Методы интеллектуального анализа данных: типы данных, методы, приложения

В наши дни предприятия собирают данные с невероятной скоростью. Источники этого огромного потока данных разнообразны. Это могут быть транзакции по кредитным картам, общедоступные данные о клиентах, данные из банков и финансовых учреждений, а также данные, которые пользователи должны предоставить только для того, чтобы использовать и загрузить приложение на свои ноутбуки, мобильные телефоны, планшеты и настольные компьютеры.

Хранить такие огромные объемы данных непросто. Таким образом, многие серверы реляционных баз данных постоянно создаются для этой цели. Онлайн-транзакционный протокол или системы OLTP также разрабатываются для хранения всего этого на разных серверах баз данных. Системы OLTP играют жизненно важную роль в обеспечении бесперебойной работы бизнеса.

Именно эти системы отвечают за хранение в базе данных данных, полученных в результате наименьших транзакций. Таким образом, данные, связанные с продажей, покупкой, управлением человеческим капиталом и другими транзакциями, хранятся на серверах баз данных с помощью OLTP-систем.

Теперь топ-менеджерам нужен доступ к фактам, основанным на данных, чтобы основывать на них свои решения. Именно здесь на сцену выходят онлайн-системы аналитической обработки или OLAP. Хранилища данных и другие OLAP-системы строятся все больше и больше именно из-за этой потребности топ-менеджеров. Нам нужны не только данные, но и связанная с ними аналитика, чтобы принимать более эффективные и прибыльные решения. Системы OLTP и OLAP работают в тандеме.

Системы OLTP хранят все огромные объемы данных, которые мы ежедневно генерируем. Затем эти данные отправляются в системы OLAP для построения аналитики на основе данных. Если вы еще не знаете, то позвольте нам сказать вам, что данные играют очень важную роль в росте компании. Это может помочь в принятии решений, основанных на знаниях, которые могут вывести компанию на новый уровень роста. Изучение данных никогда не должно происходить поверхностно.

Это не служит цели. Нам необходимо анализировать данные, чтобы обогатиться знаниями, которые помогут нам делать правильные выводы для успеха нашего бизнеса. Все данные, которыми мы были наводнены в эти дни, бесполезны, если мы ничего из них не извлекаем. Доступные нам данные настолько огромны, что мы не в состоянии обработать их и понять. Интеллектуальный анализ данных или обнаружение знаний — вот что нам нужно для решения этой проблемы. Узнайте о других приложениях интеллектуального анализа данных в реальном мире.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс, который помогает извлекать информацию из заданного набора данных для выявления тенденций, закономерностей и полезных данных. Целью использования интеллектуального анализа данных является принятие решений на основе данных из огромных наборов данных.

Интеллектуальный анализ данных работает в сочетании с прогностическим анализом, отраслью статистической науки, в которой используются сложные алгоритмы, предназначенные для работы с особой группой задач. Прогнозный анализ сначала выявляет закономерности в огромных объемах данных, которые интеллектуальный анализ данных обобщает для предсказаний и прогнозов. Интеллектуальный анализ данных служит уникальной цели, которая состоит в том, чтобы распознавать закономерности в наборах данных для набора проблем, относящихся к определенной области.

Это достигается за счет использования сложного алгоритма для обучения модели конкретной проблеме. Когда вы знаете область проблемы, с которой имеете дело, вы даже можете использовать машинное обучение для моделирования системы, способной выявлять шаблоны в наборе данных. Когда вы запустите машинное обучение, вы будете автоматизировать систему решения проблем в целом, и вам не нужно будет придумывать специальное программирование для решения каждой проблемы, с которой вы сталкиваетесь.

Мы также можем определить интеллектуальный анализ данных как метод исследования шаблонов данных, которые принадлежат определенным точкам зрения. Это помогает нам классифицировать эти данные в виде полезной информации. Затем эта полезная информация накапливается и собирается либо для хранения на серверах баз данных, таких как хранилища данных, либо для использования в алгоритмах интеллектуального анализа данных и анализа, чтобы помочь в принятии решений. Кроме того, его можно использовать для получения дохода и сокращения расходов среди других целей.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска в больших наборах данных для выявления закономерностей и тенденций, которые невозможно обнаружить с помощью простых методов анализа. Он использует сложные математические алгоритмы для изучения данных, а затем оценивает возможность событий, происходящих в будущем, на основе полученных результатов. Его также называют обнаружением знаний о данных или KDD.

