Методы Data Mining
СодержаниеЧто такое Data MiningКлассификация задач Data MiningЗадача классификации и регрессииЗадача поиска ассоциативных правилЗадача кластеризацииВозможности Data Miner в Statistica 8Средства анализа STATISTICA Data MinerПример работы в Data MininСоздание отчетов и итоговСортировка информацииАнализ цен жилищных участковАнализ предикторов выживанияЗаключениеЧто такое Data MiningСовременный 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 DataMiningМетоды 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 з...
Другие файлы:
Knowledge Discovery Practices and Emerging Applications of Data Mining: Trends and New Domains
Recent developments have drastically increased the volume and complexity of data available to be mined, leading researchers to explore new ways to gle...
Data mining
Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge disco...
The Handbook of Data Mining
Created with the input of a distinguished International Board of the foremost authorities in data mining from academia and industry, The Handbook of D...
Data Mining: Foundations and Practice
This book contains valuable studies in data mining from both foundational and practical perspectives. The foundational studies of data mining may help...
Web Data Mining: Exploring Hyperlinks, Contents, and Usage Data
Web mining aims to discover useful information and knowledge from Web hyperlinks, page contents, and usage data. Although Web mining uses many convent...
