12 самых полезных приложений для интеллектуального анализа данных 2022 года

Интеллектуальный анализ данных — это метод извлечения данных из нескольких источников и их организации для получения ценной информации. Читайте дальше, чтобы узнать о разнообразных приложениях для интеллектуального анализа данных , которые меняют отрасль, какой мы ее знаем!

Современные компании не могут жить в лакуне данных. Они должны развиваться и идти в ногу с технологической эволюцией и грядущими цифровыми тенденциями, чтобы оставаться впереди конкурентов. Таким образом, предприятия сегодня уделяют приоритетное внимание тому, чтобы быть в курсе всех новых разработок в области науки о данных и аналитики. Интеллектуальный анализ данных — один из таких процессов в науке о данных. Ознакомьтесь с распространенными примерами интеллектуального анализа данных.

Он включает в себя изучение ранее существовавших наборов данных для получения новой и полезной информации. Сложные алгоритмы интеллектуального анализа данных позволяют компаниям анализировать необработанные данные путем сегментации больших наборов данных, выявления закономерностей и прогнозирования результатов.

Давайте рассмотрим некоторые из основных приложений интеллектуального анализа данных.

Приложения для интеллектуального анализа данных

1. Финансовый анализ

Банковская и финансовая отрасли полагаются на высококачественные и надежные данные. На кредитных рынках финансовые и пользовательские данные могут использоваться для различных целей, таких как прогнозирование платежей по кредиту и определение кредитного рейтинга. А методы интеллектуального анализа данных делают такие задачи более управляемыми.

Методы классификации облегчают отделение важнейших факторов, влияющих на банковские решения клиентов, от второстепенных. Кроме того, методы многомерной кластеризации позволяют идентифицировать клиентов со сходным поведением при выплате кредита. Анализ и добыча данных также могут помочь обнаружить отмывание денег и другие финансовые преступления. Узнайте больше о приложениях науки о данных в финансовой отрасли

2. Телекоммуникационная отрасль

Расширение и рост быстрыми темпами, особенно с появлением Интернета. Интеллектуальный анализ данных может позволить ключевым игрокам отрасли улучшить качество своих услуг, чтобы оставаться впереди в игре.

Анализ шаблонов пространственно-временных баз данных может сыграть огромную роль в мобильных телекоммуникациях, мобильных вычислениях, а также в веб-сервисах и информационных службах. А такие методы, как анализ выбросов, могут обнаруживать пользователей-мошенников. Кроме того, инструменты OLAP и визуализации могут помочь сравнить информацию, такую ​​как поведение групп пользователей, прибыль, трафик данных, перегрузки системы и т. д.

Читайте: Вопросы для интервью по интеллектуальному анализу данных

3. Обнаружение вторжений

Глобальная связь в современной экономике, основанной на технологиях, создает проблемы безопасности для сетевого администрирования. Сетевые ресурсы могут столкнуться с угрозами и действиями, нарушающими их конфиденциальность или целостность. Таким образом, обнаружение вторжений стало важной практикой интеллектуального анализа данных.

Он включает в себя ассоциативный и корреляционный анализ, методы агрегирования, визуализацию и инструменты запросов, которые могут эффективно обнаруживать любые аномалии или отклонения от нормального поведения.

4. Розничная торговля

Организованный сектор розничной торговли содержит значительное количество точек данных, охватывающих продажи, историю покупок, доставку товаров, потребление и обслуживание клиентов. Базы данных стали еще больше с появлением торговых площадок электронной коммерции.

В современной розничной торговле хранилища данных проектируются и строятся, чтобы получить все преимущества интеллектуального анализа данных. Анализ многомерных данных помогает работать с данными, относящимися к различным типам клиентов, продуктов, регионов и часовых поясов. Интернет-магазины также могут рекомендовать продукты для увеличения доходов от продаж и анализировать эффективность своих рекламных кампаний. Таким образом, от наблюдения за моделями покупок до улучшения обслуживания и удовлетворенности клиентов, интеллектуальный анализ данных открывает множество дверей в этом секторе.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

5. Высшее образование

Поскольку спрос на высшее образование во всем мире растет, учебные заведения ищут инновационные решения для удовлетворения растущих потребностей. Учебные заведения могут использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы предсказать, какие студенты будут зачислены на конкретную программу, кому потребуется дополнительная помощь для выпуска, улучшая управление зачислением в целом.

