WhatsApp +7(499) 113-2062 info@adg.ru Okhotnyi Ryad str.2 Moscow, Russia
Folow us on social

Slide Data Mining – реальный способ повышения эффективности
принятия решений. Получите полное представление
о своем бизнесе и раскройте потенциал своей команды.
Data Mining – реальный способ повышения
эффективности принятия решений.
Получите полное представление о своем
бизнесе и раскройте потенциал своей команды.
Прикладное применение Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining)

Это нужно для вашего бизнеса

Это нужно для вашего бизнеса

Slide Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Развитие бизнеса

Да прибудет сила ваших данных

Да прибудет сила ваших данных

Да прибудет сила ваших данных

Соедините данные своих бизнес-процессов с важными
внешними источниками (экономические и финансовые индексы,
данные ЖКХ, климатические данные и др.)
Соедините данные своих бизнес-процессов
с важными внешними источниками (экономические
и финансовые индексы, данные ЖКХ,
климатические данные и др.)
Slide Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Обнаружение знаний

Поиск неявных структур

Поиск неявных структур

Поиск "скрытых знаний" и визуализация
установленных закономерностей
для взвешенного принятия решений
Поиск "скрытых знаний" и визуализация
установленных закономерностей
для взвешенного принятия решений

Объем информации лавинообразно растет.
Тем не менее, компаниям необходимо научиться взаимодействовать с современными объемами массивов данных, чтобы повышать свою эффективность и быть конкурентоспособным на рынке.

Несколько уровней информации

Raw Data
Level 1
Исходные данные

Необработанные массивы данных, получаемые в результате наблюдения за некой динамической системой или объекта и отображающие его состояние в конкретные моменты времени.

Information
Level 2
Информация

Обработанные данные, которые несут в себе некую информационную ценность для пользователя; еще сырые данные, но уже представленные в более компактном виде

Knowledge
Level 3
Знания

Некое «ноу-хау», отображающее скрытые взаимосвязи между объектами, которые не являются общедоступными; данные с большой энтропией или мерой неопределенности.

Что мы предлагаем

Мы можем помочь вам использовать ваши собственные данные в связке с важными внешними данными (экономическими показателями, данными ЖКХ, финансовыми индексами, климатическими индикаторами и др.) для прогнозирования ваших будущих результатов.

Цель Интеллектуального Анализа Данных (анг. Data Mining) — найти скрытую прогнозирующую информацию из большого количества данных (анг. Big Data).

Лог файлы, тексты,
CSV/XML/Excel файлы,
базы данных,
API веб-сервисов,
бизнес-приложения,
и т.д.

Сортировка,
очистка,
предобработка,
связывание,
систематизация и
консолидация данных

Объединение
наборов данных
и отбор факторов для
машинного обучения,
прогнозирование,
сложные расчеты

Визуальная
интерпретация
(графики и диаграмы)
результатов
многомерного
анализа

Slide Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining) Интеллектуальный Анализ Данных (Data Mining)

Новые идеи и смелые цели

Задачи, решаемые методами Data Mining, делятся на:

Описательные задачи, такие как:

поиск ассоциативных правил или закономерностей;

группировка объектов, кластерный анализ;

построение регрессионной модели.

Предсказательные задачи, такие как:

классификация объектов;

регрессионный анализ, анализ временных рядов.

В описательных задачах дается наглядное описание имеющихся скрытых закономерностей, в то же время в предсказательных задачах на первом плане стоит вопрос о прогнозировании будущего поведения, результатов и тенденций, для которых ещё нет данных.

И всегда встает вопрос –
как их применить в каждом конкретном случае?

Статистические методы против Data Mining

Традиционные методы анализа данных (статистические методы) и OLAP в основном ориентированы на проверку заранее сформулированных гипотез и на грубый разведочный анализ, в то время как одно из основных положений Data Mining – поиск неочевидных закономерностей.

Примеры формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining

OLAP
Statistics/OLAP
Data Mining
Data Mining

OLAP Каковы средние показатели травматизма на буровых платформах компании Х?

DM Какие факторы лучше всего предсказывают несчастные случаи в компании Х?

OLAP Каково количество отказов бурового оборудования и количества возникновения нештатных ситуаций в течение прошлого года?

DM Какие причины вызывают рост количества отказов в работе бурового оборудования и каков прогноз возникновения нештатных ситуаций при различных оценках «выживаемости» оборудования до конца этого года?

OLAP Каков объем выявленных «критических» единиц комплектующих после регламентной проверки технического состояния спускоподъемных механизмов буровой установки?

DM Какие факторы повлияли на сокращение сроков комплектующих для узлов спускоподъемных механизмов буровых установок, работающих в заданном регионе?

OLAP Каковы весовые и количественные показатели контейнерных межконтинентальных морскими перевозок?

DM  Вычислить характеристики групп заказчиков морских перевозок и определить какие макроэкономические региональные показатели оказывают большое влияние на объемы перевозок?

OLAP Каковы показатели расхода бензинового и дизельного топлива автомобильного и тракторного парка при заготовке лесоматериала в северных регионах России?

DM Рассчитать экономический эффект от перехода на газобаллонное гибридное оборудование автомобильной части транспортного парка, включая как повлияет увеличение мощности двигателя на объем перевозимой лесозаготовки?

Проекты и кейсы

Специалисты по обработке данных обладают глубоким пониманием статистики и алгоритмов, программирования и отладки, а также коммуникативных навыков. Наука о данных заключается в систематическом применении этих трех наборов навыков с целью улучшения какого-либо аспекта бизнеса.

Сфера применения Data Mining ничем не ограничена – она везде, где имеются какие-либо данные.

Скоро. Материалы готовятся к публикации.

Лучшее ПО для
отличных результатов

Популярные инструменты бизнес-аналитики у наших клиентов.

MS Power BI 0

Tableau 0

IBM SPSS 0

Qlik 0

Прочие 0

Visualization