Дані є ключовими в сучасному світі. Зараз усе керується даними, і кожен сектор потребує даних для впровадження інновацій і зростання.
Підприємства використовують масу даних, щоб зрозуміти галузеві тенденції, клієнтів і їхні справи, що допомагає їм покращувати свої процеси та отримувати кращі результати.
Однак витягнути масу інформації з неймовірного обсягу неструктурованих і структурованих даних і застосувати їх для розвитку організації — це складне завдання.
Ось тут і вступає в гру інтелектуальний аналіз даних, що дозволяє організаціям отримувати цінну інформацію. У свою чергу, ця інформація має вирішальне значення для бізнес-аналітики та для виявлення закономірностей, прогнозування можливих результатів, протидії проблемам і виявлення нових можливостей.
Щоб зробити все це можливим, існує багато методів інтелектуального аналізу даних, доступних для вилучення інформації, деякі з яких важливіші за інші.
У цій статті я розповім, що таке інтелектуальний аналіз даних, як це робиться та основні методи інтелектуального аналізу даних, які ви можете застосувати у своєму бізнесі.
Що таке інтелектуальний аналіз даних?
Інтелектуальний аналіз даних – це техніка, за допомогою якої комп’ютери витягують і організовують величезну кількість даних і визначають шаблони та зв’язки, які організації можуть використовувати для бізнес-аналітики.
Це також відоме як виявлення знань у даних, оскільки воно допомагає розкрити всі зв’язки між даними та цінною інформацією з пулу неструктурованих і структурованих даних. Ця техніка використовує алгоритми для вилучення всієї основної інформації та шаблонів, які можуть допомогти у вирішенні бізнес-проблем.
Інтелектуальний аналіз даних є важливою частиною аналітики даних, але він покладається на ефективне зберігання, правильну комп’ютерну обробку та точний збір даних. У галузі існує багато методів аналізу даних, але їх аналіз зводиться до двох основних аспектів:
- Використання інтелектуального аналізу даних для опису аналізованого набору даних
- Використання методів разом із алгоритмами машинного навчання для прогнозування результатів
Організації, малі, середні чи великі, отримують вигоду від інтелектуального аналізу даних, оскільки він надає їм цінні дані. Вони можуть далі обробляти та аналізувати ці дані, щоб робити значущі спостереження, прогнозувати майбутні результати, покращувати процес прийняття рішень і визначати нові можливості, поведінку користувачів, шахрайство та проблеми безпеки.
Еволюція інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних може здатися новою технологією, але ви будете здивовані, дізнавшись, що це технологія покоління, яке сягає корінням у 1760-ті роки. Ідея інтелектуального аналізу даних була вперше реалізована за допомогою теореми Байєра, але її не вдалося використати через брак інструментів.
Він став потужнішим і ефективнішим із появою сучасних технологій і потужних комп’ютерів, оскільки науковці з обробки даних змогли використовувати їх для даних, що постійно зростають.
Саме в період 1990-х і 2000-х років інтелектуальний аналіз даних почав набирати обертів серед компаній, і ця популярність також сприяла відкриттю нових методів видобутку даних.
Однак стаття Moneyball про те, як професійна бейсбольна команда використовує аналітику даних для створення свого командного списку, привернула увагу до аналізу даних у цій галузі.
Спочатку інтелектуальний аналіз даних полягав у видобутку інформації з табличних даних. Але зі зростаючим попитом на більше інформації та розвитком технологій інтелектуальний аналіз тексту, зображень і графіків також став частиною системи інтелектуального аналізу даних.
Зараз інтелектуальний аналіз даних застосовується в багатьох сферах. В організаціях він відіграє вирішальну роль у прийнятті рішень та аналізі ринку.
Переваги аналізу даних
Широке впровадження інтелектуального аналізу даних головним чином пояснюється різноманітністю переваг, які він приносить людям і організаціям. Деякі з них:
Поліпшення маркетингу та продажів
Інтелектуальний аналіз даних відіграв важливу роль у стимулюванні маркетингу та продажів бізнесу. Це дозволяє організаціям зрозуміти вимоги клієнтів, передбачити поведінку клієнтів і створити модель, яка допомагає їм продавати прибуткові продукти. Це також корисно для пошуку нових потенційних клієнтів і покращення діаграми продажів.
