Что такое интеллектуальный анализ данных: область применения, карьерные возможности

Данные в той или иной форме постоянно окружают нас. Будь то наши смартфоны или ноутбуки, любые приложения, которые мы используем, производят тонны ценных данных. Эти данные очень полезны для компаний, которые хотят собирать информацию и принимать бизнес-решения.

Таким образом, анализ данных стал абсолютным спасением для всех компаний во всем мире и помог им принимать гораздо более взвешенные решения. Тем не менее, анализ данных — это своего рода последний этап процесса Data Science. Все начинается с правильного сбора и сбора данных, и это то, что известно как интеллектуальный анализ данных. Если вы новичок в аналитике данных и науке о данных, программы upGrad по науке о данных определенно помогут вам глубже погрузиться в мир данных и аналитики.

Процесс интеллектуального анализа данных не так прост, как может показаться, и если вы начинаете работать в этой области, вам нужно знать все, что, как и почему связанно с интеллектуальным анализом данных. В этой статье мы познакомим вас с различными нюансами, которые помогут вам лучше понять основы интеллектуального анализа данных.

Какова цель интеллектуального анализа данных?

Цель интеллектуального анализа данных — собрать данные из разрозненных источников и собрать их под одним капотом. Майнинг — это сбор данных, приведение их в надлежащий формат, обработка и извлечение из них соответствующих идей.

Интеллектуальный анализ данных помогает выявлять тенденции из кучи данных, прогнозировать результаты, моделировать целевую аудиторию и собирать полезную информацию о поведении и настроениях клиентов. Используя эти идеи, компании могут соответствующим образом адаптироваться и предлагать наилучшие услуги.

Давайте подробно рассмотрим различные операции интеллектуального анализа данных!

Как работает интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это пошаговый процесс, который в целом состоит из следующих этапов:

• Построение целевых наборов данных путем выбора требуемого типа данных.
• Изучение данных и их предварительная обработка, чтобы привести их к согласованным форматам.
• Подготовка данных путем создания правил сегментации, очистки от шума, проверки аномалий, заполнения отсутствующих значений и т. д.
• Наконец наступает этап использования алгоритмов машинного обучения на добытых данных для достижения цели!

Когда дело доходит до машинного обучения, вот некоторые из типов алгоритмов обучения, которые часто используются:

• Алгоритмы контролируемого машинного обучения
  • Для сортировки и упорядочивания структурированных данных.
  • Метод классификации используется для выявления известных шаблонов, а затем применяется к новой информации (например, классифицируя входное электронное письмо как спам или не спам).
  • Затем выполняется регрессия для прогнозирования конкретных значений, таких как температуры, скорости и т. д.
  • После завершения регрессии выполняется нормализация, чтобы сгладить независимые переменные наборов данных и преобразовать данные в более связную форму.
• Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения
  • Для изучения различных немаркированных наборов данных.
  • Процесс кластеризации используется для формирования кластеров/групп/структур схожих данных, которые имеют различные шаблоны.
  • Правила ассоциации используются для определения взаимосвязи между переменными входных данных.
  • Затем суммирование используется для сообщения результатов и визуализации данных.
• Алгоритмы полууправляемого машинного обучения: в этом подходе используется комбинация как контролируемых, так и неконтролируемых алгоритмов машинного обучения.
• Обучение нейронной сети: Нейронные сети черпают вдохновение из биологических нейронных сетей, которые составляют структуру и функции нашего мозга. Это более сложные системы, используемые для создания самообучающихся моделей для решения более сложных задач и операций.

Наиболее используемые методы интеллектуального анализа данных

Перечисленные выше методы используются для того, чтобы позволить машинам обучаться самостоятельно. Эти шаги включают в себя различные статистические стратегии и стратегии распознавания образов, которые основаны на следующих методах:

