Методы Data Mining. Методы и стадии Data Mining Технологии data mining
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа , добавлен 14.06.2013
Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа , добавлен 10.07.2017
Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа , добавлен 02.09.2010
Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад , добавлен 16.06.2012
Data Mining как процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). Его закономерности и этапы реализации, история разработки данной технологии, оценка преимуществ и недостатков, возможности.
эссе , добавлен 17.12.2014
Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа , добавлен 19.05.2011
Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат , добавлен 13.02.2014
Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа , добавлен 13.01.2013
В настоящее время элементы искусственного интеллекта активно внедряются в практическую деятельность менеджера. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, технология интеллектуального поиска и анализа данных или "добыча данных" (Data Mining - DM), не пытается моделировать естественный интеллект, а усиливает его возможности мощностью современных вычислительных серверов, поисковых систем и хранилищ данных. Нередко рядом со словами "Data Mining" встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (Knowledge Discovery in Databases).
Рис. 6.17.
Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов Data Mining они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.
В основу современной технологии Data Mining (Discovery-driven Data Mining) положена концепция шаблонов (Patterns), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Эти шаблоны представляют собой закономерности, свойственные выборкам данных, которые могут быть компактно выражены в понятной человеку форме. Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборки и виде распределений значений анализируемых показателей. На рис. 6.17 показана схема преобразования данных с использованием технологии Data Mining.
Рис. 6.18.
Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем. На рис. 6.18 показан полный цикл применения технологии Data Mining.
Важное положение Data Mining - нетривиальность разыскиваемых шаблонов. Это означает, что найденные шаблоны должны отражать неочевидные, неожиданные (Unexpected) регулярности в данных, составляющие так называемые скрытые знания (Hidden Knowledge). К деловым людям пришло понимание, что "сырые" данные (Raw Data) содержат глубинный пласт знаний, и при грамотной его раскопке могут быть обнаружены настоящие самородки, которые можно использовать в конкурентной борьбе.
Сфера применения Data Mining ничем не ограничена - технологию можно применять всюду, где имеются огромные количества каких-либо "сырых" данных!
В первую очередь методы Data Mining заинтересовали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных (Data Warehousing). Опыт многих таких предприятий показывает, что отдача от использования Data Mining может достигать 1000%. Известны сообщения об экономическом эффекте, в 10-70 раз превысившем первоначальные затраты от 350 до 750 тыс. долларов. Есть сведения о проекте в 20 млн долларов, который окупился всего за 4 месяца. Другой пример - годовая экономия 700 тыс. долларов за счет внедрения Data Mining в одной из сетей универсамов в Великобритании.
Компания Microsoft официально объявила об усилении своей активности в области Data Mining. Специальная исследовательская группа Microsoft, возглавляемая Усамой Файядом, и шесть приглашенных партнеров (компании Angoss, Datasage, Epiphany, SAS, Silicon Graphics, SPSS) готовят совместный проект по разработке стандарта обмена данными и средств для интеграции инструментов Data Mining с базами и хранилищами данных.
Data Mining является мультидисциплинарной областью, возникшей и развивающейся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных и др. (рис. 6.19). Отсюда обилие методов и алгоритмов, реализованных в различных действующих системах Data Mining. [Дюк В.А. www.inftech.webservis.ru/it/datamining/ar2.html]. Многие из таких систем интегрируют в себе сразу несколько подходов. Тем не менее, как правило, в каждой системе имеется какая-то ключевая компонента, на которую делается главная ставка.
Можно назвать пять стандартных типов закономерностей, выявляемых с помощью методов Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование.
Рис. 6.19. Области применения технологии Data Mining
Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в компьютерном супермаркете, может показать, что 55% купивших компьютер берут также и принтер или сканер, а при наличии скидки за такой комплект принтер приобретают в 80% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.
С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.
Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных.
Средства Data Mining
В настоящее время технология Data Mining представлена целым рядом коммерческих и свободно распространяемых программных продуктов. Достаточно полный и регулярно обновляемый список этих продуктов можно найти на сайте www . kdnuggets . com , посвященном Data Mining. Классифицировать программные продукты Data Mining можно по тем же принципам, что положены в основу классификации самой технологии. Однако подобная классификация не будет иметь практической ценности. Вследствие высокой конкуренции на рынке и стремления к полноте технических решений многие из продуктов Data Mining охватывают буквально все аспекты применения аналитических технологий. Поэтому целесообразнее классифицировать продукты Data Mining по тому, каким образом они реализованы и, соответственно, какой потенциал для интеграции они предоставляют. Очевидно, что и это условность, поскольку такой критерий не позволяет очертить четкие границы между продуктами. Однако у подобной классификации есть одно несомненное преимущество. Она позволяет быстро принять решение о выборе того или иного готового решения при инициализации проектов в области анализа данных, разработки систем поддержки принятия решений, создания хранилищ данных и т. д.
