Основание четвертой промышленной революции во многом будет зависеть от Данные а также связь. Услуги анализа способные разрабатывать или создавать решения для интеллектуального анализа данных, будут играть ключевую роль в этом отношении. Это может помочь в анализе и прогнозировании результатов покупательского поведения покупателей для ориентации потенциальных покупателей. Данные станут новым природным ресурсом, и процесс извлечения соответствующей информации из этих несортированных данных будет иметь огромное значение. Таким образом, правильное понимание термина - Сбор данных, его процессы и применение могут помочь нам в разработке целостного подхода к этому слову.
Основы интеллектуального анализа данных и его методы
Сбор данных, также известный как Обнаружение знаний в данных (KDD) заключается в поиске больших хранилищ данных для выявления шаблонов и тенденций, выходящих за рамки простого анализа. Это, однако, не одношаговое решение, а многоэтапный процесс и завершено на разных этапах. Они включают:
1] Сбор данных и подготовка
Он начинается с сбора данных и их надлежащей организации. Это помогает значительно улучшить возможности поиска информации, которая может быть обнаружена с помощью интеллектуального анализа данных
2] Моделирование и оценка модели
Второй этап в процессе интеллектуального анализа данных - применение различных методов моделирования. Они используются для калибровки параметров до оптимальных значений. Используемые методы во многом зависят от аналитических возможностей, необходимых для решения проблемы организационных потребностей и принятия решения.
Давайте кратко рассмотрим некоторые методы интеллектуального анализа данных. Установлено, что большинство организаций объединяют две или более технологии интеллектуального анализа данных вместе, чтобы сформировать соответствующий процесс, соответствующий их бизнес-требованиям.
Читать: Что такое большие данные?
Методы интеллектуального анализа данных
- Ассоциация - Ассоциация является одним из широко известных методов интеллектуального анализа данных. В соответствии с этим шаблон расшифровывается на основе отношения между элементами в одной транзакции. Следовательно, он также известен как метод отношения. Крупные розничные торговцы бренда полагаются на эту технику, чтобы исследовать покупательские привычки / предпочтения покупателей. Например, при отслеживании привычек покупателей, розничные торговцы могут определить, что клиент всегда покупает сливки, когда покупает шоколад, и поэтому предлагает, чтобы в следующий раз, когда они покупают шоколад, они могут также захотеть купить крем.
- классификация - Этот метод интеллектуального анализа данных отличается от описанного выше тем, что он основан на машинном обучении и использует математические методы, такие как линейное программирование, деревья принятия решений, нейронная сеть. В классификации компании пытаются создать программное обеспечение, которое может научиться классифицировать элементы данных в группы. Например, компания может определить классификацию в приложении, которая «предоставила все записи сотрудников, которые предложили уйти из компании, предсказывать число лиц, которые в будущем могут отказаться от компании». В таком сценарии компания может классифицировать записи сотрудников на две группы, а именно «оставить» и «остаться». Затем он может использовать свое программное обеспечение для интеллектуального анализа данных для классификации сотрудников в отдельные группы, созданные ранее.
- Кластеризация - Различные объекты, имеющие сходные характеристики, группируются вместе в одном кластере с помощью автоматизации. Многие такие кластеры создаются, поскольку классы и объекты (с аналогичными характеристиками) помещаются в него соответственно. Чтобы лучше понять это, рассмотрим пример управления книгой в библиотеке. В библиотеке обширная коллекция книг полностью каталогизирована. Элементы того же типа перечислены вместе. Это облегчает нам поиск книги, представляющей для нас интерес. Аналогичным образом, используя метод кластеризации, мы можем хранить книги, которые имеют некоторые сходства в одном кластере и присваивают им подходящее имя. Итак, если читатель хочет захватить книгу, относящуюся к его интересам, ему нужно только пойти на эту полку, а не искать всю библиотеку. Таким образом, метод кластеризации определяет классы и помещает объекты в каждый класс, тогда как в методах классификации объекты назначаются в предопределенные классы.
- прогнозирование - Предсказание - это метод интеллектуального анализа данных, который часто используется в сочетании с другими методами интеллектуального анализа данных. Это включает анализ тенденций, классификации, сопоставления моделей и отношения. Анализируя прошлые события или экземпляры в правильной последовательности, вы можете спокойно предсказать будущее событие. Например, метод анализа прогнозирования может использоваться в продаже для прогнозирования будущей прибыли, если продажа выбрана как независимая переменная и прибыль как переменная, зависящая от продажи. Затем, основываясь на исторических данных о продажах и прибыли, можно нарисовать кривую регрессии, которая используется для прогнозирования прибыли.
- Деревья принятия решений - В дереве решений мы начинаем с простого вопроса, который имеет несколько ответов. Каждый ответ приводит к еще одному вопросу, который помогает классифицировать или идентифицировать данные, чтобы их можно было классифицировать, или чтобы предсказание можно было сделать на основе каждого ответа. Например, мы используем следующее дерево решений, чтобы определить, следует ли играть в крикет. ODI: Дерево решений интеллектуального анализа данных: начиная с корневого узла, если прогноз погоды предсказывает дождь, нам следует избегать матча за день. В противном случае, если прогноз погоды ясен, мы должны сыграть матч.
Data Mining лежит в основе усилий аналитиков в различных отраслях и дисциплинах, таких как коммуникации, страхование, образование, производство, банковское дело и розничная торговля и многое другое. Поэтому правильная информация об этом необходима, прежде чем применять различные методы.
