Программное обеспечение, имитирующее работу нейронной сети, называют нейросимулятором либо нейропакетом.
Большинство нейропакетов включают следующую последовательность действий:
• Создание сети (выбор пользователем параметров либо одобрение установленных по умолчанию).
• Обучение сети.
• Выдача пользователю решения.
Существует огромное разнообразие нейропакетов, возможность использования нейросетей включена также практически во все известные статистические пакеты.
Среди специализированных нейропакетов можно назвать такие: BrainMaker, NeuroOffice, NeuroPro, и др.
Критерии сравнения нейропакетов: простота применения, наглядность представляемой информации, возможность использовать различные структуры, скорость работы, наличие документации. Выбор определяется квалификацией и требованиями пользователя.
Пример решения задачиРассмотрим решение задачи Выдавать ли кредит клиенту в аналитическом пакете Deductor (BaseGroup). В качестве обучающего набора данных выступает база данных, содержащая информацию о клиентах, в час...
Пример решения задачи 2На следующем шаге мастер предлагает разбить исходное множество данных на обучающее и тестовое. Способ разбиения исходного множества данных по умолчанию задан Случайно. Этот шаг представлен на рис....
Пример решения задачи 3На следующем шаге необходимо определить структуру нейронной сети, т.е. указать количество нейронов в входом слое - 33 (количество входных переменных), в скрытом слое - 1, в выходном слое - 1 (коли...
Пример решения задачи 4Далее выбираем алгоритм и параметры обучения нейронной сети. Этот шаг имеет название Настройка процесса обучения нейронной сети, он представлен на рис. 11.8....
Пример решения задачи 5На следующем шаге настраиваем условия остановки обучения. Будем считать пример распознанным, если ошибка меньше 0,005, и укажем условие остановки обучения при достижении эпохи 10000. На следующем...
Пример решения задачи 6После окончания процесса обучения для интерпретации полученных результатов мы имеем возможность выбрать визуализаторы из списка предложенных. Выберем такие: таблица сопряженности, граф нейросети,...
Пакет MatlabПакет MATLAB (The MathWorks) также предоставляет пользователям возможность работы с нейронными сетями. Входящий в стандартную поставку MATLAB Neural Network Toolbox предоставляет широкие возможнос...
Пакет Matlab 2Активационной функцией может выступать любая дифференцируемая функция, например, tansig, logsig, purelin. Net=netff(minmax (P), [n,m, l],{ logsig, logsig, purelin },trainpr), где P - множество вхо...
Классификация нейронных сетейОдна из возможных классификаций нейронных сетей - по направленности связей. Нейронные сети бывают с обратными связями и без обратных связей. Сети без обратных связей Сети с обратным распространени...
Подготовка данных для обученияПри подготовке данных для обучения нейронной сети необходимо обращать внимание на следующие существенные моменты. Количество наблюдений в наборе данных. Следует учитывать тот фактор, что чем больш...
Выбор структуры нейронной сетиВыбор структуры нейронной сети обуславливается спецификой и сложностью решаемой задачи. Для решения некоторых типов задач разработаны оптимальные конфигурации [44, 51, 52]. В большинстве случаев в...
Карты КохоненаСамоорганизующиеся карты (Self-Organizing Maps, SOM) Сети, называемые картами Кохонена, - это одна из разновидностей нейронных сетей, однако они принципиально отличаются от рассмотренных выше, пос...
Задачи, решаемые при помощи карт КохоненаСамоорганизующиеся карты могут использоваться для решения таких задач, как моделирование, прогнозирование, поиск закономерностей в больших массивах данных, выявление наборов независимых признаков...
Обучение сети КохоненаСеть Кохонена, в отличие от многослойной нейронной сети, очень проста; она представляет собой два слоя: входной и выходной. Ее также называют самоорганизующей картой. Элементы карты располагаются...
Обучение сети Кохонена 2В результате работы алгоритма центр кластера устанавливается в определенной позиции, удовлетворительным образом кластеризующей примеры, для которых данный нейрон является победителем. В результате...
Обучение сети Кохонена 3Что же означает ее раскраска? На рис.12.3 приведена раскраска карты, а точнее, ее i-го признака (показателя pr_a), в трехмерном представлении. Как мы видим, темно-синие участки на карте соответств...
