Другое

Интеллектуальный анализ данных: что это, области применения, примеры

Lorem ipsum dolor

Интеллектуальный анализ данных — это способ обнаружить неявные закономерности в наборе информации. Такой способ анализировать данные появился в начале 90-х, как раз в тот момент стала зарождаться автоматизированная обработка информации, накопленная в компьютерных системах. Простой поиск информации в базе данных существовал уже давно, но его уже не хватало, так как появилась потребность устанавливать связи между разной информацией.

Классическое определение звучит так. Интеллектуальный анализ данных — это исследование информации и обнаружение поисковыми алгоритмами и искусственным интеллектом в ее «сыром» виде новой информации, которая ранее не была известна, но достаточно полезна, чтобы ее интерпретировать.

Интеллектуальный анализ данных имеет еще несколько названий — это «data mining», «добыча информации», «раскопка информации». Все это можно считать синонимами.

Интеллектуальный анализ данных

  Интеллектуальный анализ данных возник отнюдь не спонтанно.  Все мы знаем, что с приходом интернета большинство компаний стало собирать информацию о своей деятельности. Работа каждой организации: коммерческой, производственной, медицинской, научной и др. связана со сбором разного рода информации. Информация собрана и ее очень много, но что с ней делать? Таким образом созрела потребность в продуктивном способе обработки информации. Этим самым способом и стал интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных проводится с помощью программного обеспечения. Это программное обеспечение разделяется на несколько категорий:

  • специализированное программное обеспечение;

  • математические пакеты;

  • электронные таблицы с надстройками;

  • системы управления базами данных;

  • и др.

Интеллектуальный анализ данных и его задачи

Основные задачи этого вида анализа заключаются в следующем:

  1. Нужно классифицировать. Смысл этой задачи заключается в том, что по ряду признаков нужно выделять и классифицировать какую-то информацию. Например, кредитные организации классифицируют потенциальных клиентов по десяткам признаков: платежеспособен или неплатежеспособен.

  2. Нужна регрессия. Смысл этой задачи очень схож с задачей по классификации. Но отличается конечным результатом. В задачах по регрессии обычно ищут какое-то число из огромного непрерывного диапазона.

  3. Нужно прогнозирование. Смысл заключается в том, что нужно максимально точно определить предположительный результат, исходя из имеющейся информации и последовательности значений, связанных между собой.

  4. Нужно разделить. Смысл задачи сводится к разделению большого объема информации на более мелкие доли, связанные между собой какими-то параметрами.

  5. Нужно определить взаимосвязи. Смысл заключается в том, чтобы обнаружить наборы свойств, которые встречаются во всем объеме информации и взаимосвязаны между собой.

  6. Нужно проанализировать последовательность. Смысл заключается в изучении последовательности значений и выявлении закономерности, по которым они происходят.

  7. Нужно проанализировать отклонения. Смысл в том, чтобы найти отклонения в значениях, которые очень сильно отличаются от норматива.

Интеллектуальный анализ данных: кто им пользуется

Таким видом анализа пользуется широчайший круг сфер человеческой жизнедеятельности. Можно смело сказать, что интеллектуальный анализ данных применяется везде, где имеется хоть какая-то информация. Основное место применение такого анализа — бизнес-деятельность и места работы с Big Data. Интеллектуальный анализ данных — это основной инструмент в конкурентной борьбе.

Рассмотрим подробнее  несколько сфер, где применяется такой вид анализа:

  1. Розничная торговля. В этой сфере о покупателях собирают разную информацию: что покупают, когда покупают, чем расплачиваются и др. С помощью анализа подобной информации получается: проанализировать покупательскую корзину, исследовать шаблоны действий покупателей, спрогнозировать будущие модели поведения покупателей и др.

  2. Банковская сфера. В этой сфере информации собирается не меньше, чем в первом случае. Анализ информации из этой сферы помогает: выявить финансовых и кредитных мошенников, разбивать клиентскую базу по категориям, прогнозировать изменение клиентской базы и др.

  3. Телекоммуникационная сфера. Благодаря интеллектуальному анализу данных в этой сфере удается внедрять маркетинговые и ценообразующие программы. В частном случае анализ помогает: выявлять категории пользователей со стереотипным поведением, выявить лояльность клиентов, чтобы понимать как их можно удержать и др.

  4. Страхование. В этой сфере информация о клиентах и о случаях страхования помогает: выявить мошенников по стереотипному поведению, проанализировать потенциальные риски и др.

  5. Автомобилестроение. Анализ поведения и требований покупателей помогает конструировать автомобили, которые будут интересны людям. Тем самым компании способны прогнозировать потенциальную прибыль.

  6. Авиакомпании. Анализ собственных клиентов позволяет авиакомпаниям проводить более качественные акции, раздавать мили, поощрять частые перелеты и др. 

  7. Медицина. Здесь анализ позволяет точнее выявлять болезнь у заболевших людей, тем самым лучше проводить лечение, что влияет на качество медицины.

  8. Генетика и генная инженерия. Интеллектуальный анализ генетических данных позволяет выявлять последовательности и закономерности в экспериментальных исследованиях.

Заключение

Интеллектуальный анализ данных — это не самостоятельная область. Такой вид анализа основывается на других известных дисциплинах, поэтому часто строится на их основе. К таким дисциплинам относят:

  • нейронную сеть;

  • искусственный интеллект;

  • статистику;

  • эффективные вычисления;

  • хранилища информации;

  • теорию баз данных;

  • оперативную аналитическую обработку информации;

  • информационный поиск;

  • экспериментальные системы;

  • визуализацию данных;

  • распознавание объектов и образов;

  • и др.

Интеллектуальный анализ данных применяется везде, где присутствует хоть какая-то информация. Если учитывать, что объем информации растет в геометрической прогрессии, тогда становится ясным, что такой вид анализа пришел к нам надолго.

Схожие статьи

Самые перспективные направления в IT сфере: какое из них выбрать?
Другое

Самые перспективные направления в IT сфере: какое из них выбрать?

Другое

OpenWRT роутер: настройка Wi-Fi клиент. Как быстро это сделать

Настройка VR-джойстика: с чего начать, описание, примеры кода
Другое

Настройка VR-джойстика: с чего начать, описание, примеры кода

Полифил: использование при написании кросс-браузерных приложений
Другое

Полифил: использование при написании кросс-браузерных приложений