Кроме того, с эффективной аналитикой прогнозирование карьерных путей студентов и представление данных станут более удобными. Таким образом, методы интеллектуального анализа данных могут помочь раскрыть скрытые закономерности в массивных базах данных в сфере высшего образования.

6. Энергетика

В настоящее время большие данные доступны даже в энергетическом секторе, что указывает на необходимость соответствующих методов интеллектуального анализа данных. Модели деревьев решений и машинное обучение опорных векторов являются одними из самых популярных подходов в отрасли, предоставляя осуществимые решения для принятия решений и управления. Кроме того, интеллектуальный анализ данных также может обеспечить продуктивную прибыль за счет прогнозирования выходной мощности и расчетной цены на электроэнергию.

7. Интеллектуальный анализ пространственных данных

Географические информационные системы (ГИС) и некоторые другие навигационные приложения используют интеллектуальный анализ данных для защиты жизненно важной информации и понимания ее последствий. Эта новая тенденция включает в себя извлечение географических, экологических и астрономических данных, включая изображения из космоса. Как правило, интеллектуальный анализ пространственных данных может выявить такие аспекты, как топология и расстояние.

8. Анализ биологических данных

Методы интеллектуального анализа биологических данных широко распространены в геномике, протеомике и биомедицинских исследованиях. От характеристики поведения пациентов и прогнозирования посещений офиса до определения медикаментозного лечения их заболеваний методы обработки данных обеспечивают множество преимуществ.

Вот некоторые из приложений интеллектуального анализа данных в области биоинформатики:

• Семантическая интеграция разнородных и распределенных баз данных
• Ассоциация и анализ пути
• Использование инструментов визуализации
• Обнаружение структурных паттернов
• Анализ генетических сетей и белковых путей

9. Другие научные приложения

Быстрое численное моделирование в таких научных областях, как химическая инженерия, гидродинамика, климат и моделирование экосистем, позволяет генерировать огромные наборы данных. Интеллектуальный анализ данных предоставляет такие возможности, как хранилища данных, предварительная обработка данных, визуализация, интеллектуальный анализ на основе графов и т. д.

10. Производство

Проектирование на системном уровне использует интеллектуальный анализ данных для извлечения взаимосвязей между портфелями и архитектурами продуктов. Кроме того, методы также пригодятся для прогнозирования стоимости продукта и времени разработки.

11. Уголовное расследование

Интеллектуальный анализ данных также используется в криминологии, изучающей характеристики преступлений. Во-первых, текстовые отчеты о преступлениях необходимо преобразовать в текстовые файлы. Затем будет происходить процесс идентификации и раскрытия преступления путем обнаружения закономерностей в огромных хранилищах данных.

12. Борьба с терроризмом

Сложные математические алгоритмы могут указать, какое подразделение разведки должно играть ведущую роль в контртеррористической деятельности. Интеллектуальный анализ данных может даже помочь с административными задачами полиции, такими как определение мест размещения рабочей силы и обозначение обысков на пограничных переходах.

Выбор системы интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных лежит на стыке машинного обучения, статистики и систем баз данных. Как мы уже говорили ранее, он может расширить возможности современных отраслей различными способами. Выбор подходящей системы интеллектуального анализа данных обычно зависит от следующих факторов.

• Тип данных. Перед выбором системы майнинга нам необходимо проверить формат данных, который может обрабатывать существующая инфраструктура. Данные могут быть основаны на записях, реляционными или в форме текста ASCII, данных базы данных или хранилища и т. д.