Обучение сети Кохонена 4В результате работы алгоритма получаем такие карты: • карта входов нейронов; • карта выходов нейронов; • специальные карты. Координаты каждой карты определяют положение одного нейрона. Так, коорди...
Обучение сети Кохонена 5На шаге № 5, изображенном на рис. 12.4 предлагается настроить параметры карты: количество ячеек по Х и по Y их форму (шестиугольную или четырехугольную)....
Обучение сети Кохонена 6На шестом шаге Настройка параметров остановки обучения, проиллюстрированном на рис. 12.5, устанавливаем параметры остановки обучения и устанавливаем эпоху, по достижению которой обучение будет пре...
Обучение сети Кохонена 7На седьмом шаге, представленном на рис. 12.6, настраиваются другие параметры обучения: способ начальной инициализации, тип функции соседства. Возможны два варианта кластеризации: автоматическое оп...
Обучение сети Кохонена 8На восьмом шаге запускаем процесс обучения сети - необходимо нажать на кнопку Пуск и дождаться окончания процесса обучения. Во время обучения можем наблюдать изменение количества распознанных прим...
Карты входовПри анализе карт входов рекомендуют использовать сразу несколько карт. Исследуем фрагмент карты, состоящий из карт трех входов, который приведен на рис. 12.8 Рис. 12.8. Карты трех входов На одной...
Карты входов 2На следующем рисунке (рис. 12.9) приведена иллюстрация карт входов и выходов, последняя - эта карта кластеров. Здесь мы видим несколько карт входов (показателей деятельности банков) и сформированн...
Карты входов 3Для нахождения конкретного объекта на карте необходимо нажать правой кнопкой мыши на исследуемом объекте и выбрать пункт Найти ячейку на карте. Выполнение этой процедуры показано на рис. 12.10. В...
ВыводыВ этой лекции мы подробно рассмотрели такую парадигму нейронных сетей как карты Кохонена. Основное отличие этих сетей от других моделей состоит в наглядности и удобстве использования. Эти сети поз...
Выводы 2Рассмотрим пример процедуры кластерного анализа. Допустим, мы имеем набор данных А, состоящий из 14-ти примеров, у которых имеется по два признака X и Y. Данные по ним приведены в таблице 13.1. 3...
Выводы 3Критерием для определения схожести и различия кластеров является расстояние между точками на диаграмме рассеивания. Это сходство можно измерить, оно равно расстоянию между точками на графике. Спос...
Выводы 4Примечание: чтобы узнать расстояние между двумя точками, надо взять разницу их координат по каждой оси, возвести ее в квадрат, сложить полученные значения для всех осей и извлечь квадратный корень...
Выводы 5Как было отмечено в одной из предыдущих лекций, кластеры могут быть перекрывающимися. Такая ситуация возникает, когда обнаруживается перекрытие кластеров. В этом случае невозможно при помощи матем...
Методы кластерного анализаМетоды кластерного анализа можно разделить на две группы: • иерархические; • неиерархические. Каждая из групп включает множество подходов и алгоритмов. Используя различные методы кластерного анали...
Иерархические методы кластерного анализаСуть иерархической кластеризации состоит в последовательном объединении меньших кластеров в большие или разделении больших кластеров на меньшие. Иерархические агломеративные методы (Agglomerative...
Иерархические методы кластерного анализа 2Иерархические методы кластерного анализа используются при небольших объемах наборов данных. Преимуществом иерархических методов кластеризации является их наглядность. Иерархические алгоритмы связа...
Меры сходстваДля вычисления расстояния между объектами используются различные меры сходства (меры подобия), называемые также метриками или функциями расстояний. В начале лекции мы рассмотрели евклидово расстоя...
Иерархический кластерный анализ в SPSSРассмотрим процедуру иерархического кластерного анализа в пакете SPSS (SPSS). Процедура иерархического кластерного анализа в SPSS предусматривает группировку как объектов (строк матрицы данных), т...
Иерархический кластерный анализ в SPSS 2Так, в колонке Cluster Combined можно увидеть порядок объединения в кластеры: на первом шаге были объединены наблюдения 9 и 10, они образовывают кластер под номером 9, кластер 10 в обзорной таблиц...
