К вопросу о создании системы по сегментированию потребителей телекоммуникационных услуг

Ваш бизнес собирает массу данных, о некоторых из них Вы можете даже не подозревать: Эти данные — ценный актив, который компании используют для увеличения прибыли и сокращения затрат. Работа с данными складывается из нескольких взаимосвязанных этапов: На завершающем этапе проводится презентации результатов и в случае необходимости проводятся работы по автоматизации. Этапы анализа данных 1. Цель этапа — приведение исходных данных к удобной для анализа форме: Гипотезы предполагают наличие причинно-следственных связей между данными. Для их формулирования необходимо понимать особенности бизнеса клиента и отвергать те связи между параметрами, которые статистически возможны, но в реальности не имеют смысла.

Методы и средства интеллектуального анализа данных

Семейство инструментальных средств компании Отличительной особенностью рассматриваемых средств является сочетание эффективности реализуемых в них методов с дружественным интерфейсом, что делает их доступными для непрограммирующих пользователей, а предлагаемая программа обучения позволяет осваивать каждое средство не более чем за 2 дня. Программные продукты семейства обеспечивают создание корпоративных приложений в архитектуре"клиент-сервер".

К достоинствам этих продуктов можно отнести объектно-ориентированную архитектуру средств администрирования, возможности контроля доступа к информации, поддержку технологии в среде . Дополнительные возможности по интеграции систем предоставляются за счет использования встроенного макроязыка, позволяющего описывать взаимодействие между различными приложениями и обмен информацией между ними. Система обеспечивает доступ к базам данных и формирование отчетов.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД или data mining) – это процесс .. в центрах обработки вызовов телекоммуникационных компаний. создание модели данных, ее апробация и внедрение в бизнес-процессы предприятия.

В узком смысле это попытка адекватного русского перевода термина , который ввёл в обиход Григорий Пятецкий-Шапиро в году. Необходимость интеллектуального анализа данных возникла в конце века в результате повсеместного распространения информационных технологий, позволяющих детально протоколировать процессы бизнеса и производства. По составу решаемых задач практически не отличается от стандартного набора средств, применяемых с середины века в области прикладной статистики , машинного обучения , информационного поиска .

Основное различие заключается в эффективности алгоритмов и технологичности их применения. Подавляющее большинство классических процедур имеют время выполнения, квадратичное или даже кубическое по объёму исходных данных. При количестве объектов, превосходящем несколько десятков тысяч, они работают неприемлемо медленно даже на самых современных компьютерах.

За последние десятилетия значительные усилия в области были направлены на создание специализированных алгоритмов, способных выполнять те же задачи за линейное или даже логарифмическое время без существенной потери точности.

Именно поэтому одним из стратегических направлений развития системы ПО"1С: Предприятие" стало постоянное расширение возможностей экономической и аналитической отчетности. Однако сегодня заказчикам уже недостаточно традиционных инструментов, позволяющих формировать разнообразные отчеты, сводные таблицы и диаграммы, которые создаются на основе заранее определенных показателей и связей и которые нужно анализировать вручную.

Предприятиям все чаще нужны качественно иные средства, позволяющие автоматически искать неочевидные правила и выявлять неизвестные закономерности рис.

БИЗНЕС, ТЕХНОЛОГИИ, УПРАВЛЕНИЕ бизнес, технологии, телекоммуникационных ресурсов для обеспечения интеллектуальный анализ данных.

Анализ результатов Шаг 1. Импорт данных В качества Источника данных выбирает таблицу с данными . Рабочее пространство Шаг 2. Преобразование данных На этапе преобразований данных окно Подготовка, чистка и преобразования данных осуществляется подготовка и выбор необходимых для анализа данных. В некоторых случаях данные требуют дополнительной предобработки: В нашем случае подобного преобразования не потребуется, поэтому каждый раз будем только выбирать необходимые переменные. Выбор метода визуализации В окно Анализ, классификация и прогнозирование наряду с методами анализа данных также доступны различные методы визуализации.

В нашем примере мы будем использовать следующие графики: Трехмерные карты линий уровня 2.

Актуальность данных и аналитических исследований. Что такое аналитика? Виды анализа

Самая большая проблема, с которой сталкиваются датамайнеры в последнее время, — низкий уровень понимания специфики проектов по анализу данных среди менеджерского звена. Треть опрошенных оценивает взаимодействие с бизнес-менеджерами на балла по пятибалльной шкале. Это свидетельствует о том, что организации уже накопили достаточно информации для проведения масштабных проектов по анализу данных, которые могут составлять от 3 до 6 месяцев.

