Дізнайтеся що таке data mining (інтелектуальний аналіз даних), як цей процес відбувається, та чому він є таким важливим для сучасного суспільства та бізнесу зокрема.
Що таке data mining?
Data mining – це процес сортування великих наборів даних для виявлення закономірностей і зв’язків, які можуть допомогти вирішити бізнес-проблеми за допомогою аналізу даних. Методи та інструменти data mining (аналізу даних) дозволяють підприємствам передбачати майбутні тенденції та приймати більш обґрунтовані бізнес-рішення.
Data mining є ключовою частиною загальної аналітики даних і однією з основних дисциплін у галузі даних, яка використовує передові аналітичні методи для пошуку корисної інформації в наборах даних.
Кіт Шредінгера простими словами…що це?
Чому data mining (аналіз даних) важливий?
Data mining є важливим компонентом успішних аналітичних ініціатив в організаціях. Інформацію, яку він генерує, можна використовувати в програмах бізнес-аналітики (BI) і розширених аналітичних програмах, які включають аналіз історичних даних, а також у аналітичних програмах у реальному часі, які перевіряють потокові дані під час їх створення або збору.
Ефективний інтелектуальний аналіз даних допомагає в різних аспектах планування бізнес-стратегії та управління операціями. Сюди входять такі функції, що стосуються клієнтів, як-от маркетинг, реклама, продажі та підтримка клієнтів, а також виробництво, управління ланцюгом постачання, фінанси та кадри. Інтелектуальний аналіз даних підтримує виявлення шахрайства, управління ризиками, планування кібербезпеки та багато інших критичних бізнес-випадків використання. Він також відіграє важливу роль в охороні здоров’я, уряді, наукових дослідженнях, математиці, спорті тощо.
Процес інтелектуального аналізу даних: як це працює?
Інтелектуальним аналізом даних (data mining) зазвичай займаються спеціалісти з обробки даних та інші кваліфіковані спеціалісти з BI та аналітики. Але це також можуть виконувати бізнес-аналітики, керівники та працівники, які функціонують як спеціалісти з даних громадян в організації.
Його основні елементи включають машинне навчання та статистичний аналіз, а також завдання керування даними, які виконуються для підготовки даних для аналізу. Використання алгоритмів машинного навчання та інструментів штучного інтелекту автоматизувало більшу частину процесу та полегшило видобуток масивних наборів даних, таких як бази даних клієнтів, записи транзакцій і файли журналів із веб-серверів, мобільних додатків і датчиків.
Процес аналізу даних (data mining) можна розбити на чотири основні етапи:
- Збір даних. Релевантні дані для аналітичної програми визначаються та збираються. Дані можуть розташовуватися в різних вихідних системах, сховищі даних або озері даних, що стає все більш поширеним у середовищах великих даних, які містять суміш структурованих і неструктурованих даних. Також можна використовувати зовнішні джерела даних. Звідки б не надходили дані, фахівець із обробки даних часто переміщує їх до озера даних для решти етапів процесу.
- Підготовка даних. Цей етап включає набір кроків для підготовки даних до видобутку. Він починається з дослідження даних, профілювання та попередньої обробки, після чого йде робота з очищення даних для виправлення помилок та інших проблем із якістю даних.
- Видобуток даних. Після того, як дані підготовлені, фахівець з даних вибирає відповідну техніку інтелектуального аналізу даних (data mining), а потім реалізує один або кілька алгоритмів для інтелектуального аналізу. У програмах машинного навчання алгоритми, як правило, потрібно випробувати на вибіркових наборах даних, щоб шукати необхідну інформацію, перш ніж їх перевірити на повному наборі даних.
- Аналіз та інтерпретація даних. Результати аналізу даних використовуються для створення аналітичних моделей, які можуть допомогти в ухваленні рішень та інших бізнес-діях. Спеціаліст із обробки даних або інший член групи з вивчення даних також має донести результати до керівників компаній і користувачів, часто за допомогою візуалізації даних і використання методів оприлюднення даних.
Типи методів data mining
Для аналізу даних для різних програм обробки даних можна використовувати різні методи. Розпізнавання шаблонів — це звичайний випадок використання інтелектуального аналізу даних (data mining), який складається з декількох методів, та включає в себе в тому числі й виявлення аномалій, метою чого є визначення викидних значень у наборах даних.
Що таке растрове зображення та які його особливості?
