01.04.04 Прикладная математика

Введение Сегодня мы являемся свидетелями активного развития технологии интеллектуального анализа данных ИАД или , появление которой связано, в первую очередь, с необходимостью аналитической обработки сверхбольших объемов информации, накапливаемой в современных хранилищах данных. Возможность использования хорошо известных методов математической статистики и машинного обучения для решения задач подобного рода открыло новые возможности перед аналитиками, исследователями, а также теми, кто принимает решения - менеджерами и руководителями компаний. Сложность и разнообразие методов ИАД требуют создания специализированных средств конечного пользователя для решения типовых задач анализа информации в конкретных областях. Поскольку эти средства используются в составе сложных многофункциональных систем поддержки принятия решений, они должны легко интегрироваться в подобные системы. Одним из наиболее важных и перспективных направлений применения ИАД являются бизнес-приложения, поэтому опыт канадско-американской фирмы по реализации методов ИАД в составе интегрированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений представляет интерес как для разработчиков, так и для пользователей. Системы ИАД применяются в научных исследованиях и образовании, в работе правоохранительных органов, производстве, здравоохранении и многих других областях. Особенно широко технология ИАД используется в деловых приложениях.

К вопросу о создании системы по сегментированию потребителей телекоммуникационных услуг

Сама модель бизнес-правил в графически представлена в виде дерева, которое назовем при описании структуры этого дерева глобальным потоком. Определенные ветви дерева, состоящие из определенных правил, назовем вложенным потоком правил. Глобальный поток правил 1 — основной поток правил, реализуемый в контексте запросов из БД, отражающий основные этапы анализа модели и принятия решения о предоставлении набора услуг связи в зависимости от профилей клиента, вызывает следующие вложенные потоки в порядке выполнения их в рамках модели: Основными потоками правил, описывающими логику принятия решения, являются следующие деревья и таблицы решений, представленные в рамках глобального потока правил, развернутый вид которого изображен на рис.

Глобальный поток правил в рамках модели 1 Он отображает как всю совокупность бизнес-правил в виде дерева, так и взаимодействие правил с БД при обработке модели экспорт, импорт, обновление БД , таблица 2 с соответствующими элементами и процесс принятия решения о рекомендации набора услуг клиенту в зависимости от его профиля. Она содержит ряд специальных команд и функций для исполнения :

Переносимость телекоммуникационных номеров и управление номерами Бизнес-аналитика и интеллектуальный анализ данных технологии и услуги в области бизнес-аналитики и интеллектуального анализ данных.

Семейство инструментальных средств компании Отличительной особенностью рассматриваемых средств является сочетание эффективности реализуемых в них методов с дружественным интерфейсом, что делает их доступными для непрограммирующих пользователей, а предлагаемая программа обучения позволяет осваивать каждое средство не более чем за 2 дня. Программные продукты семейства обеспечивают создание корпоративных приложений в архитектуре"клиент-сервер".

К достоинствам этих продуктов можно отнести объектно-ориентированную архитектуру средств администрирования, возможности контроля доступа к информации, поддержку технологии в среде . Дополнительные возможности по интеграции систем предоставляются за счет использования встроенного макроязыка, позволяющего описывать взаимодействие между различными приложениями и обмен информацией между ними.

Система обеспечивает доступ к базам данных и формирование отчетов. Она ориентирована на непрограммирующих пользователей и имеет графический интерфейс создания сложных отчетов и задания последовательностей вычислительной обработки, причем не требует знания . Простота использования достигается за счет объектно-ориентированного подхода к построению отчетов, а также наличия библиотеки шаблонов стандартных отчетов и утилиты , направляющей пользователя в ходе работы.

Отчеты могут быть табличными, графическими и гипертекстовыми формат . Отчеты могут использоваться в качестве источников данных для остальных систем семейства , выступая при этом в роли информационных витрин.

Ваш бизнес собирает массу данных, о некоторых из них Вы можете даже не подозревать: Эти данные — ценный актив, который компании используют для увеличения прибыли и сокращения затрат. Работа с данными складывается из нескольких взаимосвязанных этапов: На завершающем этапе проводится презентации результатов и в случае необходимости проводятся работы по автоматизации.

