10 лучших методов интеллектуального анализа данных

Сбор данных применяется во многих сферах бизнеса, включая операции, финансы, продажи и маркетинг, цепочку поставок и многое другое. Если все сделано правильно, он предлагает огромное количество информации, которая дает вам конкурентное преимущество, помогая вам разрабатывать более эффективные стратегические решения.

Что такое интеллектуальный анализ данных и важность интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных — это метод, используемый для обработки данных и изучения закономерностей в больших наборах данных для разработки практической и основанной на данных информации. Важнейшие аспекты интеллектуального анализа данных включают очистку, преобразование и интеграцию данных.

Интеллектуальный анализ данных для бизнес-аналитики

Интеллектуальный анализ данных включает в себя экстраполяцию тенденций и новой информации из известных данных для анализа бизнес-аналитики. Это помогает предприятиям решать проблемы, минимизировать риски и исследовать новые возможности в течение определенного периода времени.

Мы записали 10 лучших методов интеллектуального анализа данных, которые специалисты по данным используют для извлечения актуальных и полезных данных для принятия решений.

10 лучших методов интеллектуального анализа данных

1)   Отслеживание паттернов

Отслеживание шаблонов — один из фундаментальных методов интеллектуального анализа данных. Это предполагает распознавание и мониторинг тенденций в наборах данных для проведения интеллектуального анализа результатов бизнеса. Для бизнеса этот процесс может относиться к чему угодно: от выявления наиболее эффективных демографических групп до понимания сезонных изменений в покупательском поведении клиентов.

Например, структура данных о продажах может показывать, что определенный продукт более популярен среди определенной демографической группы, или общий объем продаж снижается после сезона праздников. Затем компания может использовать эту информацию для ориентации на конкретные рынки и оптимизации цепочки поставок.

2)   Объединение

Как и отслеживание шаблонов, метод ассоциации предполагает поиск определенных вхождений со связанными атрибутами. Идея состоит в том, чтобы искать связанные переменные в зависимости от конкретных атрибутов или событий. Правила ассоциации могут быть особенно полезны для изучения поведения потребителей.

Например, интернет-магазин может узнать, что клиенты, покупающие определенный товар, скорее всего, купят дополнительный товар. Используя эту информацию, они могут предоставить более точные рекомендации для максимизации дохода от продаж. Этот метод также можно использовать при дизайне каталогов, кластеризации продуктов, дизайне макетов и т. д.

3)   классификация

Это полезный метод интеллектуального анализа данных, используемый для получения соответствующих данных и метаданных на основе определенного атрибута, например типа источников данных, функций интеллектуального анализа данных и т. д. По сути, это процесс разделения больших наборов данных на целевые категории. Эта категоризация также определяется структурой данных, например, реляционная база данных, объектно-ориентированная база данных и т. д. Она входит в объем подготовки данных.

Предположим, ваша компания хочет спрогнозировать изменение доходов клиентов, участвующих в программе лояльности. Вы можете создать категорию, содержащую демографические данные клиентов с членством в программе лояльности, чтобы разработать модель двоичной классификации для прогнозирования увеличения или уменьшения расходов.

4)   Обнаружение выбросов

Бывают случаи, когда шаблон данных не обеспечивает четкого понимания данных. В таких ситуациях на помощь приходит метод обнаружения выбросов. Он включает в себя выявление аномалий или «выбросов» в вашем наборе данных, чтобы понять конкретные причины или получить более точные прогнозы.

Вот пример. Предположим, ваши продажи всегда колеблются от 7,000 до 10,000 40,000 долларов в неделю. Но через неделю выручка от продаж превысит XNUMX XNUMX долларов, причем без каких-либо очевидных сезонных факторов. Вам нужно понять причину роста продаж, чтобы воспроизвести ее и лучше понять свою клиентскую базу.

5)   Кластеризация

Как и классификация, кластеризация — это метод интеллектуального анализа данных, который предполагает группировку данных на основе сходства. Это помогает в обнаружении знаний, обнаружении аномалий и получении понимания внутренней структуры данных.

Например, вы можете сгруппировать аудиторию из разных регионов в пакеты на основе их возрастной группы, пола и располагаемого дохода, чтобы вы могли адаптировать свою маркетинговую кампанию для максимизации охвата.

Результаты анализа кластерных данных обычно отображаются с помощью графиков, чтобы помочь пользователям визуализировать распределение данных и выявить тенденции в своих наборах данных.

6)   Последовательные шаблоны

Как следует из названия, это метод майнинга, который фокусируется на обнаружении закономерностей или серии событий, происходящих в определенной последовательности. Он широко используется в транзакционном анализе данных, но имеет множество приложений. Например, это может помочь компаниям рекомендовать клиентам подходящие товары для увеличения продаж.

Примером может служить последовательная тенденция, выявленная в магазине электроники, где покупатели, покупающие iPhone, скорее всего, купят MacBook в течение шести месяцев. Ритейлер может использовать эту информацию для создания целевых маркетинговых кампаний для увеличения продаж покупателям iPhone. Например, комплексное предложение продуктов Apple для максимизации оборота.