Популярні методи аналізу даних включають наступні:
Визначення асоціацій. У інтелектуальному аналізі даних правила асоціації — це оператори «якщо-тоді», які визначають зв’язки між елементами даних. Критерії підтримки та достовірності використовуються для оцінки зв’язків – підтримка вимірює, як часто пов’язані елементи з’являються в наборі даних, тоді як достовірність відображає кількість разів, коли твердження «якщо-тоді» є точним.
Класифікація. Цей підхід призначає елементи в наборах даних до різних категорій. Дерева рішень, класифікатори Байєса, k-найближчий сусід і логістична регресія є прикладами методів класифікації.
Кластеризація. У цьому випадку елементи даних, які мають спільні характеристики, об’єднуються в кластери. Приклади такого методу включають кластеризацію k-середніх, ієрархічну кластеризацію та моделі Гауса.
Регресія. Це ще один спосіб знайти зв’язки в наборах даних шляхом обчислення прогнозованих значень даних на основі набору змінних. Прикладами є лінійна регресія та багатовимірна регресія. Дерева рішень і деякі інші методи класифікації також можна використовувати для виконання регресії.
Аналіз послідовності та шляху. Дані також можуть бути отримані для пошуку шаблонів, у яких певний набір подій або значень призводить до пізніших.
Нейронні мережі. Нейронна мережа – це набір алгоритмів, що моделює діяльність людського мозку. Нейронні мережі особливо корисні в складних програмах розпізнавання образів, що включають глибоке навчання, більш просунуте відгалуження машинного навчання.
Програмне забезпечення та інструменти інтелектуального аналізу даних
Інструменти інтелектуального аналізу даних (data mining) доступні від великої кількості постачальників і , як правило, є частиною програмних платформ, які також включають інші типи аналізу даних і розширені інструменти аналітики.
Основні функції, які надає програмне забезпечення інтелектуального аналізу даних (data mining), включають можливості підготовки даних, вбудовані алгоритми, підтримку прогнозного моделювання, середовище розробки на основі графічного інтерфейсу користувача та інструменти для розгортання моделей і оцінки їх ефективності.
До постачальників, які пропонують інструменти для аналізу даних, відносяться Alteryx, AWS, Databricks, Dataiku, DataRobot, Google, H2O.ai, IBM, Knime, Microsoft, Oracle, RapidMiner, SAP, SAS Institute і Tibco Software та інші.
Різноманітні безкоштовні технології з відкритим кодом також можна використовувати для видобутку даних, зокрема DataMelt, Elki, Orange, Rattle, scikit-learn і Weka. Деякі постачальники програмного забезпечення також пропонують варіанти з відкритим кодом. Наприклад, Knime поєднує аналітичну платформу з відкритим вихідним кодом і комерційне програмне забезпечення для керування додатками для обробки даних, а такі компанії, як Dataiku та H2O.ai, пропонують безкоштовні версії своїх інструментів.
Переваги data mining
Що таке data mining в плані переваг для бізнесу? Загалом, бізнес-вигоди інтелектуального аналізу даних походять від збільшення здатності виявляти приховані закономірності, тенденції, кореляції та аномалії в наборах даних. Цю інформацію можна використовувати для покращення процесу прийняття бізнес-рішень і стратегічного планування за допомогою поєднання звичайного аналізу даних і прогнозної аналітики.
Конкретні переваги аналізу даних включають наступне:
- Більш ефективний маркетинг і продажі. Інтелектуальний аналіз даних допомагає маркетологам краще зрозуміти поведінку та вподобання клієнтів, що дозволяє їм створювати цільові маркетингові та рекламні кампанії. Подібним чином відділи продажів можуть використовувати результати інтелектуального аналізу даних, щоб підвищити коефіцієнт конверсії потенційних клієнтів і продавати додаткові продукти та послуги існуючим клієнтам.
- Краще обслуговування клієнтів. Завдяки аналізу даних компанії можуть швидше виявляти потенційні проблеми з обслуговуванням клієнтів і надавати агентам контакт-центру актуальну інформацію для використання під час дзвінків і онлайн-чатів із клієнтами.
- Покращене управління ланцюгом поставок. Організації можуть помічати ринкові тенденції та точніше прогнозувати попит на продукцію, що дає їм змогу краще керувати запасами товарів і матеріалів. Менеджери ланцюгів постачання також можуть використовувати інформацію з аналізу даних для оптимізації складування, розподілу та інших логістичних операцій.
- Збільшений час безвідмовної роботи. Отримання оперативних даних із датчиків на виробничих машинах та іншому промисловому обладнанні підтримує програми прогнозованого технічного обслуговування для виявлення потенційних проблем до їх виникнення, допомагаючи уникнути незапланованих простоїв.
