Інтелектуальний аналіз даних

ВСТУП

Останнім часом для вирішення практичних завдань все частіше застосовуються методи інтелектуального аналізу даних (Data Mining). Інтелектуальний аналіз даних (англ. Data Mining) — виявлення прихованих закономірностей або взаємозв'язків між змінними у великих масивах необроблених даних. Підрозділяється на завдання класифікації, моделювання і прогнозування та інші.

Побудова моделі інтелектуального аналізу даних є складовою частиною масштабнішого процесу, який включає всі етапи, починаючи з визначення базової проблеми, яку модель вирішуватиме, до розгортання моделі в робочому середовищі. Даний процес може бути заданий за допомогою наступних шести базових кроків:

- постановка задачі;

- підготовка даних;

- перегляд даних;

- побудова моделей;

- дослідження, перевірка, прогнозування за допомогою моделей;

- розгортання і оновлення моделей.

До складу Microsoft SQL Server 2005 і 2008 входить цілий ряд служб, які дозволяють виконати кожен крок. Вихідна база даних , як правило, є реляційною, для побудови і наповнення даними інформаційного сховища використовується служба Integration Services, куб будується і представляється в Analysis Services, робота з моделями здійснюється в Biseness Intelligence Studio з використанням спеціальної мови DMX.

На основі цих методів були розроблені алгоритми пошуку асоціативних правил. Вперше ці алгоритми були запропоновані для знаходження типових шаблонів покупок, що здійснюються в супермаркетах. Згодом завдання було розширене, і зараз ці алгоритми вирішують проблему пошуку закономірностей між зв'язаними подіями. Прикладом асоціативного правила може служити вислів, що людина, що купила молоко, також купить хліб за один візит в магазин.

Метою даної роботи є побудова модель інтелектуального аналізу даних з використанням алгоритму асоціативних правил на базі інформаційного сховища підприємства.

Для досягнення цієї мети необхідно вирішити ряд задач:

- створити структуру інформаційного сховища на базі OLTP (Online Transaction Process) бази даних, що містить інформацію про продажі товарів;

- організувати періодичне перевантаження даних з OLTP в інформаційне сховище;

- створити модель інтелектуального аналізу структури споживчої корзини по алгоритму асоціативних правил;

- провести аналіз моделі і прогнозування.

У дипломній роботі детально розглянуто задачі асоціації. Дуже часто покупці набувають не одного товару, а декілька. В більшості випадків між цими товарами існує взаємозв'язок. Ця інформація може бути використана для розміщення товару на полицях в магазинах.

Після створення моделі можна провести її аналіз на предмет виявлення цікавих для нас (шаблонів) правил.

Метою аналізу є встановлення наступних залежностей: якщо в транзакції зустрівся деякий набір елементів X, то на підставі цього можна зробити висновок про те, що інший набір елементів Y також повинен з'явитись в цій транзакції. Встановлення таких залежностей дає нам можливість знаходити дуже прості і інтуїтивно зрозумілі правила.

Сучасні бази даних мають дуже великі розміри, досягаючи гіга- і терабайтів, і тенденцію до подальшого збільшення. І тому, для знаходження асоціативних правил потрібні ефективні масштабовані алгоритми, що дозволяють вирішити задачі за певний час. Один з алгоритмів, що ефективно вирішують подібний клас задач – це алгоритм Apriori.

На основі аналізу можемо створити прогноз даних.

Прогнозування — складання прогнозів продажів і складських запасів, виявлення взаємозалежностей між ними для усунення недоліків і підвищення прибутку.

Для створення прогнозів використовується мова Data Mining Extensions (DMX), яка є розширенням SQL і містить команди для створення, зміни моделей і здійснення передбачень на підставі різних моделей.

1 ОГЛЯД ІСНУЮЧИХ МЕТОДІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ

1.1 Визначення поняття Data Mining

Data Mining – це процес підтримки ухвалення рішень, заснований на пошуку в даних прихованих закономірностей (шаблонів інформації).

Технологію Data Mining достатньо точно визначає Григорій Піатецкий - Шапіро (Gregory Piatetsky-Shapiro) – один із засновників цього напряму: “Data Mining – це процес виявлення в сирих даних раніше невідомих, нетривіальних, практично корисних і доступних інтерпретації знань, необхідних для ухвалення рішень в різних сферах людської діяльності” [4].

Суть і мету технології Data Mining можна визначити так: це технологія, яка призначена для пошуку у великих об'ємах даних неочевидних, об'єктивних і корисних на практиці закономірностей.

Неочевидних – це значить, що знайдені закономірності не виявляються стандартними методами обробки інформації або експертним шляхом.

Об'єктивних – це значить, що знайдені закономірності повністю відповідатимуть дійсності, на відміну від експертної думки, яка завжди є суб'єктивною.

Практично корисних – це значить, що висновки мають конкретне значення, якому можна знайти практичне застосування.

Знання – сукупність відомостей, яка утворює цілісний опис, відповідний деякому рівню обізнаності про описуване питання, предмет, проблему і т.д.

Використовування знань (knowledge deployment) означає дійсне застосування знайдених знань для досягнення конкретних переваг (наприклад, в конкурентній боротьбі за ринок).

Приведемо ще

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать