Вывод данных - это анализ большого количества данных для обнаружения паттернов и знаний. Фактически, интеллектуальный анализ данных также известен как обнаружение данных или открытие знаний.
В интеллектуальном анализе данных используются статистические данные, принципы машинного обучения (ML), искусственный интеллект (AI) и огромное количество данных (часто из баз данных или наборов данных) для определения моделей таким образом, чтобы они были максимально автоматическими и полезными.
Что делает интеллектуальный анализ данных?
У интеллектуального анализа данных есть две основные цели: описание и прогнозирование. Во-первых, интеллектуальный анализ данных описывает знания и знания, полученные при анализе шаблонов данных. Во-вторых, интеллектуальный анализ данных использует описания распознаваемых шаблонов данных для прогнозирования будущих моделей.
Например, если вы потратили время на просмотр веб-сайта магазина для книг о том, как идентифицировать разные типы заводов, службы интеллектуального анализа данных, работающие за кулисами на этом веб-сайте, регистрируют описание ваших поисков в связи с вашим профилем. Когда вы снова входите в систему через две недели, службы интеллектуального анализа данных веб-сайта используют описания ваших предыдущих поисков, чтобы прогнозировать текущие интересы и предлагать персонализированные рекомендации по покупке, которые включают книги об идентификации растений.
Как работает интеллектуальный анализ данных
Data mining работает с использованием алгоритмов, наборов инструкций, которые сообщают компьютеру или обрабатывают, как выполнять задачу, для обнаружения различных типов шаблонов в данных. Некоторые из методов распознавания образов, используемых в интеллектуальном анализе данных, включают в себя кластерный анализ, обнаружение аномалий, обучение ассоциаций, зависимости данных, деревья решений, модели регрессии, классификации, обнаружение выбросов и нейронные сети.
Хотя интеллектуальный анализ данных можно использовать для описания и прогнозирования шаблонов во всех разных типах данных, использование многих людей чаще всего встречается, даже если они этого не осознают, заключается в том, чтобы описывать шаблоны в ваших вариантах покупки и поведении для прогнозирования вероятных будущих закупок решения.
Например, вы когда-нибудь задумывались о том, как Facebook всегда, кажется, знает, что вы искали в Интернете, и показываете рекламу в своей новостной ленте, связанную с другими сайтами, которые вы посещали, или поиском в Интернете? В интеллектуальном хранилище данных Facebook используется информация, хранящаяся в вашем браузере, которая отслеживает ваши действия, такие как файлы cookie, вместе со своими собственными знаниями о ваших шаблонах, основываясь на вашем предыдущем использовании сервиса Facebook для обнаружения и прогнозирования продуктов или предложений, которые могут вас заинтересовать.
Какие данные могут быть выработаны?
В зависимости от службы или магазина (в физических магазинах также используется интеллектуальный анализ данных), можно добыть удивительный объем данных о вас и ваших шаблонах. Данные, собранные о вас, могут включать в себя тип транспортного средства, на котором вы едете, где вы живете, места, в которые вы путешествовали, журналы и газеты, на которые вы подписались, и независимо от того, вы женаты или нет. Он также может определить, есть ли у вас дети, какие у вас хобби, какая группа вам нравится, ваши политические пристрастия, то, что вы покупаете в Интернете, что вы покупаете в физических магазинах (часто с помощью карт вознаграждения за лояльность клиентов), и любые детали, которые вы разделяете о вашей жизни в социальных сетях.
Например, розничные торговцы и публикации на основе модной одежды, ориентированные на подростков, используют информацию из фотографий для интеллектуального анализа данных в социальных сетях, таких как Instagram и Facebook, для прогнозирования тенденций моды, которые соблазнятся в подростковых покупателях или читателях. Понимание, обнаруженное посредством интеллектуального анализа данных, может быть настолько точным, что некоторые розничные торговцы могут даже предсказать, может ли женщина быть беременной, основываясь на очень специфических изменениях в ее выборе для покупки. Считается, что розничный торговец Target имеет настолько точный характер, что предсказывает беременность, основанную на шаблонах в истории покупок, что он отправил по почте купоны на детские товары молодой даме, отдав секрет своей беременности до того, как она рассказала своей семье.
Однако добыча данных происходит повсеместно, однако большая часть обнаруженной и анализируемой информации о наших покупательских привычках, личных предпочтениях, выборе, финансах и действиях в Интернете используется магазинами и услугами с целью повышения качества обслуживания клиентов.
