Продуктивність і помилки аналізу часових рядів

Abstract

В інформаційну епоху надзвичайно важливе ефективне використання інформації. Адже за останні роки людство накопичило значний обсяг даних, потенціал яких, як правило не розкритий. І обробка цих даних є не ефективною, через низьку автоматизованість, завдяки інтелектуальному аналізу даних можемо машинним шляхом значно збільшити швидкість обробки, зменшити кількість помилок та зменшити похибки. На сучасних підприємствах, в дослідницьких проектах або в Інтернеті формуються великі обсяги даних. Поглиблений аналіз даних здійснюється автоматично за допомогою методів математичної статистики, штучних нейронних мереж, теорії нечітких множин або генетичних алгоритмів. Метою аналізу є визначення правил та закономірностей, таких як статистичні події. Наприклад, можна виявити зміни в поведінці клієнтів або груп клієнтів для покращення бізнес-стратегії. Тобто ефективне використання інформації, сьогодні, є необхідною вимогою часу. За допомогою інтелектуального аналізу даних маємо змогу робити прогнози та отримувати очікуваний результат з більшою ймовірністю, помічати перспективні тенденції та акцентувати на них увагу й ресурси для отримання більшої користі та пришвидшення розвитку