18 методов интеллектуального анализа данных, которые вы можете использовать, чтобы получить ценную информацию

2 апреля 2022 г.

Интеллектуальный анализ данных — это процесс изучения и анализа больших наборов данных для поиска закономерностей и идей. Существует несколько различных методов интеллектуального анализа данных, которые предприятия часто используют для сбора информации и принятия важных решений. Понимание этих методов может помочь вам более эффективно решать проблемы с данными и адаптироваться к уникальным потребностям организации в данных. В этой статье мы обсудим 18 наиболее распространенных методов интеллектуального анализа данных и объясним их важность при решении проблем с данными.

18 методов интеллектуального анализа данных, которые можно использовать

Вот 18 методов интеллектуального анализа данных, которые предприятия часто используют для решения проблем, выявления закономерностей, получения информации и прогнозирования:

1. Классификационный анализ

Классификационный анализ — это метод, который включает анализ и извлечение соответствующей информации как о данных, так и о метаданных. Анализ также включает использование алгоритмов для принятия решения о том, как классифицировать или классифицировать новые данные. Классификация данных является важной частью определения информации, которую организация может захотеть защитить или удалить из документа. Поставщики электронной почты также используют классификационный анализ, чтобы классифицировать электронную почту как законную или спам.

2. Обнаружение выбросов

Обнаружение выбросов помогает определить любые аномалии или отклонения в наборе данных. Аномалии — это любые элементы данных, которые значительно отличаются от общего среднего значения. Обнаружение этих аномалий в данных облегчает организациям определение причин их возникновения, а также подготовку или извлечение выгоды из любых возможных событий. Например, крупная интернет-компания по производству одежды может использовать обнаружение выбросов, чтобы понять, почему происходит внезапное увеличение продаж в определенное время дня, и использовать эту информацию для максимизации этих продаж.

3. Изучение правил ассоциации

Этот метод включает определение степени связи между одним типом данных и другим в большом наборе данных. Это может помочь компаниям найти скрытые закономерности в данных, которые могут помочь идентифицировать переменные, включая любые переменные, которые встречаются чаще, чем другие. Связанные правила особенно полезны для компаний, которые хотят изучить и предсказать поведение клиентов.

4. Регрессионный анализ

Регрессионный анализ включает в себя выявление и анализ взаимосвязей между переменными в наборе данных. Это особенно полезно для определения того, зависит ли одна переменная от другой. Компании обычно используют регрессионный анализ для моделирования и прогнозирования данных. Например, компания, продающая программное обеспечение, может использовать этот метод, чтобы предсказать, насколько увеличится доход, если отдел продаж продолжит продавать определенное количество программного обеспечения в течение ежемесячного или годового периода.

5. Кластерный анализ

Выполнение кластерного анализа включает в себя поиск групп различных точек данных и разделение данных на подмножества на основе их характеристик. Этот метод часто использует графику, чтобы показать распределение данных по отношению к различным параметрам. Таким образом, компания может определить возможные потребительские тенденции. Например, розничный продавец может использовать кластерный анализ, чтобы увидеть, какой тип клиентов обычно покупает конкретный продукт.

6. Прогнозный анализ

Предиктивная аналитика часто использует шаблоны из прошлых или текущих данных для прогнозирования будущего. Прогнозный анализ включает в себя анализ информации из существующих данных, чтобы сделать точный прогноз того, что может произойти в будущем. Например, кредитор может использовать прогнозный анализ, чтобы определить, представляет ли заемщик потенциальный кредитный риск, на основе данных его кредитного рейтинга.

7. Очистка данных

Очистка данных включает в себя организацию, сортировку и форматирование данных. Это также включает в себя удаление любых повторяющихся данных и проверку данных на наличие потенциальных ошибок, которые могут повлиять на любой будущий анализ. Когда процесс очистки данных завершен, предприятия могут искать наиболее полезную информацию и использовать ее для дальнейшего анализа. Этот метод особенно важен, потому что он помогает обеспечить высокое качество данных, не позволяя компаниям тратить дополнительное время и ресурсы на работу с неправильными или неполными наборами данных.

8. Отслеживание шаблонов

Этот метод включает в себя распознавание и мониторинг различных закономерностей в данных и использование этих закономерностей для получения логических выводов. Отслеживание закономерностей помогает компаниям определить, есть ли существенная аномалия в данных или колебания определенных переменных с течением времени. Например, компания, продающая товары для активного отдыха, может использовать отслеживание моделей, чтобы наблюдать, что их клиенты, как правило, покупают больше туристического снаряжения в теплое время года, и использовать эту информацию для соответствующей оценки своей продукции.

9. Последовательное отслеживание шаблонов

Подобно отслеживанию шаблонов, этот метод включает в себя отслеживание шаблонов, которые встречаются в определенной последовательности. Последовательное отслеживание шаблонов особенно полезно, когда речь идет об анализе транзакционных данных или данных, описывающих транзакционное событие, например заказ. Организации часто используют этот метод, чтобы определить, сколько дополнительных продуктов следует рекомендовать клиентам или какие скидки им предложить.

