Нола
Существует ряд систем для анализа данных, и лучшая из них для работы зависит от типа анализируемых данных и результатов, требуемых в конце. Существует три основных типа данных: категориальные данные, количественные данные, которые представляют собой число, и качественные данные, которые представляют собой наличие или отсутствие определенной характеристики.
Интеллектуальный анализ данных - это тип анализа данных, который стал очень популярным с развитием компьютерных технологий. Он часто используется в бизнесе, особенно в бизнесе, ориентированном на потребителя, для поиска закономерностей и корреляций в огромных объемах цифровых данных для всего, от маркетинга и позиционирования продукта до обнаружения мошенничества. Данные, используемые в интеллектуальном анализе данных, включают транзакционные продажи, платежную ведомость, более широкие отраслевые продажи и даже данные о данных.
Программное обеспечение интеллектуального анализа данных обычно используется для определения любых четырех типов отношений. Это кластеры, последовательные паттерны, ассоциации и классы. Классы относятся к заранее определенным группам, и примером может служить магазин одежды, собирающий данные о своих покупках, чтобы определить, когда клиенты чаще всего покупали определенный тип одежды, чтобы помочь с целевыми рекламными акциями.
Кластеры данных могут использоваться для идентификации рыночных сегментов, а ассоциативный анализ данных выявляет ассоциации, которые в противном случае не могли бы быть очевидными. Например, знаменитый случай, когда мужчины стали жертвами рекламных акций пива возле подгузников в супермаркете, поскольку было обнаружено, что большое количество мужчин приходило поздно ночью, чтобы купить подгузники.
Последовательные шаблоны используются для прогнозирования поведенческих тенденций при анализе данных. Например, розничный торговец может предсказать, что покупатель купит палатку, исходя из покупки походной печи и спальных мешков.