КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Интеллектуальный анализ данных
Таблица 1. Примеры формулировок задач при использовании методов OLAP и Data Mining
| OLAP | Data Mining |
| Каковы средние показатели травматизма для курящих и некурящих? | Встречаются ли точные шаблоны в описаниях людей, подверженных повышенному травматизму? |
| Каковы средние размеры телефонных счетов существующих клиентов в сравнении со счетами бывших клиентов (отказавшихся от услуг телефонной компании)? | Имеются ли характерные портреты клиентов, которые, по всей вероятности, собираются отказаться от услуг телефонной компании? |
| Какова средняя величина ежедневных покупок по украденной и не украденной кредитной карточке? | Существуют ли стереотипные схемы покупок для случаев мошенничества с кредитными карточками? |
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 обществу пришло понимание, что сырые данные (raw data) содержат глубинный пласт знаний, при грамотной раскопке которого могут быть обнаружены настоящие самородки (рис.1).
Рисунок 1. Уровни знаний, извлекаемых из данных
В целом технологию Data Mining достаточно точно определяет Григорий Пиатецкий-Шапиро — один из основателей этого направления:
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.
Начало формы
Конец формы
Интеллектуальный анализ данных
Дата добавления: 2015-04-18; просмотров: 74; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав |