: технологии и методы анализа данных

Скачать Часть 2 Библиографическое описание: Данные требования создали сложный процесс интеллектуальному анализу данных. Большие данные объединяют три измерения: Когда все эти данные различных типов анализируются, рождаются новые идеи. Рассмотрим некоторые ключевые методы интеллектуального анализа данных. Ассоциация или отношение является наиболее известным методом интеллектуального анализа данных. Для определения классификации применяют деревья принятия решений. Каждый класс обладает определенными свойствами, которые характеризуют его объекты. Исследуя один или более атрибутов можно сгруппировать отдельные элементы данных, вместе получая структурированное заключение. Этот метод, также называемый кластерным анализом, является логическим продолжением или, если хотите, обобщенным случаем задачи классификации, когда набор классов заранее не известен.

Навигация по записям

Практическая работа с ассоциативной моделью. Оценка обобщающей способности моделей урожайности. Построение ансамбля моделей на основе стекинга. Выводы по 3-й главе.

анализ покупательской корзины (анализ сходства) предназначен для выявления.

Медицина Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов. Они построены главным образом на основе правил, описывающих сочетания различных симптомов различных заболеваний. С помощью таких правил узнают не только, чем болен пациент, но и как нужно его лечить. Правила помогают выбирать средства медикаментозного воздействия, определять показания — противопоказания, ориентироваться в лечебных процедурах, создавать условия наиболее эффективного лечения, предсказывать исходы назначенного курса лечения и т.

Технологии позволяют обнаруживать в медицинских данных шаблоны, составляющие основу указанных правил. Молекулярная генетика и генная инженерия Пожалуй, наиболее остро и вместе с тем четко задача обнаружения закономерностей в экспериментальных данных стоит в молекулярной генетике и генной инженерии. Здесь она формулируется как определение так называемых маркеров, под которыми понимают генетические коды, контролирующие те или иные фенотипические признаки живого организма.

Исторический экскурс[ править править код ] Область началась с семинара, проведённого Григорием Пятецким-Шапиро в году. Первоначально задача ставится следующим образом: В текущих условиях глобальной конкуренции именно найденные закономерности знания могут быть источником дополнительного конкурентного преимущества. Это должны быть обязательно знания: Эти требования во многом определяют суть методов и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта.

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ. В бизнесе. Наибольший интерес к технологиям интеллектуальной обра- ботки данных, в первую очередь.

, вначале занимается очисткой, консолидацией данных, преобразованием их в удобный для анализа формат, следующие задачи — интерпретировать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах, влияющих на эффективность, моделировать исход различных вариантов действий, отслеживать результаты принятия решений. Основное назначение — это именно принятие решений для бизнеса.

Основные операционные решения включают в себя позиционирование продукции или цен на нее. Стратегические бизнес-решения включают в себя приоритеты, цели и направления. -система наиболее эффективна, когда она объединяет данные, полученные с рынка, на котором работает предприятие внешние данные , с данными из источников внутри предприятия, такими как финансовые и производственные внутренние данные.

В сочетании внешние и внутренние данные дают более полную картину бизнеса, то есть аналитику, которую нельзя получить в результате анализа данных только от одного из этих источников. -системы развиваются по четырем основным направлениям: Данные в хранилище -системы , структурируются специальным образом для более эффективного анализа и обработки запросов в отличие от обычных баз данных, где информация организована таким образом, чтобы оптимизировать время обработки текущих транзакций.

Для всестороннего анализа данных используются -инструменты - . Они позволяют рассматривать различные срезы данных, выявлять тренды и зависимости по регионам, продуктам, клиентам и т. Для представления данных используются различные графические средства — отчеты, графики, диаграммы.

Интеллектуальный анализ данных и управление процессами

Мартин Браун . Этот контент является частью серии: Следите за выходом новых статей этой серии. Интеллектуальный анализ данных как процесс По сути, интеллектуальный анализ данных — это обработка информации и выявление в ней моделей и тенденций, которые помогают принимать решения.

Реальная стоимость интеллектуального анализа.

Для достижения поставленной цели служит внедрение системы, реализующей методы , которые предназначены для обработки и содержательной интерпретации данных с целью выявления актуальных трендов и выработки оптимальных стратегий. Исследуя затраты на маркетинговую деятельность, компании все больше внимания начинают уделять возможностям их оптимизации. Как можно больше узнать о своих клиентах? Как правильно использовать имеющуюся информацию для формирования пакета наиболее интересных предложений определенным клиентам?

