Что такое методы интеллектуального анализа данных?
Что такое методы интеллектуального анализа данных?
Методы интеллектуального анализа данных позволяют организациям выявлять тонкие закономерности и взаимосвязи в своих данных. Они преобразуют необработанные данные в практические знания, которые можно использовать для решения проблем, анализа будущих последствий бизнес-решений и увеличения прибыли. В этом руководстве рассматриваются различные методы интеллектуального анализа данных и способы их внедрения на AWS.
Организации хранят и обрабатывают большие объемы информации из различных бизнес-процессов. Интеллектуальный анализ данных помогает им извлекать ценную информацию из исторических данных с помощью моделирования данных и прогнозной аналитики. В современном интеллектуальном анализе данных часто используются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML) для ускорения анализа бизнеса и достижения лучших результатов.
Однако компании сталкиваются с трудностями при обнаружении знаний с помощью локальной инфраструктуры. В частности, им необходимо интегрировать инструменты интеллектуального анализа данных с различными источниками данных, подключать сторонние приложения и информировать различных заинтересованных лиц о результатах, что в случае традиционной инфраструктуры обходится очень дорого.
AWS предлагает управляемые сервисы, которые помогают организациям масштабировать процесс интеллектуального анализа данных в облаке. Мы сочетаем мощные возможности интеллектуального анализа данных, накопленный опыт в области генеративного искусственного интеллекта и передовые практики управления данными с Amazon SageMaker. Это позволяет специалистам по обработке и анализу данных объединять данные из различных источников, выполнять сложные запросы по анализу данных и эффективнее отслеживать данные в соответствии с политиками безопасности.
Помимо улучшения потока данных, организации могут предоставлять расширенную аналитику по более доступным ценам без необходимости предоставлять собственную инфраструктуру. Например, компания Lennar преобразовала свою архитектуру данных с помощью Единой студии Amazon SageMaker и Хранилища в озере данных Amazon SageMaker, что позволило специалистам по данным более эффективно получать бизнес-аналитику.
Далее будут рассмотрены различные методы интеллектуального анализа данных, а также то, как инструменты AWS могут помочь в их применении.
Как используется предварительная обработка данных при интеллектуальном анализе данных?
Во время предварительной обработки данных необработанные данные преобразуются в формат, понятный нейронным сетям интеллектуального анализа данных. Это важная часть интеллектуального анализа данных, поскольку она существенно влияет на производительность модели данных. Часто необработанные данные могут содержать ошибки, дубликаты и недостающую информацию, что может негативно повлиять на результат работы модели. С помощью предварительной обработки данных вы можете очистить данные и устранить такие аномалии. Кроме того, специалисты по обработке данных могут выбирать конкретные функции, которые способствуют получению бизнес-аналитики и удаляют ненужную информацию. Например, при прогнозировании оттока клиентов вы выбираете такие функции, как среднемесячное использование, дата последнего входа в систему и частота запросов в службу поддержки. Мы называем эту функцию конструированием, которое позволяет сократить вычислительные ресурсы, необходимые для интеллектуального анализа данных.
Amazon SageMaker Data Wrangler – это инструмент подготовки данных, который помогает улучшить качество данных и, следовательно, результаты аналитики. Amazon SageMaker Data Wrangler можно использовать в различных источниках данных, подключенных к конвейеру данных. Вместо того чтобы тратить часы на очистку данных, Amazon SageMaker Data Wrangler делает это за считанные минуты благодаря использованию подхода, не требующего написания кода. Вот как подготовить данные для модели машинного обучения с помощью SageMaker Data Wrangler.
Шаг 1. Выбор и запрос
Используйте визуальный конструктор запросов для доступа к текстовым, графическим и табличным данным и их извлечения в AWS и сторонних хранилищах. Затем используйте данные, полученные из отчетов о качестве данных, для выявления аномалий, таких как отклонения, дисбаланс классов и утечка данных.
