Интеллектуальный анализ данных и аналитическое информационные технологии. Интеллектуальный анализ данных. Разумное применение современных технологий

Английский термин «Data Mining» не имеет однозначного перевода на русский язык (добыча данных, вскрытие данных, информационная проходка, извлечение данных/информации) поэтому в большинстве случаев используется в оригинале. Наиболее удачным непрямым переводом считается термин «интеллектуальный анализ данных» (ИАД).

ИАД включает методы и модели статистического анализа и машинного обучения , дистанцируясь от них в сторону автоматического анализа данных. Инструменты ИАД позволяют проводить анализ данных предметными специалистами (аналитиками), не владеющими соответствующими математическими знаниями.

Задачи, решаемые ИАД

1. Классификация - отнесение входного вектора (объекта, события, наблюдения) к одному из заранее известных классов.
2. Кластеризация - разделение множества входных векторов на группы (кластеры) по степени «похожести» друг на друга.
3. Сокращение описания - для визуализации данных, лаконизма моделей, упрощения счета и интерпретации, сжатия объемов собираемой и хранимой информации.
4. Ассоциация - поиск повторяющихся образцов. Например, поиск «устойчивых связей в корзине покупателя» (англ. market basket analysis ) - вместе с пивом часто покупают орешки.
5. Анализ отклонений - Например, выявление нетипичной сетевой активности позволяет обнаружить вредоносные программы.
6. Визуализация

В литературе можно встретить еще ряд классов задач. Базовыми задачами являются первые три. Остальные задачи сводятся к ним тем или иным способом.

Также можно использовать сводные задачи под основу

Алгоритмы обучения

Для задач классификации характерно «обучение с учителем », при котором построение (обучение) модели производится по выборке содержащей входные и выходные векторы.

Для задач кластеризации и ассоциации применяется «обучение без учителя », при котором построение модели производится по выборке, в которой нет выходного параметра. Значение выходного параметра («относится к кластеру …», «похож на вектор …») подбирается автоматически в процессе обучения.

Для задач сокращения описания характерно отсутствие разделения на входные и выходные векторы . Начиная с классических работ К. Пирсона по методу главных компонент , основное внимание здесь уделяется аппроксимации данных.

Этапы обучения

Можно выделить типичный ряд этапов решения задач методами ИАД:

1. Формирование гипотезы;
2. Сбор данных;
3. Подготовка данных (фильтрация);
4. Выбор модели;
5. Подбор параметров модели и алгоритма обучения;
6. Обучение модели (автоматический поиск остальных параметров модели);
7. Анализ качества обучения, если неудовлетворительный переход на п. 5 или п. 4;
8. Анализ выявленных закономерностей, если неудовлетворительный переход на п. 1, 4 или 5.

См. также

Литература

• Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ СD). . - СПб: Изд. Питер, 2009. - 624 с.

• Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков Е.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности . - М.: Финансы и статистика, 1989. - 608 с.

• Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс (+CD).. - СПб: Изд. Питер, 2001. - 368 с.

• Журавлёв Ю.И. , Рязанов В.В., Сенько О.В. "РАСПОЗНАВАНИЕ.Математические методы.Программная система.Практические применения", к книге прилагается компакт-диск с демоверсией программной системы «РАСПОЗНАВАНИЕ» . - М.: Изд. «Фазис», 2006. - 176 с. - ISBN 5-7036-0106-8

• Зиновьев А. Ю. Визуализация многомерных данных . - Красноярск: Изд. Красноярского государственного технического университета, 2000. - 180 с.

• Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие . - М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. - 382 с. - ISBN 5-9556-0064-7

Ссылки

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Интеллектуальный анализ данных" в других словарях:

В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка… … Википедия

Топологический анализ данных новая область теоретических исследований для задач анализа данных (Data mining) и компьютерного зрения. Основные вопросы: Как из низкоразмерных представлений получать структуры высоких размерностей; Как… … Википедия

Процесс получения высококачественной информации из текста на естественном языке. Как правило, для этого применяется статистическое обучение на основе шаблонов: входной текст разделяется с помощью шаблонов, затем производится обработка полученных… … Википедия

интеллектуальный учет электроэнергии - [Интент] Учет электроэнергии Понятия «интеллектуальные измерения» (Smart Metering), «интеллектуальный учет», «интеллектуальный счетчик», «интеллектуальная сеть» (Smart Grid), как все нетехнические,… … Справочник технического переводчика

У этого термина существуют и другие значения, см. Капитал (значения). Эта статья должна быть полностью переписана. На странице обсуждения могут быть пояснения … Википедия

Обычный агент … Википедия

Интеллектуальный анализ данных (англ. Data Mining) выявление скрытых закономерностей или взаимосвязей между переменными в больших массивах необработанных данных. Подразделяется на задачи классификации, моделирования и прогнозирования и другие.… … Википедия

Для улучшения этой статьи по математике желательно?: Проставив сноски, внести более точные указания на источники. Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии. Переработать офо … Википедия

Мониторинг сетей целенаправленное воздействие на сеть, осуществляемое для организации ее функционирования по заданной программе: включение и отключение системы, каналов передачи данных, терминалов, диагностика неисправностей, сбор… … Википедия

Не следует путать с Извлечение информации. Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее… … Википедия

Книги

• Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений. Моделирование слабоструктурированных временных рядов и нечеткая оценка инвестиционных проектов , Рамин Рзаев. Предлагаемая читателю книга посвящена решению проблем, направленных на разработку методов и алгоритмов решения задач прогнозирования и принятия решений в условиях неопределенности и комплекса…

Целью интеллектуального анализа данных (англ. Datamining, другие варианты перевода - "добыча данных", "раскопка данных") является обнаружение неявных закономерностей в наборах данных. Как научное направление он стал активно развиваться в 90-х годах XXвека, что было вызвано широким распространением технологий автоматизированной обработки информации и накоплением в компьютерных системах больших объемов данных [ , ]. И хотя существующие технологии позволяли, например, быстро найти в базе данных нужную информацию, этого во многих случаях было уже недостаточно. Возникла потребность поиска взаимосвязей между отдельными событиями среди больших объемов данных, для чего понадобились методы математической статистики, теории баз данных, теории искусственного интеллекта и ряда других областей.

Классическим считается определение ,данное одним из основателей направления Григорием Пятецким-Шапиро : DataMining - исследование и обнаружение "машиной" (алгоритмами, средствами искусственного интеллекта) в сырых данных скрытых знаний, которые ранее не были известны, нетривиальны, практически полезны, доступны для интерпретации.

Учитывая разнообразие форм представления данных, используемых алгоритмов и сфер применения, интеллектуальный анализ данных может проводиться с помощью программных продуктов следующих классов:

• специализированных "коробочных" программных продуктов для интеллектуального анализа;
• математических пакетов;
• электронных таблиц(и различного рода надстроек над ними);
• средств интегрированных в системы управления базами данных (СУБД);
• других программных продуктов.

В рамках данного курса нас в первую очередь будут интересовать средства, интегрированные с СУБД . В качестве примера можно привести СУБД MicrosoftSQLServer и входящие в ее состав службы AnalysisServices, обеспечивающие пользователей средствами аналитической обработки данных в режиме on-line ( OLAP )и интеллектуального анализа данных, которые впервые появились в MSSQLServer 2000.

Не только Microsoft, но и другие ведущие разработчики СУБД имеют в своем арсенале средства интеллектуального анализа данных.

Задачи интеллектуального анализа данных

В ходе проведения интеллектуального анализа данных проводится исследование множества объектов (или вариантов). В большинстве случаев его можно представить в виде таблицы, каждая строка которой соответствует одному из вариантов, а в столбцах содержатся значения параметров, его характеризующих. Зависимая переменная - параметр , значение которого рассматриваем как зависящее от других параметров (независимых переменных). Собственно эту зависимость и необходимо определить, используя методы интеллектуального анализа данных.

Рассмотрим основные задачи интеллектуального анализа данных.

Задача классификации заключается в том, что для каждого варианта определяется категория или класс , которому он принадлежит. В качестве примера можно привести оценку кредитоспособности потенциального заемщика: назначаемые классы здесь могут быть "кредитоспособен" и "некредитоспособен". Необходимо отметить, что для решения задачи необходимо, чтобы множество классов было известно заранее и было бы конечным и счетным.

Задача регрессии во многом схожа с задачей классификации, но в ходе ее решения производится поиск шаблонов для определения числового значения. Иными словами, предсказываемый параметр здесь, как правило, число из непрерывного диапазона.

Отдельно выделяется задача прогнозирования новых значений на основании имеющихся значений числовой последовательности (или нескольких последовательностей, между значениями в которых наблюдается корреляция). При этом могут учитываться имеющиеся тенденции (тренды), сезонность, другие факторы. Классическим примером является прогнозирование цен акций на бирже.

Тут требуется сделать небольшое отступление. По способу решения задачи интеллектуального анализа можно разделить на два класса: обучение с учителем (от англ. supervisedlearning) и обучение без учителя (от англ. unsupervisedlearning). В первом случае требуется обучающий набор данных, на котором создается и обучается модель интеллектуального анализа данных. Готовая модель тестируется и впоследствии используется для предсказания значений в новых наборах данных. Иногда в этом же случае говорят об управляемых алгоритмах интеллектуального анализа. Задачи классификации и регрессии относятся как раз к этому типу.

Во втором случае целью является выявление закономерностей имеющихся в существующем наборе данных. При этом обучающая выборка не требуется. В качестве примера можно привести задачу анализа потребительской корзины, когда в ходе исследования выявляются товары, чаще всего покупаемые вместе. К этому же классу относится задача кластеризации.

Также можно говорить о классификации задач интеллектуального анализа данных по назначению, в соответствии с которой,они делятся на описательные (descriptive) и предсказательные (predictive). Цель решения описательных задач - лучше понять исследуемые данные, выявить имеющиеся в них закономерности, даже если в других наборах данных они встречаться не будут. Для предсказательных задач характерно то, что в ходе их решения на основании набора данных с известными результатами строится модель для предсказания новых значений.

Но вернемся к перечислению задач интеллектуального анализа данных.

Задача кластеризации - заключается в делении множества объектов на группы (кластеры) схожих по параметрам. При этом, в отличие от классификации, число кластеров и их характеристики могут быть заранее неизвестны и определяться в ходе построения кластеров исходя из степени близости объединяемых объектов по совокупности параметров.

Другое название этой задачи - сегментация . Например, интернет-магазин может быть заинтересован в проведении подобного анализа базы своих клиентов, для того, чтобы потом сформировать специальные предложения для выделенных групп, учитывая их особенности.

Кластеризация относится к задачам обучения без учителя (или "неуправляемым" задачам).

Задача определения взаимосвязей , также называемая задачей поиска ассоциативных правил , заключается в определении часто встречающихся наборов объектов среди множества подобных наборов. Классическим примером является анализ потребительской корзины, который позволяет определить наборы товаров, чаще всего встречающиеся в одном заказе (или в одном чеке). Эта информация может потом использоваться при размещении товаров в торговом зале или при формировании специальных предложений для группы связанных товаров.

