Несколько способов извлечения максимального количества информации из случайного набора данных:

• Машинное обучение. 2 Аналитической системе задаётся алгоритм, который позволяет ей учиться выявлять определённые закономерности. 2 Например, с помощью машинного обучения проводятся маркетинговые исследования, социальные сети предлагают подборку постов, разрабатываются медицинские программы. 2
• Data Mining. 23 Метод подразумевает обнаружение определённых закономерностей в сырых данных с помощью интеллектуального анализа. 2 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). 2
• Предиктивная аналитика. 2 Имея достаточный объём соответствующей информации, можно составить прогноз и ответить на вопрос «Как будут развиваться события?». 2 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. 2
• Смешение и интеграция данных. 2 Если данные имеют разнородный формат, применяют смешение и интеграцию, то есть приводят все данные к единому виду. 2 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. 2