Підручник з інтелектуального аналізу даних містить основні та розширені концепції інтелектуального аналізу даних. Наш підручник з інтелектуального аналізу даних призначений для учнів і експертів.
Інтелектуальний аналіз даних є одним із найкорисніших методів, який допомагає підприємцям, дослідникам і окремим особам отримувати цінну інформацію з величезних наборів даних. Інтелектуальний аналіз даних також називається Виявлення знань у базі даних (KDD) . Процес виявлення знань включає очищення даних, інтеграцію даних, вибір даних, перетворення даних, інтелектуальний аналіз даних, оцінку шаблонів і презентацію знань.
Наш підручник з інтелектуального аналізу даних включає всі теми інтелектуального аналізу даних, наприклад програми, інтелектуальний аналіз даних проти машинного навчання, інструменти інтелектуального аналізу даних, інтелектуальний аналіз даних у соціальних мережах, методи інтелектуального аналізу даних, кластеризація в інтелектуальному аналізі даних, проблеми інтелектуального аналізу даних тощо.
Що таке інтелектуальний аналіз даних?
Процес вилучення інформації для виявлення закономірностей, тенденцій і корисних даних, які дозволили б компанії прийняти кероване даними рішення з величезних наборів даних, називається інтелектуальним аналізом даних.
Іншими словами, ми можемо сказати, що інтелектуальний аналіз даних – це процес дослідження прихованих шаблонів інформації з різних точок зору для класифікації в корисні дані, які збираються та збираються в певних областях, таких як сховища даних, ефективний аналіз, алгоритм інтелектуального аналізу даних, допомога в прийнятті рішень створення та інші вимоги до даних, щоб зрештою скоротити витрати та отримати дохід.
Інтелектуальний аналіз даних — це автоматичний пошук великих сховищ інформації для виявлення тенденцій і закономірностей, які виходять за рамки простих процедур аналізу. Інтелектуальний аналіз даних використовує складні математичні алгоритми для сегментів даних і оцінює ймовірність майбутніх подій. Інтелектуальний аналіз даних також називається виявленням даних (KDD).
Інтелектуальний аналіз даних — це процес, який використовується організаціями для вилучення конкретних даних із величезних баз даних для вирішення бізнес-завдань. Це в першу чергу перетворює необроблені дані на корисну інформацію.
Інтелектуальний аналіз даних схожий на Data Science, який виконує особа в конкретній ситуації, на певному наборі даних із певною метою. Цей процес включає різні види послуг, такі як видобуток тексту, видобуток веб-сайтів, видобуток аудіо та відео, видобуток графічних даних і видобуток соціальних мереж. Це робиться за допомогою простого або дуже специфічного програмного забезпечення. Завдяки аутсорсингу видобутку даних всю роботу можна виконувати швидше з низькими експлуатаційними витратами. Спеціалізовані фірми також можуть використовувати нові технології для збору даних, які неможливо знайти вручну. Є маса інформації, доступної на різних платформах, але дуже мало знань доступно. Найбільше завдання полягає в тому, щоб проаналізувати дані, щоб отримати важливу інформацію, яка може бути використана для вирішення проблеми або розвитку компанії. Є багато потужних інструментів і методів, доступних для аналізу даних і отримання кращого розуміння з них.
Типи інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних можна виконувати на таких типах даних:
Реляційна база даних:
Реляційна база даних — це сукупність кількох наборів даних, формально організованих таблицями, записами та стовпцями, з яких можна отримати доступ різними способами без розпізнавання таблиць бази даних. Таблиці передають і обмінюються інформацією, що полегшує пошук даних, звітування та організацію.
як переробити в фотошопі
Сховища даних:
Сховище даних – це технологія, яка збирає дані з різних джерел всередині організації, щоб надати значущу бізнес-аналитику. Величезна кількість даних надходить із багатьох місць, наприклад із маркетингу та фінансів. Отримані дані використовуються для аналітичних цілей і допомагають у прийнятті рішень для організації бізнесу. Сховище даних призначене для аналізу даних, а не для обробки транзакцій.
