Интеллектуальный анализ данных.

Интеллектуальный анализ данных представляет собой процесс обнаружения пригодных к использованию сведений в крупных наборах данных. В интеллектуальном анализе данных применяется математический анализ для выявления закономерностей и тенденций, существующих в данных.

Эти закономерности и тренды можно собрать вместе и определить как модель интеллектуального анализа данных. Модели интеллектуального анализа данных могут применяться к конкретным сценариям, а именно: 1) прогнозирование; 2) риск и вероятность; 3) рекомендации; 4) поиск последовательностей; 5) группирование.

Построение модели интеллектуального анализа данных является частью более масштабного процесса, который можно представить как последовательность следующих шести базовых шагов. 1) Постановка задачи. 2) Подготовка данных. 3) Просмотр данных. 4) Построение моделей. 5) Исследование и проверка моделей. 6) Развертывание и обновление моделей.

Процесс, представленный на диаграмме, является циклическим, то есть создание аналитической модели данных является динамическим и повторяющимся процессом. Выполнив просмотр данных, пользователь может обнаружить, что данных недостаточно для создания требуемых моделей интеллектуального анализа данных, что ведет к необходимости поиска дополнительных данных. Также может возникнуть ситуация, когда после построения нескольких моделей окажется, что они не дают адекватный ответ на поставленную задачу, и поэтому необходимо поставить задачу по-другому. Может возникнуть необходимость в обновлении уже развернутых моделей за счет новых поступивших данных. Для создания хорошей модели может понадобиться многократно повторить каждый шаг процесса.