: технологии и методы анализа данных

Этот процесс опровергает распространенное заблуждение: задействует четкое понимание бизнеса и мощные аналитические технологии для быстрого и тщательного изучения больших массивов данных с целью извлечения информации, необходимой для принятия решений. — будущее вашего бизнеса Сейчас ваш бизнес может процветать, однако быстро меняющаяся экономическая и политическая обстановка требуют уверенности не только в сегодняшнем, но и в завтрашнем дне. Именно этот процесс помогает выявить характеристики потенциальных покупателей, которые впоследствии станут самыми прибыльными клиентами. Какие проблемы решает ? Итак, давайте разберемся, какие же бизнес-проблемы решает интеллектуальный анализ данных: Увеличение прибыльности подразделения или целого предприятия.

Интеллектуальный анализ данных

Медицина Известно много экспертных систем для постановки медицинских диагнозов. Они построены главным образом на основе правил, описывающих сочетания различных симптомов различных заболеваний. С помощью таких правил узнают не только, чем болен пациент, но и как нужно его лечить. Правила помогают выбирать средства медикаментозного воздействия, определять показания — противопоказания, ориентироваться в лечебных процедурах, создавать условия наиболее эффективного лечения, предсказывать исходы назначенного курса лечения и т.

Войти. Зарегистрироваться. Курсы в категории"Интеллектуальный анализ данных". Связанные категории:БизнесИТ и ПОАнализ данных. Студенты.

Исторический экскурс[ править править код ] Область началась с семинара, проведённого Григорием Пятецким-Шапиро в году. Первоначально задача ставится следующим образом: В текущих условиях глобальной конкуренции именно найденные закономерности знания могут быть источником дополнительного конкурентного преимущества. Это должны быть обязательно знания: Эти требования во многом определяют суть методов и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта.

и базы данных[ править править код ] Методы могут быть применены как для работы с большими данными , так и для обработки сравнительно малых объемов данных полученных, например, по результатам отдельных экспериментов, либо при анализе данных о деятельности компании [ источник не указан дней ]. В качестве критерия достаточного количества данных рассматривается как область исследования, так и применяемый алгоритм анализа[ источник не указан дней ].

Затем возникла необходимость в получении аналитической информации например, информации о деятельности предприятия за определённый период , и тут оказалось, что традиционные реляционные базы данных, хорошо приспособленные, например, для ведения оперативного учёта на предприятии, плохо приспособлены для проведения анализа. Это привело, в свою очередь, к созданию т.

и искусственный интеллект[ править править код ] Знания, добываемые методами , принято представлять в виде закономерностей паттернов. В качестве таких выступают:

Мартин Браун . Этот контент является частью серии: Следите за выходом новых статей этой серии. Интеллектуальный анализ данных как процесс По сути, интеллектуальный анализ данных — это обработка информации и выявление в ней моделей и тенденций, которые помогают принимать решения. Принципы интеллектуального анализа данных известны в течение многих лет, но с появлением больших данных они получили еще более широкое распространение. Большие данные привели к взрывному росту популярности более широких методов интеллектуального анализа данных, отчасти потому, что информации стало гораздо больше, и она по самой своей природе и содержанию становится более разнообразной и обширной.

Исследованы процессы формирования предпочтений потребителей телекоммуникационного предприятия (клиентской базы) с выявлением.

Для достижения поставленной цели служит внедрение системы, реализующей методы , которые предназначены для обработки и содержательной интерпретации данных с целью выявления актуальных трендов и выработки оптимальных стратегий. Исследуя затраты на маркетинговую деятельность, компании все больше внимания начинают уделять возможностям их оптимизации. Как можно больше узнать о своих клиентах?

Как правильно использовать имеющуюся информацию для формирования пакета наиболее интересных предложений определенным клиентам? Как правильно понять какое из предложений оказалось наиболее успешным? Первым шагом на пути решения подобных вопросов является создание системы сбора всей доступной информации из различных источников , , почта, -файлы и т. Эта информация должна проходить проверки на полноту, непротиворечивость, приводиться к единому удобному для конечного пользователя формату и обеспечивать достаточный уровень детализации для возможности принятия решений.

