Составители:
Рубрика:
89
обеспечивает технология эволюционного программирования и
приобретения знаний в символическом виде. В данном случае
обнаруженные зависимости представляются в виде формулы,
связывающей целевую и независимые переменные. Такая формула
может содержать как математические зависимости, так и
логические конструкции.
4. Система должна находить правила разнообразного вида. Перед
началом исследования вы не можете сказать точно, какой именно
тип отношений между переменными скрыт в ваших данных.
Поэтому нужно быть готовым к переборке разнообразных видов
зависимостей, чтобы не пропустить оптимальный вариант.
5. Контроль за процессом обработки данных усилится, если
воспользоваться мультистратегической ИАД-системой. Такая
система обладает целым набором взаимно дополняемых
инструментов, которые позволяют пользователю анализировать
данные, исходя из различных условий. Использование сочетания
различных методов позволяет значительно повысить значимость
получаемых результатов и общие характеристики системы.
6. Важное значение имеет также время обработки данных. Однако
этот параметр очень сложно определить точно, поскольку он
сильно зависит от характеристик исследуемых данных.
10.2 Типы закономерностей, выявляемых методами
интеллектуального анализа данных
Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые
позволяют выявлять методы ИАД:
1. ассоциация,
2. последовательность,
3. классификация,
4. кластеризация,
5. прогнозирование.
Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий
связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в
супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут
также и «кока-колу», а при наличии скидки за такой комплект «колу»
приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации,
менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Последовательность. Если существует цепочка связанных во времени
событий, то говорят о последовательности. Так, после покупки дома в 45%
обеспечивает технология эволюционного программирования и
приобретения знаний в символическом виде. В данном случае
обнаруженные зависимости представляются в виде формулы,
связывающей целевую и независимые переменные. Такая формула
может содержать как математические зависимости, так и
логические конструкции.
4. Система должна находить правила разнообразного вида. Перед
началом исследования вы не можете сказать точно, какой именно
тип отношений между переменными скрыт в ваших данных.
Поэтому нужно быть готовым к переборке разнообразных видов
зависимостей, чтобы не пропустить оптимальный вариант.
5. Контроль за процессом обработки данных усилится, если
воспользоваться мультистратегической ИАД-системой. Такая
система обладает целым набором взаимно дополняемых
инструментов, которые позволяют пользователю анализировать
данные, исходя из различных условий. Использование сочетания
различных методов позволяет значительно повысить значимость
получаемых результатов и общие характеристики системы.
6. Важное значение имеет также время обработки данных. Однако
этот параметр очень сложно определить точно, поскольку он
сильно зависит от характеристик исследуемых данных.
10.2 Типы закономерностей, выявляемых методами
интеллектуального анализа данных
Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые
позволяют выявлять методы ИАД:
1. ассоциация,
2. последовательность,
3. классификация,
4. кластеризация,
5. прогнозирование.
Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий
связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в
супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут
также и «кока-колу», а при наличии скидки за такой комплект «колу»
приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации,
менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Последовательность. Если существует цепочка связанных во времени
событий, то говорят о последовательности. Так, после покупки дома в 45%
89
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 88
- 89
- 90
- 91
- 92
- …
- следующая ›
- последняя »
