Обзор процесса интеллектуального анализа данных
Интеллектуальный анализ данных - это действие и способ поиска шаблонов и возможностей в больших наборах данных, которые обычно включают такие методы, как пересечение точек в статистике, машинное обучение и системы баз данных. Это междисциплинарное подмножество в области информатики наряду со статистикой для общей цели сбора информации с использованием интеллектуальных методов путем использования набора данных, а также путем преобразования всей информации в совершенно новую понятную структуру, которая может быть использована для дальнейшего развития. использование. В этой теме мы собираемся узнать о процессе интеллектуального анализа данных.
Одна из важнейших задач интеллектуального анализа данных связана с автоматическим и полуавтоматическим анализом больших объемов необработанных данных и информации с целью извлечения ранее неизвестного очень интересного набора шаблонов, таких как кластеры или группа записей данных, обнаружение аномалий. (необычные записи), а также в случае зависимостей, которые используют последовательный анализ шаблонов и анализ правил ассоциации. Это использует пространственные индексы. Известно, что эти шаблоны относятся к числу видов во входных данных и могут использоваться в дальнейшем анализе, например, в случае прогнозного анализа и машинного обучения. Более точные наборы результатов могут быть получены после того, как вы начнете использовать системы поддержки принятия решений.
Как работает Data Mining?
В отрасли существует множество данных по доменам, и становится крайне необходимым соответствующим образом обрабатывать и обрабатывать данные. В сущности, он включает в себя набор процессов ETL, таких как извлечение, преобразование и загрузка данных, а также все остальное, что требуется для того, чтобы этот ETL происходил. Это включает в себя очистку, преобразование и обработку данных, которые будут использоваться в различных системах и представлениях. Клиенты могут использовать эти обработанные данные для анализа бизнеса и тенденций роста в своих компаниях.
Преимущества процесса интеллектуального анализа данных
Преимущество интеллектуального анализа данных включает в себя не только те, которые связаны с бизнесом, но и такие, как медицина, прогноз погоды, здравоохранение, транспорт, страхование, правительство и т. Д. Некоторые из преимуществ включают в себя:
- Маркетинг / розничная торговля: он помогает всем маркетинговым компаниям и фирмам создавать модели, основанные на историческом наборе данных и информации, чтобы предсказать реагирование на преобладающие сегодня маркетинговые кампании, такие как онлайн-маркетинг, прямая почтовая рассылка и т. Д.
- Финансы / банковское дело: интеллектуальный анализ данных включает финансовые учреждения, которые предоставляют информацию о кредитах, а также кредитную отчетность. Когда модель основана на исторической информации, финансовые учреждения могут определить хорошие или плохие кредиты. Кроме того, банки контролируют также мошеннические и подозрительные транзакции.
- Производство: неисправное оборудование и качество производимой продукции могут быть определены путем использования оптимальных параметров для контроля. Например, для некоторых отраслей разработки полупроводников жесткость и качество воды становятся серьезной проблемой, так как это влияет на качество продукции их продукции.
- Правительство: Правительства могут получить пользу от мониторинга и оценки подозрительных действий, чтобы избежать действий по борьбе с отмыванием денег.
Различные этапы процесса интеллектуального анализа данных
- Очистка данных: это очень начальный этап в случае интеллектуального анализа данных, когда классификация данных становится важным компонентом для получения окончательного анализа данных. Он включает в себя выявление и удаление неточных и хитрых данных из набора таблиц, базы данных и набора записей. Некоторые методы включают в себя незнание кортежа, которое в основном обнаруживается, когда метка класса отсутствует, следующий метод требует самостоятельного заполнения отсутствующих значений, замены отсутствующих значений и неправильных значений глобальными константами или предсказуемыми или средними значениями.
- Интеграция данных: это метод, который включает в себя объединение нового набора информации с существующим набором. Однако источник может включать множество наборов данных, баз данных или плоских файлов. Обычная реализация для интеграции данных - это создание EDW (хранилища корпоративных данных), которое затем говорит о двух концептуальных, а также слабых связях, но давайте не будем вдаваться в детали.
- Преобразование данных: для этого требуется преобразование данных в форматах, как правило, из исходной системы в требуемую систему назначения. Некоторые стратегии включают сглаживание, агрегирование, нормализацию, обобщение и построение атрибутов.
- Дискретизация данных . Методы, которые могут разделять область непрерывного атрибута по интервалам, называются дискретизацией данных, когда наборы данных хранятся небольшими порциями, что делает наше исследование намного более эффективным. Две стратегии включают дискретизацию сверху вниз и дискретизацию снизу вверх.
- Иерархии понятий: они минимизируют данные путем замены и сбора понятий низкого уровня из понятий высокого уровня. Многомерные данные с несколькими уровнями абстракции определяются концептуальными иерархиями. Это методы Биннинга, гистограммного анализа, кластерного анализа и т. Д.
- Оценка шаблона и представление данных: если данные представлены эффективным образом, клиент, а также клиенты могут использовать их наилучшим образом. После прохождения вышеуказанного набора этапов данные затем представляются в виде графиков и диаграмм и, таким образом, понимают их с минимальными статистическими знаниями.
Инструменты и методы добычи данных
Инструменты и методы интеллектуального анализа данных включают способы, которыми эти данные могут быть добыты и использованы для эффективного и эффективного использования. Следующие два являются одними из самых популярных инструментов и методов добычи данных:
1. R-язык: это инструмент с открытым исходным кодом, который используется для графики и статистических вычислений. Он имеет широкий спектр классических статистических тестов, классификацию, графические методы, анализ временных рядов и т. Д. Он использует эффективные средства хранения и обработки данных.
2. Oracle Data Mining. Он широко известен как ODM, который становится частью базы данных расширенной аналитики Oracle, тем самым генерируя подробные аналитические данные и прогнозы, специально предназначенные для выявления поведения клиентов, разработки профилей клиентов, а также выявления способов и возможностей перекрестных продаж.
Вывод
Интеллектуальный анализ данных - это все объяснение исторических данных, а также реальный потоковый набор данных, что позволяет использовать прогнозы и анализ поверх добытых данных. Он тесно связан с наукой о данных и алгоритмами машинного обучения, такими как классификация, регрессия, кластеризация, XGboosting и т. Д., Поскольку они, как правило, формируют важные методы анализа данных.
Одним из недостатков может быть обучение ресурсов на наборе программного обеспечения, что может быть сложной и требующей много времени задачей. Сегодня интеллектуальный анализ данных становится необходимым компонентом системы, и благодаря эффективному ее использованию предприятия могут расти и прогнозировать свои будущие продажи и доходы. Надеюсь, вам понравилась эта статья. Оставайтесь с нами, чтобы узнать больше.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по процессу интеллектуального анализа данных. Здесь мы обсуждаем различные этапы, преимущества, инструменты и методы процесса интеллектуального анализа данных. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое кластеризация в интеллектуальном анализе данных?
- Что такое Аякс?
- Преимущества HTML
- Как работает HTML
- Концепции и методы интеллектуального анализа данных
- Алгоритмы и типы моделей в интеллектуальном анализе данных