Данная задача также относится к классу "обучение без учителя".

Анализ последовательностей или сиквенциальный анализ одними авторами рассматривается как вариант предыдущей задачи, другими - выделяется отдельно. Целью, в данном случае, является обнаружение закономерностей в последовательностях событий. Подобная информация позволяет, например, предупредить сбой в работе информационной системы, получив сигнал о наступлении события, часто предшествующего сбою подобного типа. Другой пример применения - анализ последовательности переходов по страницам пользователей web-сайтов.

Анализ отклонений позволяет отыскать среди

Информационные технологии Торговля Финансовая сфера

Информационная составляющая играет важнейшую роль в эффективном управлении бизнесом, поэтому способность предприятий обеспечивать своих сотрудников всем необходимым для принятия взвешенных решений имеет огромное значение. С середины 90-х годов прошлого века стремительно растет интерес компаний к программным продуктам, которые позволяют аналитикам работать с большими объемами данных, накопленными в ERP, CRM системах и хранилищах данных, и извлекать из них полезную информацию. Следствием этого стало рождение новых информационных технологий и инструментов, обеспечивающих безопасный доступ к источникам корпоративных данных и обладающих развитыми возможностями консолидации, анализа, представления данных и распространения готовых аналитических документов внутри организации и за ее пределами: витрин данных, обработки произвольных запросов (Ad-hoc query), выпуска отчетов (Reporting), инструментов OLAP (On-Line Analytical Processing), интеллектуального анализа данных (Data Mining), поиска знаний в БД (KDD – Knowledge Discovery in Databases) и т.д.

Под «анализом данных» понимают действия, направленные на извлечение из них информации об исследуемом объекте и на получение по имеющимся данным новых данных.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД) – общий термин для обозначения анализа данных с активным использованием математических методов и алгоритмов (методы оптимизации, генетические алгоритмы, распознавание образов, статистические методы, Data Mining и т.д.), использующих результаты применения методов визуального представления данных.

В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий:

1) выявление закономерностей (свободный поиск);

2) использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогнозирование);

3) анализ исключений для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях.

Иногда выделяют промежуточную стадию проверки достоверности найденных закономерностей (стадия валидации) между их нахождением и использованием.

Все методы ИАД по принципу работы с исходными данными подразделяются на две группы:

Методы рассуждений на основе анализа прецедентов – исходные данные могут храниться в явном детализированном виде и непосредственно использоваться для прогнозирования и/или анализа исключений. Недостатком этой группы методов является сложность их использования на больших объемах данных.

Методы выявления и использования формализованных закономерностей, требующие извлечения информации из первичных данных и преобразования ее в некоторые формальные конструкции, вид которых зависит от конкретного метода.

В таблице 6.1 приведены примеры использования методов интеллектуального анализа данных в финансовых приложениях и маркетинговом анализе.

Таблица 6.1 – Примеры применение методов ИАД в финансах и маркетинге

Приложение (организация)	Описание
FALCON (HNC Software, Inc.)	Инструментальное средство для оперативного выявления злоупотреблений с кредитными карточками; более 100 организаций-пользователей отмечают сокращение числа нарушений на 20-30%.
Классификатор дебиторских счетов (Internal Revenue Service)	Выявление счетов потенциально платежеспособных дебиторов на основе анализа больших объемов архивных данных по уплате налогов.
Повышение качества архивной финансовой информации (Lockheed)	Выявление закономерностей (в виде правил вывода) в архивных финансовых данных для использования в моделях прогнозирования, системах поддержки принятия решений по инвестированию и т.д.
Верификация данных по курсам валют (Reuters)	Система выявления ошибок в оперативно поступающих данных по курсам валют. С помощью нейронных сетей и индуктивного вывода правил строятся приблизительные прогнозы, которые сравниваются с поступающими данными. Большие отклонения рассматриваются как возможные ошибки.
Прогнозирование невыплат в сделках с недвижимостью (Leeds)	Анализ архивных данных по сделкам с недвижимостью и выявление паттернов, соответствующих проблемным сделкам, заканчивающимся невыплатами. Выявленные закономерности используются для оценки риска при заключении новых сделок.
Маркетинговые исследования (Dickinson Direct)	Определение характеристик типичных покупателей продукции компании для выявления новых потенциальных клиентов (профилирование клиентов).
Маркетинговые исследования (Reader"s Digest Canada)	Выявление основных сегментов рынка и наиболее благоприятных подмножеств, а также исследование зависимостей между основными показателями и характеристиками сегментов.
Установка лотерейных автоматов (Automated Wagering, Inc.)	Объединение методов ИАД с географическим анализом для определения наилучших мест для установки лотерейных автоматов в штате Флорида.
Выявление потенциальных покупателей автомобильных стерео систем (Washington Auto Audio, Inc.)	Анализ демографической базы данных, содержащей информацию о 14000 реальных и потенциальных клиентов, позволил за 90 секунд получить 3 довольно надежных индикатора для прогноза спроса на продукцию и услуги компании. Аналогичные результаты были получены в результате традиционного исследования, выполненного одной из консалтинговых компаний, причем это исследование обошлось фирме на порядок дороже, чем автоматизированная система интеллектуального анализа данных.

Data Mining (DM)– это технология обнаружения в «сырых» данных ранее неизвестных нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Алгоритмы, используемые в Data Mining, требуют большого количества вычислений, что ранее являлось сдерживающим фактором широкого практического применения этих методов, однако рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы.

Задачи, решаемые методами DM:

1. Классификация – отнесение объектов (наблюдений, событий) к одному из заранее известных классов.

2. Прогнозирование .

3. Кластеризация – группировка объектов на основе данных, описывающих сущность этих объектов. Объекты внутри кластера должны обладать общими чертами и отличаться от объектов, вошедших в другие кластеры. Чем больше похожи объекты внутри кластера и чем больше отличий между кластерами, тем точнее кластеризация.

4. Ассоциация – выявление закономерностей между связанными событиями.

5. Последовательные шаблоны – установление закономерностей между связанными во времени событиями.

6. Анализ отклонений – выявление наиболее нехарактерных шаблонов.

Решение большинства задач бизнес-анализа сводится к той или иной задаче Data Mining. Например, оценка рисков – решение задачи классификации, сегментация рынка – кластеризации, стимулирование спроса – ассоциации.

Технология Data Mining развивалась и развивается на стыке статистики, теории информации, машинного обучения, теории баз данных. Наибольшее распространение получили следующие методы Data Mining: нейронные сети, деревья решений, алгоритмы кластеризации, алгоритмы обнаружения ассоциативных связей между событиями и т.д.

Деревья решений представляют собой иерархическую древовидную структуру классифицирующих правил типа «если-то». Для отнесения некоторого объекта или ситуации к какому-либо классу следует ответить на вопросы, имеющие форму «значение параметра А больше Х», и расположенные в узлах дерева. При положительном ответе осуществляется переход к правому узлу следующего уровня дерева, отрицательном – к левому узлу

Если построенное дерево состоит из неоправданно большого числа ветвей, то оно не будет обеспечивать получение статистически обоснованного ответа. Кроме того, деревья решений выдают полезные результаты только в случае независимости признаков.

В настоящее время деревья решений применяются при решении следующих задач:

описание данных, т.к. они позволяют хранить информацию о данных в компактной форме;

классификация, т.е. отнесение объектов к одному из заранее известных классов;

регрессия, т.е. определение зависимости целевой переменной, принимающей непрерывные значения, от независимых (входных) переменных.

Несмотря на обилие методов Data Mining, приоритет постепенно все более смещается в сторону логических алгоритмов поиска в данных «если-то» правил. С их помощью решаются задачи прогнозирования, классификации, распознавания образов, сегментации БД, извлечения из данных скрытых знаний, интерпретации данных, установления ассоциаций в БД и др. Результаты таких алгоритмов эффективны и легко интерпретируются.

Главной проблемой логических методов обнаружения закономерностей является проблема перебора вариантов за приемлемое время. Известные методы либо искусственно ограничивают такой перебор (алгоритмы КОРА, WizWhy), либо строят деревья решений (алгоритмы CART, CHAID, ID3, See5, Sipina и др.), имеющие принципиальные ограничения эффективности поиска правил «если-то».

Программное обеспечение для реализации технологий Data Mining: Poly Analyst, Scenario, 4 Thought, MineSet.

Knowledge Discovery in Databases (KDD) следующих этапов:

Подготовка исходного набора данных – создание набора данных из различных источников, для чего должен обеспечиваться доступ к источникам данных, в том числе, к хранилищам данных.

Предобработка данных – удаление пропусков, искажений, аномальных значений и т.д., дополнение данных некоторой априорной информацией. Данные должны быть качественны и корректны с точки зрения используемого метода DM.

Трансформация, нормализация данных – приведение информации к пригодному для последующего анализа виду.

Data Mining – применение различных алгоритмов нахождения знаний.

Постобработка данных – интерпретация результатов и применение полученных знаний в бизнес-приложениях.

Knowledge Discovery in Databases определяет последовательность действий, необходимую для получения знаний, а не набор методов обработки или алгоритмов анализа.

Для того чтобы существующие хранилища данных способствовали принятию управленческих решений, информация должна быть представлена аналитику в нужной форме, то есть он должен иметь развитые инструменты доступа к данным хранилища и их обработки.

Статические информационно-аналитические системы, создаваемые для непосредственного использования лицами, принимающими решения, называются в литературе информационными системами руководителя (ИСР), или Executive Information Systems (EIS). Они содержат в себе предопределенные множества запросов, достаточны повседневного обзора. Однако, они неспособны обеспечить ответы на все вопросы, которые могут возникнуть при принятии решений. Результатом работы такой системы, как правило, являются многостраничные отчеты, после тщательного изучения которых у аналитика появляется новая серия вопросов.

Динамические системы поддержки принятия решений (СППР) ориентированы на обработку нерегламентированных (ad hoc) запросов аналитиков к данным. Работа аналитиков с этими системами заключается в интерактивном формировании запросов и изучения их результатов.

Поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в следующих областях:

Детализированные данные – поиск данных;

Агрегированные показатели – формирование комплексного взгляда на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация, гиперкубическое представление и многомерный анализ;

Закономерности – интеллектуальная обработка методами интеллектуального анализа данных, главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие процессов.

Эволюцию BI-систем можно условно разделить на 3 этапа: системы сбора информации и подготовки регламентированной отчетности (до 90-х годов прошлого столетия), инструменты многомерного анализа на базе технологии оперативной аналитической обработки (OLAP) и создания нерегламентированной отчетности (до 2005 г.), BI-системы с акцентом на развитие прикладных способов аналитики и поиск скрытой информации.

Архитектура BI-системы представлена на рис. 6.12. BI-инструменты включают корпоративные BI-наборы (Enterprise BI Suites, EBIS), предназначенные для генерации запросов и отчетов, и BI-платформы, представляющие собой набор инструментов для создания, внедрения, поддержки и сопровождения BI-приложений. BI-приложения содержат встроенные BI-инструменты (OLAP, генераторы запросов и отчетов, средства моделирования, статистического анализа, визуализации и Data Mining).

