Интеллектуальный анализ данных или интеллектуальный анализ данных - это процесс классификации с помощью больших наборов данных для выявления закономерностей и установления взаимосвязей для решения проблем с помощью анализа данных. Инструменты интеллектуального анализа данных позволяют компаниям предсказывать будущие тенденции.
В интеллектуальном анализе данных правила ассоциации создаются путем анализа данных на предмет часто встречающихся закономерностей, с использованием критериев поддержки и достоверности для определения наиболее важных взаимосвязей в данных. Поддержка - это частота, с которой элементы появляются в базе данных, а достоверность - это количество раз, когда утверждения являются точными.
Другие параметры интеллектуального анализа данных включают анализ последовательности или маршрута, классификацию, кластеризацию и прогноз. Параметры анализа последовательности или пути ищут шаблоны, в которых одно событие приводит к другому последующему событию. Последовательность - это упорядоченный список наборов элементов, который является распространенным типом структуры данных во многих базах данных. Параметр классификации ищет новые шаблоны и может привести к изменению способа организации данных. Эти алгоритмы классификации предсказывают переменные на основе других факторов, в базе данных.
Параметры группировки позволяют визуально находить и документировать группы ранее неизвестных фактов. Группировка группирует набор объектов и объединяет их в зависимости от того, насколько они похожи друг на друга.
Пользователь может развернуть кластер разными способами, в зависимости от модели кластера. Использование параметров в интеллектуальном анализе данных может выявить закономерности в данных, которые могут привести к разумным предсказаниям о будущем, также известным как предиктивная аналитика.
Методы интеллектуального анализа данных используются во многих областях исследований, включая математику, кибернетику, генетику и маркетинг. Хотя методы интеллектуального анализа данных являются средством повышения эффективности и прогнозирования поведения клиентов, при правильном использовании бизнес может выделиться среди конкурентов за счет использования прогнозной аналитики.
Веб-интеллектуальный анализ, тип интеллектуального анализа данных, используемый в управлении отношениями с клиентами, объединяет информацию, собранную традиционными методами и методами интеллектуального анализа данных через Интернет. Веб-майнинг направлен на понимание поведения клиентов и оценку эффективности конкретного веб-сайта.
