Корпоративные информационные системы. Борисов Д.Н. - 38 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

между данными, они на основании имеющихся данных способны
самостоятельно находить такие взаимосвязи, а также строить гипотезы об
их характере.
Рис. 1.21.
Уровни знаний, извлекаемых из данных
В общем случае процесс интеллектуального анализа данных (Data
Mining) состоит из трёх стадий (рис. 1.22):
• выявление закономерностей (свободный поиск);
• использование выявленных закономерностей для предсказания
неизвестных значений (прогностическое моделирование);
• анализ исключений, предназначенный для выявления и толкования
аномалий в найденных закономерностях.
Иногда в явном виде выделяют промежуточную стадию проверки
достоверности найденных закономерностей между их нахождением и
использованием (стадия валидации).
Стадии Data Mining
Свободный поиск
(Discovery)
Прогностическое
моделирование
(Predictive Modeling)
Анализ исключений
(Forensic Analysis)
Выявление
закономернос-
тей условной
логики
(Conditional
Logic)
Выявление
закономернос-
тей ассоциа-
тивной логики
(Association
and Affinities)
Выявление
трендов и
колебаний
(Trends and
Variations)
Предсказание
неизвестных
значений
(Outcome
Prediction)
Прогнозирова
ние развития
процессов
(Forecasting)
Выявление
отклонений
(Deviation
Detection)
Рис. 1.22. Стадии процесса интеллектуального анализа данных
Выделяют пять стандартных типов закономерностей, выявляемых
методами Data Mining:
Ассоциация позволяет выделить устойчивые группы объектов, между
38
между данными, они на основании имеющихся данных способны
самостоятельно находить такие взаимосвязи, а также строить гипотезы об
их характере.




             Рис. 1.21. Уровни знаний, извлекаемых из данных
    В общем случае процесс интеллектуального анализа данных (Data
Mining) состоит из трёх стадий (рис. 1.22):
    • выявление закономерностей (свободный поиск);
    • использование выявленных закономерностей для предсказания
неизвестных значений (прогностическое моделирование);
    • анализ исключений, предназначенный для выявления и толкования
аномалий в найденных закономерностях.
    Иногда в явном виде выделяют промежуточную стадию проверки
достоверности найденных закономерностей между их нахождением и
использованием (стадия валидации).

                                      Стадии Data Mining



     Свободный поиск                  Прогностическое               Анализ исключений
                                       моделирование
        (Discovery)                 (Predictive Modeling)            (Forensic Analysis)



    Выявление     Выявление       Выявление      Предсказание
 закономернос- закономернос-                                    Прогнозирова    Выявление
                                   трендов и     неизвестных    ние развития
  тей условной   тей ассоциа-     колебаний        значений                     отклонений
     логики     тивной логики                                    процессов       (Deviation
                                  (Trends and     (Outcome      (Forecasting)
   (Conditional  (Association     Variations)     Prediction)                    Detection)
      Logic)    and Affinities)

     Рис. 1.22. Стадии процесса интеллектуального анализа данных
    Выделяют пять стандартных типов закономерностей, выявляемых
методами Data Mining:
    Ассоциация позволяет выделить устойчивые группы объектов, между

                                                38

Страницы