Репозиторії даних:
Репозиторій даних зазвичай означає місце призначення для зберігання даних. Однак багато ІТ-фахівців використовують цей термін більш чітко для позначення певного типу налаштування в ІТ-структурі. Наприклад, група баз даних, де організація зберігає різного роду інформацію.
Об'єктно-реляційна база даних:
Комбінація об’єктно-орієнтованої моделі бази даних і реляційної моделі бази даних називається об’єктно-реляційною моделлю. Він підтримує класи, об’єкти, успадкування тощо.
Однією з головних цілей об’єктно-реляційної моделі даних є ліквідація розриву між реляційною базою даних і методами об’єктно-орієнтованої моделі, які часто використовуються в багатьох мовах програмування, наприклад, C++, Java, C# тощо.
Транзакційна база даних:
Транзакційна база даних відноситься до системи керування базами даних (СУБД), яка може скасувати транзакцію бази даних, якщо вона не виконана належним чином. Незважаючи на те, що це була унікальна можливість дуже давно, сьогодні більшість систем реляційних баз даних підтримують транзакційні операції з базами даних.
Переваги Data Mining
- Техніка інтелектуального аналізу даних дозволяє організаціям отримувати дані, засновані на знаннях.
- Інтелектуальний аналіз даних дозволяє організаціям вносити прибуткові зміни в роботу та виробництво.
- Порівняно з іншими програмами для статистичних даних інтелектуальний аналіз даних є економічно ефективним.
- Інтелектуальний аналіз даних допомагає організації приймати рішення.
- Це полегшує автоматичне виявлення прихованих закономірностей, а також передбачення тенденцій і поведінки.
- Це може бути викликано в новій системі, а також на існуючих платформах.
- Це швидкий процес, який дозволяє новим користувачам легко аналізувати величезні обсяги даних за короткий час.
Недоліки Data Mining
- Існує ймовірність того, що організації можуть продавати корисні дані клієнтів іншим організаціям за гроші. Згідно зі звітом, American Express продавала покупки кредитних карт своїх клієнтів іншим організаціям.
- Багато аналітичних програм для аналізу даних є складними в експлуатації, і для роботи з ними потрібне попереднє навчання.
- Різні інструменти інтелектуального аналізу даних працюють по-різному через різні алгоритми, які використовуються в їх розробці. Тому вибір правильних інструментів інтелектуального аналізу даних є дуже складним завданням.
- Методи інтелектуального аналізу даних не є точними, тому за певних умов це може призвести до тяжких наслідків.
Програми інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних в основному використовується організаціями з інтенсивними споживчими вимогами - роздрібною торгівлею, комунікаціями, фінансами, маркетинговими компаніями, які визначають ціну, уподобання споживачів, позиціонування продукту та вплив на продажі, задоволеність клієнтів і корпоративні прибутки. Інтелектуальний аналіз даних дозволяє роздрібному торговцю використовувати записи про покупки клієнтів у торгових точках для розробки продуктів і рекламних акцій, які допомагають організації залучати клієнтів.
Це такі сфери, де інтелектуальний аналіз даних широко використовується:
Інтелектуальний аналіз даних в охороні здоров'я:
види тестування
Інтелектуальний аналіз даних у сфері охорони здоров’я має чудовий потенціал для покращення системи охорони здоров’я. Він використовує дані та аналітику для кращого розуміння та визначення найкращих практик, які покращать медичні послуги та зменшать витрати. Аналітики використовують підходи інтелектуального аналізу даних, такі як машинне навчання, багатовимірна база даних, візуалізація даних, програмне обчислення та статистика. Інтелектуальний аналіз даних можна використовувати для прогнозування пацієнтів у кожній категорії. Процедури гарантують, що пацієнти отримають інтенсивну терапію в потрібному місці та в потрібний час. Інтелектуальний аналіз даних також дозволяє медичним страховим компаніям розпізнавати шахрайство та зловживання.
