Несколько способов извлечения максимального количества информации из случайного набора данных:
Машинное обучение. gb.ru Аналитической системе задаётся алгоритм, который позволяет ей учиться выявлять определённые закономерности. gb.ru Например, с помощью машинного обучения проводятся маркетинговые исследования, социальные сети предлагают подборку постов, разрабатываются медицинские программы. gb.ru
Data Mining. gb.ru stat-lab.ru Метод подразумевает обнаружение определённых закономерностей в сырых данных с помощью интеллектуального анализа. gb.ru Например, Data Mining используют для определения нетипичных данных в общем потоке информации посредством анализа отклонений, поиска идентичной информации в различных источниках с помощью ассоциаций, определения факторов влияния на заданный параметр через регрессионный анализ, распределения данных по группам со схожими характеристиками (классификация данных). gb.ru
Предиктивная аналитика. gb.ru Имея достаточный объём соответствующей информации, можно составить прогноз и ответить на вопрос «Как будут развиваться события?». gb.ru Принцип предиктивной аналитики таков: сначала нужно исследовать данные за прошлый период, выявить закономерности или факторы, которые стали причиной результата, далее с помощью нейросети или математических вычислений создать модель, которая сможет производить прогнозирование. gb.ru
Смешение и интеграция данных. gb.ru Если данные имеют разнородный формат, применяют смешение и интеграцию, то есть приводят все данные к единому виду. gb.ru Например, сводят данные в единый формат посредством конвертации документов, перевода текста в цифры, распознавания текста, информацию для одного объекта дополняют данными из разных источников, из лишней информации отфильтровывают и удаляют ту, которая недоступна для анализа. gb.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.