Наиболее распространенные примеры интеллектуального анализа данных

Опубликовано: 2018-03-30

Говорите об извлечении знаний из больших наборов данных, говорите об интеллектуальном анализе данных!

Интеллектуальный анализ данных, обнаружение знаний или прогнозный анализ — все эти термины означают одно и то же. Эти термины, разделенные на более простые слова, относятся к набору методов обнаружения закономерностей в большом наборе данных. Эти шаблоны помогают в создании прогностической модели, чтобы быть в курсе будущего поведения в науке о данных.
Сегодня большинство организаций, независимо от их сферы деятельности, стремятся извлечь выгоду из своих больших данных и, следовательно, используют сложные аналитические методы. По мере роста потребления больших данных росла и потребность в интеллектуальном анализе данных. Сегодня мы можем видеть примеры интеллектуального анализа данных повсюду вокруг нас.

Оглавление

Давайте рассмотрим некоторые такие примеры интеллектуального анализа данных, с которыми вы часто сталкиваетесь в своей повседневной жизни:

  1. Искусственный интеллект и машинное обучение

И искусственный интеллект, и машинное обучение приобретают все большую актуальность в современном мире, и заслуга в этом принадлежит интеллектуальному анализу данных. Как еще можно сделать систему «искусственно интеллектуальной», не снабжая ее соответствующими данными и шаблонами? И как вы извлекаете соответствующие шаблоны, если не с помощью интеллектуального анализа данных?
Одним из наиболее распространенных примеров ИИ и машинного обучения, с которым вы, скорее всего, сталкиваетесь каждый день, являются всеми любимые системы рекомендаций. Случалось ли когда-нибудь, что после покупки продукта на Amazon вам показывают список рекомендуемых продуктов, и вы в мгновение ока покупаете один из них? Как Amazon добилась этого? Тщательно изучая и анализируя ваши прошлые данные и поведение. Используя ваши поведенческие тенденции, Amazon может классифицировать продукты в зависимости от вероятности их покупки. В то время как Amazon и другие веб-сайты электронной коммерции используют ИИ для показа рекомендаций по продуктам, платформы потоковой передачи видео и музыки, такие как Spotify и Netflix, используют то же самое для лучшего управления вашими плейлистами.

В приведенных выше примерах используется искусственный интеллект поверх добытых данных. Однако возможно и обратное использование, т. е. вы можете разрабатывать теории, а затем использовать интеллектуальный анализ данных для укрепления своей теории. Например, если беспилотный автомобиль увидит, как красный Maruti превышает скорость в два раза, она может разработать теорию, согласно которой все красные Maruti превышают скорость. Затем этот ИИ может использовать методы интеллектуального анализа данных, чтобы усилить или ослабить теорию.
Кто такой Data Scientist, Data Analyst и Data Engineer?

  1. Поставщики услуг

Поставщики услуг уже очень давно используют интеллектуальный анализ данных для удержания клиентов. Использование методов бизнес-аналитики и интеллектуального анализа данных позволяет этим поставщикам услуг прогнозировать «отток клиентов» — термин, используемый для обозначения случаев, когда клиент уходит от них к другому поставщику услуг.
Сегодня каждый поставщик услуг имеет терабайты данных о своих клиентах. Эти данные включают в себя такие вещи, как ваша платежная информация, взаимодействие со службой поддержки, посещения веб-сайтов и т. д. Используя добычу и анализ этих данных, поставщики услуг присваивают каждому клиенту оценку вероятности. Этот показатель вероятности отражает вероятность того, что вы смените поставщика. Затем эти компании нацелены на людей с более высоким риском, предоставляя стимулы и индивидуальное внимание, чтобы удержать клиентов.
Ключевые понятия хранилища данных: обзор

  1. Супермаркеты и розничные магазины

Интеллектуальный анализ данных позволяет владельцам супермаркетов знать ваш выбор и предпочтения даже лучше, чем вы сами. Если вы нам не верите, вы будете поражены тем, что сделала Target несколько лет назад.
Следуя истории покупок и поведению одной из своих покупательниц, Target правильно сделал вывод, что она беременна. О, и позвольте вам сказать – это было еще до того, как сама женщина узнала. Такова сила данных, закономерностей и анализа.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

В целом, эти розничные магазины делят покупателей на так называемые группы «новизна, частота, деньги» (RFM) и конкретные группы с различными кампаниями и стратегиями. Таким образом, к покупателю, который тратит много, но нечасто, относятся иначе, чем к покупателю, который тратит мало, но часто. Последний тип может получать предложения лояльности, дополнительных или перекрестных продаж, тогда как первому может быть предложена сделка возврата, например.
Визуализация данных: что, почему и как!

  1. Наука, инженерия и образование:

Области науки и техники претерпели масштабные изменения с момента применения методов интеллектуального анализа данных. Давайте рассмотрим некоторые конкретные области, в которых используются методы интеллектуального анализа данных:

    • Интеллектуальный анализ последовательностей находит широкое применение в изучении генетики человека. Это помогает понять взаимосвязь между вариациями в последовательности ДНК и вариабельностью восприимчивости к болезням. Проще говоря, он направлен на то, чтобы выяснить, как изменения в ДНК соотносятся с риском развития распространенных заболеваний, что значительно поможет улучшить методы диагностики, профилактики и лечения этих заболеваний.

