Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Менеджмент arrow Информационные технологии в менеджменте (управлении)

Интеллектуальный анализ данных

Глубокие исследования данных проводятся с помощью специальных методов – методов интеллектуального анализа (ИА) или извлечения данных (Data Mining), которые включают в себя поиск закономерностей и зависимостей между данными с целью поиска шаблонов (Patterns). Особенность Data Mining – необычность разыскиваемых шаблонов, скрытые знания (Hidden Knowledge). По определению одного из основателей этого направления Г. Пиатецкого-Шапиро: "Data Mining – это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности"[1].

Data Mining – это совокупность большого числа различных методов обнаружения знаний (рис. 14.4). В основе Data Mining лежит математический аппарат, возникший и развивающийся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных и т.д. Выбор метода часто зависит от типа имеющихся данных и от того, какую информацию пытаются получить.

С точки зрения маркетинга, важно выявление закономерностей типа ассоциация, которое позволяет, например, на основе исследований в супермаркете показать, что 65% клиентов, купивших чипсы, также приобретают "кока-колу" или

пиво. Если существует цепочка связанных во времени событий, то методы ИА выявляют закономерность типа последовательность (например, приобретение новой кухни в 45% случаев приводит к покупкам новой посуды). Выявление закономерностей типа классификация или кластеризация позволяет определить признаки, характеризующие группу и ее однородность, что важно при выборе и оценке целевой аудитории.

В некоторых отраслях деятельности (например, выявление особенностей рынка, предпочтений тех или иных категорий покупателей, реакции публики на специальные предложения), технологии Data Mining просто необходимы и ничем не ограничены.

Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности, потому что позволяют получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе. В некоторых областях бизнеса крупные фирмы не могут конкурировать с маленькими по причине индивидуального подхода последних к клиенту на основе досконально изученных предпочтений. Для этого в организации фиксируется вся информация о клиенте и от клиента (OLTP-системы), затем данные из различных систем отбираются для хранения и анализа (технологии ХД), анализируются и на основании этого анализа предпринимаются действия, полезные для бизнеса.

По утверждению американских экспертов, Data Mining останется одной из главных движущих сил эволюции систем поддержки решений в течение ближайших 5–10 лет.

  • [1] См.: bizoffice.ru/crm/arhiv/chto-takoe-data-mining.html. Режим доступа – свободный.
 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы