Что такое мультимедийный майнинг данных?

Анализ мультимедийных данных относится к анализу больших объемов мультимедийной информации с целью выявления закономерностей или статистических взаимосвязей. Как только данные собраны, компьютерные программы используются для их анализа и поиска значимых связей. Эта информация часто используется правительствами для улучшения социальных систем. Это может также использоваться в маркетинге, чтобы обнаружить потребительские привычки.

Мультимедийный анализ данных требует сбора огромных объемов данных. Размер выборки важен при анализе данных, поскольку прогнозируемые тенденции и закономерности с меньшей выборкой более вероятны. Эти данные могут быть собраны с различных носителей, включая видео, звуковые файлы и изображения. Некоторые эксперты также считают пространственные данные и текст мультимедийными. Информация с одного или нескольких из этих носителей находится в центре сбора данных.

В то время как анализ числовых данных может быть простым, анализ мультимедийных данных требует сложных компьютерных программ, которые могут превратить его в полезные числовые данные. Существует целый ряд доступных компьютерных программ, которые имеют смысл информации, полученной в результате анализа мультимедийных данных. Эти компьютерные программы используются для поиска отношений, которые могут не быть очевидными или логически очевидными.

Когда мультимедиа добывается для информации, одним из наиболее распространенных способов использования этой информации является предвидение моделей поведения или тенденций. Информацию также можно разделить на классы, что позволяет анализировать различные группы, такие как мужчины и женщины или воскресенья и понедельники. Данные могут быть кластеризованы или сгруппированы по логическим отношениям, что может помочь, например, отслеживать привязанность потребителей к одному бренду по отношению к другому.

Мультимедийный интеллектуальный анализ данных имеет ряд применений в современном обществе. Примером этого может быть использование отснятого материала камеры дорожного движения для анализа потока трафика. Эта информация может использоваться при планировании новых улиц, расширении существующих улиц или перенаправлении трафика. Правительственные организации и градостроители могут использовать эту информацию для более плавного и быстрого движения транспорта.

Хотя термин «интеллектуальный анализ данных» является относительно новым, практика добычи данных существует уже давно. Например, в продуктовых магазинах уже давно используется интеллектуальный анализ данных для отслеживания поведения потребителей путем сбора данных из их регистров. Числовые данные, относящиеся к информации о продажах, могут использоваться компьютерной программой, чтобы узнать, что люди покупают и когда они могут купить определенные продукты. Эта информация часто используется, чтобы определить, где разместить определенные продукты и когда выставить определенные продукты на продажу.