Приложения для майнинга: где скачать на русском языке для компьютера

Google Play отключил 8 поддельных приложений для майнинга криптовалют | Блокчейн24

Google Play удалил восемь приложений для майнинга криптовалюты после того, как они были признаны вредоносными. В сообщении в блоге, опубликованном 18 августа, охранная компания Trend Micro указала, что следующие приложения мошеннически запускаются хакерами:

• BitFunds — облачный майнинг криптовалют
• Биткойн Майнер — облачный Майнинг
• Биткойн (BTC) — облачный кошелек для майнинга пула
• Crypto Holic — облачный майнинг биткойнов
• Ежедневные награды в биткойнах — система облачного майнинга
• Биткойн 2021
• MineBit Pro — Crypto Cloud Mining и майнер btc
• Ethereum (ETH) — облачный майнинг

Компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения для кибербезопасности, заявила, что эти приложения для майнинга обманом заставляли людей смотреть рекламу, оплачивать услуги подписки, которые стоят в среднем 15 долларов в месяц, и платить за поддельные расширенные возможности майнинга.

Анализ показал, что восемь идентифицированных приложений не проявляли никакого поведения при майнинге криптовалюты, Trend Micro пояснила, что поддельная активность майнинга в пользовательском интерфейсе (UI) приложений выполняется с помощью локального модуля моделирования майнинга, который поставляется со счетчиком и некоторыми случайными функциями. . 

Интересно, что два из этих вредоносных приложений имеют свою цену. Пользователи должны заплатить 12,99 долларов США за загрузку Crypto Holic — Bitcoin Cloud Mining и 5,99 долларов США за загрузку Daily Bitcoin Rewards — Cloud Based Mining System.

Вредоносные приложения для майнинга удалены из Google Play

После обнаружения Trend Micro заявила, что сообщила о скомпрометированных приложениях в Google Play, который затем незамедлительно удалил их.

Несмотря на быстрые действия Google Play, Trend Micro заявила, что все еще существует множество проблемных приложений, которые появляются при поиске «облачного майнинга» на платформе.  Некоторые из них были загружены более 100 000 раз.

«Согласно данным службы репутации мобильных приложений Trend Micro (MARS), более 120 поддельных приложений для добычи криптовалюты по-прежнему доступны в Интернете. Эти приложения, которые не имеют возможности майнинга криптовалюты и заставляют пользователей смотреть рекламу в приложениях, с июля 2020 года по июль 2021 года затронули более 4500 пользователей во всем мире », — говорится в сообщении компании.

Пользователям, которые установили поддельные приложения для майнинга, настоятельно рекомендуется удалить их . Trend Micro также рекомендует пользователям использовать решения безопасности, которые могут предупреждать их о мошеннических приложениях, чтобы избежать подобных угроз. 

8 приложений для майнинга криптовалюты разоблачены – 120 все еще работают

Восемь приложений для облачного майнинга криптовалюты, которые предлагать пользователям биткоин (BTC) и эфириум (ETH), в обмен на инвестиции в операции облачного майнинга, были признаны поддельными.

Они заставляли пользователей смотреть рекламу и оплачивать услуги подписки, согласно недавнему отчету американо-японской фирмы Trend Micro, занимающейся кибербезопасностью.

8 приложений для майнинга криптовалюты разоблачены – 120 все еще работают

Источник: AdobeStock / fran_kie

Обнаруженные вредоносные приложения «обманом заставляют жертв смотреть рекламу, оплачивать услуги по подписке со средней ежемесячной платой в 15 долларов США и платить за расширенные возможности майнинга, не получая ничего взамен», – заявили в компании.

Команда сообщила о своих результатах в Google Play, и что «приложения были незамедлительно удалены из Play Store».

Восемь открытых приложений для Android включают в себя:

• BitFunds – облачный майнинг криптовалют
• Bitcoin Miner – облачный майнинг 
• Bitcoin (BTC) – облачный кошелек для пул-майнинга
• Crypto Holic – облачный майнинг биткоина
• Daily Bitcoin Rewards – система облачного майнинга
• Bitcoin 2021
• MineBit Pro – облачный майнинг и майнинг биткоина
• Ethereum (ETH) – облачный пул-майнинг

Анализ поддельных приложений для майнинга криптовалют показал, что они не демонстрируют реального поведения при майнинге криптовалют.

По сообщению Trend Micro, их фиктивная активность в области майнинга в пользовательском интерфейсе приложений выполняется с помощью локального модуля моделирования добычи, который лишь включает счетчик и случайные функции.

Анализ компании показывает, что более 120 поддельных приложений для майнинга криптовалюты продолжают обманывать жертв.

«Эти приложения, которые не имеют возможностей майнинга криптовалюты и заставляют пользователей смотреть рекламу в приложениях, с июля 2020 года по июль 2021 года затронули более 4500 пользователей во всем мире», – говорится в сообщении компании.

 

Два из представленных приложений являются платными: Crypto Holic стоит 12,99 долларов США, а Daily Bitcoin Rewards – 5,99 долларов, согласно Trend Micro.

Однако как бесплатные, так и платные поддельные приложения для майнинга приносят своим жертвам значительно более высокие затраты.

«Несмотря на то, что эти приложения не связаны с операциями облачного майнинга и не имеют каких-либо функций майнинга криптовалюты, некоторые из них побуждают пользователей платить за расширенные возможности майнинга криптовалюты через системы биллинга в приложениях, которые варьируются от 14,99 долларов США до 30 долларов США, иногда достигая 189,99 долларов США», – говорится в отчете.

Майнер в вашем офисе | Блог Касперского

Как известно, домашний майнинг на собственных ресурсах — не самое прибыльное занятие. Вкладывать деньги в создание мощных майнинговых ферм рискованно, да и за электроэнергию платить не очень хочется. Поэтому все чаще любители криптовалюты стараются использовать для этого чужое оборудование.

Ущерб от таких действий однозначен: во-первых, оборудование перегревается, а потому быстрее выходит из строя, во-вторых, бизнес-процессы замедляются из-за постоянной сторонней нагрузки, а в-третьих, с какой стати вы должны оплачивать чужие счета за электроэнергию?

Методы майнинга на чужом оборудовании

Рассматривать совсем экстремальные варианты вроде недавнего инцидента в Китае, где местный житель проложил по дну рыбных прудов кабель и воровал электричество для майнинга с нефтедобывающей установки, мы не будем. Это тоже проблема, но она относится к физической безопасности, а не информационной. Если не вдаваться в подробности использования конкретных инструментов, остаются три основных метода:

Веб-майнинг

Это, вероятно, самый распространенный способ. Все, что нужно злоумышленникам — это запустить в вашем браузере вредоносный процесс. Как правило, для этого они внедряют свои скрипты на часто посещаемые сайты или в рекламные баннеры и в фоновом режиме используют ресурсы посетителей для собственного обогащения.

Сомнительно, что веб-майнинг кто-то будет применять против конкретной компании, однако ваши сотрудники могут зайти на совершенно безобидный сайт и, сами того не желая, предоставить злоумышленникам ваши ресурсы. В прошлом году рекламные баннеры с майнящими скриптами находили даже на YouTube.

Вредоносный майнинг

Тут, по сути, ничего нового — обычное заражение вредоносными программами. Просто на этот раз они не шифруют и не воруют данные, а тихо добывают криптовалюту. Причем, поскольку внешне работа майнеров заметна только по стремительному падению быстродействия компьютеров, факт заражения может достаточно долго оставаться незамеченным.

Методы распространения майнеров в этом случае стандартны: фишинговые письма и ссылки, уязвимости в программном обеспечении и так далее. Порой злоумышленникам удается заразить серверы, что увеличивает их прибыль (и ваши потери) в несколько раз. Иногда майнеры находят в информационных киосках и электронных табло, где они могут существовать годами, не привлекая особого внимания.

Инсайдерский майнинг

Опаснее всего третий вариант — инсайдерский майнинг. Суть его сводится к тому, что недобросовестные сотрудники сознательно устанавливают и запускают программы для майнинга на вашем оборудовании. Опасен он в первую очередь потому, что такой процесс нельзя классифицировать как однозначно вредоносный. Он ведь запущен пользователем.

Разумеется, проще всего запустить майнер в сети небольшой компании — меньше шансов, что его там заметят. Однако пострадать от действий таких злоумышленников могут даже правительственные организации. Месяц назад в Австралии был осужден госслужащий, воспользовавшийся своим служебным положением для того, чтобы майнить на правительственных вычислительных мощностях .

Как заметить майнинг?

Первый симптом — тормоза. Если все свободные ресурсы вашего компьютера заняты майнингом, то остальные процессы будут работать ощутимо медленнее, чем должны. Понятно, что это достаточно субъективный показатель (на разных машинах приложения вообще работают с разной скоростью), но резкое падение производительности заметить можно.

