Сбор данных

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, который включает в себя обнаружение аномалий и выявление закономерностей и корреляций в больших наборах данных для оценки будущих тенденций. Компании используют эту процедуру для преобразования необработанных данных в полезную информацию, которая может помочь им увеличить прибыль, минимизировать риски и улучшить отношения с клиентами.

Искусственный интеллект поможет тебе заработать!

Подписывайся на канал "Виртуальный Каппер" и получай точные и бесплатные прогнозы на спорт от искусственного интеллекта.

Этот процесс зависит от компьютерной обработки, складирования и эффективного накопления данных. Он сочетает в себе методы, используемые в статистике и информатике, помогая предприятиям проводить точные кампании, разрабатывать разумные маркетинговые решения, анализировать поведение потребителей и т. д. В результате организации могут более эффективно достигать своих целей. В результате интеллектуальный анализ данных популярен во многих сферах бизнеса, таких как разработка продуктов, продажи, маркетинг и т. д.

Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)

Оглавление

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Определение интеллектуального анализа данных относится к процессу, который включает в себя сортировку больших пакетов данных для выявления взаимосвязей и шаблонов, которые могут решить проблемы бизнеса, снизить риски и использовать новые возможности. Этот процесс включает шесть этапов: понимание бизнеса, понимание данных, подготовка, моделирование, оценка и развертывание.
Существуют различные преимущества интеллектуального анализа данных. Например, он помогает организациям обнаруживать мошенничество и вносить оперативные коррективы.
Некоторые популярные методы интеллектуального анализа данных включают регрессионный анализ, кластеризацию, классификацию, обнаружение аномалий/выбросов и изучение правил ассоциации.
Компании могут выполнять этот процесс для проведения успешных маркетинговых кампаний и анализа покупательского поведения своих клиентов.

Объяснение процесса интеллектуального анализа данных

Определение интеллектуального анализа данных относится к процессу, который включает использование компьютеров и автоматизации для преобразования необработанных данных в полезную информацию. Например, организации могут получить более подробную информацию о клиентах, используя программное обеспечение для выявления закономерностей в больших пакетах данных. Это может помочь предприятиям разработать более эффективные маркетинговые стратегии, сократить расходы и увеличить доходы.

Все организации должны следовать повторяемому и структурированному подходу, чтобы процедура каждый раз давала надежные результаты. В связи с этим процесс интеллектуального анализа данных должен включать следующие шесть шагов:

#1 – Бизнес-понимание

Первый шаг включает в себя определение бизнес-целей и понимание текущей бизнес-ситуации, критериев успеха и параметров проекта. Если организация не знает, какие данные собирать, проект может привести к ошибкам или результаты могут не отвечать на правильные вопросы.

#2 – Понимание данных

Как только организация определяет свою главную цель, она должна собрать необходимые данные, чтобы помочь в достижении этой цели. Как правило, данные поступают из самых разных источников, например, из данных геолокации, записей о продажах, опросов клиентов и т. д. Цель этого шага — убедиться, что данные должным образом охватывают все необходимые пакеты данных для достижения цели.

#3 – Подготовка данных

Этот этап включает три этапа — извлечение, трансформацию и загрузку. На этих трех этапах происходит очистка и организация данных для дальнейших процессов моделирования.

#4 – Моделирование

Этап моделирования включает использование математических моделей для выявления закономерностей в данных. Для предприятий доступны несколько методов моделирования данных, например, регрессионный анализ, кластеризация, классификация и т. д.

Следует отметить, что моделирование включает в себя множество проб и ошибок. Более того, можно использовать несколько моделей на одном и том же наборе данных для решения определенных задач.

#5 – Оценка

Как только модель будет завершена, предприятия должны тщательно оценить ее, чтобы убедиться, что она соответствует их целям. Этот шаг управляется человеком, поскольку человек, управляющий проектом, оценивает модель. В конце этого шага необходимо решить, следует ли продолжать работу с результатами майнинга.

