Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 87 стр.

        10. ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ ИЗ ДАННЫХ МЕТОДАМИ
            ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

10.1 Особенности систем интеллектуального анализа данных

    В связи с высокой трудоемкостью извлечения знаний по обычной
технологии инженерии знаний, в течение последних нескольких лет
интенсивно разрабатывались методы автоматического извлечения знаний из
накопленных фактов. В основе этих методов лежат известные из логики методы
индуктивного вывода и ряд методов распознавания образов. В западной
литературе эти методы получили название «раскопка данных и открытие
знаний». В отечественной литературе привился термин «Интеллектуальный
анализ данных» (ИАД).
    Классической основой извлечения знаний из накопленных данных является
математическая статистика. Методы математической статистики оказались
полезными, главным образом, для проверки заранее сформулированных гипотез
и для «грубого» разведочного анализа, составляющего основу оперативной
аналитической обработки данных.
     Интеллектуальный анализ данных — это процесс поддержки принятия
решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей, то есть
извлечения информации, которая может быть охарактеризована как знания.
    Интеллектуальный анализ данных является кратким обозначением
довольно широкого спектра процедур автоматического анализа данных
высокоинтеллектуальными технологиями. Эти методы позволяют извлекать из
«сырых» данных ранее неизвестные зависимости между параметрами объектов
и закономерности поведения классов объектов. Подобные программные
продукты позволяют как бы «осмыслить» данные, оценивая их как с
количественной, так и с качественной точки зрения.
    В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий:
       1. выявление закономерностей (свободный поиск);
       2. использование выявленных закономерностей для предсказания
          неизвестных значений (прогностическое моделирование);
       3. 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), рис. 10.1.




                                    86