Интеллектуальный анализ данных (Intelligent data analysis) Скачать в PDF
Синонимы: Сложный анализ данных
Разделы: Бизнес-задачи
Loginom: Руководство пользователя
Интеллектуальный анализ данных — это направление информационных технологий, охватывающее всю область проблем, связанных с извлечением знаний из массивов данных.
Часто интеллектуальный анализ данных рассматривают как трансформацию термина Data Mining (раскопка, разработка данных) и считают два этих понятия синонимами. В широком смысле это вполне допустимо. Однако считать их абсолютно идентичными было бы неверно, поскольку методы Data Mining сосредотачиваются главным образом на процессах анализа данных и интеллектуальном моделировании. В то же время считается, что интеллектуальный анализ данных рассматривает весь спектр проблем, связанных с процессом извлечения знаний из баз данных.
В основе интеллектуального анализа данных, как и в Data Mining, лежит идея активного применения математических методов, таких как оптимизация, генетические алгоритмы, распознавание образов, статистика, Data Mining и т.д., а также использующих визуальное представление информации.
Однако интеллектуальный анализ данных также включает вопросы извлечения данных из различных источников, их консолидацию, профайлинг, трансформацию, предобработку, очистку и обогащение.
Модели интеллектуального анализа данных могут применяться в конкретных бизнес-сценариях, а именно:
- Прогнозирование: оценка продаж, прогнозирование нагрузки сервера или времени простоя сервера;
- Риск и вероятность: выбор наиболее подходящих заказчиков для целевой рассылки, определение точки равновесия для рискованных сценариев, назначение вероятностей диагнозам или другим результатам;
- Рекомендации: определение продуктов, которые с высокой долей вероятности могут быть проданы вместе, создание кросс-пакетов;
- Поиск последовательностей: анализ выбора заказчиков во время совершения покупок, прогнозирование следующего возможного события;
- Группировка: разделение заказчиков или событий на кластеры связанных элементов, анализ и прогнозирование общих черт.