Итак, продукты Data Mining условно можно разделить на три больших категории:
входящие, как неотъемлемая часть, в системы управления базами данных;
библиотеки алгоритмов Data Mining с сопутствующей инфраструктурой;
коробочные или настольные решения ("черные ящики").
Продукты первых двух категорий предоставляют наибольшие возможности для интеграции и позволяют реализовать аналитический потенциал практически в любом приложении в любой области. Коробочные приложения, в свою очередь, могут предоставлять некоторые уникальные достижения в области Data Mining или быть специализированными для какой-либо конкретной сферы применения. Однако в большинстве случаев их проблематично интегрировать в более широкие решения.
Включение аналитических возможностей в состав коммерческих систем управления базами данных является закономерной и имеющей огромный потенциал тенденцией. Действительно, где, как ни в местах концентрации данных, имеет наибольший смысл размещать средства их обработки. Исходя из этого принципа, функциональность Data Mining в настоящий момент реализована в следующих коммерческих базах данных:
Microsoft SQL Server;
Основные тезисы
Интеллектуальный анализ данных позволяет автоматически, основываясь на большом количестве накопленных данных, генерировать гипотезы, которые могут быть проверены другими средствами анализа (например. OLAP).
Data Mining- исследование и обнаружение машиной (алгоритмами, средствами искусственного интеллекта) в сырых данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны и доступны для интерпретации человеком.
Методами Data Mining решаются три основные задачи: задача классификации и регрессии, задача поиска ассоциативных правил и задача кластеризации. По назначению они делятся на описательные и предсказательные. По способам решения задачи разделяют на supervised learning (обучение с учителем) и unsupervised learning (обучение без учителя).
Задача классификации и регрессии сводится к определению значения зависимой переменной объекта по его независимым переменным. Если зависимая переменная принимает численные значения, то говорят о задаче регрессии, в противном случае - о задаче классификации.
При поиске ассоциативных правил целью является нахождение частых зависимостей (или ассоциаций) между объектами или событиями. Найденные зависимости представляются в виде правил и могут быть использованы как для лучшего понимания природы анализируемых данных, так и для предсказания событий.
Задача кластеризации заключается в поиске независимых групп (кластеров) и их характеристик во всем множестве анализируемых данных. Решение этой задачи помогает лучше понять данные. Кроме того, группировка однородных объектов позволяет сократить их число, а следовательно, и облегчить анализ.
Методы Data Mining находятся на стыке разных направлений информационных технологий: статистики, нейронных сетей, нечетких множеств, генетических алгоритмов и др.
Интеллектуальный анализ включает в себя следующие этапы: понимание и формулировка задачи анализа, подготовка данных для автоматизированного анализа, применение методов Data Mining и построение моделей, проверка построенных моделей, интерпретация моделей человеком.
Перед применением методов Data Mining исходные данные должны быть преобразованы. Вид преобразований зависит от применяемых методов.
Методы Data Mining могут эффективно использоваться в различных областях человеческой деятельности: в бизнесе, медицине, науке, телекоммуникациях и т. д.
3. Анализ текстовой информации - Text Mining
Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных, требует предварительной обработки: проектирования БД, ввод информации по определенным правилам, размещение ее в специальных структурах (например, реляционных таблицах) и т. п. Таким образом, непосредственно для анализа этой информации и получения из нее новых знаний необходимо затратить дополнительные усилия. При этом они не всегда связаны с анализом и не обязательно приводят к желаемому результату. Из-за этого КПД анализа структурированной информации снижается. Кроме того, не все виды данных можно структурировать без потери полезной информации. Например, текстовые документы практически невозможно преобразовать в табличное представление без потери семантики текста и отношений между сущностями. По этой причине такие документы хранятся в БД без преобразований, как текстовые поля (BLOB-поля). В го же время в тексте скрыто огромное количество информации, но ее неструктурированность не позволяет использовать алгоритмы Data Mining. Решением этой проблемы занимаются методы анализа неструктурированного текста. В западной литературе такой анализ называют Text Mining.
Методы анализа в неструктурированных текстах лежат на стыке нескольких областей: Data Mining, обработка естественных языков, поиск информации, извлечение информации и управление знаниями.
Определение Text Mining: Обнаружение знаний в тексте - это нетривиальный процесс обнаружения действительно новых, потенциально полезных и понятных шаблонов в неструктурированных текстовых данных.