Второй — повышение температуры. Перегруженные процессоры выделяют значительно больше тепла, поэтому системы охлаждения начинают больше шуметь. Если кулеры в ваших компьютерах внезапно стали работать громче обычного, это повод задуматься.

Впрочем, надежнее всего установить защитное решение, которое сможет точно определить, майнят ли на вашем оборудовании или нет.

Как уберечь свои ресурсы от майнинга?

По-хорошему, против всех трех методов хорошо помогает Kaspersky Endpoint Security for Business. Веб-контроль выявит майнер на открытом сайте, а технологии, служащие для защиты от вредоносов, не дадут установить майнер-троян на компьютер. С инсайдерским майнингом чуть сложнее — потребуется вмешательство администратора.

Поскольку приложения этого класса не обязательно вредоносны, они классифицируются как потенциально опасные. Поэтому админу придется на уровне компании запретить использование потенциально опасного софта и добавить в исключения необходимые инструменты вроде средств удаленного доступа (если они, конечно, используются).

Apple запретила приложения для майнинга криптовалют в App Store

Компания Apple пересмотрела правила своего магазина приложений App Store, решив запретить размещение приложений для майнинга криптовалюты. Новые требования также касаются программы для продвижения ICO и торговли криптовалютными фьючерсами и токенами, которые размещаются организациями без права на ведение подобной деятельности.

Что нового в правилах?

По новым правилам приложения подобного рода могут быть размещены только банками, финансовыми компаниями, фирмами по торговле ценными бумагами или другими финансовыми учреждениями или блокчейн-проектами, имеющими официальное разрешение властей на ведение криптовалютной деятельности. Проще говоря, любая добыча криптовалют с использованием смартфонов компании Apple теперь строго запрещена и к тому же практически невозможна.

“Хранить криптовалюту можно в приложениях-кошельках от разработчиков, зарегистрированных как организации. А совершать транзакции и криптовалютные переводы на биржах можно в официальных приложениях самих бирж”, — уточнили в компании Apple.

Разработчикам необходимо изменить исходный код своих программ для удовлетворения этих требований. Все это делается с целью обеспечения оптимального длительного срока службы батареи и ненужной нагрузки на системные ресурсы устройств macOS и iOS. Фильтры App Store станут лучше обнаруживать такое программное обеспечение и блокировать его распространение в интернет-магазине.

Это хорошо или плохо?

Стоит заметить, что раньше разработчики компании заявляли, что поводом удаления приложений для майнинга криптовалют является ощутимая потеря энергоэффективности. А тот факт, что майнинг на iPhone, несмотря на высокую производительность процессоров, способствовал быстрому изнашиванию аккумуляторов и приводил к поломке чипсетов из-за постоянной фоновой работы на повышенных оборотах, до сих пор умалчивался.

В настоящее время этот тип программ становится все более популярным среди пользователей, но проблема в том, что они в большинстве случаев устанавливаются незамеченными на гаджеты. Это не только замедляет работу, но и скрывает огромные угрозы безопасности, так как может заразить их вредоносным программным обеспечением. Тем самым Apple хочет эффективно защитить своих пользователей от такой вероятности.

Apple — не единственная компания, которая сталкивается с аналогичными проблемами, вызванными майнингом криптовалют. Google и Microsoft также пытаются прекратить распространение приложений этого типа.

В заявлении Apple говорится, что «недопустимо» использовать аппаратное обеспечение или операционную систему пользователей для получения финансовой прибыли. Время покажет, достигнут ли желаемого успеха попытки компании решить эту проблему.

Как майнить криптовалюту на iPhone [без джейлбрейка]

Если вы открыли эту статью, то наверняка прекрасно знаете, что сейчас много разговоров посвящено криптовалюте, а в особенности Биткоину, стоимость которого в последнее время стремительно растёт.

Майнинг криптовалюты – серьёзное дело и зачастую требует больших мощных ПК с хорошими графическими картами. Но это касается не всей криптовалюты, некоторую можно майнить даже на iPhone.

Делается это с помощью приложения MobileMiner. Созданное Элиасом Лимнеосом, приложение совместимо с 64-битными устройствами iOS. Элиас является создателем популярных твиков, как CallBar и др. Его новое приложение не требует джейлбрейка, но в App Store оно точно не попадёт. Чтобы установить MobileMiner, его нужно скачать с GitHub и сгрузить на свой iPhone через Xcode или Cydia Impactor.

MobileMiner не зависит от браузера и использует мощный процессор iPhone для майнинга. Кроме того, приложение может работать в фоновом режиме, т.е. вы можете майнить 24/7 без компьютера. Особенно эффективно это будет на iPhone X с процессором A11 Bionic. Просто следите, чтобы ваша батарея оставалась заряжена.

https://t.co/Jf5Wu0jpC4 pic. twitter.com/FbRc4O0Hdh

— Elias Limneos (@limneos) December 21, 2017

Приложение MobileMiner пока непопулярно, а криптовалюта создана точно не для всех. К тому же, не все майнеры предпочитают заниматься этим на смартфоне. Учитывая ещё и огромное потребление энергии приложением, оно точно подойдёт не каждому. Если вы всё-таки хотите его попробовать, то оно станет удобным способом майнить криптовалюту на iPhone. Возможно, стоит начать пользоваться своим новеньким iPhone X по полной.

IPA-файл MobileMiner можно скачать на GitHub бесплатно, и там же можно найти код приложения.

Также читайте: Как купить биткоин через iPhone

Оцените пост

[всего: 0 рейтинг: 0]

Смотрите похожее

App Store Биткоин

Google блокирует приложения для майнинга в Play Market | altstake — новости криптовалют

Google присоединился к Apple в политике запрета приложений для майнинга криптовалюты, которые размещаются в Play Market для Android.

Согласно отчету отраслевой медиа-компании Android Police, интернет-гигант рассказал о своем сдвиге в недавнем обновлении политики разработчиков Google Play. Новая политика компании гласит:

Мы не разрешаем приложениям задействовать майнинг криптовалюты на устройствах. Мы разрешаем приложения, которые дистанционно управляют майнингом криптовалюты.

Стоит отметить, что ограничение появилось в то время, когда Google и Apple усиливают меры по ограничению деятельности, связанной с майнингом криптовалюты на своих платформах.

В апреле Google выпустил подобный запрет для расширений, посвященных майнингу криптовалюты, устанавливаемых в фирменный браузер компании из интернет-магазина Chrome, после того как компания обнаружила, что «подавляющее большинство создателей приложений не соответствовали правилам и их деятельность была злонамеренной».

Также в прошлом месяце Apple обновила свою политику мобильных приложений для разработчиков iOS, чтобы запретить любые приложение, которое можно использовать для операция, связанных с криптовалютой, на мобильных устройствах.

Такие действия по ограничению майнинга криптовалюты появились, поскольку скрытый майнинг, по-видимому, очень распространен в мире киберпреступности.

«Лаборатория Касперского», российская компания по кибербезопасности, в прошлом месяце заявила, что инциденты майнинга криптовалюты, в которых злоумышленники захватывают устройство пользователя для майнинга криптовалюты, стали встречаться чаще на 44,5 процента за прошлый год.

Аналогичным образом, отчет Skybox Security за несколько дней до этого предположил, что незаконный майнинг криптовалюты теперь стал более популярным, чем вымогательство. В отчете за полугодие компания заявила, что «майнинг криптовалюты теперь составляют 32 процента от всех кибератак, в то время как взломы с требованием выкупа составляет всего 8 процентов».

14 полезных приложений интеллектуального анализа данных

Data Mining сегодня в основном используется компаниями, ориентированными на потребителей — розничными, финансовыми, коммуникационными и маркетинговыми организациями, для «детализации» своих транзакционных данных и определения цен, предпочтений клиентов и продуктов позиционирование, влияние на продажи, удовлетворенность клиентов и прибыль компании. Благодаря интеллектуальному анализу данных розничный торговец может использовать записи о покупках клиентов в точках продаж для разработки продуктов и рекламных акций, ориентированных на определенные сегменты клиентов.

14 областей, где широко используется интеллектуальный анализ данных

Вот список 14 других важных областей, в которых широко используется интеллектуальный анализ данных:

Future Healthcare

Интеллектуальный анализ данных имеет большой потенциал для улучшения систем здравоохранения. Он использует данные и аналитику для выявления передовых методов, которые улучшают качество обслуживания и сокращают расходы. Исследователи используют подходы к интеллектуальному анализу данных, такие как многомерные базы данных, машинное обучение, мягкие вычисления, визуализацию данных и статистику.Майнинг можно использовать для прогнозирования количества пациентов в каждой категории. Разработаны процессы, гарантирующие, что пациенты получают надлежащую помощь в нужном месте и в нужное время. Интеллектуальный анализ данных также может помочь медицинским страховым компаниям обнаруживать мошенничество и злоупотребления.

