Интеллектуальный анализ данных

<aside> 💽 Data Mining (добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных или просто майнинг данных) — это процесс, используемый компаниями для превращения необработанных больших данных в полезную информацию. Также для этой технологии используется менее популярный термин «обнаружение знаний в данных» или KDD (knowledge discovery in databases).

</aside>

Задачи Data Mining

Модели интеллектуального анализа данных применяются для нескольких типов задач:

• прогнозирование: оценка продаж, предсказание нагрузки сервера или его времени простоя;
• риск и вероятность: выбор подходящих заказчиков для целевой рассылки, определение точки баланса для рискованных сценариев, назначение вероятностей по диагнозам или другим результатам;
• рекомендации: определение продуктов, которые будут продаваться вместе, создание рекомендательных сообщений;
• поиск последовательностей: анализ выбора заказчиков во время совершения покупок, прогнозирование их поведения;
• группирование: разделение заказчиков или событий на кластеры, анализ и прогнозирование общих черт этих кластеров.

Где применяют Data Mining

<aside> 💽 Торговля Торговым сетям Data Mining позволяет анализировать покупательские корзины, чтобы улучшать рекламу, создавать запасы товаров на складах и планировать, как их разложить на витринах, открывать новые магазины и выявлять потребности разных категорий клиентов.

</aside>

<aside> 💽 Банки и телеком Кредитным организациям Data Mining позволяет выявлять мошенничество с кредитными карточками путем анализа подобных транзакций, а также предлагать различные виды услуг разным группам клиентов. Телеком использует анализ данных, чтобы бороться со спамом и разрабатывать новые тарифы для различных групп абонентов.

</aside>

<aside> 💽

Страхование Страховые компании анализируют большие объемы данных, чтобы выявлять риски и уменьшать свои потери по обязательствам, а также предлагать клиентам релевантные услуги.

</aside>

<aside> 💽 Производство Предприятиям анализ больших данных позволяет согласовывать планы поставок с прогнозами спроса, а также обнаруживать проблемы производства на ранних стадиях и успешно инвестировать в бренд. Кроме того, производители могут спрогнозировать износ производственных активов и запланировать техническое обслуживание и ремонт, чтобы не останавливать линию выпуска продукции. Пример применения Data Mining в промышленности — прогнозирование качества изделия в зависимости от параметров технологического процесса.

</aside>

<aside> 💽 Медицина Системы Data Mining используются и для постановки медицинских диагнозов. Они построены на основе правил, описывающих сочетания симптомов различных заболеваний. Правила помогают выбирать средства лечения.

</aside>

Основные этапы