Приложения интеллектуального анализа данных

Опубликовано: 6 Октября, 2022

Данные — это набор дискретных объективных фактов о событии или процессе, которые сами по себе малопригодны, если только они не преобразованы в информацию. Мы собираем множество данных, от простых числовых измерений и текстовых документов до более сложной информации, такой как пространственные данные, мультимедийные каналы и гипертекстовые документы.

В настоящее время накапливается большое количество данных. Говорят, что объем собираемых данных почти удваивается каждый год. Для извлечения данных или поиска знаний из этих массивных данных используются методы интеллектуального анализа данных. Интеллектуальный анализ данных используется практически везде, где хранится и обрабатывается большой объем данных. Например, банки обычно используют «интеллектуальный анализ данных», чтобы узнать своих потенциальных клиентов, которые также могут быть заинтересованы в кредитных картах, личных займах или страховании. Поскольку у банков есть детали транзакций и подробные профили своих клиентов, они анализируют все эти данные и пытаются выявить закономерности, которые помогают им предсказать, что определенные клиенты могут быть заинтересованы в потребительских кредитах и т. д.

По сути, мотив добычи данных, будь то коммерческий или научный, один и тот же — необходимость найти в данных полезную информацию, которая позволит лучше принимать решения или лучше понимать окружающий мир.

“Extraction of interesting information or patterns from data in large databases is known as data mining.”

According to William J.Frawley “Data mining or KDD(Knowledge Discovery in Databases) as it is also known, is the nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.”

Технически интеллектуальный анализ данных — это вычислительный процесс анализа данных с разных точек зрения, размеров, углов и их классификации/обобщения в значимую информацию. Data Mining может применяться к любому типу данных, например к хранилищам данных, транзакционным базам данных, реляционным базам данных, мультимедийным базам данных, пространственным базам данных, базам данных временных рядов, World Wide Web.

Интеллектуальный анализ данных обеспечивает конкурентные преимущества в экономике знаний. Он делает это, предоставляя максимальные знания, необходимые для быстрого принятия важных бизнес-решений, несмотря на огромные объемы доступных данных.

Интеллектуальный анализ данных дает множество измеримых преимуществ в различных областях применения. Итак, давайте обсудим различные приложения интеллектуального анализа данных:

Научный анализ. Научные симуляции ежедневно генерируют большие объемы данных. Сюда входят данные, собранные в ядерных лабораториях, данные о психологии человека и т. д. Методы интеллектуального анализа данных способны анализировать эти данные. Теперь мы можем собирать и хранить больше новых данных быстрее, чем анализировать уже накопленные старые данные. Пример научного анализа:

  • Анализ последовательности в биоинформатике
  • Классификация астрономических объектов
  • Медицинская поддержка принятия решений.

Обнаружение вторжения: вторжение в сеть относится к любой несанкционированной активности в цифровой сети. Сетевые вторжения часто связаны с кражей ценных сетевых ресурсов. Техника интеллектуального анализа данных играет жизненно важную роль в поиске, обнаружении вторжений, сетевых атак и аномалий. Эти методы помогают выбирать и уточнять полезную и актуальную информацию из больших наборов данных. Техника интеллектуального анализа данных помогает классифицировать соответствующие данные для системы обнаружения вторжений. Система обнаружения вторжений формирует сигналы тревоги для сетевого трафика о посторонних вторжениях в систему. Например:

  • Обнаружение нарушений безопасности
  • Обнаружение неправильного использования
  • Обнаружение аномалий

Деловые операции : каждая отрасль бизнеса запоминается навечно. Такие транзакции обычно привязаны ко времени и могут быть межбизнес-сделками или внутрибизнес-операциями. Эффективное и своевременное использование данных в разумные сроки для принятия конкурентных решений, безусловно, является самой важной проблемой, которую необходимо решить для предприятий, которые борются за выживание в высококонкурентном мире. Интеллектуальный анализ данных помогает анализировать эти бизнес-транзакции и определять маркетинговые подходы и способы принятия решений. Пример :