Рисунок– Архитектура Business Intelligence

По оценкам агентства IDC рынок Business Intelligenceсостоит из 5 секторов:

1. OLAP-продукты;

2. Инструменты добычи данных;

3. Средства построения Хранилищ и Витрин данных (Data Warehousing);

4. Управленческие информационные системы и приложения;

5. Инструменты конечного пользователя для выполнения запросов и построения отчетов.

Классификация BI-систем базируется на методе функциональных задач, где программные продукты каждого класса выполняют определенный набор функций или операций с использованием специальных технологий (приложение А). Как правило, функции BI включают поддержку принятия решений, запросы и отчетность, аналитическую обработку online, статистический анализ, прогнозирование и количественный анализ.

В настоящее время среди лидеров корпоративных BI-платформ можно выделить MicroStrategy, Business Objects, Cognos, Hyperion Solutions, Microsoft, Oracle, SAP, SAS Institute и другие (в приложении Б приведен сравнительный анализ некоторых функциональных возможностей BI-систем).

В настоящее время намечается интеграция BI-поставщиков и лидеров ERP (Oracle-Hyperion, SAP-Business Objects-Cryslal), что говорит о растущем потенциале и адекватности BI-систем. Использование BI-систем позволит значительно снизить стоимость сопровождения и настройки на интеграцию с приложениями, подбор сценариев и обучение пользователей. BI-возможности и преимущества SAP обеспечивают использование качественных и количественных данных при выборе варианта решения, комбинацию внешних данных и совместных сценариев, что представляет собой новое поколение средств управления предприятием и бизнес-средой; бизнес-аналитика дает возможность оптимизировать оперативную производительность, прогнозирование и бизнес-планирование.

Желание заказчиков отслеживать и финансовые, и операционные показатели требует, чтобы BI-системы могли одновременно обращаться к базам данных автоматизированных систем, отдельных бэк-офисных модулей, CRM-приложений и т.д. Обработка гетерогенных источников данных не возможна без применения сложных технологий интеграции на основе сервисно-ориентированной архитектуры.

Сектор BI-систем на белорусском рынке представлен слабо. В частности, EPAM представляет Hyperion® System™ 9, которая объединяет платформу Business Intelligence с финансовыми приложениями в одну модульную систему, которая легко адаптируется под конкретные требования бизнеса. Комплекс Hyperion® System1 M 9 внедряется на БМЗ и в концерне «Белнефтехим».

Фирма ТопСофт представляет модуль Галактика Business Intelligence – комплекс приложений для поддержки принятия решений в сбытовой деятельности. На данный момент Галактика ВI-Сбыт внедрена в РБ в компаниях «British-American Tobacco» и «МАВ» (производство красок).

Однако потребности белорусского рынка в BI-системах растут, основными потенциальными потребителями BI-систем являются телекоммуникационные компании, которые испытывают потребность в глубоком анализе базы клиентов, для них предлагаются пакеты Oracle Marketing analyst из Oracle BI Suite; банки, нуждающиеся в средствах аналитики услуг по кредитованию предприятий и частных лиц, могут использовать BI-системы собственной разработки или готовые специализированные приложения; промышленные предприятия и сфера торговли – аналитические программные продукты необходимы для построения управленческой отчетности на системах хранения и консолидации данных, например Cognos BI, Business Object; государственные управленческие структуры, крупные компании и холдинги, требующие полнофункциональных решений ВI, для них подходят Cognos, Oracle, Business Objects, Microsoft, интегрированные с системами планирования и бюджетирования; отрасли энергетики, нефтехимии – требуются BI-системы для повышения эффективности системы управления, такие решения реализованы в системах сбалансированных показателей (BSC) и поддерживаются базовыми модулями SAP ERP.

Потребность в системах искусственного интеллекта возникает по мере достижения предприятием достаточно высокой культуры управления.

Экспертные системы

Однозначного определения понятие экспертной системы не имеет.

Экспертная система (ЭС, Expert system) – система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения.

Согласно толковому словарю по информатике, под экспертной системой понимают систему искусственного интеллекта, которая включает в себя базу знаний с набором правил и механизмом вывода, позволяющую на основании этих правил и предоставляемых пользователем фактов распознавать ситуацию, ставить диагноз, формулировать решение или давать рекомендации для выбора действия.

Иногда вместо определения понятия дают перечень свойств экспертных систем: экспертная система ограничена определенной сферой экспертизы; способна рассуждать при сомнительных данных; способна объяснять цепочку рассуждений понятным способом; факты и механизм вывода четко отделены друг от друга; она строится так, чтобы имелась возможность постепенного развития и наращивания системы; чаще всего она основана на использовании правил; на выходе выдает четкий совет; экономически выгодна.

Технология ЭС существенно расширяет круг практически значимых задач, решение которых с использованием современных средств вычислительной техники, приносит значительный экономический эффект. ЭС предназначены для решения неформализованных задач, к которым относят задачи, обладающие одной или несколькими из следующих характеристик:

Не могут быть заданы в числовой форме;

Цели не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;

Не существует алгоритмического решения задач;

Алгоритмическое решение существует, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).

Неформализованные задачи характеризуются: ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных, знаний о проблемной области и решаемой задаче; большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик; динамически изменяющимися данными и знаниями.

Классификация ЭК приведена в табл. 6.5.

Таблица 6.5 – Классификация экспертных систем

Признак классификация	Виды ЭС
назначение Ø	-общего назначения. -специализированные (проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования, предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях)
степень зависимости от внешней среды	-статические (не зависящие от внешней среды), -динамические (учитывающие динамику внешней среды и предназначенные для решения задач в реальном времени)
тип использования	-изолированные, -ЭС на входе/выходе других систем, -гибридные (интегрированные с базами данных и другими программными продуктами)
стадии создания	-исследовательские образцы (разработанные за 1-2 месяца с минимальной БЗ), -демонстрационные (разработанные за 2-4 месяца на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS и др.), -промышленные (разработанные за 4-8 месяцев на языке типа CLIPS с полной БЗ), -коммерческие (разработанные за 1,5-2 года на языке типа С++, Java с полной БЗ)

Полностью оформленная статическая экспертная система имеет шесть существенных компонент: машину логического вывода (решатель, интерпретатор); базу данных (рабочую память); базу знаний; компоненты приобретения знаний; объяснительный компонент; диалоговый компонент. Все шесть компонент являются важными, и, хотя система, основанная на знаниях, может обойтись без одной-двух из них, в общем, она может быть представлена в следующем виде.

База знаний - содержит факты (или утверждения) и правила. Факты представляют собой краткосрочную информацию в том отношении, что они могут изменяться, например, в ходе консультации. Правила представляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно. В настоящее время часто понятие базы знаний пытаются заменить базой данных. Основное различие последнего состоит в том, что база знаний обладает большими творческими возможностями, а база данных обычно пассивна: данные либо там есть, либо их нет. База знаний, с другой стороны, активно пополняется новой и недостающей информацией.

Подсистема логического вывода (логическая машина вывода) , используя исходные данные из рабочей памяти (БД) и базы знаний (БЗ), формирует такую последовательность правил, которая приводит к решению задачи. Различают прямую и обратную цепочки рассуждений. Прямая цепочка – это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения ответа может быть задано неограниченное количество вопросов. Обратная цепочка рассужденийявляется попыткой найти данные для доказательства или опровержения некоторой гипотезы. На практике в чистом виде не встречаются ни одна из рассмотренных цепочек рассуждений. Объясняется не однозначностью данных, используемых при рассуждениях.

Редактор знаний (компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, источником которых является эксперт либо группа экспертов.

Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.

Интерфейс пользователя (диалоговый компонент ) ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

База данных (БД) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

Статические ЭС используются в приложениях, где можно не учитывать изменения, происходящие за время решения задачи.

В случаях, когда необходимо учитывать динамику, т.е. изменения, происходящие в окружающем мире, в архитектуру ЭС вводится два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением, которая осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров, либо используя СУБД. Кроме того, существенным изменениям подвергаются и остальные подсистемы.

Архитектура динамической ЭС приведена на рис. 6.13.

Экспертная система может работать в двух режимах: приобретения знаний и решения задачи (режим консультации или режим использования). В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет эксперт, который, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему информацией, позволяющей ЭС в режиме консультации самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности правил и данных. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы, правила – способы манипулирования данными, характерные для рассматриваемой области.

Рисунок 6.13 – Архитектура динамической экспертной системы

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. В качестве конечного пользователя, может и эксперт, и программист, и лицо, принимающее решение – ЛПР.

В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Машина логического вывода на основе входных данных, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи.

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:

Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области, основное внимание уделяя воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом;

Помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения;

При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех, т.к. не требуют исчерпывающей исходной информации и обеспечивают определенную степень уверенности (или неуверенности), что предлагаемое решение является верным.

Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта:

Имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими, и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем, целью выполнения такой программы – «повышение уровня интуиции» или отработка методики. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области;

Должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области;

Должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность.

В разработке ЭС принимают участие:

Эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

Инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС (используемые им технологии, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);

Программист по разработке инструментальных средств, предназначенных для ускорения разработки ЭС.

В основе разработки ЭС лежит процесс передачи потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе. Передача знаний выполняется в процессе достаточно длительных и пространных собеседований между специалистом по проектированию экспертной системы (инженером по знаниям) и экспертом в определенной предметной области, способным достаточно четко сформулировать имеющийся у него опыт.

Исследователи рассматривают функцию приобретения знаний в качестве одного из главных «узких мест» технологии экспертных систем. Это объясняется следующими причинами:

Во многих проблемных областях специалисты пользуются собственным жаргоном, который трудно перевести на обычный «человеческий» язык, потому требуется много дополнительных вопросов для уточнения его логического или математического значения;

Факты и принципы, лежащие в основе многих специфических областей знания эксперта, не могут быть четко сформулированы в терминах математической теории или детерминированной модели, свойства которой хорошо понятны;

Для решения проблемы в определенной области эксперту недостаточно обладать суммой знаний о фактах и принципах в этой области: насколько надежны различные источники информации и как можно расчленить сложную проблему на более простые, которые можно решать более или менее независимо и т.д.

Экспертный анализ включает многие вещи, кажущиеся эксперту само собой разумеющимися, но для постороннего отнюдь таковыми не являющиеся.

Основными методологическими принципами построения ЭС (как любых СОЗ):

- информационный – объектом является все то, что является источником информации;

- системности – объект, представляющий собой совокупность взаимосвязанных объектов, называется системой. Всякий объект может являться элементом одновременно многих систем;

- отражения – любой объект обладает различными свойствами, проявляющимися в рамках соответствующих систем, элементом которых является объект;

- структурности – структура системы отражает структуру предметной области; знания организуются в БЗ, имеющую определенную структуру, механизм доступа и алгоритмы использования.

