Журнал компьютерной инженерии и информационных технологий

Методы интеллектуального анализа данных при анализе технологических данных

Том Циммер

Статистический анализ — это метод поиска аномалий; стилей и корреляций внутри огромных наборов данных для прогнозирования будущих эффектов. Это достигается путем объединения взаимосвязанных дисциплин, фактов, синтетического интеллекта и машинного обучения. Изучите, чтобы узнать больше об использовании статистического анализа в реальном мире, важных различиях между добычей информации и различными связанными функциями данных, а также инструментами и стратегиями добычи данных. Например, прогнозирование климата в основном основано на методах статистического анализа. Прогнозирование климата анализирует массивы исторических записей для восприятия закономерностей и прогнозирования будущих климатических ситуаций в основном на основе времени года, климата и различных переменных. Этот анализ влияет на алгоритмы или модели, которые получают и анализируют статистику для прогнозирования результатов с возрастающей точностью. Записи собираются, организуются и загружаются прямо в хранилище данных. Факты хранятся и контролируются либо на внутренних серверах, либо в облачных знаниях. Бизнес-аналитики и ученые-фактологи рассмотрят общие или поверхностные дома записей, а затем проведут более глубокую оценку с точки зрения утверждения проблемы, как определено коммерческим предприятием. Это будет решаться с помощью обучения запросам, отчетности и визуализации. Как только будут показаны активы фактов, их необходимо очистить, построить и отформатировать в желаемую форму. Этот уровень может дополнительно включать дополнительное исследование фактов на большей глубине, информированное через инсайты, обнаруженные в предыдущей степени.