Как правильно понять какое из предложений оказалось наиболее успешным? Первым шагом на пути решения подобных вопросов является создание системы сбора всей доступной информации из различных источников , , почта, -файлы и т. Эта информация должна проходить проверки на полноту, непротиворечивость, приводиться к единому удобному для конечного пользователя формату и обеспечивать достаточный уровень детализации для возможности принятия решений.

Собранная таким образом информация сохраняется в многомерном аналитическом хранилище данных -хранилище , что позволяет на лету формировать аналитические отчеты в различных разрезах и с произвольной глубиной"проваливания" в оперативные данные. Средства также идеально подходят для проверок заранее сформулированных аналитиком гипотез. Второй шаг на пути внедрения полноценной аналитической системы состоит в реализации методов , служащих для обнаружения ранее неизвестных и нетривиальных закономерностей в собранных в компании данных.

Получение таких знаний призвано обеспечить конкурентные преимущества за счет более глубоко взгляда на процессы, тенденции и риски в бизнесе компании. Использование методов интеллектуального анализа данных является многоступенчатым и иногда весьма сложным процессом, но выгода может в десятки раз окупить затраты. Успех процесса управления взаимоотношений с клиентами зависит от деятельности по анализу данных, которая может выявить новые направления, коммерческие возможности, а также своевременно предупредить о неблагоприятных тенденциях в сфере отношений с клиентами.

– интеллектуальный анализ данных

Транспорт Наука и образование Аналитика позволяет раскрывать суть вещей, выдвигать новые гипотезы и находить скрытые закономерности в огромных массивах данных. Построение воронки продаж и ее анализ Комплексный расчет показателей компании: Добываем информацию из самых укромных мест. Благодаря этому наши клиенты получают значительно больше практически полезной информации!

Не боимся работать с большими, очень большими объемами данных. Работа со структурированными и неструктурированными данными больших объемов, применение методов анализа классов и в т.

Интеллектуальный анализ данных как инструмент поддержки принятия рынков, законодательной и нормативной базы, бизнеса клиентов и др.

Деревья решений Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач . Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом. Популярность подхода связана с наглядностью и понятностью.

Но очень остро для деревьев решений стоит проблема значимости. Дело в том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее и меньшее число записей данных — дерево дробит данные на большое количество частных случаев. Чем больше этих частных случаев, чем меньше обучающих примеров попадает в каждый такой частный случай, тем менее уверенной становится их классификация.

Как показывает практика, в большинстве систем, использующих деревья решений, эта проблема не находит удовлетворительного решения. Кроме того, общеизвестно, и это легко показать, что деревья решений дают полезные результаты только в случае независимых признаков. В противном случае они лишь создают иллюзию логического вывода. Область применения деревьев решений в настоящее время широка, но все задачи, решаемые этим аппаратом, могут быть объединены в следующие три класса: Деревья решений позволяют хранить информацию о данных в компактной форме, вместо них мы можем хранить дерево решений, которое содержит точное описание объектов.

369 на Интеллектуальный Анализ Данных

Интеллектуальный анализ данных и знаний М . Управление и анализ больших объемов данных . Системы бизнес-аналитики , .

И это не преувеличение: бизнес-анализ+ — только малая часть сферы Принципы интеллектуального анализа данных известны уже.

Выгоды от Интеллектуальный анализ данных заключается в преобразовании исходных необработанных материалов в ценную корпоративную информацию для принятия стратегических решений, влияющих на результаты деятельности компании. Такой подход к управлению информацией позволяет повысить эффективность ведения бизнеса, получить конкурентное преимущество и, как результат, увеличить прибыльность компании. Эффективная работа системы управления информацией заключается в быстром принятии решений, основанном на достоверных данных, которые являются едиными для всего предприятия.

Недостатком в деятельности любого бизнеса будет, как медленное принятие решений, в связи с временными затратами на сбор и анализ данных, так и обратная ситуация — принятие решений, основанное на недостаточно детальной обработке и анализе данных. Поэтому, важным является определение ключевых показателей эффективности , по которым необходимо производить анализ корпоративной информации.

Разработка индивидуальных метрик и при создании интеллектуальных систем анализа данных позволяет компаниям находить баланс между скоростью и глубиной обработки исходных данных , что влияет на эффективность принятия решений, минимизируя риски предприятия за счет оперативного принятия взвешенных решений. Актуальность данного вопроса для компаний-лидеров каждой из отраслей бизнеса становится все более критичной.

Qlik Sense ESRI ArcGIS QlikView использование географической карты для бизнес анализа

Узнай, как мусор в голове мешает человеку больше зарабатывать, и что можно сделать, чтобы избавиться от него навсегда. Кликни здесь чтобы прочитать!