В настоящее время сложилась определенная технология разработки ЭС, которая включает следующие этапы: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование и опытная эксплуатация (рис.6.13).

Рисунок 6.13 – Этапы разработки ЭС

На этапе идентификации осмысливаются задачи, которые предстоит решить будущей ЭС, и формируются требования к ней, определяется, что надо сделать и какие ресурсы необходимо задействовать.

Идентификациязадачи заключается в составлении неформального описания общих характеристик задачи; подзадач, выделяемых внутри задачи; ключевые объекты, их входные (выходные) данные; предположительный вид решения, знания, относящиеся к решаемой задаче. Начальное неформальное описание задачи экспертом используется инженером по знаниям для уточнения терминов и ключевых понятий. Эксперт корректирует описание задачи, объясняет, как решать ее и какие рассуждения лежат в основе того или иного решения.

При проектировании ЭС типичными ресурсами являются источники знаний, время разработки, вычислительные средства и объем финансирования. Для эксперта источниками знаний служат его предшествующий опыт по решению задачи, книги, известные примеры решения задач, а для инженера по знаниям - опыт в решении аналогичных задач, методы представления знаний и манипулирования ими, программные инструментальные средства.

На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач, определяются особенности задачи: типы доступных данных; исходные и выводимые данные; подзадачи общей задачи; применяемые стратегии и гипотезы; виды взаимосвязей между объектами ПО, типы используемых отношений (иерархия, причина-следствие, часть-целое и т.п.); процессы, применяемые в ходе решения; состав знаний, используемых при решении задачи; типы ограничений, накладываемых на процессы, которые применены в ходе решения; состав знаний, используемых для обоснования решений. На этом этапе строится концептуальная модель предметной области. Для ее построения можно использовать:

Признаковый (атрибутивный) подход, который предполагает наличие полученной от экспертов информации в виде троек объект-атрибут-значение атрибута и наличие обучающей информации. Этот подход развивается в рамках направления, получившего название «машинное обучение»;

Структурный (когнитивный), реализуемый путем выделения элементов предметной области, их взаимосвязей и семантических отношений.

На этапе формализации все ключевые понятия и отношения выражаются на некотором формальном языке, который либо выбирается из числа уже существующих, либо создается заново, определяется состав средств и способы представления декларативных и процедурных знаний, формируется описание решения задачи ЭС на предложенном (инженером по знаниям) формальном языке.

Результатом этапа формализации является указание способов представления знаний (фреймы, сценарии, семантические сети и т.д.) и определение способов манипулирования этими знаниями (логический вывод, аналитическая модель, статистическая модель и др.) и интерпретации знаний.

На этапе выполнения создаются один или несколько прототипов ЭС, решающих требуемые задачи, по результатам тестирования и опытной эксплуатации создается конечный продукт, пригодный для промышленного использования.

В ходе этапа тестирования производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность ЭС для конечного пользователя.

Интеллектуальный анализ данных (ИАД), или Data Mining, - термин, используемый для описания открытия знаний в базах данных, выделения знаний, изыскания данных, исследования данных, обработки образцов данных, очистки и сбора данных; здесь же подразумевается сопутствующее ПО. Все эти действия осуществляются автоматически и позволяют получать быстрые результаты даже непрограммистам.

Запрос производится конечным пользователем, возможно на естественном языке. Запрос преобразуется в SQL – формат. SQL запрос по сети поступает в СУБД, которая управляет БД или хранилищем данных. СУБД находит ответ на запрос и доставляет его назад. Пользователь может затем разрабатывать презентацию или отчет в соответствии со своими требованиями.

Многие важные решения в почти любой области бизнеса и социально сферы основываются на анализе больших и сложных БД. ИАД может быть очень полезным в этих случаях.

Методы интеллектуального анализа данных тесно связаны с технологиями OLAP и технологиями построения хранилищ данных. Поэтому наилучшим вариантом является комплексный подход к их внедрению.

Для того чтобы существующие хранилища данных способствовали принятию управленческих решений, информация должна быть представлена аналитику в нужной форме, то есть он должен иметь развитые инструменты доступа к данным хранилища и их обработки.

Очень часто информационно – аналитические системы, создаваемые в расчете на непосредственное использование лицами, принимающими решения, оказываются чрезвычайно просты в применении, но жестко ограничены в функциональности. Такие статические системы называются Информационными системами руководителя. Они содержат в себе предопределенные множества запросов и, будучи достаточными для повседневного обзора, неспособны ответить на все вопросы к имеющимся данным, которые могут возникнуть при принятии решений. Результатов работы такой системы, как правило, являются многостраничные отчеты, после тщательного изучения которых у аналитика появляется новая серия вопросов. Однако каждый новый запрос, непредусмотренный при проектировании такой системы, должен быть сначала формально описан, закодирован программистом и только затем выполнен. Время ожидания в таком случае может составлять часы и дни, что не всегда приемлемо. Таким образом, внешняя простота статистических ИС поддержки решений, за которую активно борется большинство заказчиков информационно – аналитических систем, оборачивается потерей гибкости.

Динамические ИС поддержки решений, напротив, ориентированы на обработку нерегламентированных (ad hoc) запросов аналитиков к данным. Работа аналитиков с этими системами заключается в интерактивной последовательности формирования запросов и изучения их результатов.

Но динамические ИС поддержки решений могут действовать не только в области оперативной аналитической обработки (OLAP). Поддержка принятия управленческих решений на основе накопленных данных может выполняться в трех базовых сферах.

1. Сфера детализированных данных. Это область действия большинства систем, нацеленных на поиск информации. В большинстве случаев реляционные СУБД отлично справляются с возникающими здесь задачами. Общепризнанным стандартом языка манипулирования реляционными данными является SQL. Информационно – поисковые системы, обеспечивающие интерфейс конечного пользователя в задачах поиска детализированной информации, могут использоваться в качестве надстроек как над отдельными базами данных транзакционных систем, так и над общим хранилищем данных.

2. Сфера агрегированных показателей. Комплексный взгляд на собранную в хранилище данных информацию, ее обобщение и агрегация и многомерный анализ являются задачами систем OLAP. Здесь можно или ориентироваться на специальные многомерные СУБД, или оставаться в рамках реляционных технологий. Во втором случае заранее агрегированные данные могут собираться в БД звездообразного вида, либо агрегация информации может производится в процессе сканирования детализированных таблиц реляционной БД.

3. Сфера закономерностей. Интеллектуальная обработка производится методами интеллектуального анализа данных главными задачами которых являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации, построение моделей и правил, которые объясняют найденные аномалии и/или прогнозируют развитие некоторых процессов.

Полная структура информационно – аналитической системы построенной на основе хранилища данных, показана на рис.3.2. В конкретных реализациях отдельные компоненты этой схемы часто отсутствуют.

Рис.3.2. Структура корпоративной информационно – аналитической системы.

1. Интеллектуальный анализ данных.

2. Стадии ИАД.

3. Методы АИД.

4. Типы закономерностей.

5. Типовые задачи для методов ИАД.

7. Классы систем Data Mining .

8. Интеграция OLAP и ИАД.

1. Интеллектуальный анализ данных.

Мы живем в веке информации. Трудно переоценить значение данных, которые мы непрерывно собираем в процессе нашей деятельности, в управлении бизнесом или производством, в банковском деле, в решении научных, инженерных и медицинских задач.

Мощные компьютерные системы, хранящие и управляющие огромными базами данных, стали неотъемлемым атрибутом жизнедеятельности, как крупных корпораций, так и даже небольших компаний.

Тем не менее, наличие данных само по себе еще недостаточно для улучшения показателей работы. Нужно уметь трансформировать "сырые" данные в полезную для принятия важных бизнес решений информацию.

В этом и состоит основное предназначение технологий Data mining .

Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Нередко рядом с Data Mining встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (knowledge discovery in databases ) и "интеллектуальный анализ данных". Их можно считать синонимами Data Mining . Возникновение всех указанных терминов связано с новым витком в развитии средств и методов обработки данных.

В связи с совершенствованием технологий записи и хранения данных на людей обрушились колоссальные потоки информационной руды в самых различных областях. Деятельность любого предприятия (коммерческого, производственного, медицинского, научного и т.д.) теперь сопровождается регистрацией и записью всех подробностей его деятельности. Что делать с этой информацией? Стало ясно, что без продуктивной переработки потоки сырых данных образуют никому не нужную свалку.

Специфика современных требований к такой переработке следующая:

· Данные имеют неограниченный объем;

· Данные являются разнородными (количественными, качественными, текстовыми);

· Результаты должны быть конкретны и понятны;

· Инструменты для обработки сырых данных должны быть просты в использовании.

Традиционная математическая статистика, долгое время претендовавшая на роль основного инструмента анализа данных, откровенно спасовала перед лицом возникших проблем. Методы математической статистики оказались полезными главным образом для проверки заранее сформулированных гипотез (verification-driven data mining ) и для “грубого” разведочного анализа, составляющего основу оперативной аналитической обработки данных (on-line analytical processing , OLAP).

В основу современной технологии Data Mining (discovery-driven data mining ) положена концепция шаблонов (паттернов), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Эти шаблоны представляют собой закономерности, свойственные подвыборкам данных, которые могут быть компактно выражены в понятной человеку форме. Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборки и виде распределений значений анализируемых показателей.

Примерами заданий на такой поиск при использовании Data Mining могут служить следующие вопросы:

1. Встречаются ли точные шаблоны в описаниях людей, подверженных повышенному травматизму?

2. Имеются ли характерные портреты клиентов, которые, по всей вероятности, собираются отказаться от услуг телефонной компании?

3. 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 регулярности в данных, составляющие так называемые скрытые знания (hidden knowledge ). К обществу пришло понимание, что сырые данные содержат глубинный пласт знаний, при грамотной раскопке которого могут быть обнаружены настоящие самородки.Н а рисунке 1 показаны уровни знаний и инструменты для их извлечения.

Рисунок 1. Уровни знаний, извлекаемых из данных

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.

2. Стадии ИАД.

В общем случае процесс интеллектуального анализа данных (ИАД) состоит из трёх стадий (рис. 2):

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.

Рисунок 2 . Стадии процесса интеллектуального анализа данных

1. Свободный поиск (Discovery ).

Свободный поиск определяется как процесс исследования исходной БД на предмет поиска скрытых закономерностей без предварительного определения гипотез относительно вида этих закономерностей. Другими словами, сама программа берет на себя инициативу в деле поиска интересных аномалий, или шаблонов, в данных, освобождая аналитика от необходимости обдумывания и задания соответствующих запросов. Этот подход особенно ценен при исследовании больших баз данных, имеющих значительное количество скрытых закономерностей, большинство из которых было бы упущено при непосредственном поиске путем прямых запросов пользователя к исходным данным.