Интеллектуальный анализ данных используется предприятиями для извлечения конкретной информации из больших объемов данных для поиска решений своих бизнес-проблем. Он имеет возможность преобразовывать необработанные данные в информацию, которая может помочь бизнесу расти за счет принятия более эффективных решений. Интеллектуальный анализ данных имеет несколько типов, в том числе интеллектуальный анализ графических данных, интеллектуальный анализ текста, интеллектуальный анализ социальных сетей, веб-интеллектуальный анализ, а также интеллектуальный анализ аудио и видео.

Читайте: Интеллектуальный анализ данных против машинного обучения

Процесс интеллектуального анализа данных

Прежде чем собственно интеллектуальный анализ данных может произойти, существует несколько процессов, связанных с реализацией интеллектуального анализа данных . Вот как:

Шаг 1. Бизнес-исследования. Прежде чем приступить к работе, вам необходимо иметь полное представление о целях вашего предприятия, доступных ресурсах и текущих сценариях в соответствии с его требованиями. Это поможет создать подробный план интеллектуального анализа данных , который эффективно достигает целей организации.

Шаг 2: Проверка качества данных. Поскольку данные собираются из различных источников, их необходимо проверять и сопоставлять, чтобы исключить узкие места в процессе интеграции данных. Обеспечение качества помогает выявить любые основные аномалии в данных, такие как отсутствующая интерполяция данных, сохраняя данные в идеальном состоянии до того, как они будут подвергнуты анализу.

Шаг 3: Очистка данных . Считается, что 90% времени уходит на выбор, очистку, форматирование и анонимизацию данных перед майнингом.

Шаг 4: Преобразование данных. Включает в себя пять подэтапов. Здесь задействованные процессы подготавливают данные к окончательным наборам данных. Это включает в себя:

• Сглаживание данных: здесь шум удаляется из данных.
• Сводка данных: в этом процессе применяется агрегация наборов данных.
• Обобщение данных: здесь данные обобщаются путем замены любых низкоуровневых данных концептуализацией более высокого уровня.
• Нормализация данных: здесь данные определяются в заданных диапазонах.
• Построение атрибутов данных: наборы данных должны быть в наборе атрибутов до интеллектуального анализа данных .

Шаг 5: Моделирование данных. Для лучшей идентификации шаблонов данных в наборе данных реализовано несколько математических моделей, основанных на нескольких условиях. Изучите науку о данных, чтобы понять и использовать возможности интеллектуального анализа данных.

Типы данных, которые можно добывать

1. Данные, хранящиеся в базе данных

Базу данных также называют системой управления базами данных или СУБД. Каждая СУБД хранит данные, которые так или иначе связаны друг с другом. Он также имеет набор программ, которые используются для управления данными и обеспечения легкого доступа к ним. Эти программы служат многим целям, включая определение структуры базы данных, обеспечение безопасности и согласованности хранимой информации, а также управление различными типами доступа к данным, такими как общий, распределенный и параллельный.

Реляционная база данных имеет таблицы с разными именами, атрибутами и может хранить строки или записи больших наборов данных. Каждая запись, хранящаяся в таблице, имеет уникальный ключ. Модель сущность-связь создается для представления реляционной базы данных, в которой представлены сущности и отношения, существующие между ними.

2. Хранилище данных

Хранилище данных — это единое место хранения данных, которое собирает данные из нескольких источников, а затем сохраняет их в виде единого плана. Когда данные хранятся в хранилище данных, они подвергаются очистке, интеграции, загрузке и обновлению. Данные, хранящиеся в хранилище данных, состоят из нескольких частей. Если вам нужна информация о данных, которые были сохранены 6 или 12 месяцев назад, вы получите ее в виде сводки.

3. Транзакционные данные

Транзакционная база данных хранит записи, которые регистрируются как транзакции. К таким транзакциям относятся бронирование авиабилетов, покупка клиентом, клик на веб-сайте и другие. Каждая запись транзакции имеет уникальный идентификатор. В нем также перечислены все те элементы, которые сделали транзакцию.

4. Другие типы данных

У нас также есть много других типов данных, которые известны своей структурой, семантическим значением и универсальностью. Они используются во многих приложениях. Вот некоторые из этих типов данных: потоки данных, данные инженерного проектирования, данные последовательности, данные графика, пространственные данные, мультимедийные данные и другие.