• Классификация и кластеризация: это процесс обнаружения групп, кластеров в вашем наборе данных. Классификация используется в случае обучения с учителем, тогда как кластеризация используется в случае обучения без учителя. Например, основываясь на покупках, сделанных клиентами в прошлом месяце, вы можете сгруппировать их в «малорасходные» и «высокорасходные», а затем, на основе этой классификации (или кластеризации), вы можете уточнить свои маркетинговые стратегии для этих товаров. группы.
• Обнаружение шаблонов: отслеживание и обнаружение шаблонов включает в себя распознавание отклонений в наборе данных через определенные промежутки времени. Например, трафик веб-сайта может достигать пика в определенное время в течение дня. Эти шаблоны многое говорят о том, как люди взаимодействуют с услугами.
• Ассоциация: Ассоциация — это процесс отслеживания шаблонов и анализа зависимостей и ассоциаций. Например, клиенты, как правило, покупают чехлы для мобильных устройств после того, как приобрели мобильные телефоны — эта простая ассоциация может быть полезна для маркетинговой деятельности.
• Регрессионный анализ. Регрессионный анализ заключается в выявлении различных переменных и анализе их влияния на изучаемые вами показатели. Например, продажи холодных напитков будут напрямую связаны с умеренными.
• Обнаружение выбросов: выбросы — это те значения данных, которые, по-видимому, отличаются от большого куска других данных. Обнаружение и удаление таких выбросов необходимо для точного анализа данных.
• Прогноз: интеллектуальный анализ данных может помочь в построении моделей прогнозирования, которые впоследствии могут предсказать, как независимые переменные могут измениться в будущем. Например, предприятия электронной коммерции могут использовать данные о клиентах и ​​продажах для разработки моделей, предсказывающих, какие продукты, скорее всего, будут возвращены или заменены.

Очевидно, что интеллектуальный анализ данных чрезвычайно полезен для целого ряда вещей. Позже мы увидим различные масштабы и возможности при работе с наукой о данных. А пока давайте немного поговорим о некоторых проблемах, связанных с интеллектуальным анализом данных.

Изучайте онлайн- курсы по аналитике данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Проблемы с интеллектуальным анализом данных

Если вы только начинаете заниматься анализом данных и знакомитесь с интеллектуальным анализом данных, важно знать различные проблемы, с которыми сталкивается эта область. Вот некоторые из таких проблем, которые вы должны искать!

Избыточные данные

Это очевидный вызов, но он должен быть повторен, несмотря ни на что. Базы данных со временем становятся все больше и все более разрозненными, и становится все труднее понять их всесторонне. Эта задача проявляется в трех аспектах:

• Сегментация данных путем распознавания важных факторов и элементов.
• Фильтрация шума путем устранения выбросов, заполнения пропущенных значений и т. д.
• Активация данных, интеграция всей собранной информации в бизнес-процессы.

Все три шага, упомянутые выше, требуют успешного решения того или иного алгоритма машинного обучения.

Вопросы конфиденциальности и безопасности

Интеллектуальный анализ данных напрямую имеет дело с легко идентифицируемыми данными и информацией. В результате конфиденциальность и безопасность всегда были одной из самых больших проблем. Кроме того, учитывая историю кражи и взломов данных, существует определенное недоверие к любой форме сбора данных.

Вдобавок к этому существуют строгие требования и правила использования собранных данных в ЕС в соответствии с GDPR. Это также перевернуло операции интеллектуального анализа и сбора данных с ног на голову. Если вы действительно задумаетесь об этом, вы поймете, как интеллектуальный анализ данных можно легко превратить в форму наблюдения. Вы можете узнать о поведении пользователей, потребительских привычках, взаимодействии с рекламой и много другой информации, которая может быть использована как в хороших, так и в плохих целях. Тонкая грань между майнингом и наблюдением лежит в цели. Интеллектуальный анализ данных всегда направлен на обеспечение лучшего пользовательского опыта.

В результате крайне важно защитить все добытые данные от изменения, изменения или доступа без разрешения. Вот некоторые шаги, которые можно предпринять, чтобы убедиться, что:

• Механизмы шифрования
• Различные уровни доступа и разрешения
• Постоянные проверки безопасности сети.
• Личная ответственность и определенные последствия правонарушения.

