При выстраивании гипотез необходимо проанализировать огромное количество «внешних знаний» и извлечь из хранилищ данных нужную информацию. Сегодня аналитикам помогает с этим вопросом интеллектуальный анализ данных, методы анализа данных которого позволяют принимать стратегически важные решения. Обработать множество данных сегодня специалистам помогает data mining (дословный перевод – добыча данных, интеллектуальный анализ данных, майнинг данных).
Дата майнинг широко используется в науке как отличный метод исследования и продвижения человечества по пути к прогрессу. В бизнесе дата майнинг играет не меньшую роль: методы анализа данных позволяют бизнесу сегментировать клиентов, прогнозировать продажи, увеличивать прибыль и количество лояльных клиентов, выявлять мошенников, фильтровать электронные письма и многое другое.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных – это совокупность процессов, технологий и аналитических подходов для извлечения полезной информации и данных, закономерностей и тенденций, которые в дальнейшем полезны бизнесу для принятия решений основываясь на данных из огромных баз данных. Он превращает необработанные, неструктурированные данные в полезную информацию.
Это автоматический поиск скрытой шаблонной информации с различных точек зрения, выявление наклонностей и последовательностей, выходящих за рамки простых процедур аналитика-человека. Интеллектуальный анализ данных использует сложные математические алгоритмы для сегментов данных и оценивает вероятность будущих событий.
О том, как работает дата майнинг (или как работает обнаружение знаний в базах данных)
С точки зрения взаимодействия с человеком. В основе лежит концепция прогнозного моделирования. Методы добычи данных анализируют набор данных и строят программные модели, предсказывающие вероятность запланированных результатов.
1. Начните с имеющейся информации. Например, соберите данные о имеющихся клиентах.
2. ПО анализирует прошлые комплекты данных, применяя алгоритмы статистики, машинного обучения и ИИ. Находит в данных закономерность и логические цепочки.
3. После нахождения связей и закономерностей, ПО выражает информацию в виде правил.
4. Данные правила применяются к интеллектуальному анализу данных для новой базы данных в достижении определенного результата.
С технической точки зрения. Просмотрите ниже расположенную инфографику об алгоритме процесса обнаружения данных.
Или посмотрите видео, где на слайдах отражен процесс дата майнинга. Ресурс англоязычный.
Почему интеллектуальный анализ данных важен?
Взаимодействие с клиентом все больше становится цифровым. Информация, хранящаяся в базе данных компании так же ценна, как и сам продукт компании. Интеллектуальный анализ данных делает компанию высоко конкурентной, находит новые бизнес-идеи, скрытые во всех цифровых данных бизнес-транзакций. Анализ данных позволяет создавать новые продукты для клиента, услуги или ввести новые маркетинговые идеи. И еще одно важное достоинство, обнаружение вторжений может предотвратить кражу данных клиентов.
Методы дата майнинга
Каждый метод создает модель, которая затем используется для описания текущих данных или прогнозирования результатов для новых вариантов данных.
Очистка и подготовка данных или скрабинг. Процесс исправления ошибок и упущений в данных перед их анализом, путем очистки и форматирования. Повышает качество данных и надлежащее управление ими.
Отслеживание шаблонов. Он предполагает выявление и отслеживание тенденций или закономерностей в данных, чтобы делать интеллектуальные выводы о результатах деятельности.
Ассоциация. Генерирует вероятность одновременного возникновения нескольких событий.
Классификация. На основе предыдущего анализа данных, текущие данные приписываются в несколько классов или категорий.
Обнаружение выбросов. Здесь происходит обучение машинного обучения для определения данных которые не соответствуют какому-либо классу.
Кластеризация. Определяет группы похожих данных. Например, кластеризация может использоваться для поиска клиентов со схожими покупательскими привычками.
Регрессия. Анализируется пакет данных с известными значениями и выстраивается догадка на основе некоторого числа атрибутов.
Прогнозирование. Прогнозная аналитика использует текущие или предыдущие закономерности для представления о тенденциях в их данных в будущем.
Последовательные шаблоны. Понимание последовательных закономерностей может помочь организациям рекомендовать покупателям дополнительные товары, чтобы стимулировать продажи.
Дерево решений. Модели прогнозной аналитики включают в себя объединение различных простых деревьев решений, корни которых это входные данные и ветви – выходные данные.
Нейронные сети. Форма искусственного интеллекта, которая имитирует человеческий мозг для поиска взаимосвязей в данных.
Статистические методы. Нейронные сети используют сложную статистику, основанную на различных мерах, чтобы определить на фотографии пудель или барашка в системах распознавания изображений.
Визуализация. Этот динамичный метод, в режиме реального времени, передает тенденции и закономерности в виде визуальных данных для человека.
Хранилище данных. Это единое хранилище архивных данных из разных источников и участвует в принятии решений на основе обширных информационных данных.
Обработка долговременной памяти. Обработка долговременной памяти относится к способности анализировать исторические данные за длительные периоды времени. Когда организация может проводить анализ за длительный период времени, она способна выявить закономерности, которые в противном случае могут быть слишком тонкими для обнаружения.
Машинное обучение. Математическая модель, делающая прогнозы на будущее или извлекающая знания из данных, получает выводы на основе некого образца.
Дата майнинг и машинное обучение
Дата майнинг и машинное обучение направлены на разработку инструментов принятия решений без особого участия человека. Принятые решения становятся основой для действий в различных направлениях.