Методы интеллектуального анализа данных

1. Ассоциация

Это один из наиболее часто используемых методов интеллектуального анализа данных из всех остальных. В этом методе транзакция и взаимосвязь между ее элементами используются для идентификации шаблона. По этой причине этот метод также называют методом отношений. Он используется для проведения анализа потребительской корзины, который делается для того, чтобы выяснить все те продукты, которые покупатели покупают вместе на регулярной основе.

Этот метод очень полезен для розничных продавцов, которые могут использовать его для изучения покупательских привычек разных покупателей. Ритейлеры могут изучать данные о продажах за прошлые периоды, а затем искать продукты, которые клиенты покупают вместе. Затем они могут размещать эти продукты в непосредственной близости друг от друга в своих розничных магазинах, чтобы помочь покупателям сэкономить свое время и увеличить продажи.

2. Кластеризация

Этот метод создает значимые кластеры объектов с одинаковыми характеристиками. Люди часто путают это с классификацией, но если они правильно понимают, как работают обе эти техники, у них не возникнет никаких проблем. В отличие от классификации, которая помещает объекты в заранее определенные классы, кластеризация помещает объекты в определенные классы.

Возьмем пример. Библиотека полна книг на разные темы. Теперь задача состоит в том, чтобы организовать эти книги таким образом, чтобы у читателей не было проблем с поиском книг по определенной теме. Мы можем использовать кластеризацию, чтобы хранить книги со сходством на одной полке, а затем дать этим полкам осмысленное имя. Читатели, которые ищут книги по определенной теме, могут сразу перейти к этой полке. Им не нужно будет бродить по всей библиотеке, чтобы найти свою книгу.

3. Классификация

Этот метод берет свое начало в машинном обучении. Он классифицирует элементы или переменные в наборе данных по предопределенным группам или классам. Он использует линейное программирование, статистику, деревья решений и искусственную нейронную сеть для интеллектуального анализа данных, среди других методов. Классификация используется для разработки программного обеспечения, которое можно смоделировать таким образом, чтобы оно стало способным классифицировать элементы в наборе данных по различным классам.

Например, мы можем использовать его, чтобы классифицировать всех кандидатов, присутствовавших на собеседовании, на две группы: первая группа — это список тех кандидатов, которые были отобраны, а вторая — это список, в котором представлены кандидаты, которые были отклонены. Для выполнения этой работы по классификации можно использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных.

4. Прогноз

Этот метод предсказывает отношения, которые существуют между независимыми и зависимыми переменными, а также только независимыми переменными. Его можно использовать для прогнозирования будущей прибыли в зависимости от продажи. Предположим, что прибыль и объем продаж являются соответственно зависимой и независимой переменными. Теперь, основываясь на том, что говорят данные о прошлых продажах, мы можем сделать прогноз прибыли на будущее, используя кривую регрессии.

5. Последовательные узоры

Этот метод направлен на использование данных о транзакциях, а затем выявление в них схожих тенденций, шаблонов и событий за определенный период времени. Исторические данные о продажах можно использовать для обнаружения товаров, которые покупатели покупали вместе в разное время года. Бизнес может понять эту информацию, рекомендуя клиентам покупать эти продукты в то время, когда исторические данные не предполагают, что они бы это сделали. Компании могут использовать выгодные предложения и скидки, чтобы выполнить эту рекомендацию.

Приложения для интеллектуального анализа данных

Ниже приведены некоторые наиболее полезные приложения для интеллектуального анализа данных, которые позволяют узнать о них больше.

1. Здравоохранение

Интеллектуальный анализ данных может полностью преобразовать систему здравоохранения. Его можно использовать для определения лучших практик на основе данных и аналитики, которые могут помочь медицинским учреждениям сократить расходы и улучшить результаты лечения пациентов. Интеллектуальный анализ данных, наряду с машинным обучением, статистикой, визуализацией данных и другими методами, может быть использован для того, чтобы изменить ситуацию. Это может пригодиться при прогнозировании пациентов разных категорий. Это поможет пациентам получать интенсивную терапию, когда и где они этого хотят. Интеллектуальный анализ данных также может помочь страховым компаниям в области здравоохранения выявлять мошеннические действия.

