Методы интеллектуального анализа данных: что такое и что такое важность

Компания собирает информацию о продажах, клиентах, производстве, персонале, маркетинговых инициативах и многом другом в рамках повседневной деятельности. Вот почему предприятия могут использовать методы интеллектуального анализа данных, чтобы увеличить стоимость этого важного корпоративного актива.

Знания интеллектуального анализа данных могут быть преобразованы в полезную информацию, которую компания может использовать для улучшения маркетинга, прогнозирования потребительских тенденций, выявления мошенничества, фильтрации электронных писем, управления рисками, увеличения продаж и улучшения отношений с клиентами.

В этом блоге мы узнаем, что такое методы интеллектуального анализа данных и почему интеллектуальный анализ данных необходим в исследованиях.

Определение методов интеллектуального анализа данных

Организации используют интеллектуальный анализ данных, чтобы найти закономерности в данных, которые могут дать представление об их операционных требованиях. Это необходимо как для бизнес-аналитики, так и для науки о данных. Организации могут использовать различные методы интеллектуального анализа данных для преобразования неструктурированных данных в идеи, которые можно использовать.

Поиск скрытых, незапланированных и ранее не идентифицированных, но законных корреляций в данных является основной целью интеллектуального анализа данных. Он описывается как метод выделения ценных данных из огромной коллекции необработанных данных.

Это влечет за собой использование одной или нескольких частей программного обеспечения для анализа шаблонов данных в важных наборах данных. Исследования и наука — это лишь два примера из множества областей, в которых можно использовать интеллектуальный анализ данных.

Данные могут быть извлечены с использованием различных методов для различных приложений науки о данных. Обнаружение аномалий, которое пытается найти выбросы в наборах данных, и распознавание образов — это распространенные варианты использования интеллектуального анализа данных, которые стали возможными благодаря различным методам.

Эксперты по интеллектуальному анализу данных приложили все усилия, чтобы улучшить наши знания о том, как анализировать и делать выводы из огромных объемов информации. Они полагаются на методы и технологии, основанные на слиянии администрирования баз данных, статистики и машинного обучения.

Важность методов интеллектуального анализа данных в исследованиях

Для создания моделей, соответствующих ожидаемым результатам, используются различные методы в зависимости от целей интеллектуального анализа данных компании. Модели могут использоваться для объяснения текущих данных, прогнозирования будущих тенденций или для выявления отклонений в данных.

Здесь мы обсудим несколько методов интеллектуального анализа данных для оценки желаемых результатов.

Классификация

Классификация — один из самых сложных методов интеллектуального анализа данных, который требует от вас распределения различных атрибутов по четким категориям. Этот метод используется для получения важной и полезной информации о данных и метаданных, а также помогает распределить данные по другим группам. Затем вы можете использовать его, чтобы сделать дополнительные выводы или сделать что-то еще.

Например, просмотрите информацию о финансах и покупках клиента. Вы можете классифицировать их как «низкие», «средние» или «высокие» кредитные риски. Затем вы можете использовать эти категории, чтобы узнать больше об этих клиентах.

Кластеризация

Кластеризация во многом похожа на классификацию, но включает в себя объединение фрагментов данных на основе их сходства. Это способ найти группы данных, которые похожи. Этот процесс помогает вам увидеть, чем данные отличаются и совпадают.

Например, вы можете разделить свою аудиторию на разные группы в зависимости от того, сколько денег они тратят или как часто они делают покупки в вашем магазине.

Шаблоны отслеживания

Отслеживание паттернов — один из самых простых способов добычи данных. Это означает поиск и отслеживание тенденций или закономерностей в данных, чтобы делать разумные выводы о результатах бизнеса. Как только компания видит тенденцию в своих данных о продажах, у нее есть причина принять меры, чтобы максимально использовать эту информацию.

Предположим, обнаружено, что конкретный продукт лучше продается определенной группе людей, чем другим. В этом случае организация может использовать эту информацию для производства аналогичных продуктов или услуг или обеспечения наличия большего количества оригинального продукта для этой группы.

Ассоциация

Ассоциирование похоже на отслеживание шаблонов, но более специфично для переменных, которые зависят друг от друга. Этот метод интеллектуального анализа данных помогает найти связь между двумя или более вещами. Он находит способ, который был скрыт в наборе данных.

В этом случае вы будете искать события или характеристики, тесно связанные с другим событием или атрибутом. Например, вы могли заметить, что когда ваши потребители покупают определенный товар, они часто покупают второй связанный товар. Это то, что большинство интернет-магазинов используют для заполнения раздела «люди также покупали».

Внешнее обнаружение

Во многих случаях вы не можете получить четкое представление о наборе данных, просто взглянув на общую картину. Было бы полезно, если бы вы также заметили аномалии или выбросы в своих данных.

Например, если почти все ваши покупатели — мужчины, но в течение странной августовской недели наблюдается большой скачок числа покупателей-женщин, вам нужно изучить этот скачок и выяснить, что его вызвало, чтобы вы могли повторить его. или узнайте больше о своей аудитории.

Регрессия

Регрессия используется для определения вероятности переменной при наличии других факторов. Это идентифицирует и анализирует взаимосвязи переменных. Он определяет вероятность переменной при наличии других факторов.

Например, вы можете использовать его для прогнозирования цены в зависимости от спроса, предложения и конкуренции. Регрессия помогает найти связь между двумя (или более) переменными в наборе данных.

Прогноз

Прогнозирование — один из сильнейших методов интеллектуального анализа данных, поскольку он позволяет угадать, какие типы данных вы найдете в будущем. Вам часто нужно смотреть и понимать исторические закономерности, чтобы получить достаточно хорошее представление о том, что произойдет в будущем.

Например, вы можете посмотреть кредитную историю человека и то, что он покупал в прошлом, чтобы выяснить, будут ли они представлять кредитный риск в долгосрочной перспективе.

Вывод:

Все эти методы интеллектуального анализа данных могут использоваться для исследования различных аспектов данных. Обладая этими знаниями, вы можете выбрать лучшие методы преобразования данных в факты, которые можно использовать для решения различных проблем компании и увеличения прибыли, удовлетворения клиентов или сокращения затрат.

В зависимости от целей исследования и типа данных используются разные подходы к интеллектуальному анализу данных. Теперь вы можете улучшить свое понимание интеллектуального анализа данных, используя то, что вы узнали об основах интеллектуального анализа данных и методологии исследования.

Если вам нужна помощь в проведении исследований или анализе данных, свяжитесь со специалистами QuestionPro. Мы можем провести вас через процедуру и помочь вам максимизировать ваши данные.

УЗНАТЬ БОЛЬШЕ БЕСПЛАТНАЯ ПРОБНАЯ ВЕРСИЯ