Процесс, который позволяет бизнесу извлекать полезную информацию, описательную или прогнозирующую, из данных, собранных с течением времени с помощью различных методов и инструментов.
Интеллектуальный анализ данных
Интеллектуальный анализ данных (англ. Data mining) — это процесс обнаружения информации в наборе данных; также известен как обнаружение знаний в базах данных (Knowledge Discovery in Databases, KDD). Благодаря интеллектуальному анализу данных можно достичь двух результатов: описать имеющиеся данные или сделать прогнозы на будущее.
Первый и, возможно, самый сложный шаг в интеллектуальном анализе данных — это постановка бизнес-цели. Это самый важный этап. Если вы не знаете, что ищете, будет сложно выбрать типы, алгоритмы и модели машинного обучения (ML), чтобы получить необходимую информацию.
Интеллектуальный анализ данных может помочь компании лучше понимать своих клиентов и рынок и за счет этого выстраивать более эффективные стратегии продаж и маркетинга. Школы и университеты смогут лучше понимать своих учеников за счет анализа такой информации, как время, проведенное в виртуальном классе, количество нажатий клавиш, классы, которые учащиеся посещали одновременно, или какие классы имеют более успешные результаты тестов.
Предприятия также могут использовать интеллектуальный анализ данных для оптимизации бизнес-процессов за счет понимания производства, сборки, неисправностей, отказов и др. Он также полезен для обнаружения мошенничества. В банковской сфере интеллектуальный анализ данных может использоваться для обнаружения схем мошенничества или взлома.
Второй шаг — подготовка данных. Если вы определили цель анализа, ваши специалисты по данным могут подобрать соответствующий набор данных, чтобы полученная информация была полезна для вашего бизнеса. Специалисты по данным должны очистить данные — устранить дублирующуюся и некорректную информацию, восполнить недостающие значения, так как все это может помешать алгоритмам и инструментам интеллектуального анализа данных дать нужные вам результаты.
Третий шаг — построить модель и выявить паттерны. Вот над этим и работают приведенные ниже методы и инструменты. В интеллектуальном анализе данных могут использоваться алгоритмы глубокого обучения с контролируемыми или неконтролируемыми методами обучения.
Четвертый и последний шаг — оценка результатов интеллектуального анализа данных, чтобы внести изменения в процессы или предпринять действия, полезные для бизнеса.
Методы интеллектуального анализа данных позволяют специалистам по данным и предприятиям более эффективно использовать большие объемы данных. Среди методов можно назвать следующие:
Инструменты интеллектуального анализа данных позволяют повысить влияние интеллектуального анализа данных на производительность компании. Вот некоторые из лучших инструментов на сегодняшний день:
MonkeyLearn — инструмент для анализа текста. Вы можете использовать его для выявления мнений, например, негативных онлайн-обзоров, или для автоматизации процессов добавления тегов к тикетам и закрепления тикетов за сотрудниками.
RapidMiner Studio — это платформа с открытым исходным кодом, которая предлагает интерфейс перетаскивания на анализа данных, чтобы не-программисты могли настраивать свои кейсы. Его можно использовать для обнаружения мошенничества или определения оборота клиентов. Для программистов существуют расширения для R и Python, которые позволяют настроить интеллектуальный анализ данных. Также уже создано потрясающее сообщество для поддержки.
Sisense for Cloud Data Teams позволяет командам сотрудничать при извлечении информации из своих данных независимо от технического уровня члена команды.
Alteryx Designer позволяет аналитикам данных подготавливать, комбинировать и анализировать данные с помощью одного инструмента.
Qlik Sense — это программный инструмент для визуализации с «потрясающими диаграммами и графиками». Он позволяет анализировать несколько источников данных с помощью перетаскивания.