2. Образование

Использование интеллектуального анализа данных в образовании все еще находится на начальной стадии. Он направлен на разработку методов, которые могут использовать данные, поступающие из образовательной среды, для исследования знаний. Ожидается, что цели, которым будут служить эти методы, включают изучение того, как образовательная поддержка влияет на учащихся, поддержку потребностей учащихся в будущем и продвижение науки об обучении, среди прочего. Образовательные учреждения могут использовать эти методы не только для прогнозирования того, как учащиеся сдадут экзамены, но и для принятия точных решений. Обладая этими знаниями, эти учебные заведения могут больше сосредоточиться на своей педагогической педагогике.

3. Анализ потребительской корзины

Это метод моделирования, который использует гипотезу в качестве основы. Гипотеза гласит, что если вы покупаете определенные продукты, то весьма вероятно, что вы также купите продукты, не принадлежащие к той группе, из которой вы обычно покупаете. Ритейлеры могут использовать эту технику, чтобы понять покупательские привычки своих клиентов. Розничные продавцы могут использовать эту информацию, чтобы внести изменения в макет своего магазина и сделать покупки намного проще и быстрее для покупателей.

4. Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)

CRM включает в себя привлечение и удержание клиентов, повышение лояльности и использование стратегий, ориентированных на клиента. Каждому бизнесу нужны данные о клиентах, чтобы анализировать их и использовать результаты таким образом, чтобы они могли построить долгосрочные отношения со своими клиентами. Интеллектуальный анализ данных может помочь им в этом.

5. Производство

Производственная компания во многом полагается на доступные ей данные или информацию. Интеллектуальный анализ данных может помочь этим компаниям выявить закономерности в процессах, которые слишком сложны для понимания человеческим разумом. Они могут определить отношения, существующие между различными элементами проектирования на системном уровне, включая потребности клиентов в данных, архитектуру и портфолио продуктов.

Интеллектуальный анализ данных также может оказаться полезным для прогнозирования общего времени, необходимого для разработки продукта, стоимости процесса и ожиданий компаний от конечного продукта.

6. Финансы и банковское дело

Банковская система стала свидетелем генерации огромных объемов данных с момента ее оцифровки. Банкиры могут использовать методы интеллектуального анализа данных для решения проблем выпечки и финансовых проблем, с которыми сталкиваются предприятия, выявляя корреляции и тенденции в рыночных затратах и ​​бизнес-информации. Эта работа слишком сложна без интеллектуального анализа данных, поскольку объем данных, с которыми они имеют дело, слишком велик. Менеджеры в банковском и финансовом секторах могут использовать эту информацию для привлечения, удержания и поддержки клиента.

Узнать больше: Интеллектуальный анализ правил ассоциации

7. Обнаружение мошенничества

Мошеннические действия ежегодно обходятся предприятиям в миллиарды долларов. Методы, которые обычно используются для обнаружения мошенничества, слишком сложны и требуют много времени. Интеллектуальный анализ данных предоставляет простую альтернативу. Каждая идеальная система обнаружения мошенничества должна защищать данные пользователей при любых обстоятельствах. Метод контролируется для сбора данных, а затем эти данные классифицируются на мошеннические или немошеннические данные. Эти данные используются для обучения модели, которая идентифицирует каждый документ как мошеннический или не мошеннический.

8. Шаблоны мониторинга

Известный как один из фундаментальных методов интеллектуального анализа данных , он обычно включает в себя отслеживание шаблонов данных для получения бизнес-выводов. Для организации это может означать что угодно, от определения роста продаж до выявления новых демографических данных.

9. Классификация

Чтобы получить соответствующие метаданные, метод классификации в интеллектуальном анализе данных помогает разделить данные на отдельные классы:

• В зависимости от типа источников данных, добытых

В зависимости от типа обрабатываемых данных, таких как текстовые данные, мультимедийные данные, пространственные данные, данные временных рядов и т. д.

• На основе используемой базы данных

Любой набор данных, основанный на объектно-ориентированной базе данных, реляционной базе данных и т. д.

• На основе функций интеллектуального анализа данных

Здесь наборы данных различаются в зависимости от используемого подхода, такого как машинное обучение, алгоритмы, статистика, база данных или хранилище данных и т. д.

• На основе взаимодействия с пользователем при интеллектуальном анализе данных

Наборы данных используются для дифференциации на основе систем, управляемых запросами, автономных систем.