10. Общее статистическое моделирование

Общее статистическое моделирование включает использование сложной статистики для определения большого набора данных. Интеллектуальный анализ данных часто включает в себя извлечение полезной информации из множества различных точек данных, а использование статистики может упростить для компаний поиск уникальных взаимосвязей и обобщение данных новыми способами. В то время как некоторые статистические модели являются статичными, то есть они не меняются, другие могут медленно улучшаться с течением времени.

11. Визуализация данных

Визуализация данных включает в себя представление данных различными визуальными способами. Это может быть с помощью диаграмм, графиков, диаграмм или карт. Организации часто используют разные цвета для демонстрации различных тенденций и закономерностей. Также часто в этой технике используется панель мониторинга, чтобы помочь продемонстрировать идеи интеллектуального анализа данных. В то время как метод статистического моделирования фокусируется на числах, методы визуализации данных больше сосредоточены на символах, цветах и ​​диаграммах или другой графике.

12. Хранилище данных

Хранилище данных включает в себя сбор и хранение данных перед их использованием для дальнейшего анализа данных. Этот метод может помочь компаниям извлекать, фильтровать и очищать данные, чтобы с ними было легче работать и анализировать. Хранилище объединяет большие наборы данных в одном центральном месте, что делает процесс принятия решений более эффективным и экономит время и деньги компаний. Это также позволяет компаниям сегментировать различные группы клиентов в маркетинговых целях.

13. Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это процесс, с помощью которого компьютеры имитируют поведение человека и выполняют задачи. При интеллектуальном анализе данных искусственный интеллект может использовать предварительно размеченные или неразмеченные данные для классификации и прогнозирования результатов. Компьютеры бывают контролируемыми, полуконтролируемыми или неконтролируемыми. Обучение с учителем включает в себя обработку компьютером предварительно размеченных данных, в то время как обучение без учителя предполагает обработку неразмеченных данных. Обучение с полуучителем представляет собой комбинацию обеих форм данных. Компании используют искусственный интеллект для выявления широкого спектра шаблонов данных, от покупательских привычек клиентов до использования их продуктов.

14. Нейронная сеть

Нейронная сеть связана с машинным обучением и пытается скопировать работу человеческого мозга, чтобы лучше обрабатывать большие объемы данных за один раз. Этот метод сначала требует, чтобы данные вошли во входной слой. Затем скрытый слой обрабатывает данные и проверяет, есть ли в нем какая-либо полезная информация. Этот уровень может состоять из нескольких меньших уровней обработки, в зависимости от размера данных. Наконец, выходной слой отображает обработанные данные и может рекомендовать соответствующие действия. Затем компании могут принимать более обоснованные решения на основе результатов.

15. Деревья решений

Дерево решений — это метод, который упрощает получение информации из выходных данных и позволяет увидеть влияние на них входных данных. Древовидная структура состоит из одного корневого узла и ветвей, которые соединяются с конечными узлами. Каждый узел представляет собой метку данных. Метки данных помогают описать отдельные точки данных. Корневой узел является самой верхней точкой, и все остальные узлы вытекают из него.

16. Случайные леса

Случайный лес — это метод, состоящий из множества различных деревьев решений. Этот метод использует ансамблевое обучение, чтобы помочь компаниям найти решения сложных проблем с данными. Ансамблевое обучение объединяет множество различных классификаторов данных для решения интеллектуальных задач. В то время как дерево решений может быть полезно для небольших наборов данных, случайный лес часто необходим для больших и более сложных наборов данных.

17. Обработка долговременной памяти

Обработка долговременной памяти — это метод, который включает анализ данных за более длительный период времени. Исторические данные особенно полезны для обработки долговременной памяти. Организации, использующие этот метод, часто могут выявлять закономерности и идеи, которые в противном случае могли бы быть не столь заметными. Чем дольше компания может обрабатывать данные, тем полезнее они могут стать в меняющемся бизнес-климате. Например, компания, которая использует обработку долговременной памяти, может обнаружить незначительное снижение доходов, просматривая данные о потребителях за 10-летний период и внося соответствующие изменения.

18. Линейное моделирование

Линейное моделирование фокусируется на моделировании взаимосвязи между двумя разными переменными в наборе данных с помощью линейного уравнения. Эти уравнения отображаются в виде прямых линий на графике. Большинство инструментов линейного моделирования особенно полезны для извлечения информации из больших и сложных наборов данных. Линейные модели также полезны, потому что они могут помочь компаниям лучше анализировать большой объем информации одновременно. Например, финансовая фирма может использовать линейное моделирование для прогнозирования операционной деятельности клиента на основе всех существующих финансовых данных.