Введение в методы и приложения интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных — это уникальный процесс, используемый для поиска в больших наборах данных с целью поиска шаблонов и тенденций, которые трудно найти. Современная технологическая эпоха — это эпоха, которая все больше зависит от данных и баз данных. Для обеспечения надлежащего использования баз данных широко используется интеллектуальный анализ данных, что делает науку о данных одной из лучших карьерных перспектив для ИТ-аспирантов, поскольку для ИТ-индустрии это ценно для обнаружения шаблонов наборов данных и их извлечения.

Надежные организации и компании ежедневно имеют дело с большими объемами наборов данных. Вот тут-то и появляется роль специалистов по данным. Они предсказывают и подтверждают события, а также прогнозируют более поздние события, изучая большие наборы данных. Процесс, используемый для извлечения ценных данных из наборов данных и поиска указанных закономерностей, требует инструментов или программного обеспечения для интеллектуального анализа данных и статистических методологий.

Это также помогает им обнаруживать аномалии для прогнозирования будущих результатов, что способствует прибыльности компаний за счет минимизации рисков, ведущих к потере и растрате ресурсов. Добытые данные далее преобразуются, отфильтровываются из наборов данных, из которых извлекается полезная информация.

Интеллектуальный анализ данных — это метод, который организации и отдельные лица используют для преобразования необработанных и неизвлеченных данных в пригодную для использования и не менее ценную информацию. Процесс интеллектуального анализа данных в основном связан с использованием многих методологий и инструментов. Кроме того, это помогает искать тенденции и закономерности, которые можно извлечь из больших фрагментов и пакетов данных.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Процесс интеллектуального анализа данных повышает прибыльность пользователей и организаций за счет снижения риска за счет прогнозирования. Это позволяет пользователю принимать более эффективные и прибыльные бизнес-решения и лучше справляться с трудностями, избегая рисков. Интеллектуальный анализ данных является неотъемлемой частью любой компании или бизнеса и помогает во многих секторах, таких как управление ресурсами, управление клиентами и сотрудниками.

Изучите наши популярные курсы по науке о данных

Методы интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных — это комбинация многих методов и инструментов, которые позволяют извлекать полезные данные из массивных наборов данных. Вот несколько методов интеллектуального анализа данных, которые помогут вам понять технические аспекты, связанные с интеллектуальным анализом данных.

• Отслеживание шаблонов . Это один из важнейших методов интеллектуального анализа данных, основанный на распознавании шаблонов, обнаруженных в больших наборах данных. На этом этапе обнаруживается любая аномалия или аберрация в данных, которые позже используются для формулирования закономерностей, извлеченных из тенденций данных.
• Классификация — это более сложный, но неотъемлемый метод интеллектуального анализа данных, включающий сбор нескольких атрибутов за один раз и разделение их по разным классификациям. Это также помогает сосредоточиться на целевых или единичных классификациях для извлечения большего количества информации.
• Ассоциация . Ассоциация — это метод интеллектуального анализа данных, который включает в себя соединение элементов и переменных друг с другом посредством выводов, ориентированных на данные. Этот процесс использует различные атрибуты и события, связанные по своей природе или пропорциональные, а затем делает вывод, опираясь на эту информацию.
• Обнаружение выбросов . Этот метод направлен на реорганизацию любых обнаруженных аномалий для более эффективного понимания наборов данных. Это помогает прогнозировать будущие события, чтобы получить максимальную прибыль в компаниях, потому что они будут вооружены прогностическими данными.
• Кластеризация . Этот метод в первую очередь включает в себя ассимиляцию больших наборов данных на основе того, что общего между ними, и похож на метод интеллектуального анализа данных ассоциации. Кластеризация объединяет большие фрагменты различных элементов или демографических данных на основе их атрибутов, тем самым создавая цели.
• Регрессия — это очень важный метод интеллектуального анализа данных, поскольку он в основном включает планирование и моделирование. Они в основном основаны на различных переменных и прогнозируемых событиях, определенных на основе извлеченных данных. В компаниях они обычно используются в важных экономических факторах, таких как прогноз продаж, цена, спрос и конкуренция. Это помогает раскрыть взаимосвязь между более чем одной переменной, принадлежащей одному конкретному набору данных.
• Прогнозирование . Прогнозирование — это важнейший метод интеллектуального анализа данных, который определяет успех компании на рынке. В основном это включает прогнозирование данных и прогнозирование событий на будущее, чтобы помочь оценить факторы риска. Акт прогнозирования в основном осуществляется путем анализа исторических тенденций и закономерностей, чтобы сделать точные выводы и определить будущие события, такие как будущие расходы компании.