Анализ рыночной корзины

Анализ рыночной корзины — это метод моделирования, основанный на теории, согласно которой, если вы покупаете определенную группу товаров, у вас больше шансов купить другую группу товаров. Этот метод может позволить розничному продавцу понять покупательское поведение покупателя.Эта информация может помочь продавцу узнать потребности покупателя и соответствующим образом изменить планировку магазина. Используя дифференциальный анализ, можно провести сравнение результатов между разными магазинами, между покупателями из разных демографических групп.

Образование

Возникает новая область, называемая «интеллектуальный анализ данных в образовании», которая занимается разработкой методов, позволяющих извлекать знания из данных, происходящих из образовательной среды. Цели EDM определены как прогнозирование будущего учебного поведения студентов, изучение эффектов образовательной поддержки и продвижение научных знаний об обучении. Вуз может использовать интеллектуальный анализ данных для принятия точных решений, а также для прогнозирования результатов учащегося. Получив результаты, учебное заведение может сосредоточиться на том, чему учить и как учить. Схема обучения студентов может быть зафиксирована и использована для разработки методов обучения.

Производство

Знания — лучший актив производственного предприятия. Инструменты интеллектуального анализа данных могут быть очень полезны для обнаружения закономерностей в сложном производственном процессе.Интеллектуальный анализ данных может использоваться при проектировании на уровне системы для извлечения взаимосвязей между архитектурой продукта, портфелем продуктов и данными о потребностях клиентов. Его также можно использовать для прогнозирования продолжительности разработки продукта, затрат и зависимостей между другими задачами.

CRM

Управление взаимоотношениями с клиентами направлено на привлечение и удержание клиентов, а также повышение лояльности клиентов и реализацию стратегий, ориентированных на клиентов. Чтобы поддерживать надлежащие отношения с клиентом, бизнесу необходимо собирать данные и анализировать информацию.Именно здесь интеллектуальный анализ данных играет свою роль. С помощью технологий интеллектуального анализа данных собранные данные можно использовать для анализа. Вместо того, чтобы запутаться, на чем сосредоточить внимание, чтобы удержать клиента, ищущие решения получают отфильтрованные результаты.

Обнаружение мошенничества

Миллиарды долларов были потеряны в результате мошенничества. Традиционные методы обнаружения мошенничества трудоемки и сложны. Интеллектуальный анализ данных помогает в предоставлении значимых шаблонов и превращении данных в информацию.Любая достоверная и полезная информация — это знания. Совершенная система обнаружения мошенничества должна защищать информацию всех пользователей. Контролируемый метод включает сбор образцов записей. Эти записи классифицируются как мошеннические или не мошеннические. Модель строится с использованием этих данных, и создается алгоритм, чтобы определить, является ли запись мошеннической или нет.

Обнаружение вторжений

Любое действие, которое может поставить под угрозу целостность и конфиденциальность ресурса, является вторжением.Защитные меры для предотвращения вторжения включают аутентификацию пользователя, предотвращение ошибок программирования и защиту информации. Интеллектуальный анализ данных может помочь улучшить обнаружение вторжений за счет повышения уровня внимания к обнаружению аномалий. Это помогает аналитику отличить активность от обычной повседневной сетевой активности. Интеллектуальный анализ данных также помогает извлекать данные, которые более важны для решения проблемы.

Обнаружение лжи

Задержать преступника легко, а узнать правду от него сложно.Правоохранительные органы могут использовать методы добычи полезных ископаемых для расследования преступлений, отслеживания сообщений подозреваемых террористов. Это поле также включает интеллектуальный анализ текста. Этот процесс направлен на поиск значимых закономерностей в данных, которые обычно представляют собой неструктурированный текст. Образцы данных, собранные в результате предыдущих расследований, сравниваются, и создается модель для обнаружения лжи. С помощью этой модели процессы могут быть созданы в соответствии с необходимостью.

Сегментация клиентов

Традиционные исследования рынка могут помочь нам сегментировать клиентов, но интеллектуальный анализ данных идет вглубь и повышает эффективность рынка.Интеллектуальный анализ данных помогает объединить клиентов в отдельный сегмент и адаптировать потребности в соответствии с потребностями клиентов. Рынок всегда стремится удерживать клиентов. Интеллектуальный анализ данных позволяет найти сегмент клиентов на основе уязвимости, и бизнес может предложить им специальные предложения и повысить уровень удовлетворенности.

Финансовый банкинг

С компьютеризированным банковским обслуживанием повсюду предполагается генерировать огромное количество данных с новыми транзакциями. Интеллектуальный анализ данных может способствовать решению бизнес-проблем в банковском деле и финансах, обнаруживая закономерности, причинно-следственные связи и корреляции в деловой информации и рыночных ценах, которые не сразу очевидны для менеджеров, поскольку объем данных слишком велик или генерируется слишком быстро, чтобы их могли проверить эксперты. Менеджеры могут найти эту информацию для лучшей сегментации, таргетинга, привлечения, удержания и поддержания прибыльного клиента.

Корпоративный надзор

Корпоративный надзор — это мониторинг поведения лица или группы со стороны корпорации. Собранные данные чаще всего используются в маркетинговых целях или продаются другим корпорациям, но также регулярно передаются государственным органам. Он может использоваться бизнесом для адаптации своих продуктов, желаемых потребителями.Эти данные могут быть использованы для целей прямого маркетинга, таких как таргетированная реклама в Google и Yahoo, где реклама нацелена на пользователя поисковой системы путем анализа его истории поиска и электронных писем.

Исследования Анализ

История показывает, что мы стали свидетелями революционных изменений в исследованиях. Интеллектуальный анализ данных полезен при очистке данных, предварительной обработке данных и интеграции баз данных. Исследователи могут найти любые похожие данные в базе данных, которые могут внести какие-либо изменения в исследование. Идентификация любых сопутствующих последовательностей и корреляция между любыми действиями могут быть известны. Визуализация данных и визуальный анализ данных дают нам четкое представление о данных.

Уголовное расследование

Криминология — это процесс, направленный на определение характеристик преступления. Фактически анализ преступлений включает в себя изучение и выявление преступлений и их отношений с преступниками. Большой объем наборов данных о преступлениях, а также сложность взаимосвязей между этими видами данных сделали криминологию подходящей областью для применения методов интеллектуального анализа данных.Текстовые отчеты о преступлениях могут быть преобразованы в файлы текстового редактора. Эта информация может быть использована для выполнения процесса сопоставления преступлений.

Биоинформатика

Подходы интеллектуального анализа данных кажутся идеально подходящими для биоинформатики, поскольку она богата данными. Сбор биологических данных помогает извлекать полезные знания из массивных наборов данных, собранных в биологии и других смежных областях наук о жизни, таких как медицина и нейробиология. Приложения интеллектуального анализа данных в биоинформатике включают поиск генов, определение функции белков, диагностику заболеваний, прогноз заболеваний, оптимизацию лечения заболеваний, реконструкцию сети взаимодействия белков и генов, очистку данных и прогнозирование субклеточного местоположения белков.

20 лучших приложений интеллектуального анализа данных в 2021 году: простое руководство

Введение

Технология интеллектуального анализа данных — это систематический процесс, используемый крупными организациями для преобразования необработанных разрозненных данных в полезную структурированную информацию. В условиях, когда мир стремительно развивается в технологическом плане, и все становится онлайн, данные сегодня стали чрезвычайно важными для крупных компаний, чтобы они хорошо знали своих клиентов. Таким образом, интеллектуальный анализ данных зависит от эффективного сбора данных, хранения и обработки данных.Приложения для интеллектуального анализа данных могут использоваться учреждениями и бизнес-конгломератами для разработки или модификации новых продуктов, чтобы удовлетворить потребности своих клиентов.

1. Как работает интеллектуальный анализ данных?
2. Приложения интеллектуального анализа данных

1)

Как работает интеллектуальный анализ данных?

Приложения интеллектуального анализа данных используются для моделирования приложений, улучшающих поисковые системы и технологии веб-сайтов. Интеллектуальный анализ данных состоит из проверки и анализа больших объемов данных для выявления конкретных закономерностей и тенденций.Широкие применения интеллектуального анализа данных включают маркетинг баз данных, управление рисками, обнаружение мошеннических сделок и спама в электронных письмах. Хотя наиболее важным применением интеллектуального анализа данных является определение настроений или мнений целевых пользователей.