Інтелектуальний аналіз даних в аналізі ринкового кошика:
Аналіз ринкового кошика – це метод моделювання, заснований на гіпотезі. Якщо ви купуєте певну групу товарів, ви, швидше за все, купите іншу групу товарів. Ця методика може дозволити роздрібному торговцю зрозуміти купівельну поведінку покупця. Ці дані можуть допомогти роздрібному торговцю зрозуміти вимоги покупця та відповідно змінити макет магазину. Використовуючи різні аналітичні порівняння результатів між різними магазинами, між клієнтами в різних демографічних групах, можна зробити.
Інтелектуальний аналіз даних в освіті:
Інтелектуальний аналіз даних в освіті – це нова галузь, яка займається розробкою методів, які досліджують знання з даних, отриманих з освітніх середовищ. Цілі EDM визнаються як підтвердження майбутньої навчальної поведінки студента, вивчення впливу освітньої підтримки та сприяння навчанню науки. Організація може використовувати інтелектуальний аналіз даних, щоб приймати точні рішення, а також прогнозувати результати студента. Отримавши результати, заклад може зосередитися на тому, чого навчати і як навчати.
Інтелектуальний аналіз даних у виробництві:
Знання є найкращим активом виробничої компанії. Інструменти інтелектуального аналізу даних можуть бути корисними для пошуку шаблонів у складному виробничому процесі. Інтелектуальний аналіз даних може бути використаний у проектуванні на системному рівні для отримання зв’язків між архітектурою продукту, портфелем продуктів і потребами клієнтів у даних. Його також можна використовувати для прогнозування періоду розробки продукту, вартості та очікувань серед інших завдань.
Інтелектуальний аналіз даних у CRM (Customer Relationship Management):
Управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM) — це залучення та утримання клієнтів, а також підвищення лояльності клієнтів і впровадження стратегій, орієнтованих на клієнта. Щоб мати гідні відносини з клієнтом, бізнес-організація повинна збирати дані та аналізувати їх. Завдяки технологіям аналізу даних зібрані дані можна використовувати для аналітики.
Інтелектуальний аналіз даних у виявленні шахрайства:
Від шахрайства втрачаються мільярди доларів. Традиційні методи виявлення шахрайства вимагають трохи часу та є складними. Інтелектуальний аналіз даних забезпечує значущі шаблони та перетворює дані на інформацію. Ідеальна система виявлення шахрайства повинна захищати дані всіх користувачів. Контрольовані методи складаються з колекції зразків записів, і ці записи класифікуються як шахрайські та не шахрайські. На основі цих даних будується модель, і використовується техніка, щоб визначити, чи є документ шахрайським.
Інтелектуальний аналіз даних у детекторі брехні:
Затримати злочинця – неважка справа, але витягнути з нього правду – завдання дуже складне. Правоохоронні органи можуть використовувати методи інтелектуального аналізу даних для розслідування правопорушень, моніторингу ймовірних терористичних повідомлень тощо. Ця техніка також включає інтелектуальний аналіз тексту та пошук значущих шаблонів у даних, які зазвичай є неструктурованим текстом. Інформація, зібрана в ході попередніх розслідувань, порівнюється, і будується модель детекції брехні.
Інтелектуальний аналіз даних Фінансовий банкінг:
Передбачається, що цифровізація банківської системи генеруватиме величезну кількість даних з кожною новою транзакцією. Техніка інтелектуального аналізу даних може допомогти банкірам у вирішенні проблем, пов’язаних з бізнесом у банківській та фінансовій сфері, шляхом виявлення тенденцій, збитків і кореляцій у бізнес-інформації та ринкових витратах, які не відразу очевидні для менеджерів чи керівників, оскільки обсяг даних занадто великий або створюється. занадто швидко на екрані експертами. Менеджер може знайти ці дані для кращого націлювання, залучення, утримання, сегментації та підтримки прибуткового клієнта.
Проблеми впровадження інтелектуального аналізу даних
Хоча інтелектуальний аналіз даних є дуже потужним, він стикається з багатьма проблемами під час його виконання. Різні виклики можуть бути пов’язані з продуктивністю, даними, методами та техніками тощо. Процес інтелектуального аналізу даних стає ефективним, коли виклики чи проблеми правильно розпізнаються та адекватно вирішуються.