Шаг 2. Очищение и обогащение
Преобразуйте свои данные с помощью готовых преобразований PySpark и интерфейса на естественном языке. Amazon SageMaker Data Wrangler поддерживает стандартные преобразования данных, включая векторизацию текста, добавление данных даты и времени, кодирование и балансировку данных. Кроме того, вы можете легко создавать индивидуальные преобразования в соответствии со своим сценарием использования.
Шаг 3. Визуализация и понимание
Проверьте подготовленные данные с помощью графиков, диаграмм и других визуальных инструментов. Затем проведите быстрый анализ, чтобы предсказать результат модели, прежде чем приступить к ее обучению.
Что такое исследовательский анализ данных?
Исследовательский анализ данных (EDA) – это метод анализа данных, который позволяет специалистам по обработке данных выявлять скрытые закономерности, значимые взаимосвязи и аномалии в данных. Часто EDA руководствуется визуальными инструментами, такими как гистограммы, диаграммы и графики. Цель EDA заключается в предоставлении рекомендаций по последующему анализу данных. Кроме того, он помогает специалистам по обработке данных освободиться от предположений и предубеждений.
Проще говоря, EDA предоставляет данные, которые можно наблюдать с помощью статистического моделирования и таких методов, как анализ временных рядов, пространственный анализ и диаграммы рассеяния. Однако для выполнения EDA требуется набор инструментов интеллектуального анализа данных, которые должны работать вместе интегрированным образом. Настройка может быть дорогостоящей.
Единая студия Amazon SageMaker – это единая платформа искусственного интеллекта и данных, которая позволяет вашей команде создавать, развертывать и совместно использовать рабочие нагрузки аналитики данных. Ее можно использовать для работы со знакомыми инструментами искусственного интеллекта и машинного обучения, хранилищем и аналитикой AWS, включая Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock и Amazon SageMaker AI.
Ниже описаны способы ускорения исследовательского анализа данных (EDA) с помощью Единой студии Amazon SageMaker.
- Подписывайтесь, управляйте и устанавливайте правила для ресурсов данных, которые вы хотите использовать при обучении моделей аналитики данных.
- Запрашивайте данные, хранящиеся в озерах и хранилищах данных и других источниках.
- Создайте рабочий процесс со встроенным визуальным интерфейсом для добавления модулей преобразования между источниками данных и адресатом.
Что такое прогнозная аналитика в интеллектуальном анализе данных?
Прогнозная аналитика в интеллектуальном анализе данных использует обнаруженные шаблоны данных для прогнозирования будущих результатов. Для этого данные передаются в модели машинного обучения, которые на основе полученных знаний делают прогнозы, помогающие компаниям обосновать свои решения. Например, финансовые компании используют прогнозную аналитику для прогнозирования рыночных тенденций, выявления мошенничества и оценки кредитных рисков.
Amazon SageMaker Canvas – это визуальный инструмент разработки, позволяющий обучать, тестировать и развертывать прогнозные модели в любом масштабе. Он предоставляет доступ к базовым моделям и специальным алгоритмам машинного обучения (ML), что позволяет генерировать точные прогнозы для различных сценариев использования.
Кроме того, вы можете создать весь рабочий процесс обработки данных на разговорном языке с помощью Amazon Q для разработчиков. Это помощник на основе генеративного искусственного интеллекта, который позволяет описывать задачи машинного обучения и аналитики данных на обычном языке. Затем он преобразует ваши описания в запросы, SQL-скрипты, практические шаги, рекомендации по коду и многое другое, чтобы повысить эффективность работы с искусственным интеллектом и данными.
Ниже представлены модели, которые можно создавать и развертывать с помощью Amazon SageMaker Canvas для реализации прогнозной аналитики.
Классификация
Модели классификации могут присваивать метки ранее невидимым данным на основе изученных характеристик. Например, система поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта может классифицировать отзывы как положительные, отрицательные или нейтральные, анализируя слова в разговоре. Amazon SageMaker Canvas поддерживает модели классификации для различных типов проблем, включая классификацию текста и изображений, а также обнаружение аномалий и объектов.