Технологию интеллектуального анализа данных и ее применение можно разбить на пять основных этапов. Самым первым шагом для учреждений является сбор данных и их загрузка в хранилища баз данных. После загрузки данные хранятся либо на внутренних серверах компании, либо на облачном сервере.Аналитики данных, бизнес-команды и профессионалы в области управления получают доступ к данным и систематизируют их.

2)

Приложения интеллектуального анализа данных:

Одним из наиболее важных приложений для интеллектуального анализа данных является его реализация в здравоохранении. Интеллектуальный анализ данных в здравоохранении может значительно улучшить системы здравоохранения. Технология интеллектуального анализа данных может использоваться для прогнозирования количества пациентов в нескольких категориях. Приложения интеллектуального анализа данных используются для разработки моделей, которые могут помочь обеспечить получение пациентами соответствующей медицинской помощи и средств обслуживания.

Банковская и финансовая системы получили наибольшую выгоду от технологии интеллектуального анализа данных. Вся финансовая структура в значительной степени зависит от достоверных данных большого количества пользователей. Пользовательские данные используются для отслеживания выплат по кредитам, определения кредитных рейтингов. Приложения интеллектуального анализа данных в банковской сфере также используются для предотвращения преступлений и мошенничества.

Анализ рыночной корзины — это практическая теория, согласно которой, если покупатель приобретает определенное количество товаров, он будет склонен покупать их больше в будущем.Эта теория помогает розничным торговцам понять частоту покупок и поведение покупателей. Приложения интеллектуального анализа данных помогают анализировать данные с помощью дифференциального анализа клиентов в различных демографических группах.

• Отрасль электросвязи:

С развитием отрасли электросвязи и развития Интернета приложения для сбора данных в электросвязи позволили крупным игрокам отрасли хорошо знать свою клиентскую базу и развивать свои услуги.

Интеллектуальный анализ данных в образовании — это относительно новая отрасль интеллектуального анализа данных, которая помогает прогнозировать склонность учащихся к обучению. Его основное внимание уделяется разработке методов повышения научного обучения.

Быстро движущиеся потребительские товары (FMCG) в значительной степени зависят от приложений интеллектуального анализа данных, использующих данные клиентов, и клиенты играют важную роль в размещении заказов и их доставке.

• Производство:

Одно из приложений интеллектуального анализа данных можно увидеть в секторе производства, где модели интеллектуального анализа данных могут использоваться для обнаружения различных закономерностей в сложных производственных процессах.Технология интеллектуального анализа данных используется для определения взаимосвязей между архитектурой продукта и его портфелем. Инструменты интеллектуального анализа данных также используются для определения времени разработки продукта.

Огромные данные доступны даже в циклическом секторе энергетики, что требует выполнения приложений интеллектуального анализа данных в отрасли. Приложения машинного обучения для интеллектуального анализа данных наиболее широко используются в отрасли для прогнозирования выходной мощности и энергопотребления.

Правоохранительные органы используют приложения интеллектуального анализа данных для сбора, структурирования и анализа данных предыдущих расследований с целью создания модели для обнаружения лжи.Это увеличивает вероятность правильного суждения и выявления правды от преступников.

В генетических и биомедицинских исследованиях широко используются приложения сбора данных для характеристики поведенческих моделей пациентов и определения методов лечения болезней.

Математические алгоритмы трендов интеллектуального анализа данных помогают прогнозировать вероятность любых злонамеренных действий со стороны вероятных террористических институтов. Технология интеллектуального анализа данных помогает определить, где стратегически следует развернуть рабочую силу.

Инструменты интеллектуального анализа данных используются корпорацией для отслеживания поведения человека или группы лиц.

Эти данные собираются для маркетинга или передаются государственным органам.

Разработка биологических и генетических данных необходима для извлечения важной информации из массивных наборов данных, собранных в биологии. Инструменты интеллектуального анализа данных и приложения интеллектуального анализа данных полезны в таких приложениях, как определение функции белков и прогноз болезней.

Приложения интеллектуального анализа данных используются для очистки данных, обработки данных и интеграции различных хранилищ баз данных, которые необходимы для выполнения исследований.

Движение запасов зависит от движения капитала и его ухода с рынков. Аналитики могут использовать инструменты интеллектуального анализа данных для проведения технического анализа графиков акций и индексов.

С расширением доступа к Интернету вопросы конфиденциальности и безопасности стали важными. Инструменты интеллектуального анализа данных могут использоваться для разработки алгоритмов, препятствующих злонамеренному вторжению неэтичных объектов и, таким образом, защиты конфиденциальной информации.

Телевизионные и радиосети применяют инструменты и алгоритмы интеллектуального анализа данных в реальном времени, чтобы отслеживать свою живую аудиторию.Приложения интеллектуального анализа данных позволяют сетям давать рекомендации аудитории.

Образцы вывода искусственных систем поступают из приложений интеллектуального анализа данных, и поэтому технология интеллектуального анализа данных является основной составляющей систем искусственного интеллекта.

Современные фермеры используют приложения и алгоритмы интеллектуального анализа данных для расчета урожайности овощей с учетом количества питательных веществ, необходимых для урожая.

Технология интеллектуального анализа данных реализована в современных транспортных средствах, где она помогает в планировании въезда и выезда транспортных средств со складов и торговых точек.Инструменты интеллектуального анализа данных помогают оптимизировать время и сократить расходы.

Заключение

Если вы заинтересованы в карьере в области Data Science, наш 11-месячный очный курс Postgraduate Certificate Diploma in Data Science может очень помочь вам стать успешным профессионалом в области Data Science.

ТАКЖЕ ПРОЧИТАЙТЕ

Интеллектуальный анализ данных, определение, примеры и приложения

ЧТО ТАКОЕ МАЙНИНГ ДАННЫХ?

Интеллектуальный анализ данных — это автоматический или полуавтоматический технический процесс, который анализирует большие объемы разрозненной информации, чтобы понять ее и превратить в знания. Он ищет аномалии, закономерности или корреляции между миллионами записей для прогнозирования результатов, , по данным института SAS, мирового лидера в области бизнес-аналитики.

Тем временем информация продолжает расти и расти. Исследование больших данных 2017 года показывает, что 90% мировых данных относятся к периоду после 2014 года, а их объем удваивается каждые 1,2 года. В этом контексте интеллектуальный анализ данных является стратегической практикой, которую считают важной почти 80% организаций, применяющих бизнес-аналитику, согласно Forbes.

Благодаря совместным действиям аналитики и интеллектуального анализа данных, объединяет статистику, искусственный интеллект и автоматическое обучение, компании могут создавать модели для обнаружения связей между миллионами записей. Некоторые из возможностей интеллектуального анализа данных включают:

• Для очистки данных от шума и повторов.
• Извлеките соответствующую информацию и используйте ее для оценки возможных результатов.
• Принимайте лучшие и быстрые бизнес-решения.

ПРИМЕРЫ ПРИЛОЖЕНИЙ ДЛЯ ДОБЫЧИ ДАННЫХ

Прогностическая способность интеллектуального анализа данных изменила структуру бизнес-стратегий. Теперь вы можете понять настоящее, чтобы предвидеть будущее. Это около примеров интеллектуального анализа данных в текущей отрасли.

• Маркетинг. Интеллектуальный анализ данных используется для изучения все более крупных баз данных и улучшения сегментации рынка. Путем анализа взаимосвязи между такими параметрами, как возраст, пол, вкусы и т. Д. Клиента., можно угадать их поведение, чтобы проводить персонализированные кампании лояльности. Интеллектуальный анализ данных в маркетинге также предсказывает, какие пользователи, скорее всего, откажутся от подписки на услугу, , что их интересует, на основе их поиска или что должен включать список рассылки для достижения более высокой скорости отклика.
• Розничная торговля. Супермаркеты, например, используют модели совместных закупок для выявления товарных ассоциаций и принятия решения о том, как разместить их в проходах и на полках. Интеллектуальный анализ данных также определяет, какие предложения наиболее ценны для клиентов или увеличивают продажи в очереди на кассу.
• Банковское дело. Банки используют интеллектуальный анализ данных, чтобы лучше понимать рыночные риски. Он обычно применяется к кредитным рейтингам и интеллектуальным системам защиты от мошенничества для анализа транзакций, операций с картами, моделей покупок и финансовых данных клиентов. Интеллектуальный анализ данных также позволяет банкам больше узнать о наших онлайн-предпочтениях или привычках , чтобы оптимизировать отдачу от своих маркетинговых кампаний, изучить эффективность каналов продаж или управлять обязательствами по соблюдению нормативных требований.
• Медицина.Интеллектуальный анализ данных обеспечивает более точную диагностику. Наличие всей информации о пациенте, такой как медицинские записи, медицинские осмотры и схемы лечения, позволяет назначать более эффективные методы лечения. Он также обеспечивает более эффективное, действенное и рентабельное управление ресурсами здравоохранения путем выявления рисков, прогнозирования заболеваний в определенных сегментах населения или прогнозирования продолжительности госпитализации. Выявление мошенничества и нарушений, а также укрепление связей с пациентами, которые лучше знают свои потребности, также являются преимуществами использования интеллектуального анализа данных в медицине.
• Телевидение и радио. Существуют сети, которые применяют интеллектуальный анализ данных в реальном времени для измерения своей аудитории онлайн-телевидения (IPTV) и радио. Эти системы собирают и анализируют на лету анонимную информацию о просмотрах каналов, трансляциях и программах. Data Mining позволяет сетям давать персонализированные рекомендации радиослушателям и телезрителям, а также узнавать их интересы и действия в режиме реального времени и лучше понимать их поведение. Сети также получают ценные знания для своих рекламодателей, которые используют эти данные для более точного нацеливания на своих потенциальных клиентов.

