OLAP-i-Data-Mining-Moshnye-instrumenty-analiza-dannyh

1.

OL AP и Data Mining:
Мощны е инструменты
анал иза данны х
Добро пожаловать на презентацию, посвященную анализу данных с
помощью OLAP и Data Mining. Мы рассмотрим основные принципы,
преимущества и примеры применения этих технологий.
by Пол ина Камы нина

2.

Определение и основные характеристики
OLAP
OLAP: Многомерный Анализ Данных
Основные характеристики OLAP
OLAP – это технология, которая позволяет анализировать
Многомерность, агрегация данных, быстрые запросы,
данные с разных сторон и уровней детализации,
поддержка сложных срезов, а также визуализация
предоставляя интерактивный доступ к информации.
результатов.

3.

Принципы функционирования OL AP
Сбор данны х
1
2
Данные из различных источников собираются и интегрируются в единое
хранилище.
Анал из и агрегация
Данные группируются и агрегируются по различным измерениям.
Визуал изация
3
Результаты анализа предоставляются в виде диаграмм,
графиков и отчетов.

4.

Примеры применения OL AP
Анал из продаж
Анал из кл иентов
Финансов ы й анал из
Изучение динамики продаж по
Понимание предпочтений, поведения
Оценка прибыльности, рентабельности
продуктам, регионам и периодам.
и потребностей клиентов.
и инвестиций.

5.

Определение и основные принципы Data
Mining
Извлечение знаний из данных
Основные принципы Data Mining
Data Mining – это процесс поиска и анализа данных с
Использование алгоритмов, обучение моделей,
целью выявления скрытых закономерностей и
прогнозирование, сегментация данных, обнаружение
получения ценных знаний.
аномалий.

6.

Методы и ал горитмы Data
Mining
Ассоциативны е
правил а
Кл астеризация
Поиск взаимосвязей между
с похожими
событиями, например,
характеристиками.
Разбиение данных на группы
покупка товаров.
Кл ассификация
Регрессия
Обучение моделей для
Создание моделей для
прогнозирования категорий.
прогнозирования численных
значений.

7.

Преимущества интеграции OL AP
и Data Mining
Ускоренны й анал из
OLAP предоставляет доступ к агрегированным данным для быстрого анализа, а Data
Mining помогает находить глубокие зависимости.
Повы шенная точность
Комбинированные решения позволяют создавать более точные прогнозы и сегментации.
Улучшенны е решения
Глубокое понимание данных приводит к разработке более эффективных стратегий.

8.

Примеры использования
комбинированных OLAP и
DM решений
1
Маркетинг
Сегментация клиентов, персонализация рекламных кампаний.
2
Финансы
Прогнозирование доходов, выявление финансовых рисков.
3
Производство
Оптимизация процессов, управление запасами.

9.

Срав нение OL AP и Data Mining: ключев ы е
отл ичия
OL AP
Data Mining
Анализ структурированных данных, фокус на агрегации,
Извлечение знаний из данных, фокус на обнаружении
быстрый доступ к информации.
закономерностей, использование алгоритмов.

10.

Перспективы развития и
практические
рекомендации
OLAP и Data Mining – это динамично развивающиеся технологии,
которые играют ключевую роль в успешном принятии решений.
Помните о важности качества данных, выбора подходящих алгоритмов
и инструментов для анализа.