В статье рассматриваются области применения технологий интеллектуального анализа данных. Инструменты интеллектуального анализа широко применяются в различных сферах деятельности, где накоплены ретроспективные данные. Для решения задач интеллектуального анализа данных используются различные алгоритмы машинного обучения. Задачей машинного обучения является предсказание результата по входным данным, чем разнообразнее входные данные, тем проще алгоритму машинного обучения определить закономерности в данных и обеспечить наиболее точный результат анализа. Востребованность алгоритмов машинного обучения объясняется их способностью к обучению на основе новых данных и поиску лучшего среди всех возможных решений при анализе и обработке большого объема информации.