ДОБАВЛЕНИЕ ДАННЫХ: ПРОФЕССИЯ БУДУЩЕГО

Сегодня поиск, анализ и управление данными — это рынки с огромными возможностями трудоустройства. Специалисты по интеллектуальному анализу данных работают с базами данных, чтобы оценить информацию и отбросить любую информацию, которая не является полезной или надежной. Для этого требуются знания в области больших данных, вычислений и анализа информации, а также умение работать с различными типами программного обеспечения.

В годовом отчете LinkedIn о новых рабочих местах за 2017 год отмечалось, что трех самых востребованных вакансий в США были должности, связанные с большими данными. Аналогичным образом, IBM прогнозирует, что спрос на этот тип профессионалов вырастет на 28% в период до 2020 года.

7 приложений интеллектуального анализа данных и примеры, о которых вы должны знать

Тот факт, что большие данные и аналитика меняют мир бизнеса и науки бесспорно. Но как? Каковы приложения интеллектуального анализа данных, примеры и преимущества?

Специалисты по обработке данных уже видели, как машинное обучение и использование методов интеллектуального анализа данных приносят результаты.

Однако многие люди до сих пор не знают, как именно это революционизирует отрасли и жизнь людей.

Если вам интересно, каковы преимущества и области применения интеллектуального анализа данных, то вы попали в нужное место.

На этой странице:

• Что такое интеллектуальный анализ данных?
• 7 ключевых отраслевых приложений интеллектуального анализа данных в:
  — Бизнес
  — Телекоммуникации
  — Банковский сектор
  — Электронная коммерция
  — Финансы
  — Медицина и здравоохранение
  — Безопасность (информация и кибербезопасность)
• Инфографика в формате PDF

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Давайте определимся.

Проще говоря, интеллектуальный анализ данных — это процесс поиска закономерностей, тенденций и аномалий в больших наборах данных для принятия адекватных решений и прогнозирования результатов.

Теперь огромное количество данных доступно где угодно и когда угодно. Но эти данные бесполезны для принятия управленческих решений, пока они не будут превращены в полезную информацию.

Вот здесь и приходит на помощь интеллектуальный анализ данных. Он превращает необработанные неструктурированные данные в полезную информацию.

Благодаря широкому спектру методов и статистических алгоритмов интеллектуальный анализ данных может помочь предприятиям увеличить доходы, снизить затраты или ответить на вопросы, которые беспокоят многие другие отрасли.

Итак, давайте суммируем ключевые характеристики интеллектуального анализа данных:

• Обнаружение аномалий, закономерностей, корреляций и тенденций.
• Прогнозирование вероятных результатов.
• Отвечая на конкретные вопросы.
• Таким образом, это прочная основа для эффективного процесса принятия решений на основе данных.
• Сосредоточьтесь на больших наборах данных и базах данных.

Как можно использовать интеллектуальный анализ данных?

Организации и предприятия используют программные инструменты для анализа данных, чтобы преобразовать необработанные данные в полезные сведения с помощью алгоритмов и автоматизированных процессов.

На рынке существует огромное количество компаний и решений для интеллектуального анализа данных.

Программное обеспечение помогает компаниям обнаруживать закономерности и тенденции в больших объемах данных, преобразовывать их в действенные решения и прогнозировать возможные результаты.

Теперь давайте посмотрим на преимущества интеллектуального анализа данных на практике.

7 Основные приложения и примеры интеллектуального анализа данных

1. Приложения интеллектуального анализа данных в бизнесе

Загрузите приведенную выше инфографику в формате PDF

В сегодняшнем высококонкурентном деловом мире интеллектуальный анализ данных имеет большое значение. Новая концепция интеллектуального анализа данных Business Intelligence (BI) сейчас набирает обороты.

BI широко используется ведущими компаниями, чтобы опережать своих конкурентов.

Business Intelligence — это программный процесс для анализа данных, используемых для анализа конкуренции, сегментации рынка, повышения удовлетворенности клиентов, снижения затрат, увеличения продаж, прогнозирования возможных рисков, анализа рынка и т. Д.

Давайте возьмем пример по данным Starbucks добыча полезных ископаемых.

Starbucks использует данные, чтобы находить лучшие места для своих магазинов.Локации Starbucks очень прибыльны благодаря интеллектуальному анализу данных и бизнес-аналитике.

Starbucks использует данные на основе местоположения, такие как анализ уличного движения и демографическую информацию, чтобы определить, где их местоположение может принести наибольший доход.

Примеры бизнес-приложений и вопросы, на которые дает ответ интеллектуальный анализ данных:

Возможный вопрос	Приложение
Как лучше выбрать целевой продукт?	Сегментация рынка
В каких клиентов инвестировать?	Прибыльность
Как увеличить продажи с помощью программ лояльности и рекламных акций?	Розничная торговля в Интернете
Как минимизировать эксплуатационные расходы?	Управление активами
Какие продукты покупатели будут покупать вместе?	Перекрестные продажи

2.Приложения интеллектуального анализа данных в телекоммуникациях

Загрузите приведенную выше инфографику в формате PDF

Отрасль телекоммуникаций производит бесчисленное количество данных каждую минуту. Таким образом, компании TELCO первыми начали применять методы и методы интеллектуального анализа данных.

Data Mining занимается многими видами деятельности, связанными с управлением телекоммуникационными компаниями — маркетингом / профилированием клиентов, снижением платы за звонки, обнаружением мошенничества, сокращением оттока клиентов, управлением сетевой инфраструктурой и т. Д.

Например, сброс вызовов — одна из самых серьезных проблем для операторов связи, когда дело касается управления их сетевой инфраструктурой. С помощью интеллектуального анализа данных и его алгоритмов обнаружения аномалий можно предсказать и избежать сбоев в сети.

Что касается управления маркетингом, то помимо общих данных о клиентах, которые обычно собирает большинство предприятий, компании TELCO также собирают подробные записи о звонках.

Таким образом, они могут очень точно описать поведение каждого клиента при вызове.Эта информация является отличным источником для целей маркетинга и прогнозирования.

Примеры приложений и вопросы, на которые интеллектуальный анализ данных может дать ответ в управлении телекоммуникациями:

Возможный вопрос	Приложение
Когда клиент, скорее всего, уйдет из одной компании TELCO в другую ?	Управление удержанием клиентов
Какие индивидуальные услуги предоставить для повышения лояльности клиентов?	Управление продажами и лояльностью клиентов
Кто из клиентов, скорее всего, станет жертвами мошенничества с клонированием?	Обнаружение мошенничества

3.Приложения интеллектуального анализа данных в банковском секторе

Загрузите приведенную выше инфографику в формате PDF

Сегодня банковские системы ежедневно собирают огромное количество транзакционных и исторических данных.

Собранные данные включают информацию о клиенте, детали транзакции, данные кредитной карты и т. Д.

Успешно выполняя аналитику больших данных, банк может понять привычки своих клиентов, определить ключевые каналы транзакций (платежи по кредитным / дебетовым картам банкоматов .и т. д.), сегментируйте клиентов, выявляйте и предотвращайте мошенничество, оценивайте риски и анализируйте отзывы клиентов.

Например, Barclays (британский многонациональный инвестиционный банк) использует анализ данных в социальных сетях в режиме реального времени с помощью своего мобильного банковского приложения «Pingit», чтобы получить немедленную обратную связь от клиентов.

Поскольку, когда клиент использует свое приложение, передается огромное количество социальных данных, Barclays использовал услуги интеллектуального анализа данных, предоставляемые компанией по мониторингу социальных сетей, для определения положительных и отрицательных отзывов, а затем для создания и предложения новых приложений специально на основе этих отзывов. .