Определение количества кластеровСуществует проблема определения числа кластеров. Иногда можно априорно определить это число. Однако в большинстве случаев число кластеров определяется в процессе агломерации/разделения множества о...
Алгоритм k-средних (k-means)Наиболее распространен среди неиерархических методов алгоритм k-средних, также называемый быстрым кластерным анализом. Полное описание алгоритма можно найти в работе Хартигана и Вонга (Hartigan an...
Описание алгоритма1. Первоначальное распределение объектов по кластерам. Выбирается число k, и на первом шаге эти точки считаются центрами кластеров. Каждому кластеру соответствует один центр. Выбор начальных центр...
Описание алгоритма 2На рис. 14.1 приведен пример работы алгоритма k-средних для k, равного двум. Выбор числа кластеров является сложным вопросом. Если нет предположений относительно этого числа, рекомендуют создать 2...
Описание алгоритма 3Проверка качества кластеризации После получений результатов кластерного анализа методом k-средних следует проверить правильность кластеризации (т.е. оценить, насколько кластеры отличаются друг от...
Алгоритм PAM ( partitioning around Medoids)PAM является модификацией алгоритма k-средних, алгоритмом k-медианы (k-medoids). Алгоритм менее чувствителен к шумам и выбросам данных, чем алгоритм k-means, поскольку медиана меньше подвержена вл...
Предварительное сокращение размерностиРассмотрим пример. Есть база данных клиентов фирмы, которых следует разбить на однородные группы. Каждый клиент описывается при помощи 25 переменных. Использование такого большого числа переменных...
Факторный анализФакторный анализ - это метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Вообще, факторный анализ преследует две цели: • сокращение числа переменных; • классификацию переме...
Итеративная кластеризация в SPSSОбычно в статистических пакетах реализован широкий арсенал методов, что позволяет сначала провести сокращение размерности набора данных (например, при помощи факторного анализа), а затем уже собст...
Итеративная кластеризация в SPSS 2В общем случае все этапы кластерного анализа взаимосвязаны, и решения, принятые на одном из них, определяют действия на последующих этапах. Аналитику следует решить, использовать ли все наблюдения...
Сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов кластеризацииПеред проведением кластеризации у аналитика может возникнуть вопрос, какой группе методов кластерного анализа отдать предпочтение. Выбирая между иерархическими и неиерархическими методами, необход...
Новые алгоритмы и некоторые модификации алгоритмов кластерного анализаМетоды, которые мы рассмотрели в этой и предыдущей лекциях, являются классикой кластерного анализа. До последнего времени основным критерием, по которому оценивался алгоритм кластеризации, было ка...
Алгоритм BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies)Алгоритм предложен Тьян Зангом и его коллегами [55]. Благодаря обобщенным представлениям кластеров, скорость кластеризации увеличивается, алгоритм при этом обладает большим масштабированием. В ход...
Алгоритм WaveClusterWaveCluster представляет собой алгоритм кластеризации на основе волновых преобразований [56]. В начале работы алгоритма данные обобщаются путем наложения на пространство данных многомерной решетки...
Алгоритм CLARA (Clustering LARge Applications)Алгоритм CLARA был разработан Kaufmann и Rousseeuw в 1990 году для кластеризации данных в больших базах данных. Данный алгоритм строится в статистических аналитических пакетах, например, таких как...
Введение в ассоциативные правилаВпервые задача поиска ассоциативных правил (association rule mining) была предложена для нахождения типичных шаблонов покупок, совершаемых в супермаркетах, поэтому иногда ее еще называют анализом...
Введение в ассоциативные правила 2Часто встречающиеся шаблоны или образцы Допустим, имеется транзакционная база данных D. Присвоим значениям товаров переменные (таблица 15.2). Хлеб = a Молоко = b Печенье = c Сметана = d Колбаса =...
Введение в ассоциативные правила 3Поддержка Этот набор товаров встречается в нашей базе данных три раза, т.е. поддержка этого набора товаров равна 3: SUP(abc)=3. При минимальном уровне поддержки, равной трем, набор товаров abc явл...
