Что такое интеллектуальный анализ данных и является ли он незаконным?

Дядя Влад

Идентификатор следующей статьи: 724493

Концепция интеллектуального анализа данных становится все более популярной, но не многие знают, что она означает. Многие онлайн-компании рассказывают о том, как они используют интеллектуальный анализ данных для улучшения качества своих услуг.

Но что такое интеллектуальный анализ данных? Это вообще законно?

Что такое интеллектуальный анализ данных и как он работает?

Интеллектуальный анализ данных – это процесс, используемый компаниями и специалистами по обработке данных для извлечения информации и выявления тенденций в необработанных данных. Данные, используемые при добыче полезных ископаемых, могут поступать из нескольких источников, таких как онлайн-опросы, данные, собранные с помощью файлов cookie , или общедоступные записи.

Но не все наборы данных одинаково полезны. Данные должны быть точными и непредвзятыми, соответствовать как можно меньшему количеству пробелов и иметь большой объем, чтобы получить достоверные результаты.

Поскольку вы работаете с необработанными данными, а не с заранее подготовленной статистикой, интеллектуальный анализ данных может быть универсальным инструментом. Вы можете обрабатывать один и тот же набор данных несколько раз по-разному, ища различные тенденции. Это делает анализ одного набора данных практически неограниченным.

Не существует четкой методики интеллектуального анализа данных, поскольку выявление основных тенденций требует большого творчества и навыков. Но процесс можно разбить на пять основных этапов.

1. Источники данных

Первый шаг – найти источник ваших данных и импортировать их на сервер хранения. Именно здесь первое впечатление и источники данных имеют наибольшее значение. Чтобы убедиться, что ваши результаты заслуживают доверия, вам нужен надежный источник данных.

2. Выбор рабочей среды

Независимо от того, будете ли вы работать локально на своем устройстве или в облачной среде , сейчас самое время передать его. Выбранная вами среда должна быть достаточно мощной, чтобы обрабатывать объем данных, которые вы собираетесь обрабатывать. Если вы работаете в команде, доступность является приоритетом, что делает облачные среды лучшим вариантом.

3. Сегментация и категоризация данных

Независимо от того, помечены ли данные, с которыми вы работаете, или нет, вам необходимо распределить их по категориям, связанным с типом информации или шаблонами, которые вы хотите извлечь, прежде чем начинать их обработку. В зависимости от размера данных вам может потребоваться работать с ними по частям, а не целиком.

4. Интеллектуальный анализ данных

После подготовки данных и определения того, что вы хотите с ними делать, начинается фактический процесс анализа и извлечения информации. Вы можете использовать специализированное программное обеспечение для этого шага или работать независимо, используя совместимый язык программирования, такой как R, Python или SQL.

Интеллектуальный анализ данных использует математические модели для поиска и извлечения информации на базовом уровне для необработанных данных. Хотя не следует путать это с анализом данных, который использует данные и идеи, часто получаемые в результате интеллектуального анализа данных, для построения моделей и прогнозов.

5. Перевод результатов

Сами по себе результаты майнинга сложно понять. Последний шаг – визуализировать данные, переведя их в графики или таблицы. Хотя визуализированные результаты не очень полезны для будущего анализа и добычи полезных ископаемых, они упрощают понимание ваших выводов и их совместное использование.

Для чего используется интеллектуальный анализ данных?

Вы можете использовать интеллектуальный анализ данных, чтобы получить информацию обо всем, о чем у вас есть необработанные данные. Однако крупные компании и онлайн-сайты часто используют его для анализа своих данных в поисках прогнозов и поведенческого анализа.

Компании, работающие в сфере розничной торговли или электронной коммерции, собирают данные из учетных записей пользователей, проводя опросы или регистрируя активность клиентов и пользователей на своем веб-сайте или в приложении. Затем они могут анализировать данные в поисках тенденций в покупках, от времени дня и недели до частоты посещений и связанных расходов.

Фактически, интеллектуальный анализ данных – это то, что позволяет магазинам отправлять людям уведомления и купоны на скидку в те моменты, когда они с большей вероятностью купят. Это приведет не только к увеличению доходов, но и к более эффективному и рентабельному маркетингу.

Но не только компании используют интеллектуальный анализ данных. Вы можете обнаружить прямое влияние интеллектуального анализа данных в криминальной аналитике, позволяя правительствам определять, в каких областях и в какое время суток уровень преступности выше.

Интеллектуальный анализ данных также играет роль в прогнозировании погоды. Это помогает метеорологам анализировать огромные объемы данных о погоде, собранных о климате в целом или в конкретном месте за определенный период времени.

Является ли интеллектуальный анализ данных незаконным?

Сам по себе интеллектуальный анализ данных не является незаконным. Проблема возникает с источником данных и тем, что майнеры делают с результатами.

Данные должны быть либо общедоступными, например данные о погоде, либо получены согласованно. Это означает, что пользователи веб-сайтов и приложений, а также участники онлайн-опросов и физических опросов должны быть осведомлены о том, что компания будет хранить их ответы и информацию для аналитики и добычи полезных ископаемых.

Компании и учреждения, у которых нет разрешения на использование данных, могут нарушать законы о конфиденциальности как на местном, так и на оффшорном уровнях, в зависимости от источника данных. Не говоря уже о том, что в большинстве стран запрещено использование аналитических данных интеллектуального анализа данных для дискриминации людей по возрасту, полу, полу, расе или религии.

Как начать интеллектуальный анализ данных?

Теперь, когда вы знаете, что такое интеллектуальный анализ данных и его законность, возможно, вам будет интересно попробовать его самостоятельно.

Интеллектуальный анализ данных не ограничивается крупными корпорациями с огромным количеством ресурсов и вычислительной мощностью. Если у вас есть область исследований, в которой вы заинтересованы, и законный доступ к наборам данных, вы можете начать добычу информации.

Первый шаг – этичное получение данных. К счастью, вам не нужно покупать его или создавать онлайн-опрос. Существует несколько общедоступных наборов данных по самым разным темам, которые вы можете бесплатно проанализировать, и найти их можно по:

Что касается программного обеспечения, вы можете выбрать один из множества бесплатных инструментов интеллектуального анализа данных. Во-первых, есть Orange , программа для интеллектуального анализа данных Python, подходящая для начинающих. Но если вы ищете программное обеспечение для выполнения сложных алгоритмов интеллектуального анализа данных, вы можете использовать инструмент интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, R.

Если вы заинтересованы в добыче полезных ископаемых, но не уверены, что у вас есть все необходимое, вы можете начать с изучения основ анализа и обработки данных.

Будущее интеллектуального анализа данных

Поскольку век данных и информации все еще находится на ранней стадии, популярность интеллектуального анализа данных будет только расти. Хотя этические соображения все еще могут быть проблемой, в правильных руках интеллектуальный анализ данных может стать силой добра и знаний, а не зла и зла.