Анализ ассоциативных правил
Интеллектуальный анализ ассоциативных правил (ARM) позволяет выявить взаимосвязь между точками данных и может использоваться для расширения конвейера прогнозной аналитики. Например, вы можете использовать ARM для анализа рыночной корзины и определения того, какие товары часто покупаются вместе в супермаркете. Amazon SageMaker позволяет создавать собственные алгоритмы ARM с использованием таких фреймворков, как Python, и развертывать их в рабочем процессе искусственного интеллекта и машинного обучения на AWS.
Кластеризация
Кластеризация косвенно поддерживает прогнозную аналитику, группируя данные на основе схожих атрибутов. Например, можно группировать клиентов на основе средней стоимости расходов. Затем сегментированные клиенты используются в качестве одной из функций прогнозной модели. Для кластеризации данных специалисты по обработке данных часто используют алгоритм K-средних. Amazon SageMaker использует модифицированную версию алгоритма K-средних, которая обеспечивает более точные результаты и улучшенную масштабируемость.
Обнаружение аномалий
Модели машинного обучения можно обучить выявлять отклонения в шаблонах данных. Например, заводы используют прогнозные модели для выявления потенциальных отказов оборудования. Обнаружение аномалий способствует принятию упреждающих мер по их устранению, таких как профилактическое обслуживание для предотвращения сбоев в работе.
С помощью Amazon SageMaker можно выявлять аномальные закономерности с помощью алгоритма Random Cut Forest, который присваивает данным низкие (нормальные) и высокие (аномальные) оценки.
Что такое интеллектуальный анализ документов?
Интеллектуальный анализ документов – это метод машинного обучения, позволяющий обнаруживать, извлекать и анализировать текстовые, графические или табличные данные, содержащиеся в документах. Организации могут сократить расходы, улучшить качество обслуживания клиентов и повысить операционную эффективность, применяя технологии интеллектуального анализа данных к хранящимся документам. Например, с помощью интеллектуального анализа документов юридические фирмы могут автоматически извлекать определенные положения из контрактов.
С помощью Amazon SageMaker Canvas можно применять готовые к использованию модели интеллектуального анализа документов. Эти модели предварительно обучены, а это значит, что вы можете интегрировать их в рабочий процесс интеллектуального анализа данных без дополнительной точной настройки. После настройки модель анализирует исходные данные в документах на предмет выявления значимых закономерностей. Затем она извлекает, классифицирует или маркирует их соответствующим образом.
Например, модель обнаружения личной информации позволяет распознавать в текстовых данных такую информацию, как адреса и номера банковских счетов и телефонов. В то же время модель анализа расходов извлекает такую информацию, как сумма, дата и товары, из чеков и счетов-фактур.
Ниже описано, как применять методы интеллектуального анализа документов в Amazon SageMaker Canvas.
- Создайте свой домен SageMaker AI и включите готовые к использованию модели Canvas.
- Импортируйте наборы данных документов, которые вы хотите проанализировать. Это позволяет создать поток данных.
- Выберите модель интеллектуального анализа данных для создания прогнозов. С помощью этой настройки вы можете выполнять как одиночные, так и пакетные прогнозы.
Как AWS может помочь с методами интеллектуального анализа данных?
Методы интеллектуального анализа данных позволяют компаниям извлекать ценную информацию из генерируемых данных и принимать обоснованные решения. Для успешного интеллектуального анализа данных требуется оптимизированный конвейер данных, соединяющий необработанные данные из различных источников с мощными моделями искусственного интеллекта и машинного обучения.
Конвейер данных автоматизирует извлечение, хранение, очистку и преобразование данных, чтобы последующие модели получали высококачественные и точные данные. Затем вы применяете различные методы интеллектуального анализа данных для получения значимой информации.
Ознакомьтесь с Amazon SageMaker, чтобы упростить сложные рабочие процессы обработки данных и получить прогнозную информацию, позволяющую улучшить бизнес-результаты.