Как видно, от определения Data Mining оно отличается только новым понятием "неструктурированные текстовые данные". Под такими знаниями понимается набор документов, представляющих собой логически объединенный текст без каких-либо ограничений на его структуру. Примерами таких документов являются: web-страницы, электронная почта, нормативные документы ит. п. В общем случае такие документы могут быть сложными и большими и включать в себя не только текст, но и графическую информацию. Документы, использующие язык расширяемой разметки XML (extensible Markup Language), стандартный язык обобщенной разметки SGML (Standard Generalised Markup Language) и другие подобные соглашения по структуре формирования текста, принято называть полуструктурированными документами. Они также могут быть обработаны методами Text Mining.
Процесс анализа текстовых документов можно представить как последовательность нескольких шагов
Поиск информации. На первом шаге необходимо идентифицировать, какие документы должны быть подвергнуты анализу, и обеспечить их доступность. Как правило, пользователи могут определить набор анализируемых документов самостоятельно - вручную, но при большом количестве документов необходимо использовать варианты автоматизированного отбора по заданным критериям.
Предварительная обработка документов. На этом шаге выполняются простейшие, но необходимые преобразования с документами для представления их в виде, с которым работают методы Text Mining. Целью таких преобразований является удаление лишних слов и придание тексту более строгой формы. Подробнее методы предварительной обработки будут описаны в разд.
Извлечение информации. Извлечение информации из выбранных документов предполагает выделение в них ключевых понятий, над которыми в дальнейшем будет выполняться анализ.
Применение методов Text Mining. На данном шаге извлекаются шаблоны и отношения, имеющиеся в текстах. Данный шаг является основным в процессе анализа текстов, и практические задачи, решаемые на этом шаге.
Интерпретация результатов. Последний шаг в процессе обнаружения знаний предполагает интерпретацию полученных результатов. Как правило, интерпретация заключается или в представлении результатов на естественном языке, или в их визуализации в графическом виде.
Визуализация также может быть использована как средство анализа текста. Для этого извлекаются ключевые понятия, которые и представляются в графическом виде. Такой подход помогает пользователю быстро идентифицировать главные темы и понятия, а также определить их важность.
Предварительная обработка текста
Одной из главных проблем анализа текстов является большое количество слов в документе. Если каждое из этих слов подвергать анализу, то время поиска новых знаний резко возрастет и вряд ли будет удовлетворять требованиям пользователей. В то же время очевидно, что не все слова в тексте несут полезную информацию. Кроме того, в силу гибкости естественных языков формально различные слова (синонимы и т. п.) на самом деле означают одинаковые понятия. Таким образом, удаление неинформативных слов, а также приведение близких по смыслу слов к единой форме значительно сокращают время анализа текстов. Устранение описанных проблем выполняется на этапе предварительной обработки текста.
Обычно используют следующие приемы удаления неинформативных слов и повышения строгости текстов:
Удаление стоп-слов. Стоп-словами называются слова, которые являются вспомогательными и несут мало информации о содержании документа.
Стэмминг- морфологический поиск. Он заключается в преобразовании каждого слова к его нормальной форме.
Л-граммы это альтернатива морфологическому разбору и удалению стоп-слов. Позволяют сделать текст более строгим, не решают проблему уменьшения количества неинформативных слов;
Приведение регистра. Этот прием заключается в преобразовании всех символов к верхнему или нижнему регистру.
Наиболее эффективно совместное применение перечисленных методов.
Задачи Text Mining
В настоящее время в литературе описано много прикладных задач, решаемых с помощью анализа текстовых документов. Это и классические задачи Data Mining: классификация, кластеризация, и характерные только для текстовых документов задачи: автоматическое аннотирование, извлечение ключевых понятий и др.
Классификация (classification) - стандартная задача из области Data Mining. Ее целью является определение для каждого документа одной или нескольких заранее заданных категорий, к которым этот документ относится. Особенностью задачи классификации является предположение, что множество классифицируемых документов не содержит "мусора", т. е. каждый из документов соответствует какой-нибудь заданной категории.
Частным случаем задачи классификации является задача определения тематики документа .
Целью кластеризации (clustering) документов является автоматическое выявление групп семантически похожих документов среди заданного фиксированного множества. Отметим, что группы формируются только на основе попарной схожести описаний документов, и никакие характеристики этих групп не задаются заранее.
Автоматическое аннотирование (summarization) позволяет сократить текст, сохраняя его смысл. Решение этой задачи обычно регулируется пользователем при помощи определения количества извлекаемых предложений или процентом извлекаемого текста по отношению ко всему тексту. Результат включает в себя наиболее значимые предложения в тексте.
