一、什么是智能數(shù)據(jù)分析？
智能數(shù)據(jù)分析，它是指運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)抽象等數(shù)據(jù)分析工具從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識的分析方法。智能數(shù)據(jù)分析的目的是直接或間接地提高工作效率，在實(shí)際使用中充當(dāng)智能化助手的角色，使工作人員在恰當(dāng)?shù)臅r間擁有恰當(dāng)?shù)男畔ⅲ瑤椭麄冊谟邢薜臅r間內(nèi)作出正確的決定。
智能數(shù)據(jù)分析的目的是直接或間接地提高工作效率，在實(shí)際使用中充當(dāng)智能化助手的角色，使工作人員在恰當(dāng)?shù)臅r間擁有恰當(dāng)?shù)男畔ⅲ瑤椭麄冊谟邢薜臅r間內(nèi)作出正確的決定。信息系統(tǒng)中積累的大量數(shù)據(jù)，其原始數(shù)據(jù)的價值很小，只有通過智能化分析方法抽取其中的精華，才能從數(shù)據(jù)中挖掘出其中的價值，為人類所利用。
二、智能數(shù)據(jù)分析分類
智能數(shù)據(jù)分析方法主要為兩種類型，一是數(shù)據(jù)抽象（DataAbstraction） ；二是數(shù)據(jù)挖掘（Date Mining）。
數(shù)據(jù)抽象：數(shù)據(jù)抽象結(jié)構(gòu)是對現(xiàn)實(shí)世界的一種抽象從實(shí)際的人、物、事和概念中抽取所關(guān)心的共同特性，忽略非本質(zhì)的細(xì)節(jié)把這些特性用各種概念精確地加以描述這些概念組成了某種模型。簡而言之就是在忽略類對象間存在差異的同時，展現(xiàn)了對用戶而言最重要的特性。三種常用的抽象：分類、聚集、概括。
數(shù)據(jù)挖掘：一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)（依靠過去的經(jīng)驗(yàn)法則）和模式識別等諸多方法來實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。智能數(shù)據(jù)分析方法包括分類、估計(jì)、預(yù)測、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類，復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘等。
三、智能數(shù)據(jù)分析的常見方法
智能分析技術(shù)在數(shù)據(jù)的處理數(shù)據(jù)中具有非常重要的意義，主要包括以下幾類常見方法：
決策樹：在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上， 通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項(xiàng)目風(fēng)險， 判斷其可行性的決策分析方法，是直觀運(yùn)用概率分析的一種圖解法，它是建立在信息論基礎(chǔ)之上對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的一種方法。首先通過一批已知的訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立一棵決策樹， 然后采用建好的決策樹對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。決策樹的建立過程是數(shù)據(jù)規(guī)則的生成過程，因此，這種方法實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)規(guī)則的可視化， 其輸出結(jié)果容易理解， 精確度較好， 效率較高， 缺點(diǎn)是難于處理關(guān)系復(fù)雜的數(shù)據(jù)。常用的方法有分類及回歸樹法、雙方自動交互探測法等。
關(guān)聯(lián)規(guī)則：是形如X→Y的蘊(yùn)涵式，其中， X和Y分別稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的先導(dǎo)（antecedent或left－h(huán)and－side， LHS）和后繼（consequent或right－h(huán)and－side， RHS） 。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則XY，存在支持度和信任度。這種方法主要是用于事物數(shù)據(jù)庫中，通常帶有大量的數(shù)據(jù)，當(dāng)今使用這種方法來削減搜索空間。
粗糙集：是繼概率論、模糊集、證據(jù)理論之后的又一個處理不確定性的數(shù)學(xué)工具。用粗糙集理論進(jìn)行數(shù)據(jù)分析主要有以下優(yōu)勢： 它無需提供對知識或數(shù)據(jù)的主觀評價， 僅根據(jù)觀測數(shù)據(jù)就能達(dá)到刪除冗余信息；非常適合并行計(jì)算、提供結(jié)果的直接解釋。如下圖，X稱為R的粗糙集。
模糊數(shù)學(xué)分析：用模糊（Fuzzy sets）數(shù)學(xué)理論來進(jìn)行智能數(shù)據(jù)分析?，F(xiàn)實(shí)世界中客觀事物之間通常具有某種不確定性。越復(fù)雜的系統(tǒng)其精確性越低，也就意味著模糊性越強(qiáng)。在數(shù)據(jù)分析過程中， 利用模糊集方法對實(shí)際問題進(jìn)行模糊評判、模糊決策、模糊預(yù)測、模糊模式識別和模糊聚類分析， 這樣能夠取得更好更客觀的效果。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。該模型由大量的節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activationfunction）。每兩個節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值， 稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式， 權(quán)重值和激勵函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對自然界某種算法或者函數(shù)的逼近， 也可能是對一種邏輯策略的表達(dá)。
混沌分型理論：混沌（Chaos）和分形（Fractal）理論是非線性科學(xué)中的兩個重要概念， 研究非線性系統(tǒng)內(nèi)部的確定性與隨機(jī)性之間的關(guān)系?；煦缑枋龅氖欠蔷€性動力系統(tǒng)具有的一種不穩(wěn)定且軌跡局限于有限區(qū)域但永不重復(fù)的運(yùn)動， 分形解釋的是那些表面看上去雜亂無章、變幻莫測而實(shí)質(zhì)上潛在有某種內(nèi)在規(guī)律性的對象，因此，二者可以用來解釋自然界以及社會科學(xué)中存在的許多普遍現(xiàn)象。其理論方法可以作為智能認(rèn)知研究、圖形圖像處理、自動控制以及經(jīng)濟(jì)管理等諸多領(lǐng)域應(yīng)用的基礎(chǔ)。
自然計(jì)算分析：這種數(shù)據(jù)分析方法根據(jù)不同生物層面的模擬與仿真， 通?？梢苑譃橐韵氯N不同類型的分析方法： 一是群體智能算法， 二是免疫算術(shù)方法，三是DNA算法。群體智能主要是對集體行為進(jìn)行研究，免疫算法具有多樣性， 經(jīng)典的主要有反向、克隆選擇等，DNA 算法主要使屬于隨機(jī)化搜索方法， 它可以進(jìn)行全局尋優(yōu)，在實(shí)際的運(yùn)用中一般都能獲取優(yōu)化的搜索空間，在此基礎(chǔ)上還能自動調(diào)整搜索方向，在整個過程中都不需要確定的規(guī)則，當(dāng)前DNA算法普遍應(yīng)用于多種行業(yè)中， 并取得了不錯的成效。
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進(jìn)一步核實(shí)，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實(shí)內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實(shí)情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實(shí)情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實(shí)，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
