ИИС

Извлечение информации из процесса.

Осуществим извлечение данных (сделаем срез) из процесса Продажи, например, за последние 3 месяца от имеющихся данных. Для этого проделаем следующие действия.

Выберите загруженные данные процесса Продажи в сценариях.

Правой кнопкой мыши откройте меню и выберите

Мастер импорта.

Выберите тип источника данных- Deductor Warehouse, на следующем шаге - ХД Фармация, а затем - процесс Продажи. Далее задайте, какие измерения и атрибуты из выбранного на предыдущем шаге процесса должны быть импортированы (рис. 7). Заметим, что внутри измерения Товар. Код появилась возможность доступа к измерению Группа. Код.

260

Рис. 7. Выбор импортируемых измерений и атрибутов.

Определите импортируемые факты и виды их агрегаций В большинстве случаев требуется агрегация в виде суммы.

Определите условие и значение среза «Все продажи за последние 3 месяца от имеющихся данных».

261

Изменение цвета пиктограммы у объекта хранилища на красный говорит о том, что по нему настроен срез.

Нажмите Далее. Убедитесь в правильности среза. Покажите результат преподавателю.

Чтобы задать другие параметры среза для данного измерения или атрибута, необходимо выделить его в дереве объектов, выбрать условие и щелкнуть по кнопке выбора значений- . В результате откроется диалоговое окно, в котором нужно задать параметры фильтрации.

Список условий содержит несколько значений, основные из которых следующие:

<пусто>- фильтрация по указанному объекту не производится;

= - указывается значение, которое нужно импортировать;

<>- указывается значение, которое не нужно импортировать.

в списке - указываются значения, которые входят в список импортируемых;

вне списка — указываются значения, которые не входят в список импортируемых.

содержит - указывается подстрока, которая должна содержаться в импортируемых значениях измерений;

не содержит - указывается подстрока, которая не должна содержаться в импортируемых значениях измерений;

начинается на- указывается подстрока, с которой должны начинаться импортируемые значения измерений; начинается на- указывается подстрока, с которой не должны начинаться импортируемые значения измерений; заканчивается на- указывается подстрока, на которую

262

должны заканчиваться импортируемые значения измерений;

не заканчивается на- указывается подстрока, на которую

не должны заканчиваться импортируемые значения измерений.

Для измерений типа вещественное и целое число

дополнительно доступны следующие основные фильтры:

<, <=, >, >= - соответствующие операции сравнения чисел;

в интервале - выбираются значения, попадающие в заданный числовой интервал;

вне интервала - выбираются значения за пределами

заданного числового интервала; Для измерений типа дата/время дополнительно

доступны следующие основные фильтры:

в интервале - выбираются записи, для которых измерение

лежит в заданном диапазоне дат;

вне интервала - выбираются записи, для которых измерение не входит в заданный диапазон дат,

последний - выбираются записи, для которых измерение лежит в указанном промежутке времени (промежуток задается), предшествующем указанной дате;

не последний — выбираются все записи, кроме тех, для которых измерение лежит в указанном промежутке времени, предшествующем указанной дате.

Извлечение информации из измерений.

Импорт измерений ничем не отличается от импорта из процесса. Аналогично в мастере импорта выбирается интересующее измерение из списка доступных объектов хранилища. Дальше нужно выбрать атрибуты текущего

263

измерения, которые будут включены в выходной набор данных и связанные измерения (если существует иерархия измерений). Для этого требуемые атрибуты или связанные измерения помечаются флагом, расположенным слева от имени атрибута.

Неотмеченные объекты не будут включены в итоговый набор.

Задания для проверки (самопроверки):

1.Создать срез «Продажи в аптеке №2 за летние месяцы».

2.Создать срез «Продажи в аптеке №1 с 8 до14 часов».

3.Создать срез «Продажи в аптеке №3 за 4 квартал».

и.т.п.

264

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №5. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА DEDUCTOR. АССОЦИАТИВНЫЕ ПРАВИЛА

Тема: АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПЛАТФОРМА DEDUCTOR.

АССОЦИАТИВНЫЕ ПРАВИЛА.

Учебные вопросы:

9.Введение в ассоциативные правила.

10.Генерация ассоциативных правил.

11.Интерпретация ассоциативных правил.

12.Визуализатор «Что-если» в ассоциативных правилах.

Время: 4 часа.

Место: компьютерный класс.

Материально-техническое обеспечение:

8.ПЭВМ.

9.Аналитическая платформа Deductorверсии Academic, которую можно скачать с официального сайта фирмыразработчика BaseGroupLabs (www.basegroup.ru) или с диска, прилагающегося к источнику [4].

