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.
 
< Попер   ЗМІСТ   Наст >