Междисциплинарная область фокусируется на поиске закономерностей, тенденций, скрытых идей и другой полезной информации из огромного количества исторических данных.
Интеллектуальный анализ данных черпает идеи из различных областей, таких как статистика, искусственный интеллект, машинное обучение, распознавание образов, технологии баз данных, а также параллельные и распределенные вычисления.
Он также известен как «Обнаружение знаний в данных» или KDD.
Отбор: определение и извлечение соответствующих данных для анализа из нескольких ресурсов.
Предварительная обработка. Преобразует необработанные данные в соответствующий формат для последующего анализа, такого как очистка данных — обработка отсутствующих значений, выбросов и несогласованных данных, удаление шума и повторяющихся наблюдений.
Преобразование. Оно включает в себя агрегацию данных, создание новых функций и их сокращение.
Интеллектуальный анализ данных.Применение методов и алгоритмов интеллектуального анализа данных для обнаружения скрытых тенденций и полезных сведений из больших данных, таких как кластеризация, классификация и анализ правил ассоциации.
Интерпретация и оценка. Визуализируйте результаты и оцените, являются ли извлеченные знания полезными, точными и значимыми.
В следующем посте я подробно объясню каждый шаг KDD. Так что следите за обновлениями, а пока счастливого обучения!!
