Некоторые основные принципы работы интеллектуального анализа данных:

• Сбор данных. 13 Информация собирается из различных источников, таких как базы данных, электронные таблицы, сенсорные сети и неструктурированный текст. 1 Качество и актуальность данных влияют на эффективность последующего анализа. 1
• Предварительная обработка данных. 1 На этом этапе данные очищаются, преобразуются и подготавливаются к анализу. 1 Специалисты обрабатывают пропущенные значения, устраняют выбросы и нормализуют данные. 1
• Исследовательский анализ данных. 1 На этом этапе используются статистические методы и инструменты визуализации для получения более глубокого понимания характеристик данных. 1
• Выбор признака. 1 Выбираются наиболее релевантные переменные или атрибуты, которые будут использоваться в анализе. 1 Этот процесс оптимизирует производительность модели и упрощает её интерпретацию. 1
• Оценка. 1 Оценивается качество добытых паттернов и производительность модели. 1 Для измерения эффективности процесса интеллектуального анализа данных используются такие показатели, как точность, прецизионность и отзывчивость. 1
• Визуализация и интерпретация результатов. 3 Полученные результаты представляются в удобочитаемой форме с помощью графиков, диаграмм и дашбордов. 3

Интеллектуальный анализ данных позволяет открывать скрытые закономерности, тенденции и связи между данными, которые не всегда очевидны. 2 На основе этих данных можно предсказывать будущие события, принимать более обоснованные решения и оптимизировать бизнес-процессы. 2