Первичной целью извлечения кчючевых понятий (feature extraction) является идентификация фактов и отношений в тексте. В большинстве случаев такими понятиями являются имена существительные и нарицательные: имена и фамилии людей, названия организаций и др. Алгоритмы извлечения понятий могут использовать словари, чтобы идентифицировать некоторые термины и лингвистические шаблоны для определения других.
Навигация по тексту (text-base navigation) позволяет пользователям перемещаться по документам относительно тем и значимых терминов. Это выполняется за счет идентификации ключевых понятий и некоторых отношений между ними.
Анализ трендов позволяет идентифицировать тренды в наборах документов на какой-то период времени. Тренд может быть использован, например, для обнаружения изменений интересов компании от одного сегмента рынка к другому.
Поиск ассоциаций также является одной из основных задач Data Mining. Для ее решения в заданном наборе документов идентифицируются ассоциативные отношения между ключевыми понятиями.
Существует достаточно большое количество разновидностей перечисленных задач, а также методов их решения. Это еще раз подтверждает значимость анализа текстов. Далее в этой главе рассматриваются решения следующих задач: извлечение ключевых понятий, классификация, кластеризация и автоматическое аннотирование.
Классификация текстовых документов
Классификация текстовых документов, так же как и в случае классификации объектов заключается в отнесении документа к одному из заранее известных классов. Часто классификацию применительно к текстовым документам называют категоризацией или рубрикацией. Очевидно, что данные названия происходят от задачи систематизации документов по каталогам, категориям и рубрикам. При этом структура каталогов может быть как одноуровневой, так и многоуровневой (иерархической).
Формально задачу классификации текстовых документов описывают набором множеств.
В задаче классификации требуется на основе этих данных построить процедуру, которая заключается в нахождении наиболее вероятной категории из множества С для исследуемого документа.
Большинство методов классификации текстов так или иначе основаны на предположении, что документы, относящиеся к одной категории, содержат одинаковые признаки (слова или словосочетания), и наличие или отсутствие таких признаков в документе говорит о его принадлежности или непринадлежности к той или иной теме.
Такое множество признаков часто называют словарем, т. к. оно состоит из лексем, которые включают слова и/или словосочетания, характеризующие категорию.
Необходимо заметить, что данные наборы признаков являются отличительной чертой классификации текстовых документов от классификации объектов в Data Mining, которые характеризуются набором атрибутов.
Решение об отнесении документа d, к категории с, принимается на основании пересечения общих признаков
Задача методов классификации состоит в том, чтобы наилучшим образом выбрать такие признаки и сформулировать правила, на основе которых будет приниматься решение об отнесении документа к рубрике.
Средства анализа текстовой информации
Средства Oracle - Oracle Text2
Начиная с версии Oracle 7.3.3, средства текстового анализа являются неотъемлемой частью продуктов Oracle. В Oracle эти средства развились и получили новое название- Oracle Text- программный комплекс, интегрированный в СУБД, позволяющий эффективно работать с запросами, относящимися к неструктурированным текстам. При этом обработка текста сочетается с возможностями, которые предоставлены пользователю для работы с реляционными базами данных. В частности, при написании приложений для обработки текста стало возможно использование SQL.
Основной задачей, на решение которой нацелены средства Oracle Text, является задача поиска документов по их содержанию - по словам или фразам, которые при необходимости комбинируются с использованием булевых операций. Результаты поиска ранжируются по значимости, с учетом частоты встречаемости слов запроса в найденных документах.
Средства от IBM - Intelligent Miner for Text1
Продукт фирмы IBM Intelligent Miner for Text представляет собой набор отдельных утилит, запускаемых из командной строки или из скриптов независимо друг от друга. Система содержит объединение некоторых утилиты для решения задач анализа текстовой информации.
IBM Intelligent Miner for Text объединяет мощную совокупность инструментов, базирующихся в основном на механизмах поиска информации (information retrieval), что является спецификой всего продукта. Система состоит ряд базовых компонентов, которые имеют самостоятельное значение вне пределов технологии Text Mining:
Средства SAS Institute - Text Miner
Американская компания SAS Institute выпустила систему SAS Text Miner для сравнения определенных грамматических и словесных рядов в письменной речи. Text Miner весьма универсальна, поскольку может работать с текстовыми документами различных форматов - в базах данных, файловых системах и далее в web.
Text Miner обеспечивает логическую обработку текста в среде пакета SAS Enterprise Miner. Это позволяет пользователям обогащать процесс анализа данных, интегрируя неструктурированную текстовую информацию с существующими структурированными данными, такими как возраст, доход и характер покупательского спроса.
Основные тезисы
Обнаружение знаний в тексте - это нетривиальный процесс обнаружения действительно новых, потенциально полезных и понятных шаблонов в неструктурированных текстовых данных.