Отримання точної та актуальної фінансової інформації
Фінансові та банківські установи використовують інтелектуальний аналіз даних, щоб отримати точну та актуальну критично важливу інформацію. Будь то кредитні звіти чи інформація про кредити, ця технологія допомогла банкам ефективно оптимізувати свій бізнес.
Краще обслуговування клієнтів
Впровадження інтелектуального аналізу даних у бізнесі може значно покращити обслуговування клієнтів. Підприємства можуть використовувати цю технологію для виявлення основних проблем у відділі обслуговування клієнтів, їх вирішення та продовження надання швидких рішень клієнтам.
Економічно ефективним
Інтелектуальний аналіз даних допомагає організаціям оптимізувати свої бізнес-операції, заощаджуючи гроші в багатьох сферах. Забезпечуючи операційну ефективність, підприємства можуть створювати економічно ефективні рішення для визначення потреб клієнтів і майбутніх тенденцій на ринку. Це допомагає їм зростати, утримуючи витрати під контролем.
Управління ризиками
Інтелектуальний аналіз даних може допомогти в ефективному управлінні ризиками, дозволяючи підприємствам уникнути багатьох проблем. Від виявлення шахрайства та лазівок у системах до виявлення онлайн-загроз, інтелектуальний аналіз даних може допомогти компаніям покращити зусилля з кібербезпеки.
Підвищення лояльності до бренду
Отримавши інформацію з аналізу даних, організації можуть ефективно орієнтуватися на свою клієнтську базу та створювати кращі стосунки з клієнтами. Сучасні маркетингові команди використовують різні методи, щоб отримати цінну інформацію про потреби своїх клієнтів, тим самим підвищуючи лояльність до бренду.
Краще прийняття рішень
У наш час команди різних організацій використовують інформацію з аналізу даних, щоб прийняти остаточні рішення щодо своїх майбутніх кроків. Отримавши уявлення про ринкові тенденції та думки споживачів, вони можуть вирішити, що слід робити, а чого уникати.
Прогнозуйте майбутні тенденції
За допомогою методів інтелектуального аналізу даних компанії можуть отримати корисну інформацію. Це допомагає бізнес-аналітикам зрозуміти майбутні тенденції та напрямок розвитку ринку. На основі цього вони можуть вносити зміни в існуючі бізнес-стратегії.
Застосування інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних використовується в різних галузях і став життєво важливим інструментом для сучасного бізнесу. Ось деякі з сфер його застосування:
Маркетинг
Однією з основних областей, де використовується аналіз даних, є маркетинг. Підприємства отримали велику користь від цієї техніки, застосувавши її у своїх маркетингових зусиллях. Інтелектуальний аналіз даних допомагає їм отримати уявлення про ринок, клієнтів, тенденції та конкурентів.
Використовуючи отриману інформацію, підприємства можуть не тільки ефективно націлюватися на потрібних клієнтів, але й розуміти їхні потреби, прогнозувати майбутнє, приймати кращі рішення та випереджати конкурентів.
Охорона здоров’я
Інтелектуальний аналіз даних приніс революцію в галузі охорони здоров’я, дозволивши медичним працівникам отримати важливу інформацію, яку було важко знайти. Використовуючи різні методи інтелектуального аналізу даних, фармацевтичні компанії можуть зрозуміти вимоги до ліків, а також знайти кращі ліки.
Банківська справа
Інтелектуальний аналіз даних широко використовується в банківському секторі для розуміння поведінки клієнтів, створення моделей фінансового ризику, виявлення шахрайства, збору кредитної інформації тощо. Фінансові служби використовують його для аналізу ринкового ризику та ідентифікації потенційних клієнтів кредитних карток.
Роздрібна торгівля
Отримавши необхідну інформацію про ринки та купівельну поведінку клієнтів, підприємства роздрібної торгівлі можуть отримати велику користь від аналізу даних. Наприклад, аналіз ринкових тенденцій допомагає модним магазинам легко зберігати одяг, який користується попитом серед споживачів.
Виробництво
Виробничий сектор використовує переваги інтелектуального аналізу даних з моменту його появи, оскільки це допомогло їм виявити проблеми, покращити час безвідмовної роботи та забезпечити безпеку роботи. Це також допомагає їм змінювати швидкість виробництва відповідно до ринкового попиту.
