвристические алгоритмы. Естественный отбор и генетика являются основой генетических алгоритмов. Это умное использование случайного поиска, подкрепленное историческими данными, чтобы сосредоточить поиск на областях с превосходной производительностью в пространстве решений. Их часто используют для получения отличных ответов на вопросы, связанные с оптимизацией и поиском.

Естественный отбор моделируется генетическими алгоритмами, а это означает, что только те виды, которые смогут адаптироваться к изменениям в окружающей среде, смогут выжить, размножаться и перейти к следующему поколению.

Чтобы решить проблему, они, по сути, воспроизводят «выживание наиболее приспособленных» среди людей последующих 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 запятой и битов представляет каждого человека. Эта строка напоминает хромосому.

Выберите правильную программу для своего карьерного роста

Вы рассматриваете карьеру в области науки о данных? Наши курсы по науке о данных созданы для того, чтобы дать вам необходимые навыки и знания, необходимые для достижения успеха в этой быстро развивающейся области. Ниже приведено подробное 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 интеллектуального анализа данных и его различные типы. Чтобы узнать больше о интеллектуальном анализе данных и стать опытным аналитиком данных, ознакомьтесь с магистерской программой Simplilearn для аналитиков данных и сделайте шаг к развитию своей карьеры.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое интеллектуальный анализ данных?

Организации используют интеллектуальный анализ данных, чтобы найти закономерности в данных, которые могут дать представление об их оперативных потребностях. Этого требуют как наука о данных, так и бизнес-аналитика.

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

В машинном обучении определение критериев классификации данных предшествует анализу. Поскольку на этом этапе очистка данных пропускается, неподходящие данные могут быть исключены из анализа. В интеллектуальном анализе данных необходимо установить закономерности, поскольку они не известны заранее.

3. Что такое интеллектуальный анализ данных и его виды?

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 анализ

4. Для чего используется интеллектуальный анализ данных?

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

Интеллектуальный анализ данных — это жизнеспособный карьерный путь из-за его применимости во многих отраслях и его решающей роли в корпоративном успехе.