• Тип источников. Источники данных являются еще одним соображением при выборе системы интеллектуального анализа данных. Некоторые системы интеллектуального анализа данных работают с реляционными источниками, тогда как другие могут работать только с текстовыми файлами ASCII. В идеале система должна также поддерживать такие функции, как Open Database Connectivity.

• Системные проблемы: система интеллектуального анализа данных должна быть совместима с одной или несколькими операционными системами. Некоторые структуры также предоставляют пользовательские веб-интерфейсы и позволяют вводить данные XML.

• Методологии интеллектуального анализа данных: выберите систему интеллектуального анализа данных на основе предлагаемых функций. В то время как некоторые единицы могут быть оснащены только одной методологией, например классификацией, другие могут предоставлять несколько возможностей. Примеры включают описание концепции, анализ ассоциаций, кластеризацию, прогнозирование, анализ OLAP на основе обнаружения, анализ связей, поиск сходства, анализ выбросов и т. д.

• Системы баз данных или хранилищ данных: вам придется соединить вашу систему интеллектуального анализа данных с базой данных или хранилищем данных, чтобы создать интегрированную и единую среду, пригодную для обработки информации. Доступны различные типы муфт, такие как без муфты, свободная муфта, полуплотная муфта и плотная муфта.

• Масштабируемость. Масштабируемость размера базы данных (строка) и измерения (столбец) является еще одним важным аспектом системы интеллектуального анализа данных. Когда количество строк увеличивается в десять раз, а системе требуется не более десяти раз для выполнения запроса, это считается масштабируемым по строкам. С другой стороны, систему майнинга можно оценить как масштабируемую по столбцам, если время выполнения запроса увеличивается линейно по мере добавления дополнительных столбцов.

• Инструменты визуализации. При выборе системы интеллектуального анализа данных также учитываются ее возможности визуализации. Возможности могут варьироваться от визуализации данных до процесса добычи и визуализации результатов.

• Пользовательский интерфейс. Удобный графический интерфейс необходим для интерактивного интеллектуального анализа данных. В то время как для систем реляционных баз данных может потребоваться использование языков запросов, этого нельзя сказать о системах интеллектуального анализа данных.

Технологические тенденции в области интеллектуального анализа данных

• Масштабируемые и интерактивные методы интеллектуального анализа данных: добавленные элементы управления в виде спецификаций и ограничений могут помочь системам интеллектуального анализа данных не только эффективно обрабатывать огромные объемы данных, но и искать интересные закономерности.
• Стандартизация языков запросов. Стандартные языки запросов улучшат взаимодействие между различными функциями интеллектуального анализа данных и будут способствовать систематической разработке решений.
• Визуальный интеллектуальный анализ данных. Визуальный интеллектуальный анализ данных набирает обороты как одна из основных тенденций интеллектуального анализа данных, предоставляя инновационные возможности для обнаружения знаний.
• Анализ исследований. Приложения для интеллектуального анализа данных не ограничиваются миром технологий. Очистка данных, предварительная обработка, визуализация и интеграция баз данных изменили широкую область исследований.
• Веб-майнинг: интеллектуальный анализ веб-контента, интеллектуальный анализ веб-журналов и другие службы интеллектуального анализа данных в Интернете заняли место среди процветающих подобластей интеллектуального анализа данных.
• Несколько баз данных и распределенный интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных с несколькими базами данных анализирует закономерности в нескольких базах данных. Принимая во внимание, что распределенный интеллектуальный анализ данных ищет данные из нескольких сетевых местоположений.
• Интеллектуальный анализ данных в режиме реального времени: данные в реальном времени или «потоковые данные» генерируются в результате веб-интеллектуального анализа, интеллектуального анализа мобильных данных, электронной коммерции, анализа акций и т. д. Для этого типа данных требуются модели динамического интеллектуального анализа данных.
• Защита конфиденциальности и информационная безопасность также стали заметной тенденцией в области интеллектуального анализа данных.

В этом блоге мы разобрались с различными приложениями для интеллектуального анализа данных и исследовали новые тенденции в этой сфере.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой Executive PG upGrad & IIIT-B по науке о данных.