    • Интеллектуальный анализ данных используется в области исследований в области образования, чтобы понять факторы, побуждающие учащихся к поведению, которое снижает их обучение и эффективность.

  • В области электроэнергетики методы интеллектуального анализа данных широко используются для мониторинга состояния высоковольтного электрооборудования. Целью этого является получение ценной информации о различных параметрах, связанных с безопасностью, таких как состояние изоляции и т. д., чтобы избежать каких-либо несчастных случаев.
Что такое хранилище данных и интеллектуальный анализ данных

  1. Агентства по предупреждению преступности:

Использование интеллектуального анализа данных и аналитики не ограничивается только корпоративными приложениями или образованием и технологиями, и последний пример в этом списке доказывает то же самое. Помимо корпоративных организаций, агентства по предупреждению преступности также используют аналитику данных для выявления тенденций в огромном количестве данных. Эти данные включают в себя информацию, в том числе подробности обо всех крупных преступных действиях, которые имели место.
Добыча этих данных и тщательное изучение и понимание закономерностей и тенденций позволяет этим агентствам по предупреждению преступности прогнозировать будущие события с гораздо большей точностью. С помощью интеллектуального анализа данных и аналитики эти агентства могут выяснить все, откуда следует задействовать максимальное количество сотрудников полиции (где, скорее всего, произойдет следующее преступление и когда?), кого обыскивать при пересечении границы (в зависимости от типа или возраста транспортного средства, количество или возраст пассажиров или историю пересечения границы), даже к какой информации следует серьезно относиться в контртеррористической деятельности.

Манипуляции с данными: как распознать ложь в данных?

То, что мы обсуждали выше, — это лишь несколько из многих примеров интеллектуального анализа данных. Если эта статья произвела на вас впечатление и вызвало желание узнать больше, мы рекомендуем вам глубже погрузиться в такие понятия, как интеллектуальный анализ данных, анализ данных, бизнес-аналитика и искусственный интеллект. Это расширит вашу базу знаний, а также поможет вам сделать более осознанный выбор карьеры — если вы хотите перейти на Data.
Бизнес-аналитика — это настоящее и будущее, а интеллектуальный анализ данных в значительной степени составляет основу всего. Итак, убедитесь, что вы тщательно изучили свои основы, если вы ищете полезную и приносящую удовлетворение карьеру!

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.

В каких секторах применяется интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это широкая область с практическими приложениями в самых разных областях, и она может еще больше расширить любой бизнес. Некоторые сектора, в которых часто используется интеллектуальный анализ данных, включают:

1. Здравоохранение: майнинг можно использовать для прогнозирования количества пациентов в любой категории. Выстраиваются процессы для обеспечения того, чтобы пациенты получали надлежащую помощь в нужное время и в нужном месте.
2. Образование. Учебное заведение может использовать интеллектуальный анализ данных для принятия обоснованных решений и прогнозирования результатов учащихся. В результате полученных результатов учебное заведение может сосредоточиться на том, чему учить и как этому учить.
3. CRM: Управление взаимоотношениями с клиентами влечет за собой привлечение и удержание клиентов, а также повышение лояльности клиентов и применение тактики, ориентированной на клиента. Собранные данные можно использовать для анализа с использованием методов интеллектуального анализа данных. Вместо того, чтобы думать, на чем сосредоточиться, чтобы удержать клиентов, искатели решений получают отфильтрованные результаты.

Почему интеллектуальный анализ данных важен для бизнеса?

Предприятия, использующие интеллектуальный анализ данных, получают конкурентное преимущество, лучше понимают своих клиентов, лучше контролируют свои операции, улучшают привлечение клиентов и открывают новые перспективы для бизнеса. Аналитика данных по-разному поможет различным отраслям. Некоторые отрасли ищут новые способы привлечения новых клиентов, в то время как другие пытаются улучшить существующие системы. Интеллектуальный анализ данных предоставляет организациям инструменты и знания, необходимые им для принятия обоснованных решений, анализа данных и продвижения вперед.

Каковы преимущества интеллектуального анализа данных?

Интеллектуальный анализ данных обеспечивает значительные преимущества с точки зрения сбора, хранения и обработки данных. К преимуществам интеллектуального анализа данных относятся:

1. Он помогает предприятиям собирать точные данные.
2. По сравнению с другими приложениями для работы с данными это экономичный и эффективный вариант.
3. Это помогает предприятиям вносить прибыльные производственные и операционные изменения.
4. Интеллектуальный анализ данных использует как новые, так и старые системы.
5. Бизнес может использовать его для принятия взвешенных решений.
6. Это помогает в обнаружении мошенничества и кредитных рисков.
7. Это позволяет специалистам по данным быстро оценивать большие объемы данных.
8. Исследователи данных могут использовать интеллектуальный анализ данных для обнаружения мошенничества, создания моделей риска и повышения безопасности продукта.
9. Это помогает специалистам по данным не только обнаруживать скрытые закономерности, но и инициировать автоматические прогнозы поведения и тенденций.