Набор данных для обучения

Чтобы сделать окончательный алгоритм машинного обучения более эффективным, машине следует предоставить достаточное количество данных для требуемой причины. Это, безусловно, то, что легче сказать, чем сделать, по следующим основным причинам:

• Наборы данных не являются репрезентативными. Например, рассмотрим правила диагностики пациентов. Должен существовать широкий спектр вариантов использования с различными комбинациями, обеспечивающими требуемую гибкость. Итак, если эти правила основаны на диагностировании взрослых, их применение к детям будет неточным.
• Граничные случаи отсутствуют. Граничные случаи гарантируют, что машина четко знает, чем одна вещь отличается от другой — например, чем отличается кошка от собаки. Машина должна иметь набор свойств, характерных для обоих классов. Кроме того, должен быть также список исключений.
• Отсутствие адекватной информации. Чтобы достичь надлежащей эффективности обучения, алгоритм должен быть снабжен достаточным количеством данных, имеющих четко определенные классы и условия объектов. Неопределенность в этом процессе обычно приводит к общей путанице в данных. Например, если набор признаков, отличающих кошку от собаки, слишком расплывчатый, машина может просто пометить обоих как «млекопитающих».

Точность набора данных

Чтобы быть полезными для решения бизнес-задач, добытые данные должны быть полными, точными и надежными. Если эти факторы не соблюдены, данные часто будут указывать на неправильные решения. Существует множество алгоритмов, призванных помочь вам контролировать точность, надежность и полноту. Однако в целом все зависит от вашего понимания того, какая информация вам требуется и какие операции необходимо будет выполнить.

Шум в наборе данных

Зашумленные данные — одна из самых больших проблем при работе с Data Mining. Думайте о шуме как о вещах, которые не добавляют ценности бизнес-операциям. Таким образом, прежде чем работать над какими-либо важными алгоритмами или процессами, их необходимо отфильтровать, чтобы убедиться, что основные усилия сосредоточены на пользовательских данных, а не на шуме. Шум в данных специфичен для конкретной задачи, поэтому в вашем случае любые такие данные, не дающие вам нужной информации, будут для вас шумными.

В дополнение к шуму вам также необходимо иметь дело со следующими двумя вещами — отсутствующими значениями и поврежденными значениями.

Оба эти фактора влияют на качество ваших конечных результатов, которые повлияют на ваши деловые решения. Выполняете ли вы прогнозирование, классификацию или сегментацию — зашумленные или отсутствующие значения могут оттолкнуть вас в совершенно другом направлении.

Теперь, говоря о сфере применения интеллектуального анализа данных более подробно, давайте рассмотрим преимущества интеллектуального анализа данных для бизнеса. Мы также увидим различные примеры интеллектуального анализа данных в реальной жизни и некоторые ключевые тенденции — это даст вам представление о том, какие карьерные возможности ждут вас в области интеллектуального анализа данных!

Преимущества интеллектуального анализа данных для бизнеса

Помимо общего преимущества помощи компаниям в принятии решений на основе данных, есть и другие преимущества интеллектуального анализа данных. Это такие преимущества, которые помогают предприятиям улучшить качество обслуживания клиентов и отношения с ними, а также укрепить свои связи с командой!

• Возможное обнаружение мошенничества: интеллектуальный анализ данных полезен для предприятий при обнаружении потенциальных мошеннических действий. Например, анализ данных POS может дать ритейлерам представление о прошлых мошеннических транзакциях, что приведет к определенной форме обнаружения закономерностей. Банки и другие финансовые учреждения используют такие методы для выявления потенциальных ненадежных клиентов.
• Оптимизация маркетинга. Собирая данные о старых кампаниях, компании могут выяснить, что для них работает, а что нет. Это позволяет им придумывать более привлекательные маркетинговые методы, основанные на персонализации.
• Улучшенное принятие решений: интеллектуальный анализ данных позволяет компаниям принимать более обоснованные решения, а не просто полагаться на свой опыт или интуицию. Например, интуиция может сказать, что конкретный продукт не продается из-за его цены. Анализ, с другой стороны, может показать, что на самом деле это происходит из-за меньшего количества каналов сбыта. Такие идеи позволяют предприятиям решать коренные проблемы.
• Улучшение сплоченности команды: интеллектуальный анализ данных так же полезен для внутренних дел, как и для внешних операций, связанных с клиентами. Используя данные, компании могут узнавать о поведении и вовлеченности своих сотрудников, вознаграждать их соответствующим образом или помогать им расти, если это необходимо. В этом смысле интеллектуальный анализ данных может помочь улучшить общую сплоченность команды.

