Навігація
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Головна arrow Менеджмент arrow Інформаційні технології в менеджменті (управлінні)

Інтелектуальний аналіз даних

Глибокі дослідження даних проводяться за допомогою спеціальних методів - методів інтелектуального аналізу (ІА) або вилучення даних (Data Mining), які включають в себе пошук закономірностей і залежностей між даними з метою пошуку шаблонів (Patterns). Особливість Data Mining - незвичайність розшукуваних шаблонів, приховані знання (Hidden Knowledge). За визначенням одного із засновників цього напрямку Г. Піатецкого-Шапіро: "Data Mining - це процес виявлення в сирих даних раніше невідомих, нетривіальних, практично корисних і доступних інтерпретації знань, необхідних для прийняття рішень в різних сферах людської діяльності" [1] .

Data Mining - це сукупність великого числа різних методів виявлення знань (рис. 14.4). В основі Data Mining лежить математичний апарат, який виник і розвивається на базі досягнень прикладної статистики, розпізнавання образів, методів штучного інтелекту, теорії баз даних і т.д. Вибір методу часто залежить від типу наявних даних і від того, яку інформацію намагаються отримати.

З точки зору маркетингу, важливо виявлення закономірностей типу асоціація , яка дозволяє, наприклад, на основі досліджень в супермаркеті показати, що 65% клієнтів, які купили чіпси, також набувають "кока-колу" або

пиво. Якщо існує ланцюжок пов'язаних у часі подій, то методи ІА виявляють закономірність типу послідовність (наприклад, придбання нової кухні в 45% випадків призводить до покупок нового посуду). Виявлення закономірностей типу класифікація або кластеризація дозволяє визначити ознаки, що характеризують групу і її однорідність, що важливо при виборі та оцінці цільової аудиторії.

У деяких галузях діяльності (наприклад, виявлення особливостей ринку, переваг тих чи інших категорій покупців, реакції публіки на спеціальні пропозиції), технології Data Mining просто необхідні і нічим не обмежені.

Data Mining представляють велику цінність для керівників і аналітиків в їх повсякденній діяльності, тому що дозволяють отримати відчутні переваги в конкурентній боротьбі. У деяких областях бізнесу великі фірми не можуть конкурувати з маленькими через індивідуального підходу останніх до клієнта на основі досконально вивчених переваг. Для цього в організації фіксується вся інформація про клієнта і від клієнта (OLTP-системи), потім дані з різних систем відбираються для зберігання і аналізу (технології ХД), аналізуються і на підставі цього аналізу вдаються до дій, корисні для бізнесу.

За твердженням американських експертів, Data Mining залишиться однією з головних рушійних сил еволюції систем підтримки рішень протягом найближчих 5-10 років.

  • [1] Див .: bizoffice.ru/crm/arhiv/chto-takoe-data-mining.html. Режим доступу - вільний.
 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Аудит та Бухоблік
Банківська справа
БЖД
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Нерухомість
Менеджмент
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
Соціологія
Статистика
Техніка
Страхова справа
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Пошук