Data Mining Выполнили студенты группы ГРБ 20-01 Горбатых Руслан Досанов Бекзат What it is & why it matters Что это такое и почему это важно - Data mining is the process of finding anomalies, patterns and correlations within large data sets to predict outcomes. Using a broad range of techniques, you can use this information to increase revenues, cut costs, improve customer relationships, reduce risks and more.
- Интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска аномалий, закономерностей и корреляций в больших наборах данных для прогнозирования результатов. Используя широкий спектр методов, вы можете использовать эту информацию для увеличения доходов, сокращения расходов, улучшения отношений с клиентами, снижения рисков и многого другого.
- Over the last decade, advances in processing power and speed have enabled us to move beyond manual, tedious and time-consuming practices to quick, easy and automated data analysis. The more complex the data sets collected, the more potential there is to uncover relevant insights. Retailers, banks, manufacturers, telecommunications providers and insurers, among others, are using data mining to discover relationships among everything from price optimization, promotions and demographics to how the economy, risk, competition and social media are affecting their business models, revenues, operations and customer relationships.
- За последнее десятилетие достижения в области вычислительной мощности и скорости позволили нам перейти от ручных, утомительных и трудоемких методов к быстрому, простому и автоматизированному анализу данных. Чем сложнее собранные наборы данных, тем больше возможностей для раскрытия соответствующих идей. Розничные торговцы, банки, производители, поставщики телекоммуникационных услуг и страховщики, среди прочего, используют интеллектуальный анализ данных для выявления взаимосвязей между всем: от оптимизации цен, рекламных акций и демографии до того, как экономика, риски, конкуренция и социальные сети влияют на их бизнес-модели, доходы, операции и отношения с клиентами.
How Data Mining Works - Data mining involves exploring and analyzing large blocks of information to glean meaningful patterns and trends. It can be used in a variety of ways, such as database marketing, credit risk management, fraud detection, spam Email filtering, or even to discern the sentiment or opinion of users.
- The data mining process breaks down into five steps. First, organizations collect data and load it into their data warehouses. Next, they store and manage the data, either on in-house servers or the cloud. Business analysts, management teams, and information technology professionals access the data and determine how they want to organize it. Then, application software sorts the data based on the user's results, and finally, the end-user presents the data in an easy-to-share format, such as a graph or table.
Как работает интеллектуальный анализ данных - Интеллектуальный анализ данных включает изучение и анализ больших блоков информации для выявления значимых закономерностей и тенденций. Его можно использовать по-разному, например, для маркетинга баз данных, управления кредитными рисками, обнаружения мошенничества, фильтрации спама по электронной почте или даже для определения настроений или мнения пользователей.
- Процесс интеллектуального анализа данных разбивается на пять этапов. Во-первых, организации собирают данные и загружают их в свои хранилища данных. Затем они хранят данные и управляют ими либо на собственных серверах, либо в облаке. Бизнес-аналитики, группы управления и специалисты по информационным технологиям получают доступ к данным и определяют, как они хотят их организовать. Затем прикладное программное обеспечение сортирует данные на основе результатов пользователя, и, наконец, конечный пользователь представляет данные в удобном для обмена формате, таком как график или таблица.
Who uses data mining? Кто использует интеллектуальный анализ данных? - Data mining applications range from the financial sector to look for patterns in the markets to governments trying to identify potential security threats. Corporations, and especially online and social media companies, use data mining on their users to create profitable advertising and marketing campaigns that target specific sets of users.
- Приложения интеллектуального анализа данных варьируются от финансового сектора для поиска закономерностей на рынках до правительств, пытающихся выявить потенциальные угрозы безопасности. Корпорации, особенно онлайн-компании и компании, работающие в социальных сетях, используют интеллектуальный анализ данных о своих пользователях для создания прибыльных рекламных и маркетинговых кампаний, ориентированных на определенные группы пользователей.
KEY TAKEAWAYS - Data mining is the process of analyzing a large batch of information to discern trends and patterns.
- Data mining can be used by corporations for everything from learning about what customers are interested in or want to buy to fraud detection and spam filtering.
- Data mining programs break down patterns and connections in data based on what information users request or provide.
- Social media companies use data mining techniques to commodify their users in order to generate profit.
- This use of data mining has come under criticism lately s users are often unaware of the data mining happening with their personal information, especially when it is used to influence preferences.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ - Интеллектуальный анализ данных - это процесс анализа большого количества информации для выявления тенденций и закономерностей.
- Корпорации могут использовать интеллектуальный анализ данных для всего: от изучения того, что клиенты заинтересованы или хотят купить, до обнаружения мошенничества и фильтрации спама.
- Программы интеллектуального анализа данных разбивают шаблоны и связи в данных на основе того, какую информацию запрашивают или предоставляют пользователи.
- Компании социальных сетей используют методы интеллектуального анализа данных, чтобы превратить своих пользователей в товар с целью получения прибыли.
- Такое использование интеллектуального анализа данных в последнее время подвергается критике, поскольку пользователи часто не знают о том, что интеллектуальный анализ данных происходит с их личной информацией, особенно когда он используется для влияния на предпочтения.
|
Скачать 1.02 Mb.