Паспорт программы «Интеллектуальные методы анализа бизнес-информации»

Мы оказываем полный перечень услуг по -разработке, мобильной разработке и консалтингу в области маркетинга Интеллектуальный анализ данных позволяет выявить скрытые закономерности в больших массивах данных, которые генерирует компания, и на их основе предсказать будущие тренды и поведение клиентов. Для этого используются программные алгоритмы, которые позволяют найти такие взаимосвязи — обычно человеку выявить их довольно трудно. В нашей компании знают основные инструменты для и могут с помощью них найти новые точки роста для компании и принять правильное решение. Технологию используют, чтобы повысить эффективность бизнеса. Например, классическая задача кластеризации и сегментирования клиентской базы и планирования новых продуктов и услуг, позволяет найти наиболее важные факторы и уделить им основное внимание. С помощью можно оптимизировать расходы на маркетинг, если выявить клиентов, которые склонны совершать покупки. Примеры, где востребованы методы : Используется, например, для оценки рисков при кредитном скоринге; Линейная и логическая регрессия: Используются для анализа предпочтений и целевых рынков, удержания заказчиков, а также для обнаружения мошенников Методы и наглядные способы визуального представления данных Мы предлагаем решения в области на платформе и .

Что такое интеллектуальный анализ данных? Объяснено: как аналитика раскрывает идеи

Переход российской экономики к инновационной модели развития является одной из наиболее важных макроэкономических тем, широко обсуждаемых в научной, специальной и публицистической литературе. Спектр проблем, порождаемых таким переходом и связанных с ним, также весьма обширен. В частности, актуальным становится привлечение развитых аналитических, программных и вычислительных методов для решения широкого круга экономических задач, возникающих в текущей деятельности предприятий.

Именно вопросы применения таких методов и будут предметом рассмотрения в настоящей публикации. Ключевые слова: Цитировать публикацию:

Интеллектуальный анализ данных позволяет использовать научный подход Ваш бизнес собирает массу данных, о некоторых из них Вы можете даже различных технологий анализа данных: методами теории вероятностей.

, вначале занимается очисткой, консолидацией данных, преобразованием их в удобный для анализа формат, следующие задачи — интерпретировать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах, влияющих на эффективность, моделировать исход различных вариантов действий, отслеживать результаты принятия решений. Основное назначение — это именно принятие решений для бизнеса. Основные операционные решения включают в себя позиционирование продукции или цен на нее. Стратегические бизнес-решения включают в себя приоритеты, цели и направления.

-система наиболее эффективна, когда она объединяет данные, полученные с рынка, на котором работает предприятие внешние данные , с данными из источников внутри предприятия, такими как финансовые и производственные внутренние данные. В сочетании внешние и внутренние данные дают более полную картину бизнеса, то есть аналитику, которую нельзя получить в результате анализа данных только от одного из этих источников.

-системы развиваются по четырем основным направлениям:

Ваш бизнес собирает массу данных, о некоторых из них Вы можете даже не подозревать: Эти данные — ценный актив, который компании используют для увеличения прибыли и сокращения затрат. Работа с данными складывается из нескольких взаимосвязанных этапов:

методов интеллектуального анализа данных. Третья часть курса .. и использования. Различают бизнес-метаданные и оперативные метаданные.

Сейчас на сайте 0 пользователей и 70 гостей. - интеллектуальный анализ данных - — это технология поддержки процесса принятия решений, основанная на выявления скрытых закономерностей и систематических взаимосвязей между переменными внутри больших массивов информации, которые затем можно применить к новым совокупностям данных. При этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания.

Обнаружение новых знаний можно использовать для повышения эффективности бизнеса. В связи с совершенствованием технологий записи и хранения данных на людей обрушились колоссальные потоки информационной руды в самых различных областях. Деятельность любого предприятия коммерческого, производственного, медицинского, научного и т.

Ваш -адрес н.

Исторический экскурс[ править править код ] Область началась с семинара, проведённого Григорием Пятецким-Шапиро в году. Первоначально задача ставится следующим образом: В текущих условиях глобальной конкуренции именно найденные закономерности знания могут быть источником дополнительного конкурентного преимущества. Это должны быть обязательно знания: Эти требования во многом определяют суть методов и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта.