В качестве примера свободного поиска по инициативе системы рассмотрим исследование реестра физических лиц. Если инициатива принадлежит пользователю, он может построить запрос типа "Каков средний возраст директоров предприятий отрасли промышленности строительных материалов, расположенных в Иванове и находящихся в собственности субъекта Федерации?" и получить ответ - 48. В системе, обеспечивающей стадию свободного поиска, пользователь может поступить иначе и запросить у системы найти что-нибудь интересное относительно того, что влияет на атрибут Возраст. Система начнет действовать так же, как и аналитик-человек, т. е. искать аномалии в распределении значений атрибутов, в результате чего будет произведен список логических правил типа "ЕСЛИ..., ТО...", в том числе, например:

· <=30 в 61% случаев;

· ЕСЛИ Профессия= "Программист", ТО Возраст<=60 в 98% случаев.

Аналогично, при исследовании реестра юридических лиц аналитика может заинтересовать атрибут Форма_собственности . В результате свободного поиска могут быть получены правила:

· ЕСЛИ Основной_вид_деятельности= "Общеобразовательные детские школы", ТО Форма_собственности= "Муниципальная собственность" в 84% случаев;

· ЕСЛИ Вид_деятельности= "Наука и научное обслуживание", ТО Форма_собственности= "Частная собственность" в 73% случаев.

Стадия свободного поиска может выполняться посредством:

· индукции правил условной логики (как в приведенных примерах) - с их помощью, в частности, могут быть компактно описаны группы похожих обучающих примеров в задачах классификации и кластеризации;

· индукции правил ассоциативной логики - то есть того, что было определено в рамках классификации задач ИАД по типам извлекаемой информации как выявление ассоциаций и последовательностей;

· определения трендов и колебаний в динамических процессах, то есть исходного этапа задачи прогнозирования.

Стадия свободного поиска, как правило, должна включать в себя не только генерацию закономерностей, но и проверку их достоверности на множестве данных, не принимавшихся в расчет при их формулировании.

2. Прогностическое моделирование (Predictive Modeling ).

Здесь, на второй стадии ИАД, используются плоды работы первой, то есть найденные в БД закономерности применяются для предсказания неизвестных значений:

· при классификации нового объекта мы можем с известной уверенностью отнести его к определенной группе результатов рассмотрения известных значений его атрибутов;

· при прогнозировании динамического процесса результаты определения тренда и периодических колебаний могут быть использованы для вынесения предположений о вероятном развитии некоторого динамического процесса в будущем.

Возвращаясь к рассмотренным примерам, продолжим их на данную стадию. Зная, что некто Иванов - программист, можно быть на 61% уверенным, что его возраст <=30 годам, и на 98% - что он <=60 годам. Аналогично, можно сделать заключение о 84% вероятности того, что некоторое новое юридическое лицо будет находиться в муниципальной собственности, если его основной вид деятельности - "Общеобразовательные детские школы".

Следует отметить, что свободный поиск раскрывает общие закономерности, т. е. индуктивен , тогда как любой прогноз выполняет догадки о значениях конкретных неизвестных величин, следовательно, дедуктивен . Кроме того, результирующие конструкции могут быть как прозрачными, т. е. допускающими разумное толкование (как в примере с произведенными логическими правилами), так и нетрактуемыми - "черными ящиками" (например, про построенную и обученную нейронную сеть никто точно не знает, как именно она работает).

3. Анализ исключений (Forensic Analysis ).

Предметом данного анализа являются аномалии в раскрытых закономерностях, то есть необъясненные исключения. Чтобы найти их, следует сначала определить норму (стадия свободного поиска), вслед за чем выделить ее нарушения. Так, определив, что 84% общеобразовательных школ отнесены к муниципальной форме собственности, можно задаться вопросом - что же входит в 16%, составляющих исключение из этого правила? Возможно, им найдется логическое объяснение, которое также может быть оформлено в виде закономерности. Но может также статься, что мы имеем дело с ошибками в исходных данных, и тогда анализ исключений может использоваться в качестве инструмента очистки сведений в хранилище данных.

4. Методы ИАД.

Все методы ИАД подразделяются на две большие группы по принципу работы с исходными обучающими данными.

В первом случае исходные данные могут храниться в явном детализированном виде и непосредственно использоваться для прогностического моделирования и/или анализа исключений; это так называемые методы рассуждений на основе анализа прецедентов. Главной проблемой этой группы методов является затрудненность их использования на больших объемах данных, хотя именно при анализе больших хранилищ данных методы ИАД приносят наибольшую пользу.

Во втором случае информация вначале извлекается из первичных данных и преобразуется в некоторые формальные конструкции (их вид зависит от конкретного метода). Согласно предыдущей классификации, этот этап выполняется на стадии свободного поиска, которая у методов первой группы в принципе отсутствует. Таким образом, для прогностического моделирования и анализа исключений используются результаты этой стадии, которые гораздо более компактны, чем сами массивы исходных данных. При этом полученные конструкции могут быть либо "прозрачными" (интерпретируемыми), либо "черными ящиками" (нетрактуемыми ).

Две эти группы и примеры входящих в них методов представлены на рисунке 3.

Рисунок 3. Классификация технологических методов ИАД

1. Непосредственное использование обучающих данных.

Обобщенный алгоритм Lazy-Learning , относящийся к рассматриваемой группе, выглядит так: на вход классификатора подается пример, на выходе ожидается предсказание включающего его класса. Каждый пример представляется точкой в многомерном пространстве свойств (атрибутов), принадлежащей некоторому классу. Каждый атрибут принимает непрерывные значения либо дискретные значения из фиксированного набора. Для примера возвращается его наиболее вероятный класс.

Индивидуальной особенностью алгоритма k-ближайшего соседа является метод определения в нем апостериорной вероятности принадлежности примера классу.

Функция близости, определяемая как множество k ближайших соседей примера во множестве известных обучающих примеров, близость которых к классифицируемому примеру определяется функцией расстояния.

Метод ближайшего соседа является частным случаем метода k-ближайшего соседа при k=1.

Более сложные алгоритмы типа Lazy-Learning основываются на том же обобщенном алгоритме, но или иначе определяют апостериорные вероятности принадлежности примеров классам, или (как, например, Nested Generalized Exemplars Algoritm (NGE )) усложняют расчет функции.

Особенность этой группы методов состоит в том, что предсказание неизвестных значений выполняется на основе явного сравнения нового объекта (примера) с известными примерами. В случае большого количества обучающих примеров, чтобы не сканировать последовательно все обучающее множество для классификации каждого нового примера, иногда используется прием выборки относительно небольшого подмножества "типичных представителей" обучающих примеров, на основе сравнения с которыми и выполняется классификация. Однако, этим приемом следует пользоваться с известной осторожностью, так как в выделенном подмножестве могут не быть отражены некоторые существенные закономерности.

Что касается самого известного представителя этой группы - метода k-ближайшего соседа, - он более приспособлен к тем предметным областям, где атрибуты объектов имеют преимущественно численный формат, так как определение расстояния между примерами в этом случае является более естественным, чем для дискретных атрибутов.

2. Выявление и использование формализованных закономерностей.

Методы этой группы извлекают общие зависимости из множества данных и позволяют затем применять их на практике. Они отличаются друг от друга:

· по типам извлекаемой информации (которые определяются решаемой задачей);

· по способу представления найденных закономерностей.

Формализм, выбранный для выражения закономерностей, позволяет выделить три различных подхода, каждый из которых уходит своими корнями в соответствующие разделы математики:

· методы кросс-табуляции ;

· методы логической индукции;

· методы вывода уравнений.

Логические методы наиболее универсальны в том смысле, что могут работать как с численными, так и с другими типами атрибутов. Построение уравнений требует приведения всех атрибутов к численному виду, тогда как кросс-табуляция, напротив, требует преобразования каждого численного атрибута в дискретное множество интервалов.

Методы кросс-табуляции .

Кросс-табуляция является простой формой анализа, широко используемой в генерации отчетов средствами систем оперативной аналитической обработки (OLAP). Двумерная кросс-таблица представляет собой матрицу значений, каждая ячейка которой лежит на пересечении значений атрибутов. Расширение идеи кросс-табличного представления на случай гиперкубической информационной модели является, как уже говорилось, основой многомерного анализа данных, поэтому эта группа методов может рассматриваться как симбиоз многомерного оперативного анализа и интеллектуального анализа данных.

Кросс-табличная визуализация является наиболее простым воплощением идеи поиска информации в данных методом кросс-табуляции . Строго говоря, этот метод не совсем подходит под отмеченное свойство ИАД - переход инициативы к системе в стадии свободного поиска. На самом деле кросс-табличная визуализация является частью функциональности OLAP. Здесь система только предоставляет матрицу показателей, в которой аналитик может увидеть закономерность. Но само предоставление такой кросс-таблицы имеет целью поиск "шаблонов информации" в данных для поддержки принятия решений, то есть удовлетворяет приведенному определению ИАД. Поэтому неслучайно, что множество авторов все же относит кросс-табличную визуализацию к методам ИАД.

К методам ИАД группы кросс-табуляции относится также использование байесовских сетей (Bayesian Networks ), в основе которых лежит теорема Байеса теории вероятностей для определения апостериорных вероятностей составляющих полную группу попарно несовместных событий по их априорным вероятностям. Байесовские сети активно использовались для формализации знаний экспертов в экспертных системах, но с недавних пор стали применяться в ИАД для извлечения знаний из данных.

Можно отметить четыре достоинства байесовских сетей как средства ИАД:

· поскольку в модели определяются зависимости между всеми переменными, легко обрабатываются ситуации, когда значения некоторых переменных неизвестны;

· построенные байесовские сети просто интерпретируются и позволяют на этапе прогностического моделирования легко производить анализ по сценарию "что - если";

· подход позволяет естественным образом совмещать закономерности, выведенные из данных, и фоновые знания, полученные в явном виде (например, от экспертов);

· использование байесовских сетей позволяет избежать проблемы переподгонки (overfitting ), то есть избыточного усложнения модели, чем страдают многие методы (например, деревья решений и индукция правил) при слишком буквальном следовании распределению зашумленных данных.

Байесовские сети предлагают простой наглядный подход ИАД и широко используются на практике.

Методы логической индукции.

Методы данной группы являются, пожалуй, наиболее выразительными, в большинстве случаев оформляя найденные закономерности в максимально "прозрачном" виде. Кроме того, производимые правила, в общем случае, могут включать как непрерывные, так и дискретные атрибуты. Результатами применения логической индукции могут быть построенные деревья решений или произведенные наборы символьных правил.

Деревья решений.

Деревья решений являются упрощенной формой индукции логических правил. Основная идея их использования заключается в последовательном разделении обучающего множества на основе значений выбранного атрибута, в результате чего строится дерево, содержащее:

· терминальные узлы (узлы ответа), задающие имена классов;

· нетерминальные узлы (узлы решения), включающие тест для определенного атрибута с ответвлением к поддереву решений для каждого значения этого атрибута.

В таком виде дерево решений определяет классификационную процедуру естественным образом: любой объект связывается с единственным терминальным узлом. Эта связь начинается с корня, проходит путь по дугам, которым соответствуют значения атрибутов, и доходит до узла ответа с именем класса.