#6 – Развертывание

В зависимости от результатов этого процесса этот шаг может быть простым или сложным. Развертывание может быть в форме отчета, в котором можно поделиться идеями. Как вариант, это может быть визуальное представление. Этот шаг может привести к реализации мер по минимизации рисков или к разработке новой стратегии продаж.

После завершения процесса интеллектуального анализа данных предприятия могут принимать решения и вносить изменения на основе полученных результатов.

Техники

Ниже приведены некоторые распространенные методы интеллектуального анализа данных:

#1 – Классификационный анализ

Этот метод включает в себя присвоение точек данных классам или группам на основе конкретной проблемы или вопроса, который необходимо решить, что помогает сделать вывод.

# 2 – Изучение правил ассоциации

Метод обучения правилам ассоциации требует отслеживания шаблонов, особенно на основе связанных переменных. Он направлен на выявление взаимосвязей между точками данных.

#3 – Обнаружение аномалий/выбросов

Помимо отслеживания шаблонов, интеллектуальный анализ данных включает обнаружение необычных данных в наборе. В случае этой техники ищутся данные, которые не соответствуют образцу. Его можно использовать для обнаружения мошенничества. Кроме того, этот метод может помочь ритейлерам узнать об увеличении или уменьшении продаж конкретных продуктов.

#4 – Регрессионный анализ

Этот метод используется для оценки диапазона числовых значений, например цен на акции и продаж, на основе определенного набора данных. В результате это может уменьшить количество экземпляров, которых нет в наличии, и увеличить продажи. Кроме того, это может помочь избежать затоваривания.

#5 – Кластеризация

Кластеризация похожа на классификацию. Он включает в себя фильтрацию точек данных, имеющих общие характеристики, на подмножества. В этом случае отдельные лица должны помнить, что нельзя присваивать данные какой-либо ранее определенной группе. Этот метод может быть полезен при определении признаков в пакете данных. Например, сегментация клиентов на основе их жизненного цикла, покупательского поведения и т. д.

Приложения

Эта концепция распространена в здравоохранении, розничной торговле и банковском бизнесе. Итак, давайте рассмотрим детали.

Здравоохранение – Это делает диагностический процесс намного более точным, объединяя результаты физического осмотра всех пациентов, историю болезни, схемы лечения и лекарства. Кроме того, это помогает сократить потери и мошенничество.
Розничная торговля – Миры маркетинга и розничной торговли тесно связаны. Тем не менее, последний требует другого списка. Розничные магазины могут использовать выявленные шаблоны для определения ассоциаций продуктов и определения товаров, которые необходимо хранить. Эта концепция также помогает определить, какой маркетинг получил наилучший отклик.
Банк – Банки могут использовать эту концепцию для работы с механизмами защиты от мошенничества и кредитными рейтингами для анализа транзакций покупок, финансовых данных клиентов и транзакций по картам. Этот процесс также позволяет банкам лучше понять онлайн-предпочтения и привычки своих клиентов. Это, в свою очередь, помогает им разработать новую маркетинговую кампанию.

Примеры

Давайте посмотрим на этот пример интеллектуального анализа данных, чтобы лучше понять концепцию.

Пример №1

Поскольку цепочки поставок становятся все более сложными, организациям становится все труднее получить полное представление о рисках устойчивого развития своих торговых партнеров. Чтобы решить эту проблему, EcoVadis добавила усовершенствования интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта (ИИ) в свое решение для прогнозирования IQ Plus.

Организации нуждаются в дополнительных возможностях комплексной проверки и аналитических данных, чтобы эффективно действовать в соответствии с меняющимися рисками и нормативно-правовой базой. IQ Plus отвечает этому требованию, предлагая организациям мгновенный широкий обзор всей базы поставщиков.

Мадхур Аггарвал, директор по продуктам EcoVadis, считает, что усовершенствования позволят их клиентам ускорить свое путешествие и сыграют решающую роль в переходе к устойчивому развитию. Кроме того, инновации организации на основе искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных могут помочь клиентам оставаться впереди отрасли.