Компаниями мечты для многих датамайнеров оказались Яндекс, и .

Интеллектуальный анализ данных (Data Mining – добыча знаний) – это процесс . Телекоммуникационный бизнес является одной из наиболее.

Интеллектуальный анализ данных Большинство организаций накапливают за время своей деятельности огромные объемы данных, но единственное что они хотят от них получить — это информация. Интеллектуальный анализ данных — добыча знаний — это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации человеком Г. Синонимами являются слова"обнаружение знаний в базах данных" и"интеллектуальный анализ данных".

При этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации, которая может быть охарактеризована как знания. Модели Существует да вида моделей: Предсказательные модели строятся на основании набора данных с известными результатами и используются для предсказания результатов на основании других наборов данных.

Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений

Тема ее доклада была связана со средствами бизнес-анализа. После выступления Ольга Горчинская ответила на вопросы редакции Компьютер-Информ. Расскажите, пожалуйста, о системах бизнес-анализа компании . Аналитическая деятельность в любой организации достаточно разнообразна.

Интеллектуальный анализ данных в"1С:Предприятие" бизнеса, применяя методы интеллектуального анализа данных (ИАД).

Сама модель бизнес-правил в графически представлена в виде дерева, которое назовем при описании структуры этого дерева глобальным потоком. Определенные ветви дерева, состоящие из определенных правил, назовем вложенным потоком правил. Глобальный поток правил 1 — основной поток правил, реализуемый в контексте запросов из БД, отражающий основные этапы анализа модели и принятия решения о предоставлении набора услуг связи в зависимости от профилей клиента, вызывает следующие вложенные потоки в порядке выполнения их в рамках модели: Основными потоками правил, описывающими логику принятия решения, являются следующие деревья и таблицы решений, представленные в рамках глобального потока правил, развернутый вид которого изображен на рис.

Глобальный поток правил в рамках модели 1 Он отображает как всю совокупность бизнес-правил в виде дерева, так и взаимодействие правил с БД при обработке модели экспорт, импорт, обновление БД , таблица 2 с соответствующими элементами и процесс принятия решения о рекомендации набора услуг клиенту в зависимости от его профиля. Она содержит ряд специальных команд и функций для исполнения : В таблице 2 приведены основные элементы для работы с БД.

Ваш -адрес н.

Актуальность данных и аналитических исследований. Виды анализа Актуальность данных и аналитических исследований. Виды анализа Рост объема информации характерен почти для каждой сферы общественной деятельности. Если вы занимаетесь спортом, то наверняка знаете о бейсбольной статистике и революции в профессиональном бейсболе, которую позволил совершить анализ данных об эффективности действий отдельных игроков.

Сейчас такая статистика внедрена практически во всех популярных видах спорта. Если вы увлекаетесь сетевыми компьютерными играми, то наверняка знаете, что разнообразные сведения о вашем игровом поведении накапливают и анализируют компании и .

инструмент — метод интеллектуального анализа данных. . Телекоммуникационный бизнес. •. Телекоммуникационные компании работа8.

По курсу предусмотрены текущий контроль знаний и работы студентов во время лабораторных работ, одна контрольная работа, 1 реферат. В первом модуле проводится зачет. Итоговой формой контроля является экзамен. Каждая форма текущего и итогового контроля оценивается балльной оценкой, которая выставляется в рабочую ведомость преподавателя. Для контрольных работ и рефератов: На зачете и экзамене, представляющем собой представление результатов лабораторных работ с последующим собеседованием, оценка проставляется следующим образом: По результатам устного собеседования с преподавателем выполненной на экзамене работы возможны корректировки оценки в ту или иную сторону.

Оценки за работу на практических занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость.

Интеллектуальный анализ данных

Введение Сегодня мы являемся свидетелями активного развития технологии интеллектуального анализа данных ИАД или , появление которой связано, в первую очередь, с необходимостью аналитической обработки сверхбольших объемов информации, накапливаемой в современных хранилищах данных. Возможность использования хорошо известных методов математической статистики и машинного обучения для решения задач подобного рода открыло новые возможности перед аналитиками, исследователями, а также теми, кто принимает решения - менеджерами и руководителями компаний.

Сложность и разнообразие методов ИАД требуют создания специализированных средств конечного пользователя для решения типовых задач анализа информации в конкретных областях.

Интеллектуальный анализ данных в бизнесе на платформе SAS Б1. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети" Интернет".