Процесс анализа текстовых документов можно представить как последовательность нескольких шагов: поиск информации, предварительная обработка документов, извлечение информации, применение методов Text Mining, интерпретация результатов.
Обычно используют следующие приемы удаления неинформативных слов и повышения строгости текстов: удаление стоп-слов, стэмминг, Л-граммы, приведение регистра.
Задачами анализа текстовой информации являются: классификация, кластеризация, автоматическое аннотирование, извлечение ключевых понятий, навигация по тексту, анализ трендов, поиск ассоциаций и др.
Извлечение ключевых понятий из текстов может рассматриваться и как отдельная прикладная задача, и как отдельный этап анализа текстов. В последнем случае извлеченные из текста факты используются для решения различных задач анализа.
Процесс извлечения ключевых понятий с помощью шаблонов выполняется в две стадии: на первой из текстовых документов извлекаются отдельные факты с помощью лексического анализа, на второй стадии выполняется интеграция извлеченных фактов и/или вывод новых фактов.
Большинство методов классификации текстов так или иначе основаны на предположении, что документы, относящиеся к одной категории, содержат одинаковые признаки (слова или словосочетания), и наличие или отсутствие таких признаков в документе говорит о его принадлежности или непринадлежности к той или иной теме.
Большинство алгоритмов кластеризации требуют, чтобы данные были представлены в виде модели векторного пространства, которая широко применяется для информационного поиска и использует метафору для отражения семантического подобия как пространственной близости.
Выделяют два основных подхода к автоматическому аннотированию текстовых документов: извлечение (выделение наиболее важных фрагментов) и обобщение (использование предварительно собранных знаний).
Вывод
Интеллектуальный анализ данных является одним из наиболее актуальных и востребованных направлений прикладной математики. Современные процессы бизнеса и производства порождают огромные массивы данных, и людям становится все труднее интерпретировать и реагировать на большое количество данных, которые динамически изменяются во времени выполнения, не говоря уже о предупреждении критических ситуаций. «Интеллектуальный анализ данных» извлечь максимум полезных знаний из многомерных, разнородных, неполных, неточных, противоречивых, косвенных данных. Помогает сделать это эффективно, если объем данных измеряется гигабайтами или даже терабайтами. Помогает строить алгоритмы, способные обучаться принятию решений в различных профессиональных областях.
Средства «Интеллектуального анализа данных» предохраняют людей от информационной перегрузки, перерабатывая оперативные данные в полезную информацию так, чтобы нужные действия могли быть приняты в нужные времена.
Прикладные разработки ведутся по следующим направлениям: прогнозирование в экономических системах; автоматизация маркетинговых исследований и анализ клиентских сред для производственных, торговых, телекоммуникационных и Интернет-компаний; автоматизация принятия кредитных решений и оценка кредитных рисков; мониторинг финансовых рынков; автоматические торговые системы.
Список литературы
Анализ и классификация современного рынка информационных систем, реализующих дискреционную, м
Реферат >> Информатика1.3 Ролевое разграничение 6 2. Сравнительный анализ различных типов систем 7 Операционные системы... системы, включающий в себя: анализ политик безопасности и их характеристик, ... приложений или реализующие более интеллектуальный анализ данных. К тому же...
Интеллектуальные способности одаренных детей в связи со школьной успеваемостью
Дипломная работа >> ПсихологияВзаимосвязь успеваемости и особенностей интеллектуального развития. На основании теоретического анализа проблемы исследования была... к интеллекту без анализа его психологической структуры. Решающей для оценки интеллектуальных способностей является...
«Технологии анализа данных: Data Mining. Visual Mining. Text Mining, OLAP» А. А. Барсегян. M. С. Куприянов, В. В. Стенаненко, И. И. Холод. - 2-е изд., перераб. и доп.
http://inf.susu.ac.ru/~pollak/expert/G2/g2.htm - статья интернета
http://www.piter.com/contents/978549807257/978549807257_p.pdf -Технологии анализа данных
Дипломная работа >> Банковское делоЗаемщика с использованием кластерного, вербального анализа , корректирующих коэффициентов и т.д., также... кредитоспособности заемщика на основе интеллектуального анализа данных Data Mining (с... На начальном этапе анализа проводится анализ собственных средств и...