Границы поддержки и достоверности ассоциативного правилаПри помощи использования алгоритмов поиска ассоциативных правил аналитик может получить все возможные правила вида Из A следует B, с различными значениями поддержки и достоверности. Однако в больш...
Методы поиска ассоциативных правилАлгоритм AIS. Первый алгоритм поиска ассоциативных правил, называвшийся AIS [62], (предложенный Agrawal, Imielinski and Swami) был разработан сотрудниками исследовательского центра IBM Almaden в 1...
Методы поиска ассоциативных правил 2На первом этапе происходит формирование одноэлементных кандидатов. Далее алгоритм подсчитывает поддержку одноэлементных наборов. Наборы с уровнем поддержки меньше установленного, то есть 3, отсека...
Разновидности алгоритма AprioriВ зависимости от размера самого длинного часто встречающегося набора алгоритм Apriori сканирует базу данных определенное количество раз. Разновидности алгоритма Apriori, являющиеся его оптимизацие...
AprioriHybridАнализ времени работы алгоритмов Apriori и AprioriTid показывает, что в более ранних проходах Apriori добивается большего успеха, чем AprioriTid; однако AprioriTid работает лучше Apriori в более п...
Пример решения задачи поиска ассоциативных правилДана транзакционная база данных, необходимо найти наиболее часто встречающиеся наборы товаров и набор ассоциативных правил с определенными границами значений поддержки и доверия. Рассмотрим процес...
Пример решения задачи поиска ассоциативных правил 2Далее вызываем мастер обработки и выбираем метод Ассоциативные правила. На втором шаге мастера проверяем назначения исходных столбцов данных, они должны иметь тип ID и элемент. На третьем шаге, пр...
Пример решения задачи поиска ассоциативных правил 3Мы установим такие границы для параметров поиска: минимальный и максимальный уровень поддержки равны 20% и 60% соответственно, минимальный и максимальный уровень значения достоверности равны 40% и...
Пример решения задачи поиска ассоциативных правил 4Здесь мы видим, что количество сформированных множеств равно тринадцати - это популярные наборы, количество сформированных правил - пятнадцать. На следующем шаге для просмотра полученных результат...
Визуализатор "Правила"Правила в данном визуализаторе размещены в виде списка. Каждое правило, представленное как условие-следствие, характеризуется значением поддержки в абсолютном и процентном выражении, а также досто...
Визуализатор "Правила" 2При большом количестве найденных правил и широком ассортименте товаров анализировать полученные правила достаточно сложно. Для удобства анализа таких наборов правил предлагаются визуализаторы Дере...
Визуализатор "Правила" 3Рассмотренный пример поиска ассоциативных правил является типичной иллюстрацией задачи анализа покупательской корзины. В результате ее решения определяются часто встречающиеся наборы товаров, а та...
Визуализация инструментов Data MiningКаждый из алгоритмов Data Mining использует определенный подход к визуализации. В предыдущих лекциях мы рассмотрели ряд методов Data Mining. В ходе использования каждого из методов, а точнее, его...
Визуализация Data Mining моделейПервая функция (иллюстрация построения модели), по сути, является визуализацией Data Mining модели. Существует много различных способов представления моделей, но графическое ее представление дает...
Методы визуализацииМетоды визуализации, в зависимости от количества используемых измерений, принято классифицировать на две группы [22]: • представление данных в одном, двух и трех измерениях; • представление данных...
Представление данных в одном, двух и трех измеренияхК этой группе методов относятся хорошо известные способы отображения информации, которые доступны для восприятия человеческим воображением. Практически любой современный инструмент Data Mining вкл...
Представление данных в 4 + измеренияхПредставления информации в четырехмерном и более измерениях недоступны для человеческого восприятия. Однако разработаны специальные методы для возможности отображения и восприятия человеком такой...
Параллельные координатыВ параллельных координатах переменные кодируются по горизонтали, вертикальная линия определяет значение переменной. Пример набора данных, представленного в декартовых координатах и параллельных ко...
Лица ЧерноваОсновная идея представления информации в лицах Чернова состоит в кодировании значений различных переменных в характеристиках или чертах человеческого лица [66]. Пример такого лица приведен на рис....