Интеллектуальный анализ традиционно используется в таких областях, как: НАУКА Ученые, работающие над решением задач биоинформатики, генетики, медицины, инженеры в различных областях, используют методы интеллектуального анализа данных. Геномика, протеомика, метаболомика, многие направления биоинформатики, спектроскопия, дистанционное зондирование - это те направления, исследования в которых, базируются на обработке и анализе значительных объемов экспериментальных данных.

Над решением серьезных научных задач, как правило, трудятся коллективы ученых, обрабатывающих общие массивы данных, использующие общий набор инструментов анализа. После завершения исследования, в соответствии с принципами научного метода, должна быть обеспечена возможность свободного обмена исходными данными и результатами в рамках научного сообщества. Авторы оригинальных алгоритмов и инструментов для интеллектуального анализа данных, могут использовать наш продукт , как платформу для распространения, и привлечения потенциальных покупателей.

Наличие реализованных и загруженных программ, тестовых данных, позволяет, с одной стороны, изучать существующие методы интеллектуального анализа данных, для того чтобы создавать в будущем новые методы, студентам, чья деятельность непосредственно связана с и интеллектуальным анализом данных. Студент имеет возможность запрограммировать любой алгоритм анализа и обработки данных на языках , и .

С другой стороны, наличие большого числа загруженных программ и открытых данных, использованных ранее, в рамках различных ислледований, позволяет упростить обучение студентам, работающим в других научных направлениях.

Попробуйте !

Автоматизация рекламы и маркетинга Продукты и решения 1 — Биржа данных, независимая технологическая площадка, объединяющая поставщиков и потребителей данных для обмена анонимными знаниями о своей аудитории. Уникальные данные от более 20 поставщиков данных: Подключены все ключевые рекламные платформы и сети, включая , Яндекс, и свыше 10 других маркетинговых инструментов. Ядро всей инфраструктуры монетизации данных для компаний, ориентированных на работу с данными.

Бизнес-информатика. Самара. интеллектуального анализа данных, с помощью которого . телекоммуникационной компании: Таблица

Объем данных о самых разных сторонах жизни растет, и одновременно растут возможности хранения информации. Глобальные технологии для хранения информации Источник: Большинство экспертов сходятся во мнении, что ускорение роста объема данных является объективной реальностью. Социальные сети, мобильные устройства, данные с измерительных устройств, бизнес-информация — вот лишь несколько видов источников, способных генерировать гигантские объемы информации. Рост собираемой цифровой информации в США Источник: Значительную часть информации создают не люди, а роботы, взаимодействующие как друг с другом, так и с другими сетями данных — такие, как, например, сенсоры и интеллектуальные устройства.

При таких темпах роста количество данных в мире, по прогнозам исследователей, будет ежегодно удваиваться. Количество виртуальных и физических серверов в мире вырастет десятикратно за счет расширения и создания новых -центров. В связи с этим растет потребность в эффективном использовании и монетизации этих данных. Поскольку использование в бизнесе требует немалых инвестиций, то надо ясно понимать ситуацию. А она, в сущности, проста: Хранение и управление объемом данных в сотни терабайт или петабайт, которые обычные реляционные базы данных не позволяют эффективно использовать.

Организация неструктурированной информации, состоящей из текстов, изображений, видео и других типов данных. Анализ , который ставит вопрос о способах работы с неструктурированной информацией, генерацию аналитических отчетов, а также внедрение прогностических моделей.

01.04.04 Прикладная математика

Практическая работа с ассоциативной моделью. Оценка обобщающей способности моделей урожайности. Построение ансамбля моделей на основе стекинга.

Технология интеллектуального анализа данных (Data mining) может знания, важные паттерны, способствуя совершенствованию бизнес- стратегий, баз . Телекоммуникационные системы являются источником таких данных.

Деревья решений Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач . Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом.

Популярность подхода связана с наглядностью и понятностью. Но очень остро для деревьев решений стоит проблема значимости. Дело в том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее и меньшее число записей данных — дерево дробит данные на большое количество частных случаев. Чем больше этих частных случаев, чем меньше обучающих примеров попадает в каждый такой частный случай, тем менее уверенной становится их классификация.

Как показывает практика, в большинстве систем, использующих деревья решений, эта проблема не находит удовлетворительного решения. Кроме того, общеизвестно, и это легко показать, что деревья решений дают полезные результаты только в случае независимых признаков. В противном случае они лишь создают иллюзию логического вывода. Область применения деревьев решений в настоящее время широка, но все задачи, решаемые этим аппаратом, могут быть объединены в следующие три класса:

Анализ данных — Борис Миркин

Posted on