  • Ориентация на прямую почтовую рассылку
  • Торговля акциями
  • Сегментация клиентов
  • Прогнозирование оттока (прогнозирование оттока — один из самых популярных вариантов использования больших данных в бизнесе)

Анализ рыночной корзины. Анализ рыночной корзины — это метод, позволяющий тщательно изучить покупки, сделанные покупателем в супермаркете. Эта концепция определяет модель частого приобретения товаров покупателями. Этот анализ может помочь в продвижении сделок, предложений, продаж компаниями, а методы интеллектуального анализа данных помогают выполнить эту задачу анализа. Пример:

  • Концепции интеллектуального анализа данных используются в отделах продаж и маркетинга для улучшения обслуживания клиентов, расширения возможностей перекрестных продаж и увеличения числа откликов на прямую почтовую рассылку.
  • Удержание клиентов в форме выявления закономерностей и прогнозирования вероятных отказов возможно благодаря интеллектуальному анализу данных.
  • В области оценки рисков и мошенничества также используется концепция интеллектуального анализа данных для выявления ненадлежащего или необычного поведения и т. д.

Образование: для анализа сектора образования в интеллектуальном анализе данных используется метод интеллектуального анализа образовательных данных (EDM). Этот метод генерирует шаблоны, которые могут использоваться как учащимися, так и преподавателями. Используя EDM для интеллектуального анализа данных, мы можем выполнить некоторую образовательную задачу:

  • Прогнозирование приема студентов в высшие учебные заведения
  • Прогнозирование профиля учащихся
  • Прогнозирование успеваемости учащихся
  • Преподавание учителей
  • Разработка учебного плана
  • Прогнозирование возможностей трудоустройства студентов

Исследование : метод интеллектуального анализа данных может выполнять прогнозы, классификацию, кластеризацию, ассоциации и группировку данных с совершенством в области исследования. Правила, созданные в ходе интеллектуального анализа данных, уникальны для поиска результатов. В большинстве технических исследований в области интеллектуального анализа данных мы создаем модель обучения и модель тестирования. Модель обучения/тестирования — это стратегия измерения точности предлагаемой модели. Он называется Train/Test, потому что мы разделили набор данных на два набора: набор данных для обучения и набор данных для тестирования. Набор данных для обучения, используемый для разработки модели обучения, тогда как набор данных для тестирования используется в модели тестирования. Пример:

  • Классификация неопределенных данных.
  • Информационная кластеризация.
  • Система поддержки принятия решений
  • Веб-майнинг
  • Интеллектуальный анализ данных на основе домена
  • IoT (Интернет вещей) и кибербезопасность
  • Умное сельское хозяйство IoT (Интернет вещей)

Здравоохранение и страхование . Фармацевтический сектор может изучить свои новые сделки и их результаты, чтобы улучшить внимание ценных врачей и выяснить, какие рекламные мероприятия будут иметь наилучший эффект в следующие ближайшие месяцы. В то время как страховой сектор, сбор данных может помочь предсказать, какие клиенты будут покупать новые полисы, определить модели поведения рискованных клиентов и выявить мошенническое поведение клиентов.

  • Анализ требований, т. е. какие медицинские процедуры заявлены вместе.
  • Определить успешные медицинские методы лечения различных заболеваний.
  • Характеризует поведение пациента для прогнозирования визитов к врачу.

Транспорт: диверсифицированная транспортная компания с большим штатом прямых продаж может применять интеллектуальный анализ данных, чтобы определить наилучшие перспективы для своих услуг. Крупная организация, занимающаяся потребительскими товарами, может применить интеллектуальный анализ информации, чтобы улучшить свой бизнес-цикл для розничных продавцов.

  • Определить графики распределения по торговым точкам.
  • Анализ моделей загрузки.

Финансовый/банковский сектор: компания, выпускающая кредитные карты, может использовать свое обширное хранилище данных о транзакциях клиентов для выявления клиентов, которые, скорее всего, будут заинтересованы в новом кредитном продукте.

  • Выявление мошенничества с кредитными картами.
  • Определите «лояльных» клиентов.
  • Извлечение информации о клиентах.
  • Определите расходы по кредитным картам по группам клиентов.