Собранная таким образом информация сохраняется в многомерном аналитическом хранилище данных -хранилище , что позволяет на лету формировать аналитические отчеты в различных разрезах и с произвольной глубиной"проваливания" в оперативные данные. Средства также идеально подходят для проверок заранее сформулированных аналитиком гипотез. Второй шаг на пути внедрения полноценной аналитической системы состоит в реализации методов , служащих для обнаружения ранее неизвестных и нетривиальных закономерностей в собранных в компании данных.

Интеллектуальный анализ данных и управление процессами

Например, если компания определяет что определенная маркетинговая кампания привела к чрезвычайно высоким продажам конкретной модели продукта в некоторых частях страны, но не в других, он может переориентировать кампанию в будущем, чтобы получить максимальную отдачу. Преимущества технологии могут варьироваться в зависимости от типа бизнеса и его целей. Например, менеджеры по продажам и маркетингу в розничной торговле могут по-разному информировать клиентов о том, как улучшить показатели конверсии, чем в отраслях авиакомпаний или финансовых услуг.

ПРОЦЕССОМ РАЗВИТИЯ МАЛОГО бизнеса В РЕГИОНЕ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ (ТЕХНОЛОГИЯ.

В узком смысле это попытка адекватного русского перевода термина , который ввёл в обиход Григорий Пятецкий-Шапиро в году. Необходимость интеллектуального анализа данных возникла в конце века в результате повсеместного распространения информационных технологий, позволяющих детально протоколировать процессы бизнеса и производства. По составу решаемых задач практически не отличается от стандартного набора средств, применяемых с середины века в области прикладной статистики , машинного обучения , информационного поиска .

Основное различие заключается в эффективности алгоритмов и технологичности их применения. Подавляющее большинство классических процедур имеют время выполнения, квадратичное или даже кубическое по объёму исходных данных. При количестве объектов, превосходящем несколько десятков тысяч, они работают неприемлемо медленно даже на самых современных компьютерах. За последние десятилетия значительные усилия в области были направлены на создание специализированных алгоритмов, способных выполнять те же задачи за линейное или даже логарифмическое время без существенной потери точности.

Аналитика и прогнозирование

Практическая работа с ассоциативной моделью. Оценка обобщающей способности моделей урожайности. Построение ансамбля моделей на основе стекинга. Выводы по 3-й главе. Снижение размерности исходных данных.

Методы и модели интеллектуального анализа данных в задачах управления в и бизнес процессы, требует разработки методов и моделей анализа.

Принимаем на себя ответственность. Качественно и своевременно выполняем обещанное. Анализ и обработка информации Ключевую роль в бизнесе играет информация. Наша Компания специализируется на разработке аналитических систем для бизнеса, а также решении отдельных аналитических задач. Мы также предлагаем своим клиентам аналитическую поддержку в области моделирования поведения клиентов, создания программ лояльности, прогнозирования, оптимизации и управления рисками.

Бизнес аналитика Корпоративная аналитическая отчетность предназначена для обеспечения сотрудников информацией о деятельности компании. Форма и структура представления информации, используемые инструментальные средства позволяют производить анализ и исследование данных и облегчают принятие управленческих решений. Увеличение дохода и снижение издержек — хорошо знакомые методы максимизации выручки. С помощью построения ассоциативных правил для возможно не только за счет известных связей, но и за счет анализа истории продаж, оценки потребительской корзины, выявления скрытых предпочтений и влияния множества внешних факторов.

Мы воплощаем стратегическое видение в реальные результаты применительно к процессу управления, принятия решеий, сокращению затрат и трансформации бизнес-модели.

Интеллектуальный анализ данных — «золотая жила» большого бизнеса

В современных социально-экономических условиях актуальной задачей является государственное регулирование субъектов рыночной экономики, среди которых одним из важнейших в регионе выступает малый бизнес МБ. Высокая значимость МБ объясняется множеством факторов. Во-первых, он создает необходимую мобильность, специализацию и кооперацию, без чего невозможно эффективное функционирование рыночной модели хозяйствования.

Во-вторых, он способен быстро реагировать на изменяющийся спрос, заполнять образовывающиеся ниши в потребительском секторе, сравнительно быстро окупаться. В-третьих, малое и среднее предпринимательство создает конкурентную среду, способствует созданию культуры ведения бизнеса, формирует прослойку креативного среднего класса. В-четвертых, МБ увеличивает занятость и самозанятость населения, способствует социальной стабильности, росту ВВП и ВРП, увеличивает налоговые поступления в бюджет, содействует экономическому росту и устойчивости экономики к кризисам.