Индукция правил.

Популярность деревьев решений проистекает из быстроты их построения и легкости использования при классификации. Более того, деревья решений могут быть легко преобразованы в наборы символьных правил - генерацией одного правила из каждого пути от корня к терминальной вершине. Однако, правила в таком наборе будут неперекрывающимися , потому что в дереве решений каждый пример может быть отнесен к одному и только к одному терминальному узлу. Более общим (и более реальным) является случай существования теории, состоящей из набора неиерархических перекрывающихся символьных правил. Значительная часть алгоритмов, выполняющих индукцию таких наборов правил, объединяются стратегией отделения и захвата (separate-and-conquer ), или покрывания (covering ). Эта стратегия индукции характеризуется следующим образом:

· произвести правило, покрывающее часть обучающего множества;

· удалить покрытые правилом примеры из обучающего множества (отделение);

· последовательно обучиться другим правилам, покрывающим группы оставшихся примеров (захват), пока все примеры не будут объяснены.

Сравнение возможностей деревьев решений и индукции правил.

Индукция правил и деревья решений, будучи способами решения одной задачи, значительно отличаются по своим возможностям. Несмотря на широкую распространенность деревьев решений, индукция правил по ряду причин представляется более предпочтительным подходом.

1. Деревья решений часто довольно сложны и тяжелы для понимания.

2. Непременное требование неперекрываемости правил в алгоритмах обучения деревьев решений навязывает жесткое ограничение на возможность выражения существующих закономерностей. Одна из проблем, вытекающих из этого ограничения - проблема дублированного поддерева. Часто случается, что идентичные поддеревья оказываются в процессе обучения в разных местах дерева решений вследствие фрагментации пространства исходных примеров, обязательной по ограничению на неперекрываемость правил. Индукция отделения и захвата не ставит такого ограничения и, следовательно, менее чувствительна к этой проблеме.

3. Построение деревьев решений затруднено при большом количестве исходной информации (что чаще всего имеет место при интеллектуальном анализе хранилищ данных). Для решения этой проблемы часто выделяют относительно небольшое подмножество имеющихся обучающих примеров и на его основе сооружают дерево решений. Такой подход во многих случаях приводит к потере информации, скрытой в проигнорированных при индукции примерах.

С другой стороны, индукция правил осуществляется значительно более сложными (и медленными) алгоритмами, чем индукция деревьев решений. Особенно большие трудности возникают с поступрощением построенной теории, в отличие от простоты подрезания деревьев решений: отсечение ветвей в дереве решений никогда не затронет соседние ветви, тогда как отсечение условий правила оказывает влияние на все перекрывающиеся с ним правила.

С другой стороны, отсечение условий от правила означает его обобщение, то есть в новом виде оно будет покрывать больше положительных и больше отрицательных примеров. Следовательно, эти дополнительные положительные и отрицательные примеры должны быть исключены из обучающего множества, дабы не воздействовать на индукцию последующих правил

Следовательно, исходя из проведенного сравнения, можно заключить, что построение деревьев решений оправдано в несложных задачах при небольшом количестве исходной информации благодаря простоте и быстроте их индукции. Однако при анализе больших объемов данных, накопленных в хранилищах, использование методов индукции правил предпочтительнее, несмотря на их относительную сложность.

3. Методы вывода уравнений.

Методы вывода уравнений пытаются выразить закономерности, скрытые в данных, в форме математических выражений. Поэтому они способны работать только с атрибутами численного типа, тогда как другие атрибуты должны быть искусственно закодированы численными значениями. Отсюда вытекает несколько проблем, ограничивающих использование этих методов на практике. Тем не менее, они широко применяются во многих приложениях.

Статистика.

Классические методы статистического анализа применяются в средствах ИАД чаще всего для решения задачи прогнозирования.

1. Выявление тенденций динамических рядов. Тенденцию среднего уровня можно представить в виде графика или аналитической функции, вокруг значения которой варьируют фактические значения уровней исследуемого процесса. Часто тенденции среднего уровня называют детерминированной компонентой процесса. Детерминированная компонента обычно представляется достаточно простой аналитической функцией - линейной, параболической, гиперболической, экспоненциальной, - параметры которой подбираются согласно историческим данным для лучшей аппроксимации исторических данных.

2. Гармонический анализ. Во многих случаях сглаживание рядов динамики с помощью определения тренда не дает удовлетворительных результатов, так как в остатках наблюдается автокоpp еляция . Причиной автокоpp елиpованности остатков могут быть нередко встречающиеся в pядах динамики заметные периодические колебания относительно выделенной тенденции. В таких случаях следует прибегать к гармоническому анализу, то есть к выделению из динамического ряда периодической составляющей. По результатам выделения из динамического ряда тренда и периодической составляющей может выполняться статистический прогноз процесса по принципу экстраполяции, по предположению, что параметры тренда и колебаний сохранятся для прогнозируемого периода.

3. Корреляционно-регрессионный анализ. В отличие от функциональной (жестко детерминированной) связи, статистическая (стохастически детерминированная) связь между переменными имеет место тогда, когда с изменением значения одной из них вторая может в определенных пределах принимать любые значения с некоторыми вероятностями, но ее среднее значение или иные статистические характеристики изменяются по определенному закону. Частным случаем статистической связи, когда различным значениям одной переменной соответствуют различные средние значения другой, является корреляционная связь. Метод корреляционно-регрессионного анализа хорошо изучен и широко применяется на практике. Получаемые в результате применения анализа корреляционно-регрессионные модели (КРМ) обычно достаточно хорошо интерпретируемы и могут использоваться в прогностическом моделировании. Но невозможно применять этот вид анализа, не имея глубоких знаний в области статистики. Теоретическая подготовка аналитика играет здесь особенно важную роль, поэтому немногие существующие средства ИАД предлагают метод корреляционно-регрессионного анализа в качестве одного из инструментов обработки данных.

4. Корреляция рядов динамики. Проблема изучения причинных связей во времени очень сложна, и полное решение всех задач такого изучения до сих пор не разработано. Основная сложность состоит в том, что при наличии тренда за достаточно длительный промежуток времени большая часть суммы квадратов отклонений связана с трендом; при этом, если два признака имеют тренды с одинаковым направлением изменения уровней, то это вовсе не будет означать причинной зависимости. Следовательно, чтобы получить реальные показатели корреляции, необходимо абстрагироваться от искажающего влияния трендов - вычислить отклонения от трендов и измерить корреляцию колебаний. Однако, не всегда допустимо переносить выводы о тесноте связи между колебаниями на связь рядов динамики в целом.

Нейронные сети.

Искусственные нейронные сети как средство обработки информации моделировались по аналогии с известными принципами функционирования биологических нейронных сетей. Их структура базируется на следующих допущениях:

· обработка информации осуществляется во множестве простых элементов - нейронов;

· сигналы между нейронами передаются по связям от выходов ко входам;

· каждая связь характеризуется весом, на который умножается передаваемый по ней сигнал;

· каждый нейрон имеет активационную функцию (как правило, нелинейную), аргумент которой рассчитывается как сумма взвешенных входных сигналов, а результат считается выходным сигналом.

Таким образом, нейронные сети представляют собой наборы соединенных узлов, каждый из которых имеет вход, выход и активационную функцию (как правило, нелинейную). Они обладают способностью обучаться на известном наборе примеров обучающего множества. Обученная нейронная сеть представляет собой "черный ящик" (нетрактуемую или очень сложно трактуемую прогностическую модель), которая может быть применена в задачах классификации, кластеризации и прогнозирования.

Обучение нейронной сети заключается в подстройке весовых коэффициентов, связывающих выходы одних нейронов со входами других. Обучение сети может производиться по одному из двух базовых сценариев:

· обучение с учителем (supervised training ) - наиболее типичный случай, когда для каждого вектора значений входных переменных примера обучающего множества известен желаемый вектор значений выходных переменных; такой способ обучения применяется в задачах классификации и прогнозирования;

· обучение без учителя (unsupervised learning ) - механизм настройки весов сети в случае, когда известны только значения входных переменных примеров обучающего множества; обученные таким способом нейронные сети выполняют задачу кластеризации.

Имеется ряд недостатков, ограничивающих использование нейронных сетей в качестве инструмента ИАД.

1. Обученные нейронные сети являются нетрактуемыми моделями - "черными ящиками", поэтому логическая интерпретация описанных ими закономерностей практически невозможна (за исключением простейших случаев).

2. Будучи методом группы вывода уравнений, нейронные сети могут обрабатывать только численные переменные. Следовательно, переменные других типов, как входные, так и выходные, должны быть закодированы числами. При этом недостаточно заменить переменную, принимающую значения из некоторой области определения, одной численной переменной, так как в этом случае могут быть получены некорректные результаты. Таким образом, при большом количестве нечисловых переменных с большим количеством возможных значений использование нейронных сетей становится совершенно невозможным.

Главной проблемой обучения нейронных сетей является синтез структуры сети, способной обучиться на заданном обучающем множестве. Нет никакой гарантии, что процесс обучения сети определенной структуры не остановится, не достигнув допустимого порога ошибки, или не попадет в локальный минимум. Хотя многослойные сети широко применяются для классификации и аппроксимации функций, их структурные параметры до сих пор должны определяться путем проб и ошибок.

Таким образом, нейронные сети - довольно мощный и гибкий инструмент ИАД - должны применяться с известной осторожностью и подходят не для всех проблем, требующих интеллектуального анализа корпоративных данных.

4. Типы закономерностей.

Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining : ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и 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.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности . Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных.

Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить, найти шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

Особенно широко методы ИАД применяются в бизнес-приложениях аналитиками и руководителями компаний. Для этих категорий пользователей разрабатываются инструментальные средства высокого уровня, позволяющие решать достаточно сложные практические задачи без специальной математической подготовки. Актуальность использования ИАД в бизнесе связана с жесткой конкуренцией, возникшей вследствие перехода от «рынка производителя» к «рынку потребителя». В этих условиях особенно важно качество и обоснованность принимаемых решений, что требует строгого количественного анализа имеющихся данных. При работе с большими объемами накапливаемой информации необходимо постоянно оперативно отслеживать динамику рынка, а это практически невозможно без автоматизации аналитической деятельности.

5. Типовые задачи для методов ИАД.

Прогнозирование – одна из самых распространенных задач ИАД. В частности, при планировании и составлении бюджета необходимо прогнозировать объемы продаж и другие параметры с учетом многочисленных взаимосвязанных факторов – сезонных, региональных, общеэкономических и т.д. Можно также выявлять корреляции в продажах, например «покупке компьютера, как правило, сопутствует покупка блока бесперебойного питания».

Маркетинговый анализ . Чтобы разработать эффективный маркетинговый план, нужно знать, каким образом на уровень продаж влияют такие факторы как стоимость товара, затраты на продвижение продукции и рекламу. Нейросетевые модели позволяют менеджерам и аналитикам прогнозировать подобное влияние.