10. Ассоциация

Иначе известный как метод отношений, данные идентифицируются на основе отношений между значениями в одной и той же транзакции. Это особенно удобно для организаций, пытающихся определить тенденции в покупках или предпочтениях продуктов. Поскольку это связано с покупательским поведением клиентов, организация может разбить шаблоны данных на основе истории покупок покупателей.

11. Обнаружение аномалий

Если идентифицируется элемент данных, который не соответствует прецедентному поведению, это выброс или исключение. Этот метод углубляется в процесс создания таких исключений и поддерживает его важной информацией.

Как правило, аномалии могут быть изолированными по своему происхождению, но они также связаны с возможностью обнаружения области фокусировки. Поэтому предприятия часто используют этот метод для отслеживания вторжений в систему, обнаружения ошибок и проверки общего состояния системы. Эксперты предпочитают выделять аномалии из наборов данных, чтобы увеличить шансы на правильность.

12. Кластеризация

Как это ни звучит, этот метод включает в себя сопоставление идентичных объектов данных в одни и те же кластеры. Основываясь на различиях, группы часто состоят из метрик, чтобы облегчить максимальную ассоциацию данных. Такие процессы могут быть полезны для профилирования клиентов на основе их дохода, частоты покупок и т. д.

Отъезд: Разница между наукой о данных и интеллектуальным анализом данных

13. Регрессия

Процесс интеллектуального анализа данных, который помогает прогнозировать поведение клиентов и прибыль, используется предприятиями для понимания корреляции и независимости переменных в среде. При разработке продукта такой анализ может помочь понять влияние таких факторов, как рыночный спрос, конкуренция и т. д.

14. Предсказание

Как следует из названия, этот убедительный метод интеллектуального анализа данных помогает предприятиям сопоставлять шаблоны на основе текущих и исторических записей данных для прогнозного анализа будущего. Хотя некоторые из подходов включают аспекты искусственного интеллекта и машинного обучения, некоторые из них можно реализовать с помощью простых алгоритмов.

Организации часто могут прогнозировать прибыль, получать значения регрессии и многое другое с помощью таких методов интеллектуального анализа данных .

15. Последовательные узоры

Он используется для выявления поразительных закономерностей, тенденций в данных о транзакциях, доступных в данный момент времени. Чтобы найти товары, которые клиенты предпочитают покупать в разное время года, компании предлагают скидки на такие продукты.

Читать : Идеи проекта интеллектуального анализа данных

16. Деревья решений

Один из наиболее часто используемых методов интеллектуального анализа данных ; здесь простое условие является сутью метода. Поскольку такие термины имеют несколько ответов, каждое из решений далее разветвляется на большее количество состояний, пока не будет достигнуто заключение. Узнайте больше о деревьях решений.

17. Визуализация

Данные бесполезны без правильной визуализации, поскольку они постоянно меняются. Различные цвета и объекты могут выявить ценные тенденции, закономерности и понимание обширных наборов данных. Поэтому предприятия часто обращаются к панелям визуализации данных, которые автоматизируют процесс создания числовых моделей.

18. Нейронные сети

Он представляет собой связь конкретной модели машинного обучения с методом обучения на основе ИИ. Поскольку он вдохновлен нейронной многоуровневой системой, обнаруженной в анатомии человека, он представляет собой точную работу моделей машинного обучения. Это может быть все более сложным и поэтому требует особой осторожности.

19. Хранилище данных

Хотя это означает хранение данных, оно символизирует хранение данных в виде облачных хранилищ. Компании часто используют такой точный метод интеллектуального анализа данных для более глубокого анализа данных в реальном времени. Узнайте больше о хранилищах данных.

Инструменты интеллектуального анализа данных

Все эти выводы об искусственном интеллекте и машинном обучении, должно быть, заставили вас задуматься о том, что для реализации интеллектуального анализа данных вам потребуется не меньше. Это может быть не совсем так, поскольку с помощью самых простых баз данных вы можете выполнить работу с одинаковой точностью.

Также читайте о самых полезных приложениях для интеллектуального анализа данных.

Заключение

Интеллектуальный анализ данных объединяет различные методы из различных дисциплин, включая визуализацию данных, машинное обучение, управление базами данных, статистику и другие. Эти методы можно заставить работать вместе для решения сложных проблем. Как правило, программное обеспечение или системы интеллектуального анализа данных используют один или несколько из этих методов для работы с различными требованиями к данным, типами данных, областями приложений и задачами интеллектуального анализа.

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.