Две концепции анализа данных и интеллектуального анализа данных часто путают, на самом деле между ними есть большая разница. Анализ данных относится к процессу анализа большого количества собранных данных с помощью соответствующих методов статистического анализа, отбора полезной информации для получения результатов, формирования выводов и проведения подробных исследований и анализа данных. Этот процесс также поддерживает систему управления качеством. На практике анализ данных может помочь людям принимать решения и предпринимать соответствующие действия.
Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения неизвестной и ценной информации и здравого смысла из большого объема данных с помощью статистики, искусственного интеллекта, машинного обучения и других методов. Короче говоря, анализ данных — это результат деятельности человеческого интеллекта, а интеллектуальный анализ данных — это правила знания, обнаруженные машиной из данных.
Анализ данных
Например, большинство людей покупают определенный товар на Amazon, поэтому Amazon — это интернет-магазин, в котором потребители покупают товары, и многие продавцы используют методы анализа данных для поиска целевой аудитории. Если какой-либо продавец хочет найти 100 клиентов с высокой вероятностью покупки определенного товара из 10 000 человек, продавец может найти эту группу людей, используя статистические методы для построения математической модели.
Сбор данных
В реальной бизнес-среде ситуация, когда система бизнес-данных может быть построена на основе данных, хранящихся в Интернете, в основном относится к компаниям электронной коммерции. Существует много традиционных офлайн-компаний, и для них невозможно завершить бизнес-анализ за счет накопления онлайн-данных. В этом случае необходимо получить данные, которые могут быть задействованы в бизнесе, через различные типы источников данных, разработать разумную систему бизнес-данных и выполнить мониторинг, обслуживание и анализ автономных бизнес-данных. Этот тип анализа относится к категории интеллектуального анализа данных.
Анализ данных помогает нам узнать о влиянии на бизнес и других отзывах о влиянии. Однако в оффлайновой бизнес-среде многие данные недоступны должным образом, что требует от компаний поиска более эффективных методов интеллектуального анализа данных.
Составление отчетов
Анализ данных и интеллектуальный анализ данных требуют отчетов, таких как табличные отчеты, диаграммы и другие формы для динамического отображения данных. Отчетность в основном представляет собой обобщение информации из данных, в которой аналитики данных готовят различные отчеты с данными, графические отчеты и даже листы счетов-фактур, технологические листы, квитанции и т. д.
Независимо от того, является ли это предприятием или государственным учреждением, руководство должно контролировать и инспектировать нижестоящее руководство. Общая практика заключается в том, чтобы потребовать от следующего уровня своевременно выдать какие-то отчеты, а затем проанализировать и подсчитать эти отчеты. Например, налоговый, финансовый, транспортный, строительный и другие отделы имеют большое количество годовых отчетов, ежемесячных отчетов, квартальных отчетов, еженедельных отчетов, ежедневных отчетов и т. д., которые требуют отчетности всех уровней. Аналитики данных подводят итоги анализа и создают статистические отчеты для конкретных отделов. Видно, что требования к подаче сводных отчетов универсальны во многих странах.
- Инструмент создания отчетов должен быть гибким и удобным, а также иметь возможность адаптироваться к любой сложной форме отчета;
2. Система должна иметь возможность обрабатывать отчеты различной структуры;
3. Система отчетности должна быть улучшена мощные возможности расчета, проверки и корректуры;
4. Система должна иметь возможность автоматически управлять базой данных;
5. Учтите, что система отчетности изменится после того, как она будет подключена к сети;
> 6. Функция системного анализа должна быть мощной;
7. Обязательно поддерживать вторичную разработку для удовлетворения некоторых очень индивидуальных потребностей;
8. Создание определяемых пользователем отчетов может удовлетворить потребности редактирования конечных -пользователи во время использования.