Лица Чернова 2На рис. 16.3 представлен набор данных, каждая запись которого выражена в виде лица Чернова. Перед использованием методов визуализации необходимо: • Проанализировать, следует ли изображать все данн...
Качество визуализацииСовременные аналитические средства, в том числе и Data Mining, немыслимы без качественной визуализации. В результате использования средств визуализации должны быть получены наглядные и выразительн...
Представление пространственных характеристикОтдельным направлением визуализации является наглядное представление пространственных характеристик объектов. В большинстве случаев такие средства выделяют на карте отдельные регионы и обозначают...
Основные тенденции в области визуализацииКак уже отмечалось, при помощи средств визуализации поддерживаются важные задачи бизнеса, среди которых - процесс принятия решений. В связи с этим возникает необходимость перехода средств визуализ...
Разработка сложных видов диаграмм.Большинство визуализаций данных построено на основе диаграмм стандартного типа (секторные диаграммы, графики рассеяния и.т.д.). Эти способы являются одновременно старейшими, наиболее элементарными...
Повышение уровня взаимодействия с визуализацией пользователя.Еще совсем недавно большая часть средств визуализации представляла собой статичные диаграммы, предназначенные исключительно для просмотра. Сейчас широко используются динамические диаграммы, уже са...
Увеличение размеров и сложности структур данных, представляемых визуализацией.Элементарная секторная диаграмма или гистограмма визуализирует простые последовательности числовых информационных точек. Однако новые усовершенствованные типы диаграмм способны визуализировать тыс...
ВыводыКак показывают многие исследования, визуализация является одним из наиболее перспективных направлений анализа данных, в т.ч. Data Mining. Однако в этом направлении можно выделить проблемы, такие к...
Выводы 2Следует заметить, что, начиная с первых определений СППР, круг задач, решаемых при их помощи, ограничился слабоструктурированными и неструктурированными. Определим СППР таким образом: СППР - интер...
Классификация СППРВопрос классификаций СППР на сегодняшний день является актуальным, продолжаются разработки новых таксономий. Рассмотрим две из них. Ниже приведена классификация СППР по сходству некоторых признако...
OLAP-системыВ основе концепции OLAP, или оперативной аналитической обработки данных (On-Line Analytical Processing), лежит многомерное концептуальное представление данных (Multidimensional conceptual view). Т...
OLAP-продуктыСейчас на рынке представлено огромное многообразие OLAP-систем. Разработано несколько классификаций продуктов этого типа: например, классификация по способу хранения данных, по месту нахождения OL...
OLAP-продукты 2В таблице 17.1 приведены сравнительные характеристики различных моделей управления данными [81]: Таблица 17.1. Сравнительные характеристики различных моделей управления данными Характеристики Реля...
Интеграция OLAP и Data MiningОбе технологии можно рассматривать как составные части процесса поддержки принятия решений. Однако эти технологии как бы движутся в разных направлениях: OLAP сосредотачивает внимание исключительно...
Хранилища данныхИнформационные системы современных предприятий часто организованы таким образом, чтобы минимизировать время ввода и корректировки данных, т.е. организованы не оптимально с точки зрения проектирова...
Преимущества использования хранилищ данныхХранилище данных имеет преимущества в сравнении с использованием оперативных систем или баз данных, в [88] приведены следующие из них: • В отличие от оперативных систем, хранилище данных содержит...
Преимущества использования хранилищ данных 2Как видно из перечисленных преимуществ использования технологии хранилищ данных, большая их часть может существенно упростить, повысить скорость и качественно улучшить процесс Data Mining. Таким о...
Анализ предметной областиИсследование - это процесс познания определенной предметной области, объекта или явления с определенной целью. Процесс исследования заключается в наблюдении свойств объектов с целью выявления и оц...
Постановка задачи Data Mining включает следующие шаги:• формулировка задачи; • формализация задачи. Постановка задачи включает также описание статического и динамического поведения исследуемых объектов. Пример задачи. При продвижении нового товара на...
Подготовка данныхЦель этапа: разработка базы данных для Data Mining. Подготовка данных является важнейшим этапом, от качества выполнения которого зависит возможность получения качественных результатов всего процес...
