Извлечение знаний из данных методами интеллектуального анализа данных

1.

ИЗВЛЕЧЕНИЕ ЗНАНИЙ ИЗ ДАННЫХ
МЕТОДАМИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО
АНАЛИЗА ДАННЫХ
Выполнил: Дорин Григорий
гр.з3532703/80101

2.

Особенности систем интеллектуального анализа
данных
Интеллектуальный анализ данных — это процесс поддержки
принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых
закономерностей, то есть извлечения информации, которая может
быть охарактеризована как знания.
В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий:
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.

3.

Стадии интеллектуального анализа данных
Стадии ИАД
Выявление трендов и
колебаний
Выявление
закономерностей
ассоциативной логики
Выявление
закономерностей условной
логики
Свободный поиск
Прогностическое
моделирование
Анализ исключений
Предсказывание
неизвестных
значений
Выявление
отклонений

4.

Методы ИАД
Методы рассуждений на основе анализа прецедентов - исходные
данные могут храниться в явном детализированном виде и могут
непосредственно использоваться для прогностического
моделирования и/или анализа исключений.
Методы, в которых информация вначале извлекается из первичных
данных и преобразуется в некоторые формальные конструкции.
Субъектные теории помимо собственно процедур понимания
акцентируют внимание на оценке реципиентом результатов
понимания.

5.

Подходы к отбору параметров
Пользователь сам выдвигает гипотезы относительно зависимостей между
данными.
Зависимости между данными ищутся автоматически.
Процесс поиска зависимостей
Обнаружение зависимостей (discovery)
Прогнозирование (predictive modelling)
Анализ аномалий (forensic analysis

6.

Типы закономерностей, выявляемых
методами интеллектуального анализа данных
Ассоциация;
Последовательность;
Классификация;
Кластеризация;
Прогнозирование.

7.

Этапы функционирования типовой системы
интеллектуального анализа данных
Вначале работает модуль предварительной обработки данных, который
существенно сужает пространство поиска, отбрасывая малозначимые точки и
оценивая наилучшую точность для порождаемых многомерных зависимостей.
Построение линейной многомерной зависимости специально выделяется в
отдельную задачу.
На третьем этапе программа автоматически порождает и отбрасывает различные
гипотезы о взаимозависимости данных в форме функциональных процедур.

8.

Вопрос?
1) Назовите 3 стадии интеллектуального анализа данных.
2) Какой процесс поиска зависимостей описан?
_____________ - состоит в просмотре базы данных с целью автоматического выявления
зависимостей. Проблема здесь заключается в отборе действительно важных зависимостей из
огромного числа, существующих в БД.
3) Перечислите типы закономерностей выявляемых методами ИАД.