и базы данных[ править править код ] Методы могут быть применены как для работы с большими данными , так и для обработки сравнительно малых объемов данных полученных, например, по результатам отдельных экспериментов, либо при анализе данных о деятельности компании [ источник не указан дней ].

Технологию используют, чтобы повысить эффективность бизнеса. Например Примеры, где востребованы методы data mining: Обработка данных.

Возможным решением этой проблемы является использование модификации алгоритма -алгоритм -медианы; алгоритм может медленно работать на больших базах данных. Возможным решением данной проблемы является использование выборки данных. Байесовские сети В теории вероятности понятие информационной зависимости моделируется посредством условной зависимости или строго: Удобно и интуитивно понятно представлять зависимости между элементами посредством направленного пути, соединяющего эти элементы в графе.

Если зависимость между элементами и не является непосредственной и осуществляется посредством третьего элемента , то логично ожидать, что на пути между и будет находиться элемент . Такими языками моделирования являются байесовские сети, которые служат для описания условных зависимостей между понятиями некой предметной области.

Байесовские сети - это графические структуры для представления вероятностных отношений между большим количеством переменных и для осуществления вероятностного вывода на основе этих переменных. Свойства классификации:

Методы интеллектуального анализа данных

Деревья решений Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач . Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом.

Классификация методов; Кластерный анализ; Алгоритм термин «добыча данных (DataMining)» или «интеллектуальный анализ данных». DataMining – это процесс обнаружения полезных знаний о бизнесе.

Семейство инструментальных средств компании Отличительной особенностью рассматриваемых средств является сочетание эффективности реализуемых в них методов с дружественным интерфейсом, что делает их доступными для непрограммирующих пользователей, а предлагаемая программа обучения позволяет осваивать каждое средство не более чем за 2 дня. Программные продукты семейства обеспечивают создание корпоративных приложений в архитектуре"клиент-сервер".

К достоинствам этих продуктов можно отнести объектно-ориентированную архитектуру средств администрирования, возможности контроля доступа к информации, поддержку технологии в среде . Дополнительные возможности по интеграции систем предоставляются за счет использования встроенного макроязыка, позволяющего описывать взаимодействие между различными приложениями и обмен информацией между ними. Система обеспечивает доступ к базам данных и формирование отчетов. Она ориентирована на непрограммирующих пользователей и имеет графический интерфейс создания сложных отчетов и задания последовательностей вычислительной обработки, причем не требует знания .

Простота использования достигается за счет объектно-ориентированного подхода к построению отчетов, а также наличия библиотеки шаблонов стандартных отчетов и утилиты , направляющей пользователя в ходе работы. Отчеты могут быть табличными, графическими и гипертекстовыми формат . Отчеты могут использоваться в качестве источников данных для остальных систем семейства , выступая при этом в роли информационных витрин. По итогам опроса , проведенного в г. Технология представляет собой развитие методов работы с реляционными базами данных, что позволило существенно повысить эффективность их использования в аналитической работе.

Ключевые особенности баз данных следующие:

Интеллектуальный анализ данных

Понимание данных - : - Область , в которой ключеаую роль по обработке данных играют эксперты. Мы рассматриваем это направление как узконаправленное, в интересах конкретной цели заказчика.

Курс направлен на формирование знаний о применяемых автоматизированных моделях анализа данных и технологий обработки бизнес-информации.

Основное их назначение — фиксация хозяйственных операций: Работа по анализу данных в целом строится по следующей схеме. Сначала средствами учетных систем производится подготовка отчетов: Затем полученные отчеты анализируются с целью принятия адекватных управленческих решений. Стоит отметить, что в таких случаях многие статистические технологии проявляют себя недостаточно эффективно.

И в первую очередь это происходит потому, что по своей природе математическая статистика ориентирована на строгую и обоснованную проверку выдвигаемых предположений, а не на их поиск или разведочный анализ. Во-вторых, большинство статистических методик работают с обобщенными показателями общие суммы продаж по товару либо по товарной груп-пе, общие изменения и т. В рамках этого подхода разработаны весьма эффективные алгоритмы, ориентированные на поиск важных, полезных и зачастую вовсе неочевидных закономерностей, скрытых в больших объемах данных.