Розваги
Розважальні потокові сервіси є активними користувачами інструментів аналізу даних для розуміння вподобань і вибору глядачів. Вони можуть отримувати дані користувачів і відповідно надавати кращі послуги.
Різні методи інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних з часом різко розвинувся, породивши численні методи:
#1. Класифікація
Класифікація — це популярна техніка інтелектуального аналізу даних, яка використовується дослідниками даних для аналізу атрибутів різних даних, які використовуються. Коли атрибути даних визначені, ці дані класифікуються в попередньо визначені класи.
Це форма кластеризації, коли подібні точки даних витягуються та використовуються для аналізу з метою порівняння. Це фундаментальний метод, який маркетингові агентства часто використовують для визначення цільової аудиторії та аналізу її поведінки.
#2. Прогнозне моделювання
Це потужний метод у світі інтелектуального аналізу даних, який використовує історичні та поточні набори даних для створення графічної моделі для майбутніх дій або результатів.
Багато організацій у секторі виробництва продукції та виробництва впроваджують цю модель, щоб отримати уявлення про майбутні тенденції та напрямок розвитку ринку. Ця техніка найкраще працює, коли вона пов’язана з великими наборами даних, оскільки вона допомагає підвищити точність.
#3. Аналіз викидів
Аналіз викидів — ще один ефективний метод аналізу даних, який широко використовується фінансовими організаціями для виявлення аномалій у наборі даних. Це один із основних компонентів, який відповідає за підтримку безпечних баз даних.
На відміну від інших методів, він вибирає унікальні точки даних, які відрізняються від інших, і допомагає дослідникам даних знайти причину помилок. Банківські сектори часто використовують його для виявлення ненормального використання кредитної картки протягом дня та захисту від шахрайських транзакцій.
#4. Візуалізація даних
Майже кожна організація, будь то маркетингова, банківська, охорона здоров’я чи сфера розваг, використовує візуалізацію даних. Це поширена техніка, яка перетворює надані дані в графічну форму, як-от діаграми, діаграми чи графіки, щоб кожен міг їх легко зрозуміти.
Науковці даних переважно використовують цю техніку, щоб продемонструвати свої висновки в зручній для тлумачення формі керівникам компаній, щоб ті могли приймати обґрунтовані рішення. Сьогодні ця техніка розвинулася до такого рівня, що всі результати часто представляють за допомогою 3D-моделей і доповненої реальності.
#5. регресія
Іншим популярним методом інтелектуального аналізу даних у сучасну епоху є регресія, і вона в основному використовується для демонстрації зв’язку між змінними у великому наборі даних.
Це вигідна техніка білого ящика, яка використовується для визначення основної функції, що стоїть за зв’язком між змінними. Компанії електронної комерції часто використовують цю техніку, щоб передбачити вікову групу різних клієнтів на основі історії їх покупок.
#6. Асоціація
Існує багато методів інтелектуального аналізу даних, але лише деякі з них, наприклад асоціації, широко використовуються в галузях. Це допомагає дослідникам даних знаходити унікальні зв’язки між змінними в наборі даних.
Він має багато схожості з методами машинного навчання, оскільки вказує на конкретні дані за допомогою події, керованої даними. Багато організацій, особливо роздрібні бренди, використовують цю техніку для дослідження ринку та аналізу імпровізованих звичок покупців конкретних клієнтів.
Як виконати аналіз даних
Інтелектуальний аналіз даних — це інтерактивний процес, який складається з кількох кроків:
#1. Визначення мети
Щоб розпочати процес інтелектуального аналізу даних, спеціалісти з обробки даних, аналітики та бізнес-стейкхолдери витрачають час на розуміння основної мети організації щодо інтелектуального аналізу даних. Виходячи з унікальних цілей і вимог, вони обирають відповідний спосіб для інтелектуального аналізу даних.
#2. Збір необхідних даних
Після того, як мета визначена, настав час для спеціалістів із обробки даних зібрати необхідні набори даних, які відповідають їхнім цілям. Відповідні дані збираються з різних джерел і потім зберігаються в сховищі даних.
#3. Підготовка даних
На цьому етапі збережені дані піддаються очищенню та впорядкуванню, щоб позбавити їх від небажаного шуму. Це трудомісткий крок, який складається з трьох етапів:
- Відповідні дані витягуються та перетворюються.
