Data mining

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Термин введён Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году[1][2][3].

Английское словосочетание «Data Mining» пока не имеет устоявшегося перевода на русский язык. При передаче на русском языке используются следующие словосочетания[4]: просев информации, добыча данных, извлечение данных, а, также, интеллектуальный анализ данных[5][6][7]. Более полным и точным является словосочетание «обнаружение знаний в базах данных» (англ. knowledge discovering in databases, KDD).

Основу методов Data Mining составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики. К методам Data Mining нередко относят статистические методы (дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, компонентный анализ, дискриминантный анализ, анализ временных рядов, анализ выживаемости, анализ связей). Такие методы, однако, предполагают некоторые априорные представления об анализируемых данных, что несколько расходится с целями Data Mining (обнаружение ранее неизвестных нетривиальных и практически полезных знаний).

Одно из важнейших назначений методов Data Mining состоит в наглядном представлении результатов вычислений (визуализация), что позволяет использовать инструментарий Data Mining людьми, не имеющими специальной математической подготовки. В то же время, применение статистических методов анализа данных требует хорошего владения теорией вероятностей и математической статистикой.

Введение[править | править исходный текст]

Методы Data Mining (или, что то же самое, Knowledge Discovery In Data, сокращённо, KDD) лежат на стыке баз данных, статистики и искусственного интеллекта[8].

Исторический экскурс[править | править исходный текст]

Область Data Mining началась с семинара (англ. workshop), проведёного Григорием Пятецким-Шапиро в 1989 году.[1]

Ранее, работая в компании GTE Labs, Григорий Пятецкий-Шапиро заинтересовался вопросом: можно ли автоматически находить определённые правила, чтобы ускорить некоторые запросы к крупным базам данных. Тогда же было предложено два термина — Data Mining («добыча данных»[9]) и Knowledge Discovery In Data (который следует переводить как «открытие знаний в базах данных»).

В 1993 году вышла первая рассылка «Knowledge Discovery Nuggets», а в 1994 году был создан один из первых сайтов по Data Mining.

Постановка задачи[править | править исходный текст]

Первоначально задача ставится следующим образом:

  • имеется достаточно крупная база данных;
  • предполагается, что в базе данных находятся некие «скрытые знания».

Необходимо разработать методы обнаружения знаний, скрытых в больших объёмах исходных «сырых» данных. В текущих условиях глобальной конкуренции именно найденные закономерности (знания) могут быть источником дополнительного конкурентного преимущества.

Что означает «скрытые знания»? Это должны быть обязательно знания:

  • ранее не известные — то есть такие знания, которые должны быть новыми (а не подтверждающими какие-то ранее полученные сведения);
  • нетривиальные — то есть такие, которые нельзя просто так увидеть (при непосредственном визуальном анализе данных или при вычислении простых статистических характеристик);
  • практически полезные — то есть такие знания, которые представляют ценность для исследователя или потребителя;
  • доступные для интерпретации — то есть такие знания, которые легко представить в наглядной для пользователя форме и легко объяснить в терминах предметной области.

Эти требования во многом определяют суть методов Data mining и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии Data mining используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта.

Data mining и базы данных[править | править исходный текст]

Методы Data mining имеет смысл применять только для достаточно больших баз данных. В каждой конкретной области исследований существует свой критерий достаточного размера базы данных.

Развитие технологий баз данных сначала привело к созданию специализированного языка — языка запросов к базам данных. Для реляционных баз данных — это язык SQL, который предоставил широкие возможности для создания, изменения и извлечения хранимых данных. Затем возникла необходимость в получении аналитической информации (например, информации о деятельности предприятия за определённый период), и тут оказалось, что традиционные реляционные базы данных, хорошо приспособленные, например, для ведения оперативного учёта на предприятии, плохо приспособлены для проведения анализа. Это привело, в свою очередь, к созданию т. н. «хранилищ данных», сама структура которых наилучшим способом соответствует проведению всестороннего математического анализа.

Data mining и искусственный интеллект[править | править исходный текст]

Знания, добываемые методами Data mining, принято представлять в виде закономерностей (паттернов). В качестве таких выступают:

  • ассоциативные правила;
  • деревья решений;
  • кластеры;
  • математические функции.

Алгоритмы поиска таких закономерностей находятся на пересечении областей: Искусственный интеллект, Математическая статистика, Математическое программирование, Визуализация, OLAP.

Задачи[править | править исходный текст]

Задачи, решаемые методами Data Mining, принято разделять на описательные (англ. descriptive) и предсказательные (англ. predictive).

В описательных задачах самое главное — это дать наглядное описание имеющихся скрытых закономерностей, в то время как в предсказательных задачах на первом плане стоит вопрос о предсказании для тех случаев, для которых данных ещё нет.

К описательным задачам относятся:

  • поиск ассоциативных правил или паттернов (образцов);
  • группировка объектов, кластерный анализ;
  • построение регрессионной модели.

К предсказательным задачам относятся:

Алгоритмы обучения[править | править исходный текст]

Для задач классификации характерно «обучение с учителем», при котором построение (обучение) модели производится по выборке, содержащей входные и выходные векторы.