- Посилене управління ризиками. Менеджери ризиків і керівники підприємств можуть краще оцінювати фінансові, правові, кібербезпекові та інші ризики для компанії та розробляти плани управління ними.
- Менші витрати. Інтелектуальний аналіз даних допомагає заощаджувати кошти за рахунок підвищення операційної ефективності бізнес-процесів і зменшення надмірності та марнотратства корпоративних витрат.
Зрештою, ініціативи з інтелектуального аналізу даних можуть призвести до підвищення доходів і прибутків, а також до конкурентних переваг, які відрізняють компанії від їхніх бізнес-конкурентів.
Галузеві приклади аналізу даних (data mining)
Ось як організації в деяких галузях використовують аналіз даних як частину аналітичних програм:
Роздрібна торгівля. Інтернет-магазини збирають дані про клієнтів і записи кліків в Інтернеті, щоб допомогти їм націлити маркетингові кампанії, рекламу та рекламні пропозиції на окремих покупців. Інтелектуальний аналіз даних і прогнозне моделювання також забезпечують механізми рекомендацій, які пропонують відвідувачам веб-сайту можливі покупки, а також діяльність з управління запасами та ланцюгами поставок.
Фінансові послуги. Банки та компанії, що видають кредитні картки, використовують інструменти інтелектуального аналізу даних, щоб створювати моделі фінансового ризику, виявляти шахрайські транзакції та перевіряти заявки на позики та кредити. Інтелектуальний аналіз даних також відіграє ключову роль у маркетингу та виявленні потенційних можливостей збільшення продажів наявним клієнтам.
Страхування. Страховики покладаються на інтелектуальний аналіз даних, щоб допомогти у визначенні ціни страхових полісів і прийняти рішення про схвалення заявок на поліси, включаючи моделювання та управління ризиками для потенційних клієнтів.
Виробництво. Програми інтелектуального аналізу даних для виробників включають зусилля для покращення ефективності роботи на виробничих підприємствах, ефективності ланцюга постачання та безпеки продукції.
Розваги. Сервіси потокового передавання здійснюють інтелектуальний аналіз даних, щоб аналізувати, що користувачі дивляться чи слухають, і створювати персоналізовані рекомендації на основі звичок людей щодо перегляду та прослуховування.
Охорона здоров’я. Інтелектуальний аналіз даних допомагає лікарям діагностувати захворювання, лікувати пацієнтів і аналізувати рентгенівські знімки та інші результати медичної візуалізації. Медичні дослідження також значною мірою залежать від аналізу даних, машинного навчання та інших форм аналітики.
Data Mining проти аналітики даних і сховищ даних
Інтелектуальний аналіз даних іноді розглядається як синонім аналізу даних. Але це переважно розглядається як специфічний аспект аналізу даних, який автоматизує аналіз великих наборів даних для виявлення інформації, яку інакше неможливо виявити. Потім цю інформацію можна використовувати в процесі обробки даних та в інших програмах аналітики.
Сховища даних підтримують пошук даних, надаючи репозиторії для наборів даних. Традиційно історичні дані зберігаються в корпоративних сховищах даних або менших базах даних, створених для окремих бізнес-підрозділів або для зберігання певних підмножин даних. Однак зараз програми інтелектуального аналізу даних часто обслуговуються озерами даних, які зберігають як історичні, так і потокові дані та базуються на платформах великих даних, таких як Hadoop і Spark, базах даних NoSQL або службах зберігання хмарних об’єктів.
Історія та походження data mining
Ми дізналися, що таке data mining, яка ж історія використання даного терміну?
Технології сховищ даних, бізнес-аналітики та аналітики почали з’являтися наприкінці 1980-х і на початку 1990-х років, забезпечуючи більшу здатність аналізувати зростаючі обсяги даних, які створювали та збирали організації. Термін інтелектуальний аналіз даних (data mining) використовувався ще до 1995 року, коли в Монреалі відбулася Перша міжнародна конференція з виявлення знань та інтелектуального аналізу даних.
Спонсором заходу виступила Асоціація з розвитку штучного інтелекту (AARI), яка також проводила конференцію щорічно протягом наступних трьох років.
Технічний журнал Data Mining and Knowledge Discovery опублікував свій перший випуск у 1997 році. Спочатку він виходив щоквартально, тепер виходить раз на два місяці та містить рецензовані статті про теорії, методи та практику виявлення даних. Інше видання, American Journal of Data Mining and Knowledge Discovery, було запущено в 2016 році.
Джерело: www.techtarget.com