Что такое Data Mining
Классификация задач Data Mining
Задача поиска ассоциативных правил
Задача кластеризации
Возможности Data Miner вStatistica 8
Средстваанализа STATISTICA Data Miner
Пример работы в Data Minin
Создание отчетов и итогов
Сортировка информации
Анализ цен жилищных участков
Анализ предикторов выживания
Заключение
Что такое Data Mining
Современный компьютерный термин Data Mining переводится как «извлечение информации» или «добыча данных». Нередко наряду с Data Mining встречаются термины Knowledge Discovery («обнаружение знаний») и Data Warehouse («хранилище данных»). Возникновение указанных терминов, которые являются неотъемлемой частью Data Mining, связано с новым витком в развитии средств и методов обработки и хранения данных. Итак, цель Data Mining состоит в выявлении скрытых правил и закономерностей в больших (очень больших) объемах данных.
Дело в том, что человеческий разум сам по себе не приспособлен для восприятия огромных массивов разнородной информации. В среднем человек, за исключением некоторых индивидуумов, не способен улавливать более двух-трех взаимосвязей даже в небольших выборках. Но и традиционная статистика, долгое время претендовавшая на роль основного инструмента анализа данных, так же нередко пасует при решении задач из реальной жизни. Она оперирует усредненными характеристиками выборки, которые часто являются фиктивными величинами (средней платежеспособностью клиента, когда в зависимости от функции риска или функции потерь вам необходимо уметь прогнозировать состоятельность и намерения клиента; средней интенсивностью сигнала, тогда как вам интересны характерные особенности и предпосылки пиков сигнала и т. д.).
Поэтому методы математической статистики оказываются полезными главным образом для проверки заранее сформулированных гипотез, тогда как определение гипотезы иногда бывает достаточно сложной и трудоемкой задачей. Современные технологии Data Mining перерабатывают информацию с целью автоматического поиска шаблонов (паттернов), характерных для каких-либо фрагментов неоднородных многомерных данных. В отличие от оперативной аналитической обработки данных (OLAP) в Data Mining бремя формулировки гипотез и выявления необычных (unexpected) шаблонов переложено с человека на компьютер. Data Mining - это не один, а совокупность большого числа различных методов обнаружения знаний. Выбор метода часто зависит от типа имеющихся данных и от того, какую информацию вы пытаетесь получить. Вот, например, некоторые методы: ассоциация (объединение), классификация, кластеризация, анализ временных рядов и прогнозирование, нейронные сети и т. д.
Рассмотрим свойства обнаруживаемых знаний, данные в определении, более подробно.
Знания должны быть новые, ранее неизвестные. Затраченные усилия на открытие знаний, которые уже известны пользователю, не окупаются. Поэтому ценность представляют именно новые, ранее неизвестные знания.
Знания должны быть нетривиальны. Результаты анализа должны отражать неочевидные, неожиданные закономерности в данных, составляющие так называемые скрытые знания. Результаты, которые могли бы быть получены более простыми способами (например, визуальным просмотром), не оправдывают привлечение мощных методов Data Mining.
Знания должны быть практически полезны. Найденные знания должны быть применимы, в том числе и на новых данных, с достаточно высокой степенью достоверности. Полезность заключается в том, чтобы эти знания могли принести определенную выгоду при их применении.
Знания должны быть доступны для понимания человеку. Найденные закономерности должны быть логически объяснимы, в противном случае существует вероятность, что они являются случайными. Кроме того, обнаруженные знания должны быть представлены в понятном для человека виде.
В Data Mining для представления полученных знаний служат модели. Виды моделей зависят от методов их создания. Наиболее распространенными являются: правила, деревья решений, кластеры и математические функции.
Сфера применения Data Mining ничем не ограничена - Data Mining нужен везде, где имеются какие-либо данные. Опыт многих таких предприятий показывает, что отдача от использования Data Mining может достигать 1000%. Например, известны сообщения об экономическом эффекте, в 10-70 раз превысившем первоначальные затраты от 350 до 750 тыс. дол. Приводятся сведения о проекте в 20 млн. дол., который окупился всего за 4 месяца. Другой пример - годовая экономия 700 тыс. дол. за счет внедрения Data Mining в сети универсамов в Великобритании. Data Mining представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов Data Mining они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.
Классификация задач DataMining
Методы DataMining позволяют решить многие задачи, с которыми сталкивается аналитик. Из них основными являются: классификация, регрессия, поиск ассоциативных правил и кластеризация. Ниже приведено краткое описание основных задач анализа данных.
1) Задача классификации сводится к определению класса объекта по его характеристикам. Необходимо заметить, что в этой задаче множество классов, к которым может быть отнесен объект, заранее известно.
2) Задача регрессии, подобно задаче классификации, позволяет определить по известным характеристикам объекта значение некоторого его параметра. В отличие от задачи классификации значением параметра является не конечное множество классов, а множество действительных чисел.
