2.7 Информационные технологии поиска закономерностей в данных

В том случае, когда необходимо проводить многокритериальный анализ, выявить закономерности в данных и решать другие подобные задачи, целесообразно использовать технологии Data-Mining.

Эти технологии включают в себя поиск корреляционных зависимостей, тенденций, взаимосвязей и закономерностей посредством различных математических и статистических алгоритмов: кластеризации, создания подвыборок, регрессионного и корреляционного анализа.

Основное отличие Data-Mining от OLAP технологий заключается в том, что технологии Data-Mining выявляют закономерностей в данных, а технологии OLAP проверяют достоверность предлагаемых гипотез. Качество результатов технологий поиска закономерностей зависит от полноты и достоверности данных. Достоверность полученных результатов проверяется путем использования не одного, а нескольких алгоритмов обработки одних и тех же данных и сравнения близости результатов.

Традиционно выделяют пять стандартных типов закономерностей, выявляемых методами Data Mining [16]:

• ассоциация - высокая вероятность связи событий друг с другом (например, один товар часто приобретается вместе с другим),

• последовательность - высокая вероятность цепочки связанных во времени событий (например, в течение определенного срока после приобретения одного товара будет с высокой степенью вероятности приобретен другой),

• классификация - имеются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит то или иное событие или объект (обычно при этом на основании анализа уже классифицированных событий формулируются некие правила),

• кластеризация - закономерность, сходная с классификацией и отличающаяся от нее тем, что сами группы при этом не заданы - они выявляются автоматически в процессе обработки данных,

• временные закономерности — наличие шаблонов в динамике поведения тех или иных данных (типичный пример — сезонные колебания спроса на те или иные товары либо услуги), используемых для прогнозирования.

Поиск закономерностей в данных в настоящее время базируется на довольно большом количестве разнообразных методов исследования данных, среди них можно выделить [10-12]:

• регрессионный, дисперсионный и корреляционный анализ,

• методы анализа в конкретной предметной области, базирующиеся на эмпирических моделях,

• нейросетевые алгоритмы, идея которых основана на аналогии с функционированием нервной ткани и заключается в том, что исходные параметры рассматриваются как сигналы, преобразующиеся в соответствии с имеющимися связями между «нейронами», а в качестве ответа, являющегося результатом анализа, рассматривается отклик всей сети на исходные данные,

• деревья решений,

• кластерные модели,

• алгоритмы ограниченного перебора, вычисляющие частоты комбинаций простых логических событий в подгруппах данных.

В последнее время имеет место тенденция снижения стоимости средств, использующих технологию Data-Mining, что делает данную технологию более массовой и дает возможность среднему и малому бизнесу оценить плюсы использования данной технологии и внедрять ее использование в повседневную практику.

Одним из недостатков Data – Mining, как известно, является жесткая зависимость результата анализа от репрезентативности первоначальной информации.

Тенденции развития средств бизнес – анализа ведут к объединению систем бизнес – аналитики в составе сетей бизнес - интеллекта (BI networks) и дополнению средствами мониторинга бизнес деятельности (Business activity monitoring, BAM).