щих в области интеллектуального анализа данных (Data Mining) и . банковское дело; страховой бизнес; другие области применения.

Деревья решений Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач . Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом. Популярность подхода связана с наглядностью и понятностью.

Но очень остро для деревьев решений стоит проблема значимости. Дело в том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее и меньшее число записей данных — дерево дробит данные на большое количество частных случаев. Чем больше этих частных случаев, чем меньше обучающих примеров попадает в каждый такой частный случай, тем менее уверенной становится их классификация.

Как показывает практика, в большинстве систем, использующих деревья решений, эта проблема не находит удовлетворительного решения. Кроме того, общеизвестно, и это легко показать, что деревья решений дают полезные результаты только в случае независимых признаков. В противном случае они лишь создают иллюзию логического вывода. Область применения деревьев решений в настоящее время широка, но все задачи, решаемые этим аппаратом, могут быть объединены в следующие три класса: Деревья решений позволяют хранить информацию о данных в компактной форме, вместо них мы можем хранить дерево решений, которое содержит точное описание объектов.

Бизнес-интересно

Национальные группы Почему это важно Компании работают с большими массивами данных, часто неструктурированных и не связанных между собой. Ручная проверка таких данных может быть очень трудоемкой. Как мы можем помочь Мы выявляем из общей массы операции с повышенным уровнем риска корпоративного мошенничества.

Из выявленных операций формируем более узкую выборку для дальнейшего анализа и расследования.

Бизнес-информатика (уровень магистратуры) студентов о месте и роли интеллектуального анализа данных в процессе исследования.

Заключение Нейросетевые технологии предоставляют сегодня широкие возможности для решения задач прогнозирования, обработки сигналов и распознавания образов. По сравнению с традиционными методами математической статистики, классификации и аппроксимации, эти технологии обеспечивают достаточно высокое качество решений при меньших затратах. Они позволяют выявлять нелинейные закономерности в сильно зашумленных неоднородных данных, дают хорошие результаты при большом числе входных параметров и обеспечивают адекватные решения при относительно небольших объемах данных.

Сейчас уже накоплен богатый опыт успешного использования нейронных сетей в практических приложениях. По количеству реальных приложений лидируют системы интеллектуального анализа данных в бизнесе и в управлении процессами. Интеллектуальный анализ данных ИАД или - это процесс выявления значимых корреляций, образцов и тенденций в больших объемах данных. Учитывая высокие темпы роста объемов накопленной в современных хранилищах данных информации, роль ИАД трудно переоценить.

По мнению специалистов , в г. ИАД войдет в десятку важнейших информационных технологий. В последние годы началось активное внедрение технологии ИАД. Ее активно используют такие крупные корпорации как , и многие другие. Естественно, в ответ на этот интерес на рынке программных средств стали появляться соответствующие инструментальные средства.

09.03.03 Мобильные приложения и интеллектуальный анализ данных

Группа компаний"ЛокоТех" внедрит систему интеллектуального анализа, которая позволит перейти к"умному" ремонту тягового подвижного состава российских железных дорог в ближайшей перспективе. Мы создаем систему интеллектуального анализа данных, чтобы повысить производительность локомотивного комплекса России, и рассчитываем на кооперацию с нашим ключевым партнером - РЖД", - отметил Белинский. После этого локомотиворемонтный комплекс сможет перейти от модели"ликвидации последствий" к модели"управления событиями".

Термин интеллектуальный анализ данных можно понимать двояко. детально протоколировать процессы бизнеса и производства.

Транспорт Наука и образование Аналитика позволяет раскрывать суть вещей, выдвигать новые гипотезы и находить скрытые закономерности в огромных массивах данных. Построение воронки продаж и ее анализ Комплексный расчет показателей компании: Добываем информацию из самых укромных мест. Благодаря этому наши клиенты получают значительно больше практически полезной информации!

Не боимся работать с большими, очень большими объемами данных. Работа со структурированными и неструктурированными данными больших объемов, применение методов анализа классов и в т. Превращаем информацию в ценный ресурс. Строим четкие, правильные прогнозы и создаем рабочие стратегии. Прогнозирование спроса и продаж товаров и услуг, построение моделей прогнозирования, разработка бизнес-стратегий и рекомендаций по улучшению прогнозируемых показателей.

Вебинар «Анализ данных в ресторанном бизнесе»