АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Data Mining: технологии и методы анализа данных

Что такое Data Mining? Основной задачей любого аналитика является создание (генерация) гипотез. В этом процессе аналитик опирается не только на свои знания и опыт, но и на «внешние знания» — например, накопленные данные компании за какой-то определенный период времени. Объем таких знание в основном – это огромные объемы информации, которые даже такой необычный человек, как аналитик, изучить не сможет. А значит, могут быть пропущены и не обработаны гипотезы, которые на самом деле могли бы выявить заметные преимущества для компании. Пришлось оптимизировать и автоматизировать. И сегодня извлечение нужной информации из огромной «кучи» данных называют Data Mining, или интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных data mining в бизнесе

Data Mining нашел широкое применение в науке, исследованиях, веб-аналитике, но основное значение и решающую роль интеллектуальный анализ данных имеет в бизнесе и отлично подходит для решения именно бизнес-задач. Какие это могут быть задачи? Например:

  • Сегментация клиентов
  • Прогнозирование продаж
  • Аналитика складских запасов
  • Принятие решение об индивидуальных скидках для клиентов
  • Привлечение новых клиентов
  • И многое другое.

Data mining — анализ данных: методы

Сегодня известны статистические методы и кибернетические методы. Первые базируются на уже накопленных знаниях и данных, вторые – в основном, на разных математических подходах.
Статистические методы Data Mining включают в себя: анализ исходных данных, многомерный статистически анализ, анализ связей и анализ временных рядов. Кибернетические методы Data Mining объединяют методы, основанные на математике и применении искусственного интеллекта.

Вот некоторые методы интеллектуального анализа данных:

  1. Кластеризация – или поиск и объединение похожих структур и объектов. Слово «кластер» в переводе обозначает скопление или гроздь. Кластеризация не помогает делать выводы, а только находит и объединяет объекты с общими свойствами.
  2. Еще одним популярным методом является Алгоритм k-средних (k-means) (или быстрый кластерный анализ). Алгоритм k-средних помогает определить гипотезы относительно количества кластеров. При этом значение k может зависеть от ранее проведенных исследований, предположений или даже интуиции.
  3. Еще один популярный метод – байесовские сети: графические структуры, которые представляют вероятностные отношения между огромным массивом переменных. Байесовские сети служат для создания вероятностного вывода на основе этих переменных.
  4. И наконец, искусственные нейронные сети. Очень популярная тема в последнее время – и они у всех на слуху. Прежде чем воспользоваться нейронной сетью, ее нужно «научить». От того, насколько правильно, верно и точно будет обучена сеть, зависит ее эффективность в решении тех или иных задач. Обучает сеть – человек, аналитик. Поэтому грамотные специалисты по обучению нейронных сетей очень востребованы на рынке.

Технологии анализа данных data mining

На сегодня известен интеллектуальный анализ данных, текстовый анализ данных и визуальный анализ данных. Про интеллектуальный анализ мы говорили выше. Текстовый анализ не очень удобен. А вот про визуальный анализ стоит поговорить.

Каждый знает, насколько легко воспринимается визуальный контент – в отличие, даже от текстового. Не говоря уже о сложном табличном и цифровом. Поэтому применение технологии визуального анализа данных необходимо и нужно там, где такой анализ возможен.

Например, продукты Tableau предлагают простой и быстрый способ сделать аналитику визуально приятной, красивой, понятной и интерактивной. Необходимые отчеты в Tableau создаются буквально за секунды. И важное преимущество – чтобы освоить Tableau – не нужно обладать специальными IT-знаниями, так как интерфейс программы достаточно прост и интуитивно понятен.

  • Узнать больше о Tableau можно в разделе Обучение — прочитайте нашу Базу знаний.
  • Или просто напишите нам — и мы проведем вам презентацию и расскажем о продукте подробнее.
  • Или изучайте Tableau самостоятельно — скачайте бесплатную версию и получите обучающие материалы:
Скачайте Tableau бесплатно
и получите обучающие материалы
x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.