инцидентных задач, средства прогноза завершения бизнес-процесса. что приводит к развитию методов интеллектуального анализа данных . например в телекоммуникационных компаниях, для анализа данных об авариях.

Практическая работа с ассоциативной моделью. Оценка обобщающей способности моделей урожайности. Построение ансамбля моделей на основе стекинга. Выводы по 3-й главе. Снижение размерности исходных данных. Выводы по 4 главе.

Интеллектуальный анализ данных

В узком смысле это попытка адекватного русского перевода термина , который ввёл в обиход Григорий Пятецкий-Шапиро в году. Необходимость интеллектуального анализа данных возникла в конце века в результате повсеместного распространения информационных технологий, позволяющих детально протоколировать процессы бизнеса и производства.

По составу решаемых задач практически не отличается от стандартного набора средств, применяемых с середины века в области прикладной статистики , машинного обучения , информационного поиска .

Интеллектуальный анализ данных в"1С:Предприятие" бизнеса, применяя методы интеллектуального анализа данных (ИАД).

Тема ее доклада была связана со средствами бизнес-анализа. После выступления Ольга Горчинская ответила на вопросы редакции Компьютер-Информ. Расскажите, пожалуйста, о системах бизнес-анализа компании . Аналитическая деятельность в любой организации достаточно разнообразна. Она определяется и характером решаемых задач, и уровнем подготовленности аналитиков. Поэтому и системы анализа не ограничиваются использованием какой-то одной технологии.

Компания предоставляет полный спектр продуктов в этой области от различных инструментальных средств до готовых приложений.

Попробуйте !

Самая большая проблема, с которой сталкиваются датамайнеры в последнее время, — низкий уровень понимания специфики проектов по анализу данных среди менеджерского звена. Треть опрошенных оценивает взаимодействие с бизнес-менеджерами на балла по пятибалльной шкале. Это свидетельствует о том, что организации уже накопили достаточно информации для проведения масштабных проектов по анализу данных, которые могут составлять от 3 до 6 месяцев.

Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) Интеллектуальный анализ Платформы управления данными позволяют бизнесу интегрировать.

Автоматизация рекламы и маркетинга Продукты и решения 1 — Биржа данных, независимая технологическая площадка, объединяющая поставщиков и потребителей данных для обмена анонимными знаниями о своей аудитории. Уникальные данные от более 20 поставщиков данных: Подключены все ключевые рекламные платформы и сети, включая , Яндекс, и свыше 10 других маркетинговых инструментов. Ядро всей инфраструктуры монетизации данных для компаний, ориентированных на работу с данными.

Услуги Платформы управления данными внедряет платформы управления данными, предназначенные для сбора, хранения и обработки как структурированной, так и неструктурированной информации о клиентах и аудитории заказчика, анализа и извлечения знаний о клиенте из массивов информации для последующего их использования в сфере маркетинга, рекламы и коммуникаций. Платформы управления данными позволяют бизнесу интегрировать собственные внутренние и внешние данные для создания детализированного 3 профиля клиента, выявляя его интересы и ожидания параметры.

Возможность управлять своими данными с помощью специализированной платформы помогает заказчикам задействовать инструменты , осуществлять таргетированные маркетинговые кампании, используя потенциал кросс-канальных коммуникаций, и повышать эффективность затрат на рекламу и маркетинг. Прогностическое техническое обслуживание Построение технического обслуживания и проактивного мониторинга информационных систем и оборудования с помощью инструментов предиктивной аналитики и методов управления операционной эффективностью.

Построение аналитических систем, разработка решений для сбора первичных данных на основании стэка . Разработка высоконагруженных, распределенных систем обработки данных и систем обработки данных в режиме реального времени. Разработка хранилищ данных и автоматизация обработки потоков данных. Управление клиентской базой выполняет уникальные проекты по анализу клиентской базы заказчиков. Цель проектов — обеспечить расширение рыночной доли организации и удержать ее клиентскую базу. В ходе проектов выполняет мониторинг -пространства заказчика, что помогает выявить закономерности в поведении клиентов и предсказать его дальнейшее развитие.