10.Файлы с исходными данными в формате txt. Архив файлами можно скачать с сайта фирмы разработчика

(http://www.basegroup.ru/download/demoprg/practicum/)

или с диска, прилагающегося к источнику [4].

Методические рекомендации по проведению занятия.

Перед началом занятий необходимо распаковать архив с файлом исходных данных в папку «Мои документы\Лаб5».

учебного вопроса могут быть письменными или устными.

1. Введение в ассоциативные правила.

Одним из распространенных аналитических методов является аффинитивный анализ (англ: affinityanalysis). Название метода происходит от английского слова affinity – близость, сходство. Целью данного метода является исследование взаимной связи между событиями, которые происходят совместно. Одной из разновидностей аффинитивного анализа является анализ рыночной корзины (англ: marketbasketanalysis), цель которого – обнаружить ассоциации между различными событиями, т.е. найти правила для количественного описания взаимной связи между двумя или более событиями. Такие правила называются ассоциативными правилами (англ.: associationrules)[4].

Примерами приложения ассоциативных правил могут быть следующие задачи:

1.Обнаружение наборов товаров, которые в супермаркетах часто покупаются вместе или никогда не покупаются вместе.

2.Определение доли клиентов, положительно относящихся к нововведениям в их обслуживании.

3.Определение профиля посетителя веб-ресурса.

4.Определение доли случаев, в которых новое лекарство показывает опасный побочный эффект.

Базовым понятием в теории ассоциативных правил

является транзакция.

Транзакция – некоторое множество событий, происходящих совместно.

266

Типичной транзакцией является приобретение клиентом некоторого товара в супермаркете. В табл. 1 представлен простой пример набора транзакций. В каждой строке содержится комбинация продуктов, приобретенных за одну покупку[4].

Таблица 1. Пример набора транзакций.

Хотя на практике приходится иметь дело с миллионами транзакций, в которых участвуют десятки и сотни различных продуктов, данный пример ограничен 10 транзакциями, содержащими 13 видов продуктов, что достаточно для иллюстрации методики обнаружения ассоциативных правил.

В подавляющем большинстве случаев клиент приобретает не один товар, а некоторый набор товаров, который и называется рыночной корзиной. При этом возникает вопрос: является ли покупка одного товара в

267

корзине следствием или причиной покупки другого товара, т.е. являются ли данные события связанными? Эту связь и устанавливают ассоциативные правила. Например, может быть обнаружено ассоциативное правило, утверждающее, что покупатель, купивший молоко, с вероятностью 75% купит и хлеб.

Анализ рыночной корзины – это анализ наборов данных для определения комбинаций товаров, связанных между собой. Иными словами, производится поиск товаров, присутствие которых в транзакции влияет на вероятность наличия других товаров или комбинаций товаров[4].

Современные кассовые аппараты в супермаркетах позволяют собирать информацию о покупках, которая может храниться в базе данных. Накопленные данные затем могут использоваться для построения систем поиска ассоциативных правил.

Визуальный анализ примера (табл.1) показывает, что все четыре транзакции, в которых фигурирует салат, также включают и помидоры, и что четыре из семи транзакций, содержащих помидоры, также содержат и салат. Салат и помидоры в большинстве случаев покупаются вместе. Ассоциативные правила позволяют обнаруживать и количественно описывать такие совпадения.

Ассоциативное правило состоит из двух наборов предметов, называемых условие (англ: antecedent) и следствие (англ: consequent), записываемых в виде X →Y, что читается «из X следует Y». Таким образом, ассоциативное правило формулируется в виде «Если условие, то следствие».

Условие часто ограничивают содержанием только одного предмета. Правила обычно отображаются с помощью

268

стрелок, направленных от условия к следствию, например, (помидоры) → (салат). Условие и следствие часто называются соответственно левосторонним (LHS – lefthandside) и правосторонним (RHS – right-handside)

компонентом ассоциативного правила.

Ассоциативные правила описывают связь между наборами предметов, соответствующим условию и следствию. Эта связь характеризуется двумя показателями – поддержкой и достоверностью.

Обозначим Dкак базу данных транзакций, а Nкак число транзакций в этой базе. Каждая транзакция Diпредставляет собой некоторый набор предметов. Зададим, что S(англ.: support) – поддержка, C (англ.: confidence) – достоверность.

Поддержка ассоциативного правила – это число транзакций, которые содержат как условие, так и следствие.

Например, для ассоциации A→Bможно записать:

Достоверность ассоциативного правила- это мера точности правила, которая определяется как отношение количества транзакций, содержащих как условие, так и следствие, к количеству транзакций, содержащих только условие.

Например, для ассоциации A→Bможно записать:

269