Основные различия между технологиями:
- Инструментарий дата майнинга строго ограничен сбором информации с разных ресурсов. Сама технология не принимает решения и не способна делать какие-то действия без участия человека. Основная цель – поиск полезных способов применения данных, которые были найдены.
- Машинное обучение работает с массивами данных, которые технология дата майнинга сформировала. С помощью заранее смоделированных алгоритмов действий, технология ИИ использует данные для принятия решений и последующих действий. Без постоянного бэкапа актуальной информации эта технология не существует.
В итоге мы получаем свою экосистему принятия обоснованных решений. Обе технологии дополняют друг друга, использовать их поодиночке – это ограничивать их потенциал.
Сходства понятий:
- Оба являются аналитическими процессами.
- Оба хороши в распознавании образов.
- Оба изучают данные, чтобы мы могли улучшить процесс принятия решений.
- Оба требуют больших объемов данных, чтобы быть точными.
Интеллектуальный анализ данных иногда использует методы машинного обучения для проведения более точного анализа. А машинное обучение пользуется некоторыми методами интеллектуального анализа данных для построения моделей и поиска закономерностей для более точных прогнозов.
У машинного обучения и интеллектуального анализа данных разный подход к изучению данных и принятию лучших решений. Вот ключевые различия:
Где используется интеллектуальный анализ данных в реальной жизни? Проекты и идеи
Предупреждение Паркинсона, диабета, болезней сердца. Алгоритм анализирует большие объемы медицинских данных, классифицирует их, строит дерево решений и помогает отличить больного от здорового человека. Так же прогнозируются объемы пациентов, способы повышения качества обслуживания.
Аналитика продуктовой корзины. Определяется информация: когда два или более товара часто покупаются вместе; вероятность покупки одного вида товара, если покупают уже какой-то другой определенный товар; о смене оформления магазина по потребностям покупателя.
Сегментирование потребителей. Применяется алгоритм кластеризации, и клиенты группируются по разным категориям.
Образование. По результатам анализа данных учебное заведение строит программу, как и чему учить, принимаются уточнённые решения, прогнозируются результаты учащихся.
Обнаружение фактов мошенничества. Применяется анализ исторических данных и комплектов данных по предсказанию, произошло ли мошенничество или нет.
Обнаружение вторжений в систему безопасности. Происходит обнаружение отклонений и аномалий от нормального поведения на основе ассоциаций, корреляционного анализа, визуализации и инструментных запросов.
Защита данных пользователей. Помогает сохранить данные идея дата майнинга с использованием нескольких серверов и специального метода шифрования.
Выявление фальшивых новостей. Применяется метод классификации и определяются настоящие или нет сообщаемые новости.
Нахождение фишинг-сайтов. Симбиоз методов регрессии и дерева решений обнаруживает вредоносные сайты, которые не являются оригинальной страницей, а ее мошеннической копией.
Распознавание цифр написанных от руки. Данный алгоритм дата майнинга работает с самой большой базой данных образцов рукописного написания цифр – MNIST.
Финансовые услуги. Аналитические данные здесь могут использоваться для прогноза платежей по кредиту, определение кредитного рейтинга или управления портфелем
Предсказание уровня дохода человека. Анализируются переменные данные, классифицируются, далее обучается на их основе модель машинного обучения, которая как результат предсказывает уровень дохода человека.
Пространственный дата майнинг. Методы добычи данных из изображений из космоса, экологических, астрономических и географических данных.
Исследовательский анализ. Дата майнинг зачищает предварительные данные и интегрирует с имеющимися базами данных, ищутся совпадения в исторических данных и вносятся изменяются в исследования
Расследование уголовных дел. К анализу предоставляется большой набор информации о преступлениях, выстраиваются сложные взаимосвязи, изучаются и выявляются факты. Выходящая информация сопоставляется с фактической.
Аналитика транспортной системы. Дата майнинг прогнозирует оптимальные маршруты для перевозок, рассчитывает транспортные средства в зависимости от пассажиров.
Определение настроения. Моделируется алгоритм по классификации слов как негативные, позитивные или нейтральные.
Предложение о фильмах и аниме. При помощи математических функций и алгоритма кластеризации анализируются предпочтения пользователей, истории просмотров, комментарии и оценки, далее создается система рекомендаций.
Является ли интеллектуальный анализ данных незаконным?
Сам по себе интеллектуальный анализ данных не является незаконным. Проблема возникает с тем, что далее делают с результатами.
Данные должны быть общеизвестны, например, данные о погоде, или получены по обоюдному согласию. Это означает, что пользователи веб-сайтов и приложений, а также участники онлайн-опросов и физических опросов должны быть осведомлены о том, что компания сохранит их ответы и информацию для аналитики и майнинга.
Компании и учреждения, не имеющие разрешения на использование данных, могут нарушать законы о конфиденциальности. Не говоря уже о том, что в большинстве стран запрещено использование результатов интеллектуального анализа данных для дискриминации людей по признаку возраста, пола, пола, расы или религии.
И в конце
Добыча данных открывает перед компаниями возможности для улучшения показателей и уменьшения затрат за счет собранной информации. Технологии для проведения анализа данных становятся простыми в использовании, автоматизированными и менее дорогими, что делает их более доступными. Будущие возможности интеллектуального анализа данных ограничиваются только воображением бизнеса.