Ваш -адрес н.

Интеллектуальный анализ традиционно используется в таких областях, как: НАУКА Ученые, работающие над решением задач биоинформатики, генетики, медицины, инженеры в различных областях, используют методы интеллектуального анализа данных. Геномика, протеомика, метаболомика, многие направления биоинформатики, спектроскопия, дистанционное зондирование - это те направления, исследования в которых, базируются на обработке и анализе значительных объемов экспериментальных данных.

об инструментарии интеллектуального анализа экономических данных ( business Телекоммуникационный бизнес является одной из наиболее.

Интеллектуальный анализ данных Большинство организаций накапливают за время своей деятельности огромные объемы данных, но единственное что они хотят от них получить — это информация. Интеллектуальный анализ данных — добыча знаний — это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации человеком Г. Синонимами являются слова"обнаружение знаний в базах данных" и"интеллектуальный анализ данных".

При этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания. Модели Существует да вида моделей: Предсказательные модели строятся на основании набора данных с известными результатами и используются для предсказания результатов на основании других наборов данных. При этом, естественно, требуется, чтобы модель работала максимально точно, была статистически значима и т.

Такие правила строятся на основании информации о существующих объектах путем разбиения их на классы. Они строятся на основании данных об изменении некоторого параметра за прошедший период времени. К ним относятся следующие виды моделей:

Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений

По курсу предусмотрены текущий контроль знаний и работы студентов во время лабораторных работ, одна контрольная работа, 1 реферат. В первом модуле проводится зачет. Итоговой формой контроля является экзамен.

Интеллектуальные технологии анализа данных принято рас- .. Телекоммуникационный бизнес является одной из наиболее.

Объем данных о самых разных сторонах жизни растет, и одновременно растут возможности хранения информации. Глобальные технологии для хранения информации Источник: Большинство экспертов сходятся во мнении, что ускорение роста объема данных является объективной реальностью. Социальные сети, мобильные устройства, данные с измерительных устройств, бизнес-информация — вот лишь несколько видов источников, способных генерировать гигантские объемы информации.

Рост собираемой цифровой информации в США Источник: Значительную часть информации создают не люди, а роботы, взаимодействующие как друг с другом, так и с другими сетями данных — такие, как, например, сенсоры и интеллектуальные устройства. При таких темпах роста количество данных в мире, по прогнозам исследователей, будет ежегодно удваиваться. Количество виртуальных и физических серверов в мире вырастет десятикратно за счет расширения и создания новых -центров.

В связи с этим растет потребность в эффективном использовании и монетизации этих данных. Поскольку использование в бизнесе требует немалых инвестиций, то надо ясно понимать ситуацию. А она, в сущности, проста: Хранение и управление объемом данных в сотни терабайт или петабайт, которые обычные реляционные базы данных не позволяют эффективно использовать.

Мифы и факты о

Деревья решений Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач . Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом.

Популярность подхода связана с наглядностью и понятностью. Но очень остро для деревьев решений стоит проблема значимости. Дело в том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее и меньшее число записей данных — дерево дробит данные на большое количество частных случаев.

Необходимость гибкого и оперативного анализа принципиально BI ( Business Intelligence — технология интеллектуального анализа данных), в сочетании с развитием телекоммуникационной инфраструктуры и информационным накоплением Web привели к появлению концепции бизнес -порталов, т.е.

- , 2. Но в первую очередь методы сегодня, мягко говоря, заинтриговали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных . Например, известны сообщения об экономическом эффекте, в раз превысившем первоначальные затраты от до тыс. Известны сведения о проекте в 20 млн. Другой пример — годовая экономия тыс. представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.

Кратко охарактеризуем некоторые возможные бизнес-приложения [2]. Некоторые бизнес-приложения Розничная торговля Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью в сфере розничной торговли: Знание покупательской корзины необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах.

Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров. Банковское дело Достижения технологии используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач:

Data mining на практике. Подводные камни анализа данных / Ксения Петрова / COO 47