Читайте наши популярные статьи о науке о данных

Приложения интеллектуального анализа данных

Интеллектуальный анализ данных имеет несколько приложений в бесчисленных областях и множество проектов в эту эпоху. Среди бесчисленного множества приложений, для которых используется интеллектуальный анализ данных, вот наиболее значимые реальные приложения интеллектуального анализа данных, которые обычно наблюдаются в повседневных промышленных и коммерческих приложениях.

Инженерный и производственный секторы

Инструменты интеллектуального анализа данных удобны для обнаружения закономерностей как в производстве, так и в производстве, что имеет решающее значение для любого надежного бизнеса. Именно здесь интеллектуальный анализ данных доказывает свою ценность, поскольку он позволяет пользователям, особенно специалистам по данным и аналитикам, использовать инструменты интеллектуального анализа данных для поиска соответствующих связей между архитектурой продукта и производством. Интеллектуальный анализ данных также дополнительно помогает в извлечении информации, которая потенциально может быть использована в проектах системного уровня. Интеллектуальный анализ данных также позволяет нам прогнозировать значения и стоимость других переменных и продолжительность разработки продукта.

Классификация и сегментация клиентов

Интеллектуальный анализ данных помогает классифицировать клиентов на основе демографических данных или потенциального покупательского поведения, что позволяет компаниям ориентироваться на определенный набор клиентов, чтобы повысить продажи с гораздо большей эффективностью. Это помогает сократить потери ненужных ресурсов и сократить расходы. Интеллектуальный анализ данных помогает классифицировать клиентов по различным сегментам, чтобы помочь компаниям работать с ними независимо друг от друга.

Банковские и финансовые услуги

В последнее время большое количество людей пользуется цифровыми финансовыми услугами. Они размещены в облаке и компьютеризированы, где создается и хранится оцифрованная финансовая информация. Интеллектуальный анализ данных также помогает поддерживать множество финансовых услуг, таких как кредиты, финансовые отчеты и рыночные инвестиции.

Исследования и анализ

Интеллектуальный анализ данных имеет решающее значение во время предварительной обработки данных, очистки данных и интеграции с базой данных. Некоторые инструменты интеллектуального анализа данных и аспекты интеллектуального анализа данных могут быть хорошо использованы для проведения любых исследований и аналитики с точностью, основанной на доступных данных, элементах данных, полученных и сгенерированных или извлеченных данных из различных источников, таких как хранилища данных или исторические записи.

Расследование преступления

Криминология является одной из наиболее неотъемлемых областей, направленных на выявление преступлений. Криминальная аналитика и криминальный анализ с помощью интеллектуального анализа данных чрезвычайно ценны, поскольку они помогают определить характеристики преступления и исторические записи, чтобы найти закономерности, сделать прогнозы на основе преступной деятельности и раскрыть преступления.

В связи с растущим спросом в промышленном секторе существует острая потребность в специалистах по прогнозному прогнозированию, ориентированному на данные. Интеллектуальный анализ данных — это область карьеры, которая будет в центре внимания в ближайшие годы из-за многообещающих перспектив, особенно в области науки о данных и информатики. Интеллектуальный анализ данных и наука о данных являются ведущим выбором карьеры в эту цифровую эпоху, когда ценные данные сродни стоимости золота. Хорошо сделанная карьера в области науки о данных поможет вам найти работу.

Если вам интересно узнать о Python и науке о данных, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами. , общение один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.

Если вы уже подумываете о том, чтобы сделать карьеру в области обработки данных, анализа, интеллектуального анализа данных и т. п., вы можете проверить наставничество upGrad , где вы найдете одних из лучших наставников, обученных профессионалов в вашей области, которые помогут вам в вашей следующей деятельности. шаг.