Примеры приложений и возможные проблемы / вопросы, на которые интеллектуальный анализ данных может дать ответ в банковском секторе:

Возможный вопрос	Приложение
Кого можно предложить клиентам в краткосрочной перспективе ссуды с высокими ставками выплат?	Профилирование клиентов
Какие модели кредитных операций приводят к кредитному мошенничеству?	Обнаружение мошенничества
Каковы характеристики заемщика с высоким уровнем риска?	Управление рисками
Каков профиль клиентов, пользующихся всеми видами услуг вашего банка?	Управление удовлетворенностью клиентов

4.Приложения интеллектуального анализа данных в электронной коммерции

Загрузите приведенную выше инфографику в формате PDF

Люди постоянно покупают и продают вещи через Интернет. Чтобы клиенты продолжали взаимодействовать с веб-сайтом и повышали качество обслуживания клиентов, компании используют алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения.

Например, когда вы ищете продукт на веб-сайте Amazon, вы можете увидеть несколько связанных рекомендаций.

Эти рекомендации генерируются с помощью алгоритмов машинного обучения.

Компании электронной коммерции и розничной торговли в Интернете хранят данные о каждом клике клиента, каждой совершенной покупателем покупке, каждом отзыве, отправленном клиентом, и т. Д.

Предприятия электронной коммерции используют эти данные, чтобы лучше понимать своих клиентов, чтобы гарантировать больше положительного потребительского опыта, и, таким образом, для увеличения продаж и возможностей.

Примеры приложений и типичные вопросы, на которые может ответить аналитика данных:

Возможный вопрос	Приложение
Как наиболее ценные клиенты попадают в ваш бизнес и на веб-сайт электронной коммерции?	Управление жизненной ценностью клиента (LTV)
Какой продукт порекомендовать конкретным клиентам?	Управление рекомендациями
Кто из клиентов, скорее всего, переключится на другой веб-сайт электронной коммерции?	Управление удержанием клиентов
Какие продукты чаще всего покупаются вместе с тем или иным продуктом?	Перекрестные продажи

5.Интеллектуальный анализ данных для финансовых приложений

Загрузите приведенную выше инфографику в формате PDF

Финансовые компании и финансовые отделы предприятий очень серьезно относятся к интеллектуальному анализу данных и машинному обучению.

Причины — наука о данных помогает им сократить операционные расходы, увеличить доход, усилить безопасность, улучшить взаимодействие с пользователем и спрогнозировать финансовые рынки.

Существует широкий спектр алгоритмов машинного обучения для задач классификации, которые отлично подходят для финансовых данных.

Более того, у крупных компаний, предоставляющих финансовые услуги, есть солидные средства, которые они тратят на современное программное обеспечение, связанное с интеллектуальным анализом данных, такое как лучшие инструменты отчетности бизнес-аналитики, инструменты конкурентной разведки и т. Д.

Страхование также является большим часть финансовой индустрии. Если страховые компании хотят успешно управлять своими рисками и поддерживать прибыльность своего бизнеса, они не могут позволить себе пренебрегать интеллектуальным анализом данных и машинным обучением.

Например, представим себе базу данных клиентов страховой компании.Если у одного из клиентов компании отсутствует страховое покрытие, система анализа данных автоматически уведомит отдел продаж компании.

Это даст им возможность принести дополнительную пользу своему клиенту.

Вместо слепого холодного звонка продавец будет звонить только тогда, когда видит, что клиент что-то упускает.

Это позволит клиенту почувствовать заботу компании о его потребностях, а также увеличить объем продаж страховщика.

Примеры приложений и возможные вопросы, которые аналитика данных может решить в финансовой компании:

Возможный вопрос	Приложение
Каковы будут краткосрочные изменения на финансовом рынке ?	Управление рисками
Какая идеальная справедливая цена для финансового продукта (например,акции, облигации, страхование и т. д.)?	Цены
Какие индивидуальные планы страхования можно рекомендовать страховую компанию конкретному пользователю?	Управление перекрестными продажами и удержанием клиентов
Как оценивать и контролировать риски в рамках существующих потребительских портфелей?	Управление рисками
Как уменьшить потери от мошенничества и повысить кибербезопасность?	Обнаружение мошенничества и управление безопасностью

6.Применение интеллектуального анализа данных в медицине и здравоохранении

Загрузите приведенную выше инфографику в формате PDF

Медицина и здравоохранение — один из величайших примеров того, как интеллектуальный анализ данных может революционизировать целую отрасль.

Наука о данных выводит сферу медицины на совершенно новый уровень, от анализа медицинских записей до обнаружения лекарств и обследования онкологических заболеваний.

Здравоохранение часто использует науку о данных в финансовых целях, например, для снижения затрат и привлечения клиентов.

Вот пример конкретных приложений интеллектуального анализа данных от IBM Watson — одного из крупнейших поставщиков программного обеспечения для анализа данных.

«Watson for Oncology — это решение, которое оценивает информацию из медицинской карты пациента, оценивает медицинские доказательства и отображает возможные варианты лечения, ранжированные по уровню достоверности, всегда предоставляя подтверждающие доказательства. Затем онколог может применить свой собственный опыт, чтобы определить наиболее подходящие варианты лечения ».

Примеры приложений и общие вопросы, на которые интеллектуальный анализ данных дает ответы в медицине и здравоохранении:

Возможный вопрос	Приложение
Как повысить точность и эффективность диагностики с помощью считывания данных изображений (например, рентген, компьютерная томография и т. д.)?	Точность диагностики
Как повысить качество больницы и безопасность пациентов?	Управление больницей
Как снизить уровень смертности от некоторых болезней и прогнозировать медицинские результаты?	Прогнозирование заболеваний
Как пациенты с различными генетическими проблемами реагируют на определенные лекарства и заболевания?	Генетика и геномика
Как сократить расходы на здравоохранение и в то же время удовлетворить пациентов?	Управление состоянием в медицинском страховании
Как быстро и эффективно доставить лекарства клиентам?	Открытие лекарств

7.Приложения интеллектуального анализа данных в области безопасности (информация и кибербезопасность)

Загрузите приведенную выше инфографику в формате PDF

Неудивительно, что по мере роста сложности ИТ-информации и сетей число атак кибербезопасности также увеличивалось.

И предполагаемые затраты на киберпреступность достигли миллиарда долларов.

Поверхность атаки увеличивается за счет мобильных, облачных и других типов интернет-поверхностей. Кроме того, злоумышленники знают высокоэффективные способы быстрого заработка с помощью различных инструментов и техник.

Все это создает для организаций и предприятий огромные проблемы и проблемы, пытаясь поддерживать хороший уровень информационной безопасности. У злоумышленника есть множество «дверей», чтобы «взломать» корпоративную сеть.

Используя алгоритмы анализа данных, компании могут находить закономерности отсутствия безопасности, предотвращать киберугрозы, обнаруживать атаки и быстро реагировать на них.

Интеллектуальный анализ данных и аналитика значительно сокращают время, необходимое для выявления и решения проблемы, позволяя кибер-аналитикам прогнозировать вторжение и избегать его.

Инструменты аналитики данных используются для выявления угроз кибербезопасности, таких как скомпрометированные и слабые устройства, атаки вредоносных программ / программ-вымогателей и вредоносные инсайдерские программы.

Примеры приложений и вопросы, на которые аналитика данных отвечает в области информации и кибербезопасности:

Возможный вопрос	Приложение
Как обнаружить необычный объем сетевого трафика от сетевого устройства?	Обнаружение мошенничества и управление сетевой безопасностью
Какие базы данных содержат информацию о клиентах и ​​насколько они уязвимы для атак?	Обнаружение мошенничества и управление информационной безопасностью клиентов
Как распознать и предотвратить атаки вредоносного ПО?	Обнаружение мошенничества и управление сетевой безопасностью
Как определять аномалии и подозрительные действия?	Обнаружение мошенничества
Как обнаружить кражу данных злоумышленниками?	Обнаружение мошенничества

Заключение

Доступ к сотням областей, большие данные и аналитика революционизируют отрасли и нашу повседневную жизнь.Приведенный выше список приложений интеллектуального анализа данных представляет собой обзор тех, которые сегодня обеспечивают высокие результаты.

Дело в том, что организации и предприятия, не использующие преимущества интеллектуального анализа данных, рано или поздно останутся позади.

Amazon следит за всем, что мы купили. Google знает все, что нам нужно знать. Facebook видит то, что нам нравится.

Эти лидеры играют с невообразимым объемом данных, чтобы предсказать, какой следующий полезный сервис может стать для их пользователей.

Их преимущества огромны: охват клиентов по всему миру, узнаваемость бренда, высокий уровень прибыльности и т. Д.

Каковы ваши примеры приложений интеллектуального анализа данных? Поделитесь своими мыслями с нами.

