Сочинение на тему Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных – это процесс сортировки больших наборов данных для определения шаблонов и установления отношений для решения проблем посредством анализа данных. Инструменты интеллектуального анализа данных позволяют предприятиям прогнозировать будущие тенденции. Это аналитический процесс, предназначенный для изучения данных (обычно больших объемов данных – как правило, связанных с бизнесом или рынком – также называемых «большими данными») в поисках согласованных моделей и / или систематических взаимосвязей. между переменными, а затем для проверки результатов путем применения обнаруженных шаблонов к новым подмножествам данных.

Основные типы методов интеллектуального анализа данных:

Ассоциация

Ассоциация является одним из самых известных методов интеллектуального анализа данных. В связи с этим шаблон обнаруживается на основе взаимосвязи между элементами в одной и той же транзакции, также известной как реляционный метод. Он может использоваться для анализа корзины, чтобы идентифицировать набор продуктов, которые клиенты часто покупают вместе. Ритейлеры используют метод ассоциации, чтобы исследовать покупательские привычки. На основании данных о продажах розничные продавцы могут выяснить, что покупатели всегда покупают закуски, такие как чипсы и соленые огурцы, когда покупают пиво, и поэтому они могут поставить пиво и чипсы рядом друг с другом, чтобы сэкономить время для покупателя и увеличить продажи.

Классификация

Классификация – это классический метод анализа данных, основанный на машинном обучении. По сути, классификация используется для классификации каждого элемента в наборе данных в один из предварительно определенного набора классов или групп. Метод классификации использует математические методы, такие как деревья решений, линейное программирование, нейронная сеть и статистика. При классификации мы разрабатываем программное обеспечение, которое может научиться классифицировать элементы данных по группам. Например, мы можем применить классификацию в приложении, которая «учитывая все записи о сотрудниках, покинувших компанию, позволяет предсказать, кто, вероятно, покинет компанию в будущем». В этом случае мы делим записи сотрудников на две группы, которые называются «уйти» и «остаться». И тогда мы можем попросить наше программное обеспечение для интеллектуального анализа данных классифицировать сотрудников по отдельным группам.

Прогноз