Интеллектуальный анализ данных в реальных сценариях

От малых и средних предприятий до гигантских предприятий — буквально каждая организация сегодня так или иначе извлекла пользу из интеллектуального анализа данных. Они сократили расходы, увеличили доход, улучшили обслуживание клиентов и привлекли больше клиентов. Вот несколько реальных случаев использования, когда интеллектуальный анализ данных изменил правила игры для организации:

Давайте посмотрим на некоторые реальные примеры того, как компании конвертировали данные в доллары.

• Увеличение числа конверсий на 40 % благодаря правильной стратегии последующих действий: Envelopes улучшила удержание клиентов, выяснив для них правильную стратегию рассылок. Проанализировав показатели отказов и выяснив закономерности ухода клиентов с их веб-сайта, они решили отправлять электронные письма через 48 часов после того, как посетитель ушел с него, что дало им на 40% больше конверсий, чем отправка последующих электронных писем в течение дня!
• Улучшение дизайна продукта и увеличение доли рынка: крупная компания CPG хотела увеличить долю рынка своей продукции для ухода за зубами. Для этого они работали с фирмой, занимающейся аналитикой данных, для сбора данных из разных источников, включая их собственную базу данных AWS и социальные платформы. Они проанализировали более 250 000 паттернов поведения клиентов с помощью текстовой и регрессионной аналитики, включая другие методы.
• Анализ потребительской корзины. При анализе потребительской корзины ассоциация используется для определения товаров, которые могут быть приобретены отдельными покупателями. Примером этого является механизм рекомендаций Amazon, который анализирует такие данные, как история пользователей, брошенные и заполненные корзины, реферальные сайты и многое другое, чтобы предоставлять персонализированную рекламу.

Как мы видим, интеллектуальный анализ данных находит применение в различных организациях любого размера. Это напрямую отражается на возможностях и карьерных возможностях, доступных для тех, кто интересуется миром интеллектуального анализа данных и аналитики. Важность интеллектуального анализа данных как инструмента для сбора столь необходимой информации не исчезнет в ближайшее время, и грядущие тенденции являются тому подтверждением. Давайте посмотрим на это немного!

Тенденции интеллектуального анализа данных и последние разработки

Обнаружение закономерностей, классификация, кластеризация, регрессионная аналитика и подобные методы до сих пор широко использовались. Тем не менее, непрерывный технологический прогресс приносит что-то новое. Вот некоторые тенденции в области интеллектуального анализа данных, которые направлены на решение проблем, о которых мы говорили ранее, и в то же время предоставляют лучший набор данных для анализа.

• Решение проблем безопасности. Интеллектуальный анализ данных становится все более осторожным с обеспечением безопасности данных после того, как в прошлом возникали различные проблемы с безопасностью.
• Распределенный интеллектуальный анализ данных. Поскольку сегодня данные хранятся в различных местах и ​​на разных устройствах, разрабатываются сложные алгоритмы и методы для интеллектуального анализа таких разрозненных данных и обеспечения их согласованности и структурирования для анализа.
• Интеллектуальный анализ пространственных данных. Интеллектуальный анализ пространственных данных имеет дело с географическими, астрономическими данными и данными об окружающей среде для поиска закономерностей и понимания топологии и географии. Это чрезвычайно полезно для компаний, занимающихся картографией, путешествиями, навигацией или государственными услугами.

В заключение

Интеллектуальный анализ данных — это первый шаг сложного процесса анализа данных. Поэтому его правильное получение имеет огромное значение. Проблемы с добытыми данными могут привести к ошибочному обучению моделей машинного обучения, что может привести к неточным результатам. В результате интеллектуальный анализ данных — это то, чем следует заниматься с осторожностью и осторожностью. Вот почему растет спрос на специалистов по интеллектуальному анализу данных.

Если вам нужна профессиональная помощь, мы здесь для вас. Программа профессионального сертификата upGrad в области науки о данных для принятия бизнес-решений предназначена для того, чтобы подтолкнуть вас вверх по лестнице в вашем путешествии по науке о данных.

Если вы хотите сменить карьеру и ищете профессиональную помощь – upGrad именно для вас. У нас солидная база учащихся из более чем 85 стран, более 40 000 платных учащихся по всему миру и более 500 000 счастливых работающих профессионалов. Наша всесторонняя помощь в построении карьеры в сочетании с обучением и мозговым штурмом со студентами со всего мира позволяет вам максимально использовать свой учебный опыт. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы получить кураторский список курсов по науке о данных, машинному обучению, менеджменту, технологиям и многому другому!