Анализ больших данных: поручите это нейросетям

Данные — это буквально все, что нас окружает. Когда вы изучаете какую-то тему, совершаете покупку, проводите опрос в соцсетях или готовите план продаж — вы выполняете анализ данных. Благодаря возможностям современных нейросетей мы можем гораздо проще, быстрее и эффективнее обрабатывать информацию, делать на ее основе выводы и строить прогнозы — и все это за считанные минуты и без привлечения человека. В этой статье мы расскажем о возможностях нейросетей для анализа данных в разных сферах и правилах их внедрения — это проще, чем вам кажется!

Нейросети для анализа данных: преимущества и недостатки

Функционал нейросетей постоянно совершенствуется и становится все более полным и подходящим для решения самых разных аналитических задач. Однако этот инструмент, как и любой другой, не идеален — рассказываем о его основных плюсах и минусах.

• Высокая точность и скорость работы
  Нейросети буквально заточены под работу с big data. Они способны обработать огромные массивы данных гораздо быстрее человека, найти сложные закономерности, составить прогноз или собрать аналитику, визуализируя полученные выводы. Результаты работы современных нейросетей превосходят даже традиционные методы анализа полученных данных, используемые ранее при проведении исследований.

• Универсальность для решения разных задач
  Благодаря широкому и быстро растущему функционалу нейросетей их можно использовать как инструмент для решения разных исследовательских задач. Например, задач классификации (разделения ЦА на группы по заданным признакам), прогнозирования (плана продаж или спроса на товар) и т.д.

• Автоматизация рутины
  Делегируя нейросетям работу по аналитике данных, вы освобождаете огромное количество времени. Смело отдавайте им самые сложные и требующие большого количества времени задачи — сбор информации из разных источников, их очистку и формирование отчетов. Так, например, сервис Jay Flow может взять на себя всю вашу исследовательскую рутину: автоматический сбор данных из CRM, соцсетей и других источников и создание отчетов в любом виде без ручного вмешательства человека.

• Работа с «неидеальными» данными
  В реальных данных, с которыми приходится работать в ходе исследования, часто могут встречаться неточности, пробелы или ошибки. Однако для нейросетей это не будет препятствием для анализа — они умеют работать даже с «грязным» материалом благодаря устойчивости к шумам.

• Требовательность к ресурсам
  Успешная работа нейросетей — это всегда результат их качественного предварительного обучения. Для этого на старте нужны большие вычислительные ресурсы, которые не всегда доступны простым пользователям. Для тех исследователей и компаний, которые пока не могут позволить себе полноценную инфраструктуру в виде data-центров, спасением станут такие облачные решения как Jay Flow.

• Необходимость в большом объеме данных
  Достаточное количество входных данных гарантирует более точную работу нейросети. Причем здесь действует строгое правило: чем сложнее и объемнее задача, тем больше данных нужно для предварительного обучения модели. Однако такой объем информации не всегда возможно собрать в рамках исследования. Однако и эту проблему можно решить. Например, с помощью трансферного обучения — дообучения уже готовой модели под другую задачу.

• Наличие хотя бы минимальной IT-экспертизы
  Несмотря на то, что нейросети призваны упростить вашу работу с искусственным интеллектом, хотя бы базовое понимание принципов машинного обучения важно для эффективного взаимодействия с ИИ-помощниками. Такое условие может стать барьером для новичков — тех, кто совсем не взаимодействовал с нейросетями ранее. Решением проблемы будут такие инструменты для анализа данных, как Jay Flow, где все взаимодействие происходит через простой и понятный визуальный интерфейс, а сервис сам подсказывает возможные дальнейшие шаги.

Применение нейросетей для аналитики данных в науке и бизнесе

1. Ритейл и маркетинг
   В ритейле и маркетинге нейросети стали незаменимым инструментом для персонализации предложений – они помогают повышать конверсию продаж, предлагая клиентам только те товары, которые их могут реально заинтересовать. Еще одно важное направление работы в этой нише — анализ смысла и тональности комментариев и отзывов для оперативного выявления проблем в обслуживании и повышения качества сервиса.
2. Медицина
   Чаще всего нейросети в медицине применяют для анализа медицинских снимков — например, рентгеновских, УЗИ или МРТ. Они позволяют быстрее обнаружить патологию или поставить предварительный диагноз с высокой долей точности — особенно, если данные от ИИ-помощника попадут в руки опытного врача.

3. Финансы и финтех
   Возможности для использования нейросетей в финансовом секторе огромны — например, они могут прогнозировать изменения на финансовых рынках или проводить кредитный скоринг клиентов.

4. Социальные науки
   Здесь нейросети используются для быстрой аналитики больших данных — например, текстов опросов или множественных интервью. Их обработка происходит за минуты и позволяет быстро построить на их основе аналитику о настроениях в обществе, ключевых трендах, тенденциях и изменениях предпочтений россиян — это данные крайне ценны для социологов, политологов и исследователей из смежных областей.

5. Логистика и производство
   Нейросети с помощью встроенных алгоритмов отслеживания спроса помогают оптимизировать складские запасы, а умные системы управления цепочками поставок учитывают множество факторов — от погоды за окном до транспортной ситуации на дорогах, обеспечивая бесперебойную работу сложных логистических схем.

5 шагов для эффективного анализа данных с помощью нейросети

1. Заранее определите цель
   Перед стартом любого исследовательского проекта важно понимать желаемый конечный результат. Отталкиваясь от этого, вам будет легче выбрать необходимые инструменты и методы работы с данными.
2. Максимально подготовьте данные
   Качество и количество входных данных — ключевой фактор успеха исследования. В идеале, данные должны быть максимально полными и чистыми. Для этого стоит провести предварительную работу над ними: стандартизировать, убрать повторы и дополнить при необходимости. Некоторые сервисы, например Jay Flow, способны автоматически удалить дубли и заполнить пропуски данных без участия человека.
3. Потратьте время на поиск подходящей ИИ-модели
   Для решения разных задач требуются разные умные модели. Поэтому мы рекомендуем потратить немного времени для того, чтобы изучить рынок моделей и подобрать ту, которая лучше всего подходит для решения вашей задачи. Для этого важно обратить внимание на следующие вводные: тип входных данных, размер выборки, требования к интерпретируемости и другие параметры.
4. Не бойтесь тестировать и дорабатывать умные алгоритмы
   Работа любой ИИ-модели основана на алгоритмах, которые легко настраиваются. Изменение даже одного параметра (будь то скорость обучения или количество слоев в нейросетях) может значительно повлиять на результаты статистического анализа данных. Мы рекомендуем провести несколько этапов испытания (тестов) модели, чтобы найти оптимальные настройки.
5. Используйте визуализацию данных для оценки результатов исследования
   Графики, таблицы и любая инфографика (доступная в Jay Flow и других ИИ-сервисах) — лучший способ наглядного представления результатов исследований. Визуализация помогает не только представить информацию в наиболее репрезентативном виде, но и облегчает восприятие сложных данных.

Заключение

Нейросети уже изменили привычную работу с данными — сегодня аналитика требует все меньшего вмешательства человека, а сам процесс работы с big data становится только быстрее, проще и доступнее. Облачные ИИ-сервисы дарят возможность даже небольшим компаниям и самостоятельным исследователям попробовать возможности AI-аналитики и использовать этот инструмент в своей работе без глобальных затрат. Самое важное, что нужно сделать в этом процессе человеку — грамотно поставить задачу и предоставить максимальное количество качественных данных для работы.