Для задач кластеризации и ассоциации применяется «обучение без учителя», при котором построение модели производится по выборке, в которой нет выходного параметра. Значение выходного параметра («относится к кластеру …», «похож на вектор …») подбирается автоматически в процессе обучения.

Для задач сокращения описания характерно отсутствие разделения на входные и выходные векторы. Начиная с классических работ К. Пирсона по методу главных компонент, основное внимание уделяется аппроксимации данных.

Этапы обучения[править | править исходный текст]

Выделяется[где?] типичный ряд этапов решения задач методами Data Mining:

  1. Постановка задачи анализа;
  2. Сбор данных;
  3. Подготовка данных (фильтрация, дополнение, кодирование);
  4. Выбор модели (алгоритма анализа данных);
  5. Подбор параметров модели и алгоритма обучения;
  6. Обучение модели (автоматический поиск остальных параметров модели);
  7. Анализ качества обучения, если неудовлетворительный переход на п. 5 или п. 4;
  8. Анализ выявленных закономерностей, если неудовлетворительный переход на п. 1, 4 или 5.

Подготовка данных[править | править исходный текст]

Перед использованием алгоритмов Data Mining необходимо произвести подготовку набора анализируемых данных. Так как ИАД может обнаружить только присутствующие в данных закономерности, исходные данные с одной стороны должны иметь достаточный объем, чтобы эти закономерности в них присутствовали, а с другой — быть достаточно компактными, чтобы анализ занял приемлемое время. Чаще всего в качестве исходных данных выступают хранилища или витрины данных. Подготовка необходима для анализа многомерных данных до кластеризации или интеллектуального анализа данных.

Далее данные очищаются. Очистка удаляет выборки с шумами и пропущенными данными.

Очищенные данные сводятся к наборам признаков (или векторам, если алгоритм может работать только с векторами фиксированной размерности), один набор признаков на наблюдение. Набор признаков формируется в соответствии с гипотезами о том, какие признаки сырых данных имеют высокую прогнозную силу в расчете на требуемую вычислительную мощность для обработки. Например, черно-белое изображение лица размером 100×100 пикселей содержит 10 тыс. бит сырых данных. Они могут быть преобразованы в вектор признаков путем обнаружения в изображении глаз и рта. В итоге происходит уменьшение объема данных с 10 тыс. бит до списка кодов положения, значительно уменьшая объем анализируемых данных, а значит и время анализа.

Ряд алгоритмов умеют обрабатывать пропущенные данные, имеющие прогностическую силу (например, отсутствие у клиента покупок определенного вида). Скажем, при использовании метода ассоциативных правил (англ.)русск. обрабатываются не векторы признаков, а наборы переменной размерности.

Выбор целевой функции будет зависеть от того, что является целью анализа; выбор «правильной» функции имеет основополагающее значение для успешного интеллектуального анализа данных.

Наблюдения делятся на две категории — обучающий набор и тестовый набор. Обучающий набор используется для «обучения» алгоритма Data Mining, а тестовый набор — для проверки найденных закономерностей.

См. также[править | править исходный текст]

Примечания[править | править исходный текст]

  1. 1 2 См. его интервью, данное им журналу «Компьютерра» в 2007 году.
  2. В. А. Дюк, А. В. Флегонтов, И. К. Фомина, Применение технологий интеллектуального анализа данных в естественнонаучных, технических и гуманитарных областях
  3. О. С. Коваленко, Обзор проблем и перспектив анализа данных
  4. А. А. Ежов, С. А. Шумский, Лекция: Извлечение знаний с помощью нейронных сетей
  5. Microsoft SQL Server 2008 R2: новый подход к управлению информацией
  6. Data Mining от Oracle: настоящее и будущее
  7. Степанов Р. Г. Технология Data Mining: Интеллектуальный Анализ Данных
  8. Григорий Пятецкий-Шапиро, Data Mining и перегрузка информацией // Вступительная статья к книге: Анализ данных и процессов / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров. З-е изд. перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. 512 с. С.13.
  9. Обсуждаем термин: data mining / Школа технического перевода.

Литература[править | править исходный текст]

  • Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ СD). — СПб.: Изд. Питер, 2009. — 624 с.
  • Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс (+CD). — СПб.: Изд. Питер, 2001. — 368 с.
  • Журавлёв Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В. РАСПОЗНАВАНИЕ. Математические методы. Программная система. Практические применения. — М.: Изд. «Фазис», 2006. — 176 с. — ISBN 5-7036-0108-8
  • Чубукова И. А. Data Mining: учебное пособие. — М.: Интернет-университет информационных технологий: БИНОМ: Лаборатория знаний, 2006. — 382 с. — ISBN 5-9556-0064-7
  • Ситник В. Ф., Краснюк М. Т. Інтелектуальний аналіз даних (дейтамайнінг): Навч. посібник. — К.: КНЕУ, 2007. — 376 с.
  • Ian H. Witten, Eibe Frank and Mark A. Hall Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. — 3rd Edition. — Morgan Kaufmann, 2011. — P. 664. — ISBN 9780123748560

Ссылки[править | править исходный текст]