Приложение для интеллектуального анализа данных — обзор

■

Исследование приложений: Первые приложения для интеллектуального анализа данных приложили немало усилий, чтобы помочь предприятиям получить конкурентное преимущество. Использование интеллектуального анализа данных для предприятий продолжает расширяться, поскольку электронная коммерция и электронный маркетинг стали основными направлениями в розничной торговле.Интеллектуальный анализ данных все чаще используется для исследования приложений в других областях, таких как веб-анализ и анализ текста, финансовый анализ, промышленность, правительство, биомедицина и наука. Новые области применения включают интеллектуальный анализ данных для борьбы с терроризмом и мобильный (беспроводной) интеллектуальный анализ данных. Поскольку общие системы интеллектуального анализа данных могут иметь ограничения при решении проблем, связанных с конкретными приложениями, мы можем увидеть тенденцию к разработке систем и инструментов интеллектуального анализа данных, более ориентированных на приложения, а также невидимых функций интеллектуального анализа данных, встроенных в различные виды сервисов.

■

Масштабируемые и интерактивные методы интеллектуального анализа данных: В отличие от традиционных методов анализа данных, интеллектуальный анализ данных должен иметь возможность обрабатывать огромные объемы данных эффективно и, по возможности, в интерактивном режиме. Поскольку объем собираемых данных продолжает быстро увеличиваться, масштабируемые алгоритмы для индивидуальных и интегрированных функций интеллектуального анализа данных становятся необходимыми. Одним из важных направлений повышения общей эффективности процесса добычи при одновременном увеличении взаимодействия с пользователем является добыча на основе ограничений .Это обеспечивает пользователям дополнительный контроль, позволяя специфицировать и использовать ограничения, чтобы направлять системы интеллектуального анализа данных в их поисках интересных шаблонов и знаний.

■

Интеграция интеллектуального анализа данных с поисковыми системами, системами баз данных, системами хранилищ данных и системами облачных вычислений: Поисковые системы, системы баз данных, системы хранилищ данных и системы облачных вычислений являются основными системами обработки информации и вычислений . Важно обеспечить, чтобы интеллектуальный анализ данных служил важным компонентом анализа данных, который можно легко интегрировать в такую ​​среду обработки информации.Подсистема / служба интеллектуального анализа данных должна быть тесно связана с такими системами в качестве бесшовной унифицированной структуры или в качестве невидимой функции. Это обеспечит доступность данных, переносимость интеллектуального анализа данных, масштабируемость, высокую производительность и интегрированную среду обработки информации для многомерного анализа и исследования данных.

■

Майнинг социальных и информационных сетей: Майнинг социальных и информационных сетей и анализ ссылок являются важными задачами, поскольку такие сети являются повсеместными и сложными.Разработка масштабируемых и эффективных методов и приложений обнаружения знаний для большого количества сетевых данных имеет важное значение, как указано в Разделе 13.1.2.

■

Добыча пространственно-временных, движущихся объектов и киберфизических систем: Киберфизические системы, а также пространственно-временные данные быстро растут из-за популярного использования сотовых телефонов, GPS, датчиков и других беспроводных устройств. оборудование. Как указано в Разделе 13.1.3, существует множество сложных исследовательских задач, позволяющих реализовать эффективное обнаружение знаний с помощью таких данных в реальном времени.

■

Интеллектуальный анализ мультимедийных, текстовых и веб-данных: Как указано в Разделе 13.1.3, интеллектуальный анализ таких данных стал в последнее время центром внимания в исследованиях интеллектуального анализа данных. Достигнут большой прогресс, но остается еще много нерешенных вопросов.

■

Горнорудные биологические и биомедицинские данные: Уникальное сочетание сложности, богатства, размера и важности биологических и биомедицинских данных требует особого внимания при интеллектуальном анализе данных.Извлечение ДНК и белковых последовательностей, анализ данных микрочипов большого размера, а также анализ биологических путей и сетей — это лишь некоторые из тем в этой области. Другие области исследований по интеллектуальному анализу биологических данных включают в себя интеллектуальную биомедицинскую литературу, анализ связей между разнородными биологическими данными и информационную интеграцию биологических данных с помощью интеллектуального анализа данных.

■

Интеллектуальный анализ данных с программной инженерией и системной инженерией: Программные программы и большие компьютерные системы становятся все более громоздкими по размеру, сложными и, как правило, возникают в результате интеграции нескольких компонентов, разработанных различными группами внедрения.Эта тенденция делает все более сложной задачей обеспечение устойчивости и надежности программного обеспечения. Анализ выполнения программы с ошибками — это, по сути, процесс интеллектуального анализа данных — отслеживание данных, сгенерированных во время выполнения программы, может выявить важные закономерности и выбросы, которые в конечном итоге могут привести к автоматическому обнаружению ошибок программного обеспечения. Мы ожидаем, что дальнейшее развитие методологий интеллектуального анализа данных для отладки программного обеспечения / систем повысит надежность программного обеспечения и придаст новый импульс разработке программного обеспечения / систем.

■

Анализ визуальных и аудиоданных: Интеллектуальный анализ визуальных и аудиоданных — это эффективный способ интеграции с визуальными и аудиосистемами людей и обнаружения знаний из огромных объемов данных. Систематическая разработка таких методов будет способствовать привлечению людей к эффективному и действенному анализу данных.

■

Распределенный интеллектуальный анализ данных и интеллектуальный анализ потоков данных в реальном времени: Традиционные методы интеллектуального анализа данных, разработанные для работы в централизованном месте, плохо работают во многих современных распределенных вычислительных средах (например,g., Интернет, интрасети, локальные сети, высокоскоростные беспроводные сети, сенсорные сети и облачные вычисления). Ожидается прогресс в методах распределенного интеллектуального анализа данных. Более того, многие приложения, использующие потоковые данные (например, электронная коммерция, веб-интеллектуальный анализ, анализ запасов, обнаружение вторжений, мобильный интеллектуальный анализ данных и интеллектуальный анализ данных для борьбы с терроризмом), требуют построения динамических моделей интеллектуального анализа данных в реальном времени. В этом направлении необходимы дополнительные исследования.

■

Защита конфиденциальности и информационная безопасность при интеллектуальном анализе данных: Обилие личной или конфиденциальной информации, доступной в электронных формах, в сочетании со все более мощными инструментами интеллектуального анализа данных представляет собой угрозу конфиденциальности и безопасности данных.Растущий интерес к интеллектуальному анализу данных для борьбы с терроризмом также усиливает озабоченность. Предусматривается дальнейшее развитие методов интеллектуального анализа данных, сохраняющих конфиденциальность. Сотрудничество технологов, социологов, экспертов в области права, правительств и компаний необходимо для создания строгого механизма защиты конфиденциальности и безопасности для публикации и интеллектуального анализа данных.

Введение в интеллектуальный анализ данных | Приложения интеллектуального анализа данных

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon

Обзор

1. Изучите базовую концепцию интеллектуального анализа данных
2. Понимание приложений интеллектуального анализа данных

Предварительные требования

• Базовое понимание Python
• Базовые знания базы данных

Добро пожаловать, ребята!

Здесь я дам вам краткое представление об основных концепциях интеллектуального анализа данных.Мы знаем, что везде есть данные в различном формате, которые нужно хранить в базе данных. По объему данных мы можем выбрать подходящую базу данных. Итак, есть популярные базы данных, которые мы знаем, такие как PostgreSQL, NoSQL, MongoDB, Microsoft SQL Server и многие другие.

В этой статье вы получите представление о интеллектуальном анализе данных.

Итак, вперед…

Что такое интеллектуальный анализ данных: —

«Интеллектуальный анализ данных» , который добывает данные.Проще говоря, это определяется как поиск скрытых идей (информации) из базы данных, извлечение закономерностей из данных.

Есть разные алгоритмы для разных задач. Функция этих алгоритмов — соответствовать модели. Эти алгоритмы определяют характеристики данных. Есть 2 типа моделей.

1) Прогнозирующая модель

2) Описательная модель

Основные задачи интеллектуального анализа данных

В этом разделе мы увидим некоторые функции / задачи майнинга.

1) Классификация

Этот термин относится к контролируемому обучению. Алгоритмы классификации требуют, чтобы классы определялись на основе переменных. Характеристики данных определяют, к какому классу принадлежит. Распознавание образов — это один из типов задач классификации, в которых входные данные (образцы) классифицируются по различным классам на основе их сходства с определенными классами.

2) Прогноз

В реальной жизни мы часто видим, как предсказывают будущие вещи / ценности / или иначе, основываясь на прошлых и настоящих данных.Прогнозирование также является разновидностью классификационной задачи. В зависимости от типа приложения, например, прогнозирование наводнения, где зависимыми переменными являются уровень воды в реке, ее влажность, масштаб дождя и т. Д. Являются атрибутами.