3) Задача ассоциации. При поиске ассоциативных правил целью является нахождение частых зависимостей (или ассоциаций) между объектами или событиями. Найденные зависимости представляются в виде правил и могут быть использованы как для лучшего понимания природы анализируемых данных, так и для предсказания появления событий.
4) Задача кластеризации заключается в поиске независимых групп (кластеров) и их характеристик во всем множестве анализируемых данных. Решение этой задачи помогает лучше понять данные. Кроме того, группировка однородных объектов позволяет сократить их число, а следовательно, и облегчить анализ.
5) Последовательные шаблоны – установление закономерностей между связанными во времени событиями, т.е. обнаружение зависимости, что если произойдет событие X, то спустя заданное время произойдет событие Y.
6) Анализ отклонений – выявление наиболее нехарактерных шаблонов.
Перечисленные задачи по назначению делятся на описательные и предсказательные.
Описательные (descriptive) задачи уделяют внимание улучшению понимания анализируемых данных. Ключевой момент в таких моделях - легкость и прозрачность результатов для восприятия человеком. Возможно, обнаруженные закономерности будут специфической чертой именно конкретных исследуемых данных и больше нигде не встретятся, но это все равно может быть полезно и потому должно быть известно. К такому виду задач относятся кластеризация и поиск ассоциативных правил.
Решение предсказательных (predictive) задач разбивается на два этапа. На первом этапе на основании набора данных с известными результатами строится модель. На втором этапе она используется для предсказания результатов на основании новых наборов данных. При этом, естественно, требуется, чтобы построенные модели работали максимально точно. К данному виду задач относят задачи классификации и регрессии. Сюда можно отнести и задачу поиска ассоциативных правил, если результаты ее решения могут быть использованы для предсказания появления некоторых событий.
По способам решения задачи разделяют на supervised learning (обучение с учителем) и unsupervised learning (обучение без учителя). Такое название произошло от термина Machine Learning (машинное обучение), часто используемого в англоязычной литературе и обозначающего все технологии Data Mining.
В случае supervised learning задача анализа данных решается в несколько этапов. Сначала с помощью какого-либо алгоритма Data Mining строится модель анализируемых данных – классификатор. Затем классификатор подвергается обучению. Другими словами, проверяется качество его работы и, если оно неудовлетворительно, происходит дополнительное обучение классификатора. Так продолжается до тех пор, пока не будет достигнут требуемый уровень качества или не станет ясно, что выбранный алгоритм не работает корректно с данными, либо же сами данные не имеют структуры, которую можно выявить. К этому типу задач относят задачи классификации и регрессии.
Unsupervised learning объединяет задачи, выявляющие описательные модели, например закономерности в покупках, совершаемых клиентами большого магазина. Очевидно, что если эти закономерности есть, то модель должна их представить и неуместно говорить об ее обучении. Отсюда и название - unsupervised learning. Достоинством таких задач является возможность их решения без каких-либо предварительных знаний об анализируемых данных. К ним относятся кластеризация и поиск ассоциативных правил.
Задача классификации и регрессии
При анализе часто требуется определить, к какому из известных классов относятся исследуемые объекты, т. е. классифицировать их. Например, когда человек обращается в банк за предоставлением ему кредита, банковский служащий должен принять решение: кредитоспособен ли потенциальный клиент или нет. Очевидно, что такое решение принимается на основании данных об исследуемом объекте (в данном случае - человеке): его месте работы, размере заработной платы, возрасте, составе семьи и т. п. В результате анализа этой информации банковский служащий должен отнести человека к одному из двух известных классов "кредитоспособен" и "некредитоспособен".
Другим примером задачи классификации является фильтрация электронной почты. В этом случае программа фильтрации должна классифицировать входящее сообщение как спам (нежелательная электронная почта) или как письмо. Данное решение принимается на основании частоты появления в сообщении определенных слов (например, имени получателя, безличного обращения, слов и словосочетаний: приобрести, "заработать", "выгодное предложение" и т. п.).
Data Mining подразделяются на две большие группы по принципу работы с исходными обучающими данными. В этой классификации верхний уровень определяется на основании того, сохраняются ли данные после Data Mining либо они дистиллируются для последующего использования.1. Непосредственное использование данных, или сохранение данных .
В этом случае исходные данные хранятся в явном детализированном виде и непосредственно используются на стадиях и/или анализа исключений . Проблема этой группы методов - при их использовании могут возникнуть сложности анализа сверхбольших баз данных.
Методы этой группы: кластерный анализ, метод ближайшего соседа, метод k-ближайшего соседа, рассуждение по аналогии.
2. Выявление и использование формализованных закономерностей , или дистилляция шаблонов .