Определение и анализ требований к даннымНа этом этапе осуществляется так называемое моделирование данных, т.е. определение и анализ требований к данным, которые необходимы для осуществления Data Mining. При этом изучаются вопросы распре...
Сбор данныхНаличие в организации хранилища данных делает анализ проще и эффективней, его использование, с точки зрения вложений, обходится дешевле, чем использование отдельных баз данных или витрин данных. О...
Предварительная обработка данныхАнализировать можно как качественные, так и некачественные данные. Результат будет достигнут и в том, и в другом случае. Для обеспечения качественного анализа необходимо проведение предварительной...
Предварительная обработка данных 2Описаны различные типы грязных данных, среди них выделены следующие группы: • грязные данные, которые могут быть автоматически обнаружены и очищены; • данные, появление которых может быть предотвр...
Очистка данныхОчистка данных (data cleaning, data cleansing или scrubbing) занимается выявлением и удалением ошибок и несоответствий в данных с целью улучшения качества данных. Проблемы с качеством встречаются...
Анализ данных.Подробный анализ данных необходим для выявления подлежащих удалению видов ошибок и несоответствий. Здесь можно использовать как ручную проверку данных или их шаблонов, так и специальные программы...
ВыводыВ этой лекции мы начали рассматривать этапы процесса Data Mining, в частности, уделили много внимания этапу подготовки данных и их предварительной обработке, подробно остановились на понятии грязн...
Инструменты очистки данныхНа сегодняшний день рынок программного обеспечения предлагает большой выбор средств, целью которых является преобразование и очистка данных. Рассмотрим две классификации таких средств. Эрхард Рам...
Инструменты очистки данных 22. Специальные средства очистки Специальные средства очистки обычно имеют дело с конкретными областями - в основном это имена и адреса - или же с исключением дубликатов. Преобразования либо обеспе...
Инструменты ETLСредства ETL обеспечивают возможность сложных преобразований и большей части технологического процесса преобразования и очистки данных. Общей проблемой средств ETL являются ограниченные за счет со...
Инструменты ETL 2Универсальные системы. К этой категории относится большая часть продуктов, имеющихся на рынке. Это: Enterprise Integrator компании Apertus; Integrity Data Reengineering Tool производства Validy Te...
Инструменты ETL 3Самая сложная задача, стоящая перед программой очистки данных, заключается в минимизации ошибок Типа 1 и 2. Для устранения ошибок Типа 1 программа должна стараться не исправлять то, что и так верн...
Инструменты ETL 4Очистка данных может иметь множество значений, но в целом она означает обеспечение поддержки очистки данных, так или иначе связанных с потребителем. Инструменты очистки данных обычно выполняют одн...
Выводы по подготовке данныхВ этой лекции мы закончили изучение этапа подготовки данных. Рассмотрели две классификации инструментов очистки и редактирования данных, изучили советы по выбору программного обеспечения, основные...
МоделированиеВ широком смысле слова моделирование - это научная дисциплина, цель которой -изучение методов построения и использования моделей для познания реального мира. Моделирование - единственный к настоящ...
Виды моделейПостроенные модели могут иметь различную сложность. Сложность построенной модели зависит от используемых методов, а также от сложности объекта, который анализируется. Под сложным объектом понимает...
Виды моделей 2При помощи классификационной модели решаются следующие задачи: • принадлежит ли новый клиент к одному из набора существующих классов; • подходит ли пациенту определенный курс лечения; • выявление...
Математическая модельМатематическая модель объекта - это его отображение в виде совокупности уравнений, неравенств, логических отношений, графиков и т.д. При помощи математической модели создается образ исследуемого о...
Построение моделиПосле этого отступления займемся снова этапами процесса Data Mining. После окончания этапа подготовки данных можно переходить к построению модели. Вернемся к задаче, приведенной в лекции № 6 для б...
Построение модели 2Среди особенностей исходного набора данных, например, могут быть следующие его характеристики: • количество записей в наборе; • соотношение количества записей в наборе данных и количества входных...
Проверка и оценка моделейПроверка модели подразумевает проверку ее достоверности или адекватности. Эта проверка заключается в определении степени соответствия модели реальности. Адекватность модели проверяется путем тести...
