Системи підтримки прийняття рішень
Система підтримки прийняття рішень (СППР) – це комп’ютеризована автоматизована система, метою якої є допомога людям, які приймають рішення в складних умовах для повного і об’єктивного аналізу предметної області. СППР, на основі вхідних даних, видає інформацію, що допомагає людині швидко і точно оцінити ситуацію та прийняти рішення. Особливу увагу потрібно надати надзвичайним ситуаціям, в моменти яких, людині складно оцінювати проблему та її ознаки об’єктивно, та приймати зважені рішення, у чому можуть зіграти ключову роль СППР [26, 27].
СППР використовують різні методи для аналізу та видачі інформації. Найпоширеніші з методів аналізу даних у СППР:
інформаційний пошук;
інтелектуальний аналіз даних;
пошук знань у базі даних;
висновки на основі прецедентів;
імітаційне моделювання;
еволюційні обчислення;
генетичні алгоритми;
нейронні мережі.
Концептуальна модель СППР зображена на рисунку 1.6.
Рис. 1.6 – Концептуальна модель СППР
Розробка СППР, як правило є результатом дослідження проведеного не тільки в рамках комп’ютерних наук, а й в рамках предметної області та методів її аналізу. Існує декілька видів СППР на рівні взаємодії з користувачем, а саме активні, пасивні та кооперативні СППР. Пасивна СППР характеризується лише допомогою процесу прийняття рішень, та не може видати прогноз, яке саме рішення потрібно прийняти. Активна СППР може зробити прогноз щодо прийняття рішення. Кооперативна СППР дозволяє людині, що приймає рішення змінювати, додавати і покращувати рішення, які прогнозуються системою. Процес продовжується до отримання однакового рішення.
На концептуальному рівні виділяються наступні типи СППР:
на основі управління повідомленнями;
на основі управління даними;
на основі управління документами;
на основі управління моделями.
Кожен тип, що приведений вище виконує кінцеву задачу у підтримці прийняття рішення за допомогою окремих особливостей.
Постановка задачі
У рамках атестаційної роботи для досягнення мети, щодо класифікації банківських кредитів потрібно вирішити наступні задачі:
провести аналіз досліджуваної предметної області, а саме:
провести аналіз та структуризацію кредитних ризиків;
провести дослідження СППР та їх розробки;
провести аналіз існуючих методів інтелектуального аналізу даних;
вибір методу оцінювання параметрів моделей;
розробити комбінований метод аналізу даних на основі алгоритмів CART та SVM.
спроектувати СППР, що використовує комбінований метод;