Анализ работы персонала . Производительность труда служащих зависит от уровня подготовки, от оплаты труда, опыта работы, взаимоотношений с руководством и т.д. Проанализировав влияние этих факторов, можно выработать методику повышения производительности труда, а также предложить оптимальную стратегию подбора кадров в будущем.

Анализ эффективности продажи товаров по почте . Если компания занимается рассылкой рекламы и образцов продукции по почте, то имеет смысл оценить эффективность подобной деятельности. При этом можно выявить круг потенциальных покупателей, и оценить вероятность совершения ими покупки. Кроме того, можно опробовать различные формы переписки и выбрать наиболее удачные.

Профилирование клиентов . С помощью нейросетевых моделей можно среди многочисленных клиентов фирмы выбрать тех, сотрудничество с которыми наиболее выгодно – получить портрет «типичного клиента компании». Кроме того, можно выяснить, почему работа с некоторыми из заказчиков стала неэффективной, и выработать стратегию поиска подходящих клиентов в будущем. Эта задача чаще всего решается менеджерами по продажам, а для банков, например, особый интерес представляет возможность оценки кредитоспособности клиентов.

Оценка потенциальных клиентов . Планируя предварительные переговоры имеет смысл определить, с какой долей вероятности они закончатся заключением договора (или продажей продукции). Анализ опыта работы с клиентами позволяет выявить характерные особенности тех заявок, которые закончились реальными продажами. Используя результаты данного анализа, менеджеры могут остановиться на более перспективных заявках клиентов.

Анализ результатов маркетинговых исследований . Чтобы оценить реакцию покупателей на политику компании в области распространения продукции, ценообразования, а также на характеристики самой продукции, необходимо, наряду с анализом продаж, проводить опросы покупателей. Это позволяет усовершенствовать процесс принятия решений по ценам и характеристикам выпускаемой продукции (дизайн, функциональность, упаковка).

Анализ работы региональных отделений компании. С помощью нейросетевых моделей можно сравнивать результаты деятельности региональных отделений или филиалов компании и определять, от чего зависит эффективность их работы (географическое положение, численность персонала, ассортимент продукции/услуг и т.д.). Результаты используются для оптимизации работы «отстающих» отделений, а также при планировании создания новых филиалов.

Сравнительный анализ конкурирующих фирм . Почему некоторые компании процветают и удерживают прочные позиции на рынке, а другие нет? Какие сферы бизнеса самые выгодные? Чтобы ответить на эти вопросы можно сравнить деятельность конкурирующих компаний и выяснить, какие факторы определяют прибыльность их бизнеса.

Очевидно, что перечисленные виды задач актуальны практически для всех отраслей бизнеса: банковского дела и страхования (выявление злоупотреблений с кредитными карточками, оценка кредитных рисков, оценка закладных, выявление профилей пользователей, оценка эффективности региональных отделений, вероятность подачи заявки на выплату страховки и др.), финансовых рынков (прогнозирование, анализ портфелей, моделирование индексов), производства (прогнозирование спроса, контроль качества, оценка дизайна продукции), торговли и т. д.

Почему растет популярность Data mining ?

Необходимость автоматизированного интеллектуального анализа данных стала очевидной в

1. первую очередь из-за огромных массивов исторической и вновь собираемой информации . Трудно даже приблизительно оценить объем ежедневных данных, накапливаемых различными компаниями, государственными, научными и медицинскими организациями. Человеческий ум, даже такой тренированный, как ум профессионального аналитика, просто не в состоянии своевременно анализировать столь огромные информационные потоки.

2. Другой причиной роста популярности data mining является объективность получаемых результатов . Человеку-аналитику, в отличие от машины, всегда присущ субъективизм, он в той или иной степени является заложником уже сложившихся представлений. Иногда это полезно, но чаще приносит большой вред.

3. И, наконец, data mining дешевле . Оказывается, что выгоднее инвестировать деньги в решения data mining , чем постоянно содержать целую армию высокоподготовленных и дорогих профессиональных статистиков.

Data mining вовсе не исключает полностью человеческую роль, но значительно упрощает процесс поиска знаний, делая его доступным для более широкого круга аналитиков, не являющихся специалистами в статистике, математике или программировании.

6. Области применения Data mining .

	Маркетинг	Рыночная сегментация, идентификация целевых групп, построение профиля клиента
	Банковское дело:	Анализ кредитных рисков, привлечение и удержание клиентов, управление ресурсами
	Кредитные компании	Детекция подлогов, формирование "типичного поведения" обладателя кредитки, анализ достоверности клиентских счетов, cross-selling программы
	Страховые компании	Привлечение и удержание клиентов, прогнозирование финансовых показателей
	Розничная торговля	Анализ деятельности торговых точек, построение профиля покупателя, управление ресурсами
	Биржевые трейдеры	Выработка оптимальной торговой стратегии, контроль рисков
	Телекоммуникация и энергетика	Привлечение клиентов, ценовая политика, анализ отказов, предсказание пиковых нагрузок, прогнозирование поступления средств
	Налоговые службы и аудиторы	Детекция подлогов, прогнозирование поступлений в бюджет
	Фармацевтические компании	Предсказание результатов будущего тестирования препаратов, программы испытания
	Медицина	Диагностика, выбор лечебных воздействий, прогнозирование исхода хирургического вмешательства
	Управление производством	Контроль качества, материально-техническое обеспечение, оптимизация технологического процесса
	Ученые и инженеры	Построение эмпирических моделей, основанных на анализе данных, решение научно-технических задач

Рассмотрим некоторые бизнес-приложения Data Mining .

Розничная торговля.

Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью Data Mining в сфере розничной торговли:

· анализ покупательской корзины (анализ сходства) предназначен для выявления товаров, которые покупатели стремятся приобретать вместе. Знание покупательской корзины необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах.

· исследование временных шаблонов помогает торговым предприятиям принимать решения о создании товарных запасов. Оно дает ответы на вопросы типа "Если сегодня покупатель приобрел видеокамеру, то через какое время он вероятнее всего купит новые батарейки и пленку?"

· создание прогнозирующих моделей дает возможность торговым предприятиям узнавать характер потребностей различных категорий клиентов с определенным поведением, например, покупающих товары известных дизайнеров или посещающих распродажи. Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров.

Банковское дело.

Достижения технологии Data Mining используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач:

· выявление мошенничества с кредитными карточками . Путем анализа прошлых транзакций, которые впоследствии оказались мошенническими, банк выявляет некоторые стереотипы такого мошенничества.

· сегментация клиентов . Разбивая клиентов на различные категории, банки делают свою маркетинговую политику более целенаправленной и результативной, предлагая различные виды услуг разным группам клиентов.

· прогнозирование изменений клиентуры . Data Mining помогает банкам строить прогнозные модели ценности своих клиентов, и соответствующим образом обслуживать каждую категорию.

Телекоммуникации.

В области телекоммуникаций методы Data Mining помогают компаниям более энергично продвигать свои программы маркетинга и ценообразования, чтобы удерживать существующих клиентов и привлекать новых. Среди типичных мероприятий отметим следующие :

· анализ записей о подробных характеристиках вызовов . Назначение такого анализа - выявление категорий клиентов с похожими стереотипами пользования их услугами и разработка привлекательных наборов цен и услуг;

· выявление лояльности клиентов . Data Mining можно использовать для определения характеристик клиентов, которые, один раз воспользовавшись услугами данной компании, с большой долей вероятности останутся ей верными. В итоге средства, выделяемые на маркетинг, можно тратить там, где отдача больше всего.

Страхование.

Страховые компании в течение ряда лет накапливают большие объемы данных. Здесь обширное поле деятельности для методов Data Mining :

· выявление мошенничества . Страховые компании могут снизить уровень мошенничества, отыскивая определенные стереотипы в заявлениях о выплате страхового возмещения, характеризующих взаимоотношения между юристами, врачами и заявителями.

· анализ риска . Путем выявления сочетаний факторов, связанных с оплаченными заявлениями, страховщики могут уменьшить свои потери по обязательствам. Известен случай, когда в США крупная страховая компания обнаружила, что суммы, выплаченные по заявлениям людей, состоящих в браке, вдвое превышает суммы по заявлениям одиноких людей. Компания отреагировала на это новое знание пересмотром своей общей политики предоставления скидок семейным клиентам.

Другие приложения в бизнесе.

Data Mining может применяться во множестве других областей:

· развитие автомобильной промышленности . При сборке автомобилей производители должны учитывать требования каждого отдельного клиента, поэтому им нужны возможность прогнозирования популярности определенных характеристик и знание того, какие характеристики обычно заказываются вместе;

· политика гарантий . Производителям нужно предсказывать число клиентов, которые подадут гарантийные заявки, и среднюю стоимость заявок;

· поощрение часто летающих клиентов . Авиакомпании могут обнаружить группу клиентов, которых данными поощрительными мерами можно побудить летать больше. Например, одна авиакомпания обнаружила категорию клиентов, которые совершали много полетов на короткие расстояния, не накапливая достаточно миль для вступления в их клубы, поэтому она таким образом изменила правила приема в клуб, чтобы поощрять число полетов так же, как и мили.

7. Классы систем Data Mining .

Data Mining является мультидисциплинарной областью, возникшей и развивающейся на базе достижений прикладной статистики, распознавания образов, методов искусственного интеллекта, теории баз данных и др. Отсюда обилие методов и алгоритмов, реализованных в различных действующих системах Data Mining . Многие из таких систем интегрируют в себе сразу несколько подходов. Тем не менее, как правило, в каждой системе имеется какая-то ключевая компонента, на которую делается главная ставка. Приведем классификацию указанных ключевых компонент с краткой характеристикой для каждого класса.

Индустриальные системы Data mining .

В настоящее время большинство ведущих в мире производителей программного обеспечения предлагает свои продукты и решения в области Data mining . Как правило - это масштабируемые системы, в которых реализованы различные математические алгоритмы анализа данных. Они имеют развитый графический интерфейс, богатые возможности в визуализации и манипулирования с данными, предоставляют доступ к различным источникам данных, функционирующих в архитектуре клиент/сервер на Intel или UNIX платформах. Вот несколько примеров таких систем:

PolyAnalyst (Мегапьютер Интеллидженс )

Intelligent Miner (IBM)

Interprise Miner (SAS)

Clementine (Integral Solutions)

MineSet (Silicon Graphics)

Knowledge Studio (Angoss Software)

Предметно-ориентированные аналитические системы.

Предметно-ориентированные аналитические системы очень разнообразны. Эти системы решают узкий класс специализированных задач. Наиболее широкий подкласс таких систем, получивший распространение в области исследования финансовых рынков, носит название "технический анализ". Он представляет собой совокупность нескольких десятков методов прогноза динамики цен и выбора оптимальной структуры инвестиционного портфеля, основанных на различных эмпирических моделях динамики рынка. Эти методы часто используют несложный статистический аппарат, но максимально учитывают сложившуюся в своей области специфику (профессиональный язык, системы различных индексов и пр.).

На рынке имеется множество программ этого класса. Как правило, они довольно дешевы (обычно $300–1000).

