Что такое алгоритмы интеллектуального анализа данных?

Алгоритмы интеллектуального анализа данных - это запрограммированные запросы и программы, используемые для определения закономерностей и тенденций в наборах данных. Основное использование интеллектуального анализа данных заключается в определении потребностей и предпочтений клиентов на основе их фактической активности. Хотя информация основана на прошлых результатах, она может быть отличным индикатором поведения и тенденций потребителей.

Два превосходных примера алгоритмов интеллектуального анализа данных - это предикторы кластеризации и ближайшего соседа. Кластеризация - это термин, используемый для описания деятельности, в которой отдельные единицы или данные имеют общие атрибуты. Разделение белья является логическим примером такого поведения. Человек, сортирующий белье, действует как алгоритм. Он или она разделяет белье на кучи по признакам: цвета, химчистка и белый цвет разделены.

Фактический процесс принятия решения, связанный с этой деятельностью, является деталями алгоритма. Во-первых, набор данных должен быть ограничен элементами, относящимися к упражнению. Обувь не включена в сортировку белья, хотя она может находиться в одном и том же физическом пространстве. Решение должно быть принято заранее о том, какие характеристики будут использоваться для разделения белья и размера каждой кучи.

Предсказатель ближайшего соседа основан на идентификации близко совпадающих примеров. Критерии должны быть предоставлены на начальных этапах, с указанием того, что представляет собой элемент или данные и что будет включать определение ближайшего. Этот тип алгоритма следует аналогичному логическому процессу мышления.

Основным преимуществом алгоритмов интеллектуального анализа данных является способность программы создавать и идентифицировать шаблоны в огромном объеме данных. Способность идентифицировать соседей в определенной обстановке легко сделать в небольшой группе. Однако данные, собранные по всем операциям продажи, совершенным в течение года или в районе, требуют специальных программ и логики для обеспечения какой-либо точности.

Люди, которые могут создавать алгоритмы интеллектуального анализа данных для удовлетворения потребностей пользователей, должны заниматься бизнес-аналитикой или интеллектуальным анализом данных. Это очень сложное расширение статистики, которая становится все более популярной, поскольку организации стремятся получить более ощутимый доход от собранных ими данных. Эффективный разработчик может создать набор алгоритмов интеллектуального анализа данных, которые точно идентифицируют шаблоны поведения, и использовать эту информацию для прогнозирования будущих действий. Эта информация очень ценна для бизнеса, организаций и правительств.