Неповні та шумні дані:
Процес вилучення корисних даних із великих обсягів даних є інтелектуальним аналізом даних. Дані в реальному світі неоднорідні, неповні та шумні. Дані у величезних кількостях зазвичай будуть неточними або ненадійними. Ці проблеми можуть виникати через прилад вимірювання даних або людські помилки. Припустимо, мережа роздрібної торгівлі збирає номери телефонів клієнтів, які витрачають більше 500 доларів, і працівники бухгалтерії вносять інформацію в свою систему. Людина може помилитися в цифрах при введенні номера телефону, що призведе до неправильних даних. Навіть деякі клієнти можуть не бажати розкривати свої номери телефонів, що призводить до неповних даних. Дані можуть бути змінені через людську або системну помилку. Усі ці наслідки (шум і неповні дані) ускладнюють інтелектуальний аналіз даних.
Розподіл даних:
Дані реального світу зазвичай зберігаються на різних платформах у розподіленому обчислювальному середовищі. Це може бути в базі даних, окремих системах або навіть в Інтернеті. На практиці перенести всі дані в централізоване сховище даних є досить складним завданням, головним чином через організаційні та технічні проблеми. Наприклад, різні регіональні офіси можуть мати свої сервери для зберігання своїх даних. Неможливо зберігати всі дані з усіх офісів на центральному сервері. Таким чином, інтелектуальний аналіз даних вимагає розробки інструментів і алгоритмів, які дозволяють аналізувати розподілені дані.
Комплексні дані:
Дані реального світу неоднорідні, і це можуть бути мультимедійні дані, зокрема аудіо та відео, зображення, складні дані, просторові дані, часові ряди тощо. Управління різними типами даних і отримання корисної інформації є важким завданням. У більшості випадків нові технології, нові інструменти та методології повинні бути вдосконалені для отримання конкретної інформації.
Продуктивність:
Продуктивність системи інтелектуального аналізу даних залежить насамперед від ефективності використовуваних алгоритмів і методів. Якщо розроблений алгоритм і методи не відповідають вимогам, це негативно вплине на ефективність процесу інтелектуального аналізу даних.
Конфіденційність і безпека даних:
Інтелектуальний аналіз даних зазвичай призводить до серйозних проблем з точки зору безпеки даних, управління та конфіденційності. Наприклад, якщо роздрібний продавець аналізує деталі придбаних товарів, він розкриває дані про купівельні звички та вподобання покупців без їхнього дозволу.
Візуалізація даних:
В інтелектуальному аналізі даних візуалізація даних є дуже важливим процесом, оскільки це основний метод, який показує вихідні дані користувачеві в презентабельному вигляді. Витягнуті дані повинні передавати точне значення того, що вони мають намір висловити. Але часто представляти інформацію кінцевому користувачеві в точний і простий спосіб важко. Вхідні дані та вихідна інформація є складними, дуже ефективними та успішними процесами візуалізації даних, щоб зробити їх успішними.
Крім перерахованих вище, у видобутку даних існує ще багато проблем. Більше проблем розкривається, коли починається фактичний процес видобутку даних, і успіх видобутку даних залежить від усунення всіх цих труднощів.
передумови
Перш ніж вивчати концепції інтелектуального аналізу даних, ви повинні мати базове уявлення про статистику, знання баз даних і базову мову програмування.
Аудиторія
Наш підручник з інтелектуального аналізу даних підготовлений для всіх початківців або випускників інформатики, щоб допомогти їм вивчити основи та передові методи, пов’язані з інтелектуальним аналізом даних.
віртуальна пам'ять
Проблеми
Ми запевняємо вас, що ви не знайдете жодних труднощів під час вивчення нашого підручника з аналізу даних. Але якщо в цьому посібнику є якась помилка, будь ласка, опублікуйте проблему чи помилку в контактній формі, щоб ми могли її виправити.