Каждый день несколько экзабайтов данных генерируются и хранятся в центрах обработки данных. Хотя большая часть этих данных структурирована, их необходимо обрабатывать для анализа и интерпретации содержимого.

Цель интеллектуального анализа данных — просмотреть эти огромные объемы данных и извлечь полезную информацию, обобщить, сгруппировать, выявить аномалии или правила. Автоматическое суммирование выбирает подмножество существующих данных, которое лучше всего представляет весь набор. С другой стороны, обнаружение аномалий используется для поиска аномальных объектов, которые не соответствуют обычной модели или отклоняются от нее. Эти методы часто используются для обнаружения мошенничества, медицинской информатики или обнаружения событий датчиков. Кластеризация данных заключается в формировании групп, элементы которых каким-то образом связаны, этот подход используется в таких областях, как распознавание образов, сжатие данных или биоинформатика.

Одним из первых и наиболее известных примеров использования интеллектуального анализа данных является «анализ потребительской корзины», который заключается в нахождении взаимосвязей между различными предметами в покупательских корзинах людей с использованием правил ассоциации и методов анализа сходства. Цель состоит в том, чтобы извлечь частое сочетание продуктов и использовать их в маркетинговых целях для увеличения продаж компании. Этот подход также часто применяется в Интернете, чтобы найти взаимосвязь между пользователями, заполнить их профили или в медицинских областях, чтобы помочь врачам обрабатывать диагностические правила.

Биоинформатика — еще одна область, в которой активно проводятся исследования по интеллектуальному анализу данных. Поскольку он нацелен на решение биологических проблем путем анализа больших наборов данных, методы интеллектуального анализа данных могут быть полезны для классификации рака, предсказания структуры белка или анализа экспрессии генов.

Таким образом, интеллектуальный анализ данных является обязательным, если вы храните большие объемы данных, учитывая, что он может помочь вам понять скрытые аспекты ваших данных и помочь вам достичь своей цели.

Автор: Даниэль Антунес, инженер по искусственному интеллекту @Adapti.me