Цитаты из книги «Искусственный интеллект и Большие Данные. Без хайпа и наукообразия»

Задача состоит в том, чтобы выявить важнейшие признаки объектов или явлений, которые уже распределены по конкретным группам. Далее, на основании этой информации, требуется автоматически отнести новый объект к той группе, с членами которой он имеет максимальное сходство по совокупности ранее выделенных признаков.

Типовые задачи раскопки данных

Data Mining – это совокупность методов, технологий и инструментов анализа данных, применяемых в надежде обнаружить более-менее внятные закономерности в какой-то мере присущие исследуемой выборке данных, которые с некоторой вероятностью на определённое время могут оказаться практически полезными в качестве элемента информационного обеспечения процессов поддержки принятия решений человеком.

В рамках данного определения предполагается, что выявляемые в результате анализа закономерности ранее были неизвестными. В идеале это означает, что ранее не существовало даже гипотезы о возможности их наличия. Однако для некоторых задач, традиционно относимых к области применения методов раскопки данных, это условие соблюдается не всегда.

Data Mining – это совокупность методов, технологий и инструментов анализа данных, используемых для обнаружения в них ранее неизвестных, объективных, практически полезных и доступных интерпретации закономерностей, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Уже довольно давно утвердился и обрёл популярность термин Data Mining, что в буквальном переводе (если не учитывать нюансы) означает «добыча» или «раскопка данных».

Тинькофф-банк. На основе технологий EMC Greenplum, SAS Visual Analytics и Hadoop проводится управление рисками, анализируются потребности существующих и потенциальных клиентов, проводится анализ их кредитоспособности.

Альфа-банк. Начиная с 2013 года, технологии больших данных применяются для анализа мнений пользователей социальных сетей, поведения посетителей сайта, оценки кредитоспособности клиентов, прогнозирования поведения клиентов, персонализации продаж банковских продуктов. Используются решения Oracle Exadata, Oracle Big Data Appliance и фреймворк Hadoop.

клиентов и анализа отзывов в социальных сетях и форумах. Применяются решения Teradata, SAS Visual Analytics и SAS Marketing Optimizer.

ВТБ24. Здесь технологии больших данных используются для сегментации