Хорошим примером являются программы технического анализа финансовых рынков:

MetaStock (Equis International, USA)

SuperCharts (Omega Research, USA)

Candlestick Forecaster (IPTC, USA)

Wall Street Money (Market Arts, USA)

Статистические пакеты.

Это мощные математические системы, предназначенные для статистической обработки данных любой природы. Они включают многочисленные инструменты статистического анализа, имеют развитые графические средства. Главный недостаток систем этого класса - их невозможно эффективно применять для анализа данных, не имея глубоких знаний в области статистики. Неподготовленный пользователь должен пройти специальный курс обучения.

Примеры систем:

SAS (SAS Institute , USA)

SPSS (SPSS, USA)

Statgraphics (Statistical Graphics, USA)

Нейроннo сетевые пакеты.

Это широкий класс разнообразных систем, представляющих собой иерархические сетевые структуры, в узлах которых находятся так называемые нейроны. Сети тренируются на примерах, и во многих случаях дают хорошие результаты предсказаний. Основными недостатками нейронных сетей являются необходимость иметь очень большой объем обучающей выборки, а также трудности в интерпретации результатов. Тренированная нейронная сеть представляет собой "умный черный ящик", работу которого невозможно понять и контролировать.

Примеры нейронно-сетевых пакетов:

BrainMaker (CSS, USA)

NeuroShell (Ward Systems Group, USA )

OWL ( Hyperlogic , USA )

Пакеты , реализующие алгоритмы "Decision trees".

Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач Data Mining . Этот метод используется только для решения задач классификации. Это является его серьезным ограничением. Результатом работы метода является иерархическая древовидная структура классификационных правил типа "IF...THEN...". Для принятия решения, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Вопросы имеют вид "значение параметра A больше x ?". Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный - то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом. Достоинством метода является естественная способность классификации на множество классов.

Примеры систем:

C5.0 (Rule Quest , Australia )

SIPINA ( University of Lyon , France )

IDIS (Information Discovery , USA )

Системы рассуждений на основе аналогичных случаев (case based reasoning - CBR).

Идея систем case based reasoning - CBR - крайне проста. Для того чтобы сделать прогноз на будущее или выбрать правильное решение, эти системы находят в прошлом близкие аналоги наличной ситуации и выбирают тот же ответ, который был для них правильным. Поэтому этот метод еще называется методом "ближайшего соседа" (nearest neighbour ). Системы CBR показывают очень хорошие результаты в самых разнообразных задачах.

Главный их минус заключается в том, что они вообще не создают каких-либо моделей или правил, обобщающих предыдущий опыт, - в выборе решения они основываются на всем массиве доступных исторических данных, поэтому невозможно сказать, на основе каких конкретно факторов CBR системы строят свои ответы. Другой минус заключается в произволе, который допускают системы CBR при выборе меры "близости". От этой меры самым решительным образом зависит объем множества прецедентов, которые нужно хранить в памяти для достижения удовлетворительной классификации или прогноза.

Примеры систем:

KATE tools (Acknosoft , Франция),

Pattern Recognition Workbench (Unica , США ).

Генетические алгоритмы.

Строго говоря, интеллектуальный анализ данных - далеко не основная область применения генетических алгоритмов, которые, скорее, нужно рассматривать как мощное средство решения разнообразных комбинаторных задач и задач оптимизации. Тем не менее, генетические алгоритмы вошли сейчас в стандартный инструментарий методов data mining . Этот метод назван так потому, что в какой-то степени имитирует процесс естественного отбора в природе.

Первый шаг при построении генетических алгоритмов - это кодировка исходных логических закономерностей в базе данных, которые именуют хромосомами, а весь набор таких закономерностей называют популяцией хромосом. Далее для реализации концепции отбора вводится способ сопоставления различных хромосом. Популяция обрабатывается с помощью процедур репродукции, изменчивости (мутаций), генетической композиции. Эти процедуры имитируют биологические процессы.

Генетические алгоритмы имеют ряд недостатков. Критерий отбора хромосом и используемые процедуры являются эвристическими и далеко не гарантируют нахождения “лучшего” решения. Как и в реальной жизни, эволюцию может “заклинить” на какой-либо непродуктивной ветви.

Пример системы:

GeneHunter фирмы Ward Systems Group .

Эволюционное программирование.

Проиллюстрируем современное состояние данного подхода на примере системы PolyAnalyst - отечественной разработке, получившей сегодня общее признание на рынке Data Mining . В данной системе гипотезы о виде зависимости целевой переменной от других переменных формулируются в виде программ на некотором внутреннем языке программирования. Процесс построения программ строится как эволюция в мире программ (этим подход немного похож на генетические алгоритмы). Когда система находит программу, более или менее удовлетворительно выражающую искомую зависимость, она начинает вносить в нее небольшие модификации и отбирает среди построенных дочерних программ те, которые повышают точность. Таким образом, система "выращивает" несколько генетических линий программ, которые конкурируют между собой в точности выражения искомой зависимости. Специальный модуль системы PolyAnalyst переводит найденные зависимости с внутреннего языка системы на понятный пользователю язык (математические формулы, таблицы и пр.).

Другое направление эволюционного программирования связано с поиском зависимости целевых переменных от остальных в форме функций какого-то определенного вида. Например, в одном из наиболее удачных алгоритмов этого типа - методе группового учета аргументов (МГУА) зависимость ищут в форме полиномов. В настоящее время из продающихся в России систем МГУА реализован в системе NeuroShell компании Ward Systems Group .

8. Интеграция OLAP и ИАД.

Оперативная аналитическая обработка и интеллектуальный анализ данных - две составные части процесса поддержки принятия решений. Но сегодня большинство систем OLAP заостряет внимание только на обеспечении доступа к многомерным данным, а большинство средств ИАД, работающих в сфере закономерностей, имеют дело с одномерными перспективами данных. Эти два вида анализа должны быть тесно объединены, то есть системы OLAP должны фокусироваться не только на доступе, но и на поиске закономерностей. Как заметил N. Raden , "многие компании создали... прекрасные хранилища данных, идеально разложив по полочкам горы неиспользуемой информации, которая сама по себе не обеспечивает ни быстрой, ни достаточно грамотной реакции на рыночные события".

K. Parsaye вводит составной термин "OLAP Data Mining " (многомерный интеллектуальный анализ) для обозначения такого объединения (рис. 4). J. Han предлагает еще более простое название - "OLAP Mining ", и предлагает несколько вариантов интеграции двух технологий.

1. "Cubing then mining ". Возможность выполнения интеллектуального анализа должна обеспечиваться над любым результатом запроса к многомерному концептуальному представлению, то есть над любым фрагментом любой проекции гиперкуба показателей.

2. "Mining then cubing ". Подобно данным, извлечённым из хранилища, результаты интеллектуального анализа должны представляться в гиперкубической форме для последующего многомерного анализа.

3. "Cubing while mining ". Этот гибкий способ интеграции позволяет автоматически активизировать однотипные механизмы интеллектуальной обработки над результатом каждого шага многомерного анализа (перехода между уровнями обобщения, извлечения нового фрагмента гиперкуба и т. д.).

К сожалению, очень немногие производители предоставляют сегодня достаточно мощные средства интеллектуального анализа многомерных данных в рамках систем OLAP. Проблема также заключается в том, что некоторые методы ИАД (байесовские сети, метод k-ближайшего соседа) неприменимы для задач многомерного интеллектуального анализа, так как основаны на определении сходства детализированных примеров и не способны работать с агрегированными данными.

Рисунок 4.

Рынок систем Data Mining экспоненциально развивается. В этом развитии принимают участие практически все крупнейшие корпорации.

Системы Data Mining применяются по двум основным направлениям:

1) как массовый продукт для бизнес-приложений;

2) как инструменты для проведения уникальных исследований (генетика, химия, медицина и пр.).

Лидеры Data Mining связывают будущее этих систем с использованием их в качестве интеллектуальных приложений, встроенных в корпоративные хранилища данных.

Несмотря на обилие методов Data Mining , приоритет постепенно все более смещается в сторону логических алгоритмов поиска в данных if-then правил. С их помощью решаются задачи прогнозирования, классификации, распознавания образов, сегментации БД, извлечения из данных “скрытых” знаний, интерпретации данных, установления ассоциаций в БД и др. Результаты таких алгоритмов эффективны и легко интерпретируются.

Вместе с тем, главной проблемой логических методов обнаружения закономерностей является проблема перебора вариантов за приемлемое время. Известные методы либо искусственно ограничивают такой перебор, либо строят деревья решений, имеющих принципиальные ограничения эффективности поиска if-then правил. Другие проблемы связаны с тем, что известные методы поиска логических правил не поддерживают функцию обобщения найденных правил и функцию поиска оптимальной композиции таких правил. Удачное решение указанных проблем может составить предмет новых конкурентоспособных разработок.

Компьютерные технологии автоматического интеллектуального анализа данных переживают бурный расцвет. На российском рынке эта технология пока делает лишь первые шаги. Отчасти это можно объяснить высокой стоимостью систем data mining , но, как показывает история развития других сегментов компьютерного рынка России, сам по себе этот фактор вряд ли является определяющим. Скорее здесь проявляется действие некоторых специфичных для России негативных факторов, резко уменьшающих эффективность применения технологии data mining .

Начнем с характеристики российской специфики. Компьютерные системы поддержки принятия решений, в принципе, могут основываться на двух подходах.

Первый, более традиционный, заключается в том, что в системе фиксируется опыт эксперта, который и используется для выработки оптимального в данной ситуации решения.

Второй, системы пытаются найти решения на основе анализа исторических данных, описывающих поведение изучаемого объекта, принятые в прошлом решения, их результаты и т.д.

С этим очевидным обстоятельством связана главная трудность продвижения технологии data mining в России: отличительная черта большинства российских предприятий - сравнительно небольшой срок их существования. Характерный "возраст" накопленных ими баз данных составляет 2-3 года, и, как показывает опыт, информации, содержащейся в этих базах данных, часто оказывается недостаточно для выработки на ее основе эффективной стратегии принятия решений с помощью систем data mining .

Другой отличительной чертой российской экономики, как на макро-уровне, так и на уровне отдельных предприятий является ее нестабильность; кроме того, она подвержена и действию многочисленных неожиданно возникающих факторов. В то время как на Западе предприятия в основном работают в рамках уже устоявшейся законодательной базы, в сложившихся структурах товарных, финансовых и информационных потоков, российские предприятия вынуждены подстраиваться под постоянно меняющиеся правила игры.

Наконец, еще одно обстоятельство влияет на применение систем добычи знаний в российских условиях. Оно связано с тем, что люди, ответственные за принятие решений в бизнесе и финансах, обычно не являются специалистами по статистике и искусственному интеллекту и поэтому не могут непосредственно использовать системы интеллектуального анализа данных, требующие сложной настройки или специальной подготовки данных. Поэтому важными факторами, определяющими коммерческий успех систем интеллектуального анализа данных в России, являются простота в использовании и высокая степень автоматизма.