- Дані очищаються шляхом видалення дублікатів, оновлення відсутніх значень, видалення викидів, перевірки обґрунтованості тощо.
- Очищені дані завантажуються в центральну базу даних
#4. Будівництво моделі
На цьому етапі дослідники даних вибирають відповідну модель залежно від типу аналізу даних. Команда дослідників даних проаналізує взаємозв’язки даних, як-от кореляцію, тенденції та послідовні закономірності, а потім вибере відповідну модель.
Ця фаза також може включати алгоритми глибокого навчання, прогнозні моделі та моделі класифікації залежно від типу даних, які передаються. Навчальні точки в наборі даних можуть піддаватися порівнянню, якщо набір даних не позначено.
#5. Оцінка зміни
Це важливий етап процесу, коли результат моделі оцінюється та інтерпретується після агрегування даних. Результат також може бути представлений особі, яка приймає рішення, для процесу оцінювання. На цьому етапі переконайтеся, що результат моделі збігається з визначеною метою.
#6. Реалізація
Це завершальний етап, на якому компанія перевірить і зрозуміє, чи корисна інформація для організації чи ні. Якщо команда вважає інформацію впливовою, вони використовуватимуть її для досягнення своїх цілей і розробки нової стратегії.
Інформація відображається у вигляді електронних таблиць і графіків, які зберігаються та використовуються для виявлення нових проблем.
Проблеми впровадження інтелектуального аналізу даних
Як і будь-яка інша технологія, інтелектуальний аналіз даних також пов’язаний із певними труднощами під час її впровадження, наприклад:
- Складність даних. Інтелектуальний аналіз даних може спростити великий набір даних, але для їх обробки потрібно багато часу та грошей. Досить складним завданням є вилучення інформації зі структурованих, неструктурованих фотографій, музики, відео та текстів природною мовою.
- Неповні дані: не кожен набір даних під час майнінгу буде точним. Ви можете знайти неповні дані, що може спричинити шум і збій системи.
- Ризики конфіденційності. Ризики конфіденційності є серйозною проблемою для аналізу даних. Є багато випадків, коли компанії збирають особисту інформацію клієнтів для аналізу тенденцій купівлі, що може порушити їхню конфіденційність і призвести до проблем з відповідністю.
- Високі експлуатаційні витрати: інтелектуальний аналіз даних передбачає високі операційні витрати на купівлю та підтримку серверів, програмного та апаратного забезпечення. Крім того, вам також доведеться підтримувати великий обсяг даних, що потребує значних інвестицій.
- Проблеми з продуктивністю: продуктивність системи інтелектуального аналізу даних може легко постраждати, якщо використовується неправильний метод або техніка. Неузгодженість потоку даних або обсягу бази даних також сприяє проблемам з продуктивністю.
Корисне програмне забезпечення та інструменти інтелектуального аналізу даних
Інтелектуальний аналіз даних – це технологія, що розвивається. Тому багато організацій, що займаються розробкою програмного забезпечення, створюють розширене програмне забезпечення та інструменти інтелектуального аналізу даних, щоб допомогти підприємствам ефективно виконувати інтелектуальний аналіз даних.
Кількість функцій може змінюватися відповідно, але ключовими функціями, які є спільними для більшості з них, є вбудовані алгоритми, підготовка даних, прогнозні моделі, платформа на основі графічного інтерфейсу користувача та моделі розгортання.
Деякі з популярних програм для інтелектуального аналізу даних, які широко використовуються, це Orange Data Mining, R Software Environment, Anaconda, SAS Data Mining, Rattle, Rapid Miner, DataMelt і Apache Mahout. Окрім них, ви можете використовувати Elki, Weka та sci-kit-learn data mining, оскільки це безкоштовні технології з відкритим кодом.
Висновок
Інтелектуальний аналіз даних полегшив роботу компаній і допоміг їм значно розвиватися. Вони можуть використовувати різні методи інтелектуального аналізу даних, щоб збирати інформацію та аналізувати ідеї, які раніше було важко отримати.
Сподіваюся, ця стаття допоможе вам зрозуміти інтелектуальний аналіз даних і різні методи інтелектуального аналізу даних, щоб ви могли застосувати їх для отримання необхідної інформації та подальшого розвитку свого бізнесу.
Далі ви також можете прочитати про Data Discovery та його інструменти.