Использование методов глубинного анализа данных в современных технологиях включает несколько этапов: 1

1. Подготовка данных. 1 Данные очищаются и дополняются, чтобы убедиться, что массив готов к добыче информации. 1 Для обработки используют современные системы управления базами данных (СУБД). 1
2. Моделирование данных. 1 На этом этапе к данным применяются специальные инструменты и математические модели, которые позволяют находить в них закономерности. 1
3. Оценка. 1 Полученные результаты оценивают и сопоставляют с бизнес-целями, чтобы определить, позволяют ли полученные данные их достичь. 1
4. Развёртывание. 1 На заключительном этапе добытые данные интегрируются в бизнес-операции. 1 В качестве инструмента для внедрения полученной информации часто используют различные платформы бизнес-аналитики. 1

Некоторые методы глубинного анализа данных:

• Корреляционный анализ. 4 Используется для поиска взаимосвязей (корреляций) между различными атрибутами в наборе данных. 4
• Кластеризация. 4 Метод предполагает группировку схожих «точек» данных на основе их характеристик. 4
• Деревья решений. 4 Метод используется для выявления закономерностей в данных и принятия решений на основе этих закономерностей. 4
• Нейросети. 4 Метод предполагает создание модели, имитирующей структуру и функции человеческого мозга для анализа сложных данных. 4

Глубинный анализ данных применяется в различных отраслях, например:

• Маркетинг. 4 Анализ поведения и предпочтений клиентов для создания целевых маркетинговых кампаний. 4
• Финансы. 4 Интеллектуальный анализ данных может помочь банкам и финансовым учреждениям обнаружить мошенническую деятельность, находить инвестиционные возможности и осуществлять кредитный скоринг клиентов. 4
• Розничная торговля. 4 Анализ продаж и прогнозирование будущих тенденций для оптимизации управления запасами и в стратегиях ценообразования. 4
• Здравоохранение. 4 Анализ медицинских записей (анализов и результатов исследований) для выявления закономерностей в данных пациентов для улучшения диагностики и лечения. 4