При технологии дистилляции шаблонов один образец (шаблон) информации извлекается из исходных данных и преобразуется в некие формальные конструкции, вид которых зависит от используемого метода Data Mining . Этот процесс выполняется на стадии свободного поиска , у первой же группы методов данная стадия в принципе отсутствует. На стадиях прогностического моделирования и анализа исключений используются результаты стадии свободного поиска , они значительно компактнее самих баз данных. Напомним, что конструкции этих моделей могут быть трактуемыми аналитиком либо нетрактуемыми ("черными ящиками").
Методы этой группы: логические методы ; методы визуализации; методы кросс-табуляции; методы , основанные на уравнениях.
Логические методы , или методы логической индукции, включают: нечеткие запросы и анализы; символьные правила; деревья решений; генетические алгоритмы .
Методы этой группы являются, пожалуй, наиболее интерпретируемыми - они оформляют найденные закономерности , в большинстве случаев, в достаточно прозрачном виде с точки зрения пользователя. Полученные правила могут включать непрерывные и дискретные переменные. Следует заметить, что деревья решений могут быть легко преобразованы в наборы символьных правил путем генерации одного правила по пути от корня дерева до его терминальной вершины . Деревья решений и правила фактически являются разными способами решения одной задачи и отличаются лишь по своим возможностям. Кроме того, реализация правил осуществляется более медленными алгоритмами , чем индукция деревьев решений.
Методы кросс-табуляции: агенты, баесовские (доверительные) сети, кросс-табличная визуализация. Последний метод не совсем отвечает одному из свойств Data Mining - самостоятельному поиску закономерностей аналитической системой. Однако, предоставление информации в виде кросс-таблиц обеспечивает реализацию основной задачи Data Mining - поиск шаблонов, поэтому этот метод можно также считать одним из методов Data Mining .
Методы на основе уравнений.
Методы этой группы выражают выявленные закономерности в виде математических выражений - уравнений. Следовательно, они могут работать лишь с численными переменными, и переменные других типов должны быть закодированы соответствующим образом. Это несколько ограничивает применение методов данной группы, тем не менее они широко используются при решении различных задач, особенно задач прогнозирования.
Основные методы данной группы: статистические методы и нейронные сети
Статистические методы наиболее часто применяются для решения задач прогнозирования. Существует множество методов статистического анализа данных, среди них, например, корреляционно-регрессионный анализ, корреляция рядов динамики, выявление тенденций динамических рядов, гармонический анализ.
Другая классификация разделяет все многообразие методов Data Mining на две группы: статистические и кибернетические методы . Эта схема разделения основана на различных подходах к обучению математических моделей .
Следует отметить, что существует два подхода отнесения статистических методов к Data Mining . Первый из них противопоставляет статистические методы и Data Mining , его сторонники считают классические статистические методы отдельным направлением анализа данных. Согласно второму подходу, статистические методы анализа являются частью математического инструментария Data Mining . Большинство авторитетных источников придерживается второго подхода .
В этой классификации различают две группы методов :
- статистические методы , основанные на использовании усредненного накопленного опыта, который отражен в ретроспективных данных;
- кибернетические методы , включающие множество разнородных математических подходов.
Недостаток такой классификации: и статистические, и кибернетические алгоритмы тем или иным образом опираются на сопоставление статистического опыта с результатами мониторинга текущей ситуации.
Преимуществом такой классификации является ее удобство для интерпретации - она используется при описании математических средств современного подхода к извлечению знаний из массивов исходных наблюдений (оперативных и ретроспективных), т.е. в задачах Data Mining .
Рассмотрим подробнее представленные выше группы.
Статистические методы Data mining
В эти методы представляют собой четыре взаимосвязанных раздела:
- предварительный анализ природы статистических данных (проверка гипотез стационарности, нормальности, независимости, однородности, оценка вида функции распределения, ее параметров и т.п.);
- выявление связей и закономерностей (линейный и нелинейный регрессионный анализ, корреляционный анализ и др.);
- многомерный статистический анализ (линейный и нелинейный дискриминантный анализ, кластерный анализ, компонентный анализ, факторный анализ и др.);
- динамические модели и прогноз на основе временных рядов.
Арсенал статистических методов Data Mining классифицирован на четыре группы методов :
- Дескриптивный анализ и описание исходных данных.
- Анализ связей (корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ , дисперсионный анализ ).
- Многомерный статистический анализ (компонентный анализ, дискриминантный анализ, многомерный регрессионный анализ, канонические корреляции и др.).
- Анализ временных рядов ( динамические модели и прогнозирование).
Кибернетические методы Data Mining
Второе направление Data Mining - это множество подходов, объединенных идеей компьютерной математики и использования теории искусственного интеллекта.