3) Регрессия

Регрессия — это статистический метод, который используется для определения взаимосвязи между переменными (x) и зависимыми переменными (y). Существует несколько типов регрессии: линейная, логистическая и т. Д. Линейная регрессия используется для непрерывных значений (0,1,1.5,…. И далее), а логистическая регрессия используется там, где существует возможность только двух событий, таких как пройден / не пройден, истина / ложь, да / нет и т. Д.

4) Анализ временных рядов

В анализе временных рядов переменная меняет свое значение в зависимости от времени. Это означает, что анализ проводится по выявленным шаблонам данных за определенный период времени. Это могут быть сезонные колебания, нерегулярные колебания, вековой тренд и циклические колебания. Например, годовое количество осадков, цена на фондовом рынке и т. Д.

5) Кластеризация

Кластеризация аналогична классификации, т. Е. Группирует данные. Кластеризация относится к неконтролируемому машинному обучению. Это процесс разделения данных на группы на основе схожих типов данных.

6) Обобщение

Обобщение — это не что иное, как характеристика или обобщение. Он извлекает значимую информацию из данных. Он также дает сводку числовых переменных, таких как среднее значение, режим, медиана и т. Д.

7) Правила ассоциации

Это основная задача Data Mining. Это помогает находить подходящие закономерности и значимые выводы из базы данных. Правило ассоциации — это модель, которая извлекает типы ассоциаций данных. Например, анализ рыночной корзины, в котором правила ассоциации применяются к базе данных, чтобы узнать, какие товары покупает вместе покупатель.

8) Обнаружение последовательности

Его также называют последовательным анализом.Он используется для обнаружения или поиска последовательной закономерности в данных.

Последовательный паттерн — это паттерн, основанный исключительно на временной последовательности. Эти шаблоны похожи на найденные правила ассоциации в базе данных или события связаны, но их связь основана только на «Времени».

До этого момента мы видели все основные функции и задачи Data Mining. Давайте продолжим, чтобы узнать больше о Data Mining…

Data Mining VS KDD (обнаружение знаний в базе данных)

Data Mining: Процесс использования алгоритмов для извлечения значимой информации и шаблонов, полученных из процесса KDD.Это шаг, связанный с KDD.

KDD: Это важный процесс идентификации значимой информации и шаблонов в данных. На вход этого процесса поступают данные, а на выходе — полезная информация из данных.

Процесс KDD состоит из 5 шагов :

1) Выборка: Необходимость получения данных из различных источников данных, баз данных.

2) Предварительная обработка: Этот процесс очистки данных с точки зрения любых неверных данных, пропущенных значений, ошибочных данных.

3) Преобразование: Данные из различных источников должны быть преобразованы, закодированы в некоторый формат для предварительной обработки.

4) Интеллектуальный анализ данных: В этом процессе к преобразованным данным применяются алгоритмы для достижения желаемых выходных данных / результатов.

5) Интерпретация / оценка: Необходимо выполнить некоторые визуализации для представления результатов интеллектуального анализа данных, которые очень важны.

Приложения интеллектуального анализа данных

1) Электронная коммерция

Электронная коммерция — одно из ее практических применений.Компании электронной коммерции похожи на Amazon, Flipkart, Myntra и т. Д. Они используют методы интеллектуального анализа данных, чтобы увидеть функциональность каждого продукта таким образом, чтобы «какой продукт больше всего просматривает покупатель, а также то, что им понравилось другое».

2) Розничная торговля

Это еще одно приложение для интеллектуального анализа данных с розничного рынка. Розничные торговцы находят шаблон «Свежесть, частота, деньги (в денежном выражении)». Ритейлеры отслеживают продажи товаров, сделки.

3) Образование

В настоящее время образование — развивающаяся и развивающаяся область. Это касается открытия знаний из образовательных данных. Основная цель этого приложения — изучить или определить модель поведения учащегося с точки зрения будущего обучения, эффектов учебы, углубленных знаний в обучении и т. Д. Эти методы интеллектуального анализа данных используются учебными заведениями для принятия точных решений, а также для прогнозирования соответствующих результатов.

Инструменты для интеллектуального анализа данных

— KNIME

-WEKA

-ОРАНЖЕВЫЙ

Алгоритмы интеллектуального анализа данных

• Кластеризация K-средних
• Опорные векторные машины
• Априори
• КНН
• Наивный Байес
• CART и многое другое…

Это несколько алгоритмов.

* Теперь я собираюсь предоставить вам информацию о необходимых библиотеках ниже.

— Априори:

 из апьори импорт априори 

— Кластеризация K-средних:

  из коленного импортного KneeLocator
from sklearn.datasets импортировать make_blobs
из sklearn.cluster импорт KMeans
из sklearn.metrics импортировать Silhouette_score
из sklearn.preprocessing import StandardScaler  

— Машины опорных векторов:

 от sklearn import svm 

-Нейв Байес:

 от sklearn.naive_bayes импорт GaussianNB 

-КОРЗИНА:

 из sklearn.tree импорт DecisionTreeRegressor 

-KNN:

  из   sklearn.neighbours   импорт   KNeighborsClassifier  

Итак, вот несколько библиотек, которые необходимо установить при выполнении алгоритма.

Заключение

Надеюсь, вам понравилась моя статья. Если у вас есть какие-либо вопросы, вы можете оставить комментарии ниже.Благодарю вас!

Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора.

Связанные

Интеллектуальный анализ данных — определение, приложения и методы

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс выявления закономерностей и поиска аномалий и взаимосвязей в больших наборах данных, которые можно использовать для прогнозирования будущих тенденций.Основная цель интеллектуального анализа данных — извлечь ценную информацию из доступных данных.

Интеллектуальный анализ данных считается междисциплинарной областью, объединяющей методы информатики и статистики Основные концепции статистики для финансов Твердое понимание статистики имеет решающее значение для того, чтобы помочь нам лучше понять финансы. Более того, концепции статистики могут помочь инвесторам в мониторинге. Обратите внимание, что термин «интеллектуальный анализ данных» неверен.Это в первую очередь связано с обнаружением закономерностей и аномалий в наборах данных, но не связано с извлечением самих данных.

Приложения

Интеллектуальный анализ данных предлагает множество приложений в бизнесе. Например, создание надлежащих процессов обработки данных (интеллектуального анализа данных) может помочь компании снизить затраты и увеличить доходы. Доход: Доход — это стоимость всех продаж товаров и услуг, признанных компанией за период. Выручка (также называемая продажами или доходом) или получение информации из поведения и практики своих клиентов.Безусловно, в настоящее время он играет жизненно важную роль в процессе принятия деловых решений.

Интеллектуальный анализ данных также активно используется в финансовой сфере. Например, соответствующие методы позволяют пользователям определять и оценивать факторы, влияющие на колебания цен на финансовые ценные бумаги. Рыночные ценные бумаги. Рыночные ценные бумаги — это неограниченные краткосрочные финансовые инструменты, которые выпускаются либо для долевых ценных бумаг, либо для долговых ценных бумаг публично зарегистрированной компании. Компания-эмитент создает эти инструменты специально для сбора средств для дальнейшего финансирования коммерческой деятельности и расширения..

Область быстро развивается. Новые данные появляются с невероятно высокой скоростью, в то время как технологические достижения позволяют находить более эффективные способы решения существующих проблем. Кроме того, разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения открывают новые пути к точности и эффективности в этой области.

Процесс интеллектуального анализа данных

Обычно процесс можно разделить на следующие этапы:

1. Определите проблему: Определите масштаб бизнес-проблемы и цели проекта исследования данных.
2. Изучите данные: Этот шаг включает в себя исследование и сбор данных, которые помогут решить заявленную бизнес-проблему.
3. Подготовьте данные: Очистите и систематизируйте собранные данные, чтобы подготовить их для дальнейшего моделирования Что такое Финансовое моделирование Финансовое моделирование выполняется в Excel для прогнозирования финансовых показателей компании. Обзор того, что такое финансовое моделирование, как и зачем его создавать. процедуры.
4. Моделирование: Создайте модель, используя методы интеллектуального анализа данных, которые помогут решить указанную проблему.
5. Интерпретация и оценка результатов: Сделайте выводы из модели данных и оцените ее достоверность. Превратите результаты в бизнес-решение.

Методы интеллектуального анализа данных

Наиболее часто используемые методы в этой области включают:

1. Обнаружение аномалий: Выявление необычных значений в наборе данных.
2. Моделирование зависимостей: Обнаружение существующих отношений в наборе данных.Это часто требует регрессионного анализа.
3. Кластеризация: Идентификация структур (кластеров) в неструктурированных данных.
4. Классификация: Обобщение известной структуры и ее применение к данным.