Выбор моделиЕсли в результате моделирования нами было построено несколько различных моделей, то на основании их оценки мы можем осуществить выбор лучшей из них. В ходе проверки и оценки различных моделей на о...
Применение моделиПосле тестирования, оценки и выбора модели следует этап применения модели. На этом этапе выбранная модель используется применительно к новым данным с целью решения задач, поставленных в начале про...
Погрешности в процессе Data MiningПроцесс Data Mining может быть успешным и неуспешным. Использование Data Mining не является гарантией получения исключительно достоверных знаний и принятия на основе этих знаний абсолютно верных р...
Организационные ФакторыКогда в организации принято решение использовать Data Mining, первый вопрос, который возникает: С чего начать? После того как в организации принято решение использовать технологию Data Mining, нео...
Человеческие факторы. Роли в Data MiningЧеловеческий фактор при внедрении Data Mining - это наличие и квалификационное соответствие специалистов, готовых работать с Data Mining. Специалисты компании, вовлеченные в процесс Data Mining, и...
Человеческие факторы. Роли в Data Mining 2Администратор баз данных (Database administrator) - специалист, имеющий знания о том, где и каким образом хранятся данные, как получить к ним доступ и как связать между собой эти данные. Администр...
Человеческие факторы. Роли в Data Mining 3Каждая из этих ролей может быть отведена специалисту внутри организации либо стороннему специалисту. Процесс найма третьих лиц, т.е. сторонних специалистов для выполнения определенных работ, назыв...
CRISP-DM методологияМы рассмотрели процесс Data Mining с двух сторон: как последовательность этапов и как последовательность работ, выполняемых исполнителями ролей Data Mining. Существует еще одна сторона - это станд...
CRISP-DM методология 2При помощи методологии CRISP-DM Data Mining превращается в бизнес-процесс, в ходе которого технология Data Mining фокусируется на решении конкретных проблем бизнеса. Методология CRISP-DM, которая...
CRISP-DM методология 3Подход SEMMA подразумевает, что все процессы выполняются в рамках гибкой оболочки, поддерживающей выполнение всех необходимых работ по обработке и анализу данных. Подход SEMMA сочетает структуриро...
Стандарт PMMLВ предыдущих лекциях мы уже упоминали о стандарте PMML (Predictive Modeling markup Language) - языке описания предикторных (или прогнозных) моделей или языке разметки для прогнозного моделировани...
Стандарты, относящиеся к унификации интерфейсовС помощью стандартов этой группы любое приложение может получить доступ к функциональности Data Mining. Здесь можно выделить стандарты, направленные на стандартизацию интерфейсов для объектных язы...
Поставщики Data MiningВ начале 90-х годов прошлого столетия рынок Data Mining насчитывал около десяти поставщиков. В средине 90-х число поставщиков, представленных компаниями малого, среднего и большого размера, насчит...
Поставщики Data Mining 2Сравнивая данные этого опроса с подобными опросами 2002 и 2003 годов, можно сказать, что популярность некоторых продуктов возрастает, а некоторых - падает. Это касается как коммерческих, так и сво...
Поставщики Data Mining 3При работе с инструментом Data Mining-пользователь часто применяет разнообразные наборы данных, работает с различными источниками данных. Это могут быть текстовые файлы, файлы электронных таблиц,...
Классификация инструментов Data MiningРынок инструментов Data Mining определяется широтой этой технологии и вследствие этого - огромным многообразием программного обеспечения. Приведем классификацию инструментов Data Mining согласно K...
Программное обеспечение Data Mining для поиска ассоциативных правилКоммерческие инструменты: • Azmy SuperQuery поисковик ассоциативных правил; • Clementine, набор от SPSS, включающий анализ рыночной корзины; • IBM Intelligent Miner for Data ; • сегментирование да...
Программное обеспечение для решения задач кластеризации и сегментацииКоммерческие инструменты: • ClustanGraphics3, иерархический кластерный анализ сверху вниз, поддерживаются мощные графические возможности, • CViz Cluster Visualization, продукт для анализа наборов...
Свободно распространяемые инструментыКак видим из описания, многие программные продукты совмещают в себе реализацию нескольких методов, в частности, очень часто вместе с кластерными методами также реализованы и методы визуализации. Н...