Эти алгоритмы опираются не только на статистические идеи, но также широко используют последние достижения в области машинного обучения и нейронных сетей.

- «Бизнес-анализ и интеллектуальный анализ данных»

- , 2. Но в первую очередь методы сегодня, мягко говоря, заинтриговали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных . Например, известны сообщения об экономическом эффекте, в раз превысившем первоначальные затраты от до тыс.

БИЗНЕС, ТЕХНОЛОГИИ, УПРАВЛЕНИЕ бизнес современные технологии и методы подготовки и принятия интеллектуальный анализ данных.

Прослушать сообщение В соответствии с Условиями использования.. Цели интеллектуального анализа текстовых данных Интеллектуальный анализ текстовых Интеллектуальный анализ данных - рус. Классификация и регрессия Понимание хранилища данных, его ключевые особенности. Основные типы хранилищ данных. Главные неудобства размерного подхода. Обработка информации, аналитическая обработка и добыча данных.

Интеллектуальный анализ данных

Скачать Часть 2 Библиографическое описание: Певченко С. Данные требования создали сложный процесс интеллектуальному анализу данных. Большие данные объединяют три измерения: Когда все эти данные различных типов анализируются, рождаются новые идеи.

Об анализе информации в последнее время говорят так много и столько данным применяет математические методы анализа – кластеризацию.

Службы Важно заметить, что данные, используемые для интеллектуального анализа, не обязательно хранить в кубе аналитической обработки в сети или в реляционной базе данных, хотя оба эти типа объектов можно использовать в качестве источника данных. , , . Интеллектуальный анализ данных можно проводить с помощью любого источника, определенного как источник данных служб Службы .

Службы . Сюда могут относиться текстовые файлы, книги или данные из других внешних поставщиков. Дополнительные сведения см. Просмотр данных Третьим шагом процесса интеллектуального анализа данных, как видно из диаграммы ниже, является просмотр подготовленных данных. Для принятия правильных решений при создании моделей интеллектуального анализа данных необходимо понимать данные.

. Методы исследования данных включают в себя расчет минимальных и максимальных значений, вычисление средневероятного и стандартного отклонения и изучение распределения данных. Например, по максимальному, минимальному и среднему значениям можно заключить, что выборка данных не является репрезентативной для имеющихся клиентов или бизнес-процессов, и поэтому необходимо получить более сбалансированные данные или изменить предположения, лежащие в основе ожидаемых результатов.

, , , , .

Теория интеллектуального анализа данных.

Примечания Категории Данные, которые были получены в результате использования средств описывают новые связи между свойствами, предсказывают одни значения признаков на основе других. В круг задач, которые решает входят: Классификация - структуризация объектов по заданным классам Ассоциация - выявление ассоциативных цепей.

Кластеризация - группировка событий и наблюдений в кластеры.

ми внедрения проектов Data Mining в бизнесе. © BaseGroup Labs . Тема 2. Методы интеллектуального анализа данных. Предпосылки развития .

Этот процесс опровергает распространенное заблуждение: задействует четкое понимание бизнеса и мощные аналитические технологии для быстрого и тщательного изучения больших массивов данных с целью извлечения информации, необходимой для принятия решений. — будущее вашего бизнеса Сейчас ваш бизнес может процветать, однако быстро меняющаяся экономическая и политическая обстановка требуют уверенности не только в сегодняшнем, но и в завтрашнем дне.

Именно этот процесс помогает выявить характеристики потенциальных покупателей, которые впоследствии станут самыми прибыльными клиентами. Какие проблемы решает ? Итак, давайте разберемся, какие же бизнес-проблемы решает интеллектуальный анализ данных: Увеличение прибыльности подразделения или целого предприятия. Понимание желаний и потребностей. Идентификация клиентов, приносящих прибыль, и приобретение новых. Сохранение клиентов и повышение лояльности.

Увеличение отдачи от инвестиций и снижение расходов на продвижение товаров и услуг. Продажа дополнительных товаров и услуг существующим клиентам. Выявление случаев мошенничества, нерационального и нецелевого расходования средств. Оценка кредитных рисков.

ТЕОРИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ИНФОРМАЦИИ