Пример #2

Предположим, розничный продавец XYZ хочет улучшить отношения с клиентами с помощью интеллектуального анализа данных. Он может объединять или группировать клиентов в соответствии с их частотой покупок, суммой корзины и предполагаемыми расходами на продукты в неделю. Затем, на основе данных, он может предложить скидки для увеличения расходов клиентов. Помимо предоставления потребителям стимула покупать больше продуктов, это помогает розничному продавцу удерживать доллары, на которые нацелены его коллеги.

Преимущества и недостатки

Давайте посмотрим на преимущества и ограничения этого процесса.

Этот процесс помогает предприятиям обнаруживать мошенничество и кредитные риски.
Предприятия могут использовать методы интеллектуального анализа данных для быстрого анализа существенных данных.
С помощью этой концепции организации могут вносить оперативные коррективы и прибыльное производство.
Интеллектуальный анализ данных позволяет ученым быстро инициировать автоматизированную оценку тенденций и поведения, обнаруживая скрытые закономерности.

Еще одно примечательное преимущество интеллектуального анализа данных заключается в том, что он более экономичен, чем другие приложения для работы с данными.

Недостатки процесса следующие:

Требуются большие базы данных. Поэтому управлять этим процессом сложно.
Организации потенциально могут продавать данные о клиентах, извлеченные из различных источников, другим компаниям, что вызывает озабоченность по поводу конфиденциальности.
Использование различных инструментов интеллектуального анализа данных может быть затруднено из-за их сложности. Следовательно, для эффективного использования инструментов требуется надлежащая подготовка.
Все методы интеллектуального анализа данных не безошибочны. Нужно помнить, что всегда есть шанс, что информация не совсем точна. Вероятность неточности высока, когда набору данных не хватает разнообразия.

Интеллектуальный анализ данных против хранилища данных против профилирования данных

Интеллектуальный анализ данных, хранение данных и профилирование данных могут сбивать с толку тех, кто не знаком с этими терминами. Для них жизненно важно понять их отличительные характеристики, чтобы избежать такой путаницы. Итак, в таблице ниже показаны их критические отличия. Давайте посмотрим на них.

Сбор данныхХранилище данныхПрофилирование данныхОн занимается извлечением важных данных из общей базы данных. Хранилище данных занимается компиляцией и организацией данных в общей базе данных. Этот процесс включает в себя анализ накопленной информации и сбор статистики и информации о данных. Этот процесс помогает предприятиям прогнозировать характер данных. Это, в свою очередь, помогает организациям увеличить продажи, снизить затраты и улучшить отношения с клиентами. Его цель — хранить исторические данные, которые можно извлечь и проанализировать, чтобы получить полезную информацию о бизнес-операциях. помогает обнаруживать риски, проблемы с качеством данных и общие тенденции.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Является ли интеллектуальный анализ данных незаконным?

Нет, сам процесс не является незаконным; некоторые законы регулируют практику интеллектуального анализа данных с использованием данных отдельных лиц. Можно добывать определенные типы данных, например данные о погоде, без юридических или этических соображений. Однако отдельные лица или организации должны тщательно анализировать другие типы данных, такие как поведение потребителей и информация о состоянии здоровья.
Когда интеллектуальный анализ данных и обслуживание в неэтичных целях, это не регулируется и является незаконным.

2. Что такое алгоритмы интеллектуального анализа данных?

Эти алгоритмы относятся к нескольким эвристикам и вычислениям, которые создают модель из данных. Сначала они анализируют предоставленные данные в поисках определенных тенденций или закономерностей для создания модели.

3. Требует ли интеллектуальный анализ данных кодирования?

Да, помимо программного обеспечения, специалисты по данным используют различные языки программирования, такие как Python и R, для анализа, обработки и визуализации данных.

4. Как интеллектуальный анализ данных помогает в принятии решений?

Этот бизнес помогает предприятиям прогнозировать поведение клиентов и будущие тенденции. Это позволяет организациям активно принимать решения, основанные на знаниях. Кроме того, инструменты интеллектуального анализа данных могут помочь предприятиям найти ответы на вопросы, на решение которых раньше уходило много времени.

Сбор данных

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Искусственный интеллект поможет тебе заработать!

Ключевые выводы