В сбор данных или также известный как сбор данных, это процесс, который извлекает важную информацию из важных баз данных, эта информация определяет эффективность компании. с учетом тенденций и факторов, чтобы пользователь мог решить любую проблему компании, создавая конкурентные преимущества.
Инструменты в этом процессе можно использовать для прогнозирования новые перспективы и возможные будущие ситуации в компании, что очень важно при проактивном принятии решений.
Рекламные объявления
В методы интеллектуального анализа данных Они стремятся автоматически обнаруживать все содержание информации, которая хранится упорядоченным образом в важных базах данных.
Цель этих методов - узнавать профили, тенденции и закономерности посредством анализа данных с использованием технологии, распознающей сети, логику, шаблоны и другие передовые методы анализа.
Рекламные объявления
В этой статье вы найдете:
Основные этапы интеллектуального анализа данных
Хотя в этом типе процесса каждый случай может отличаться от предыдущего, процедура для всех состоит из следующих основных этапов:
Рекламные объявления
Определение проблем или целей
Любой проект с таким типом процесса начинается со знания коммерческой проблемы. Эксперты в сбор данных, в сферах и предприятиях работают с энтузиазмом, чтобы определять требования и цели проектов, визуализируя их коммерческим способом.
Задача проекта определяет проблему, поэтому на этом этапе инструменты такого типа обработки данных не требуются.
Рекламные объявления
Поиск данных
Эксперты в предметной области знают, что метаданные основаны на сборе, описании и поиске данных, точно так же, как они могут определять проблемы с данными. В этом смысле очень важно, чтобы бизнес-эксперты и магистры интеллектуального анализа данных обменивались определениями проблемы.
На этапе поиска данных для выполнения поиска используются инструменты статистического анализа.
Рекламные объявления
Организация данных
Специалисты в предметной области создают модель данных для выполнения процесса моделирования. Они могут собирать и форматировать данные, поскольку есть функции интеллектуального анализа данных, которые принимают данные только в определенных форматах.
В процессе этого этапа данные изменяются несколько раз. Организация данных для инструмента моделирования выбирается с помощью записей, таблиц и атрибутов. Эксперты по горному делу выбирают и применяют разные функции для одной и той же проблемы с определенным сбором данных.
Моделирование
На этом этапе вместе с оценкой их можно повторить несколько раз, чтобы внести изменения в измерения. до достижения эффективных значений, поэтому в конце этой фазы модель качество.
Оценка
Эксперты с мастер в области интеллектуального анализа данных выполнить оценку модели. В случае, если модель не соответствует ожиданиям, необходимо вернуться к этапу моделирования и вам придется изменить дизайн, внося изменения в параметры, пока не будут достигнуты лучшие. значения. После того, как они будут адаптированы к модели, объяснения можно будет получить в компании.
Процесс
Наконец, они используют все результаты, экспортируя их в разные базы данных или в приложения любого другого типа.
Методы интеллектуального анализа данных
Этот тип процесса основан на различных методах, а именно:
- Правило индукции: Относится к выработке набора правил, которые могут определить проблему. Эти правила полностью независимы и обычно похожи на дерево решений, однако не обязательно должны быть его частью.
- Группировка: Это тип техники, которая пытается найти связи между целевой переменной и описательной переменной, которая не имеет связи.
- Искусственные нейронные сети: Состоит из поведения нейронов человека, что указывает на то, что они основаны на ряде единиц и искусственных нейронов, которые связаны друг с другом, чтобы передавать различные приметы.
- Иерархический алгоритм: Это метод, который стремится создать определенную иерархию групп. Стратегии, которые используются для этого типа группирования, определяются как подход снизу вверх или подход сверху вниз.
Преимущества интеллектуального анализа данных
Анализ данных, выполняемый с помощью интеллектуального анализа данных, может принести большие преимущества компаниям с для улучшения их развития, а также для привлечения и удержания клиентов, которые позволяют увеличить продажи. Среди его наиболее актуальных преимуществ:
- Он может выполнять анализ базы данных по большим объемам данных.
- Это помогает находить и удерживать клиентов.
- Перед использованием какой-либо модели их можно проверить с помощью различных статистических данных, чтобы проверить достоверность полученных прогнозов.
- Выявление шаблонов позволяет компании разрабатывать лучшие решения, которые будут предлагаться на рынке, путем создания инновационных продуктов или улучшения существующих.
- Позволяет получать неожиданную информацию, так как работает с алгоритмами за счет выполнения различных комбинаций.
- Это дает компаниям возможность предлагать своим клиентам продукты или услуги, в которых они нуждаются.
- В сочетании со снижением затрат коэффициент конверсии может значительно увеличиться. благодаря активной настройке предложений, обеспечивающей оптимальную окупаемость инвестиций.
- Результаты легко интерпретировать и не требуют больших навыков работы с компьютером.
В сбор данных Он представлен как технологический процесс, который имеет разные преимущества, с одной стороны, он является результатом взаимоотношений, существующих между исследователями и людьми. связан с бизнес-системой, а с другой - позволяет сэкономить большие суммы денег в компании и помогает создавать новые возможности для бизнес.
Нет сомнений в том, что выполнение работы с использованием этого типа технологий требует ряда деталей, поскольку принятие решений связано с конечным продуктом.