ВыводыКак мы видим, рынок программного обеспечения Data Mining представлен множеством инструментов, на нем идет постоянная конкурентная борьба за потребителя. Такая конкуренция порождает новые качествен...
Обзор программного продуктаПакет SAS Enterprise Miner 5.1 поставляется в виде современной распределенной клиент-серверной системы для Data Mining или для углубленного анализа данных в крупных организациях. Пакет позволяет о...
Графический интерфейс (GUI) для анализа данныхВ пакете SAS Enterprise Miner реализован подход, основанный на создании диаграмм процессов обработки данных и позволяющий устранить необходимость ручного кодирования и ускорить разработку моделей...
Инструментарий для углубленного интеллектуального анализа данныхНовая версия пакета SAS Enterprise Miner 5.1 спроектирована с использованием архитектуры Java-клиент / SAS-сервер, которая позволяет отделить вычислительный сервер, выполняющий обработку данных, о...
Набор инструментов для подготовки, агрегации и исследования данныхПакет SAS Enterprise Miner предлагает различные инструменты для осуществления подготовки данных, которые дают возможность, например, сделать выборку или разбивку данных, осуществить вставку недост...
Интегрированный комплекс разнообразных методов моделированияПакет SAS Enterprise Miner предоставляет набор инструментов и алгоритмов прогностического и описательного моделирования, включающий деревья решений, нейронные сети, самоорганизующиеся нейронные се...
Интегрированные средства сравнения моделей и пакеты результатовПакет SAS Enterprise Miner оснащен рядом встроенных функций контроля, работающих в рамках единой оболочки и обеспечивающих сравнение результатов различных методов моделирования как с точки зрения...
Скоринг по модели и простота развертывания моделиИтогом работ по интеллектуальному анализу данных является развертывание созданной модели - это заключительная стадия, на которой реализуется экономическая отдача от проведенных исследований. Проце...
Гибкость благодаря открытости и расширяемостиПакет Enterprise Miner предоставляет настраиваемую и расширяемую среду интеллектуального анализа данных, позволяющую добавлять инструментальные средства и интегрировать персонифицированный код на...
Основные характеристики пакета SAS Enterprise Miner 5.1Интерфейсы Простой графический интерфейс, создающий диаграммы процессов обработки данных: • Быстрое создание большого числа качественных моделей. • Возможность доступа через Web-интерфейс. • Досту...
Основные характеристики пакета SAS Enterprise Miner 5.1 2Выборки • Простая случайная. • Стратифицированная. • Взвешенная. • Кластерная. • Систематическая. • Первые N наблюдений. • Выборка редких событий. Разбивка данных • Создание обучающих, проверочных...
Основные характеристики пакета SAS Enterprise Miner 5.1 3Описательная статистика Одномерные статистические таблицы и графики: • Интервальные переменные n, среднее, медиана, минимум, максимум, стандартное отклонение, масштабированное отклонение и процент...
Основные характеристики пакета SAS Enterprise Miner 5.1 4Динамическая загрузка данных в клиентское приложение при помощи нескольких методик выборки. Удобное копирование данных и графиков в другие приложения, а также возможность их сохранения в виде файл...
Основные характеристики пакета SAS Enterprise Miner 5.1 5Уменьшение размерности Выбор переменных: • Удаление переменных, не связанных с целевыми признаками, на основе критериев отбора хи-квадрат или R2. • Удаление переменных из иерархий. • Удаление пере...
Управление временными метриками при помощи описательных данныхУтилита SAS Code Node • Обеспечивает запись кода SAS для упрощения сложных процедур подготовки и преобразования данных. • Позволяет использовать процедуры других продуктов SAS. • Поддерживает импо...
Управление временными метриками при помощи описательных данных 2Критерии расщепления: вероятностный критерий хи-квадрат, вероятностный F-критерий, критерий Джини, критерий энтропии, уменьшение дисперсии. Автоматический вывод идентификаторов листьев дерева в ка...
Управление временными метриками при помощи описательных данных 3Двухуровневое моделирование • Последовательное и параллельное моделирование для классовых и интервальных целевых признаков. • Выбор модели в виде дерева решений, регрессии или нейронной сети на ка...
