Что такое интеллектуальный анализ данных?
Data Mining - это процесс, используемый компаниями для превращения необработанных данных в полезную информацию. Используя программное обеспечение для поиска шаблонов в больших пакетах данных, компании могут больше узнавать о своих клиентах, разрабатывать более эффективные маркетинговые стратегии, увеличивать продажи и снижать затраты. Интеллектуальный анализ данных зависит от эффективного сбора данных, складирования и компьютерной обработки.
Процессы интеллектуального анализа данных используются для построения моделей машинного обучения, которые обеспечивают работу приложений, включая технологии поисковых систем и программы рекомендаций для веб-сайтов.
Как работает Data Mining
Интеллектуальный анализ данных включает в себя изучение и анализ больших блоков информации для выявления значимых моделей и тенденций. Он может использоваться различными способами, такими как маркетинг баз данных, управление кредитными рисками, обнаружение мошенничества, фильтрация спама в электронной почте или даже для распознавания настроений или мнений пользователей.
Процесс интеллектуального анализа данных разбивается на пять этапов. Во-первых, организации собирают данные и загружают их в свои хранилища данных. Затем они хранят данные и управляют ими как на собственных серверах, так и в облаке. Бизнес-аналитики, управленческие команды и специалисты в области информационных технологий получают доступ к данным и определяют, как они хотят их организовать. Затем прикладное программное обеспечение сортирует данные на основе результатов пользователя, и, наконец, конечный пользователь представляет данные в удобном для совместного использования формате, таком как график или таблица.
Программное обеспечение для хранения данных и майнинга
Программы интеллектуального анализа данных анализируют отношения и закономерности в данных, основываясь на запросах пользователей. Например, компания может использовать программное обеспечение для интеллектуального анализа данных для создания классов информации. Чтобы проиллюстрировать это, представьте, что ресторан хочет использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы определить, когда он должен предлагать определенные специальные предложения. Он просматривает собранную информацию и создает классы на основе того, когда клиенты посещают и что они заказывают.
В других случаях майнеры данных находят кластеры информации, основанные на логических отношениях, или просматривают ассоциации и последовательные шаблоны, чтобы сделать выводы о тенденциях в поведении потребителей.
Складирование является важным аспектом интеллектуального анализа данных. Складирование - это когда компании централизуют свои данные в одной базе данных или программе. С помощью хранилища данных организация может выделять сегменты данных для анализа и использования конкретными пользователями.
Однако в других случаях аналитики могут начать с данных, которые им нужны, и создать хранилище данных на основе этих спецификаций. Независимо от того, как предприятия и другие организации организуют свои данные, они используют их для поддержки процессов принятия решений руководством.
Пример Data Mining
Продуктовые магазины являются известными пользователями методов интеллектуального анализа данных. Многие супермаркеты предлагают бесплатные карты лояльности для клиентов, которые дают им доступ к льготным ценам, недоступным для не членов. Карты позволяют магазинам легко отслеживать, кто что покупает, когда покупает и по какой цене. После анализа данных магазины могут использовать эти данные, чтобы предлагать покупателям купоны, ориентированные на их покупательские привычки, и решать, когда выставлять товары на продажу или когда продавать их по полной цене.
Интеллектуальный анализ данных может стать причиной для беспокойства, когда компания использует только выбранную информацию, которая не является репрезентативной для всей группы выборки, чтобы подтвердить определенную гипотезу.
Ключевые вынос
- Интеллектуальный анализ данных - это процесс анализа большого количества информации для выявления тенденций и моделей. Корпорация интеллектуального анализа данных может использоваться корпорациями для всего, начиная от изучения того, что клиенты интересуются или хотят купить, до обнаружения мошенничества и фильтрации спама. шаблоны и соединения в данных, основанные на том, какую информацию запрашивают или предоставляют пользователи.