7)   Древо решений

Дерево решений — это метод интеллектуального анализа данных в машинном обучении (ML), который фокусируется на отношениях моделирования входных и выходных данных с использованием правил «если/то». Используя этот подход, вы можете узнать, как входные данные влияют на выходные данные. Деревья обычно проектируются в виде нисходящей структуры, напоминающей блок-схему.

Например:

• Если стоимость корзины < 500 долларов США, то это постоянный клиент (без скидки).
• Если стоимость корзины > 500 долларов США И < 2,000 долларов США, то это премиум-клиент (скидка 10 процентов).
• Если стоимость корзины > 2,000 долларов США, то это эксклюзивный клиент (20-процентная скидка и 10% от стоимости транзакции конвертируются в баллы лояльности).

Это дерево решений представляет собой упрощенный пример. Модель прогнозной аналитики с несколькими моделями дерева решений облегчает более сложный анализ данных.

Деревья решений в основном используются для моделей классификации и регрессии.

8)   Регрессивный Анализ

Это один из самых популярных методов интеллектуального анализа данных в машинном обучении, который использует линейную зависимость между переменными. Это помогает вам предсказать будущее значение переменных. Этот метод имеет множество применений в финансовом прогнозировании, планировании ресурсов, принятии стратегических решений и т. д.

Например, вы можете использовать регрессионный анализ, чтобы понять корреляцию между образованием, доходом и привычками расходования средств. Сложность прогноза возрастает по мере добавления дополнительных переменных. Общие методы включают стандартную множественную, пошаговую и иерархическую регрессию.

9)   Обработка долговременной памяти

Обработка долговременной памяти — это метод интеллектуального анализа данных в машинном обучении, используемый для анализа данных за длительные периоды. Это позволяет более эффективно выявлять закономерности данных, основанных на времени, например климатических данных. Он предназначен для масштабирования данных в системной памяти и использования дополнительной информации при анализе.

Например, вы можете разработать прогнозирующую модель для выявления мошеннических транзакций путем назначения вероятностей. Вы можете использовать эту модель для существующих транзакций, а затем, через некоторое время, обновить модель данными, полученными из новых транзакций, что приведет к улучшению процесса принятия решений.

10) Нейронные сети

Нейронная сеть также является одним из популярных методов интеллектуального анализа данных в моделях машинного обучения, используемых с искусственным интеллектом (ИИ). Подобно нейронам в мозге, он стремится выявить взаимосвязи в данных. Нейронные сети состоят из разных слоев, которые работают вместе для получения результатов анализа данных с высокой точностью.

Эти модели ищут закономерности в большом объеме данных. Хотя в результате они могут быть очень сложными, полученные результаты могут предоставить организациям чрезвычайно ценную информацию.

Интеллектуальный анализ данных против. Машинное обучение: ключевое отличие

Машинное обучение Это процесс обучения систем обучению и более точному прогнозированию результатов на основе опыта. В ML алгоритмы и модели предназначены для адаптации к новым данным независимо и посредством итераций — без вмешательства человека.

Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение подпадают под действие науки о данных, но они существенно различаются. Интеллектуальный анализ данных используется для определения результатов на основе исторических данных, а машинное обучение использует собранные данные и опыт, чтобы сделать систему более умной. В то время как первый полагается на большие данные, второй работает с алгоритмами.

Каковы лучшие методы интеллектуального анализа данных в машинном обучении?

Это зависит. Ни один метод не подходит для каждого случая использования аналитики интеллектуального анализа данных. Вам придется опробовать различные приложения для интеллектуального анализа данных и пройти через метод проб и ошибок, чтобы получить актуальную, основанную на данных информацию для вашего бизнеса.

Начало работы с интеллектуальным анализом данных

Ваша организация может начать заниматься интеллектуальным анализом данных, используя подходящие инструменты управления данными. Крайне важно иметь систему, которая обеспечивает беспрепятственный поток данных в аналитические системы для облегчения расширенного анализа. Современные хранилища данных особенно полезны, поскольку они служат централизованным хранилищем очищенных и преобразованных данных, готовых для приложений интеллектуального анализа данных.

У вас может быть лучший инструмент для интеллектуального анализа данных, однако без точных и структурированный наборов данных, вы не получите оптимальных результатов. Это связано с тем, что данные должны быть точными, полными и согласованными, чтобы программное обеспечение могло предоставлять надежную и заслуживающую доверия информацию. Таким образом, необработанные данные, поступающие из разрозненных источников, необходимо очистить и подготовить, прежде чем к ним можно будет применить методы интеллектуального анализа данных.

Более того, процесс может включать в себя различные аспекты извлечения данных, миграции данных, интеграции данных и т. д. Эти шаги необходимы для обеспечения качества данных. Без очистки и подготовки данных организации не могут доверять результатам аналитики и выводам, сделанным на их основе.

Поскольку большая часть данных организации доступна в неструктурированном формате, первым шагом является извлечение данных. Это предполагает использование надежного решения для извлечения данных из Деловые документы PDF и системах и преобразовать их в машиночитаемый формат.

Поэтому, как поставщик комплексных решений по управлению данными, Astera Software понимает тонкости извлечения и подготовки данных для получения бизнес-ценности. Пытаться Astera ReportMiner сегодня, чтобы увидеть, как он может помочь вам беспрепятственно извлекать данные и оптимизировать процесс интеллектуального анализа данных.