Анализ данных

Интеллектуальный анализ данных (data mining) — это устоявшееся название подотрасли информационных технологий, которая занимается обнаружением в исходных данных неочевидных, но практически полезных знаний. Интеллектуальный анализ данных имеет очень много пересечений с машинным обучением.

Компании накапливают большие объёмы разнородных данных в хранилищах. В интернете доступны дополнительные платные и бесплатные источники данных об окружающем нас мире. Характерные примеры — это поток данных сенсоров, образующих «интернет вещей», данные обо всех транзакциях на рынках валют и ценных бумаг, а также полный набор мнений относительно того или иного бренда, выраженных письменно пользователями социальных сетей. Данные уже названы «нефтью XXI века», так как извлекаемые из них знания позволяют компаниям получать реальную и ощутимую прибыль. Методы интеллектуального анализа данных — это то, что позволяет добывать монетизируемые знания из имеющейся информации.

Современные технологии интеллектуального анализа данных способны в ряде случаев формализовать принятие стратегических управленческих решений, уменьшая влияние субъективных факторов и снижая риски.

Новая парадигма ведения бизнеса

Построение бизнеса во все времена было сопряжено с принятием стратегических управленческих решений, точный исход которых рассчитать невозможно. По этой причине стратегические решения топ-менеджмента всегда являются рискованными. Современные технологии интеллектуального анализа данных способны в ряде случаев формализовать принятие стратегических управленческих решений, уменьшая влияние субъективных факторов и снижая риски.

Интеллектуальный анализ данных в маркетинге

Актуальная задача для большинства компаний — это удержание клиентов и повышение их потребительской активности. Решением этих задач занимаются маркетинговые подразделения. На сегодняшний день наблюдается массовый переход маркетингового сообщества от традиционного маркетинга к подходу, основанному на предсказательной аналитике. Последняя является частным случаем интеллектуального анализа данных. От традиционного маркетинга этот подход отличает формирование наилучших предложений индивидуально для каждого клиента с помощью предиктивного анализа. Основа такой индивидуализации — это построение поведенческой модели каждого отдельно взятого клиента по результатам анализа истории его действий.

Прогнозирование загрузки производственных мощностей

Интеллектуальный анализ данных часто используется для прогнозирования загрузки ресурсов организации в будущем. Автоматическая система по количественным характеристикам входящих событий формирует краткосрочный прогноз по загрузке мощностей, что позволяет менеджеру планировать необходимое количество ресурсов (персонал/техника/финансы). Часто возможно создание автоматической системы, которая заблаговременно перераспределяет зарезервированные мощности по сервисам без участия человека.

Автоматическая система по количественным характеристикам входящих событий формирует краткосрочный прогноз по загрузке мощностей, что позволяет менеджеру планировать необходимое количество ресурсов (персонал/техника/финансы).

Эффективное управление имиджем компаний в социальных сетях

Ещё одна быстро растущая область применения предсказательной аналитики — это машинный анализ мнений аудитории социальных сетей. Возможность детектирования резко негативных отзывов о компании в соцсетях открывает широкие перспективы повышения эффективности SMM и проактивного управления консолидированным мнением аудитории социальных сетей.

Обработка естественных языков

Обработка естественных языков включает в себя большой класс задач машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Этот элемент находит применение во многих современных приложениях и задачах.

Ранее текстовый анализ основывался на автоматической статистической обработке текста как простого набора строк и слов. Такой подход подходит для идентификации темы текста, но не позволяет воспроизвести его смысл. На сегодняшний день стандартом в области обработки текстов на естественных языках является «глубинный анализ», основанный на машинном обучении, который позволяет анализировать контекст, в котором присутствует каждое отдельно взятое слово, что позволяет эффективно решать задачи, связанные с такими семантическими свойствами языка, как:

На сегодняшний день стандартом в области обработки текстов на естественных языках является «глубинный анализ», основанный на машинном обучении, что позволяет эффективно решать задачи, связанные со смысловыми свойствами языка.
  • поиск именованных объектов;
  • анализ тональности текста;
  • формирование осмысленного дайджеста текста;
  • семантический поиск по набору документов.

Наши преимущества

Специалисты компании Econophysica решают нетиповые задачи, для которых заранее неизвестно само существование какого-либо решения. Мы постоянно осваиваем новые технологии обработки данных и создания систем машинного обучения, работаем над сложными коммерческими проектами от заказчиков со всего мира и из различных отраслей экономики. Работая с нами, Вы можете быть уверены в получении лучшего решения для вашего бизнеса.