Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 9257 / 1184 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:21:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 18:

Процесс Data Mining. Начальные этапы

< Лекция 17 || Лекция 18: 1234 || Лекция 19 >

Этап 3. Подготовка данных

Цель этапа: разработка базы данных для Data Mining.

Понятие данных было рассмотрено в лекции № 2 этого курса лекций.

Подготовка данных является важнейшим этапом, от качества выполнения которого зависит возможность получения качественных результатов всего процесса Data Mining. Кроме того, следует помнить, что на этап подготовки данных, по некоторым оценкам, может быть потрачено до 80% всего времени, отведенного на проект.

Рассмотрим подробно, что же представляет собой этот этап.

1. Определение и анализ требований к данным

На этом этапе осуществляется так называемое моделирование данных, т.е. определение и анализ требований к данным, которые необходимы для осуществления Data Mining. При этом изучаются вопросы распределения пользователей (географическое, организационное, функциональное); вопросы доступа к данным, которые необходимы для анализа, необходимость во внешних и/или внутренних источниках данных; а также аналитические характеристики системы (измерения данных, основные виды выходных документов, последовательность преобразования информации и др.).

2. Сбор данных

Наличие в организации хранилища данных делает анализ проще и эффективней, его использование, с точки зрения вложений, обходится дешевле, чем использование отдельных баз данных или витрин данных. Однако далеко не все предприятия оснащены хранилищами данных. В этом случае источником для исходных данных являются оперативные, справочные и архивные БД, т.е. данные из существующих информационных систем.

Также для Data Mining может потребоваться информация из информационных систем руководителей, внешних источников, бумажных носителей, а также знания экспертов или результаты опросов.

Следует помнить, что в процессе подготовки данных аналитики и разработчики не должны привязываться к показателям, которые есть в наличии, и описать максимальное количество факторов и признаков, влияющих на анализируемый процесс.

На этом этапе осуществляется кодирование некоторых данных. Допустим, одним из атрибутов клиента является уровень дохода, который должен быть представлен в системе одним из значений: очень низким, низким, средним, высоким, очень высоким. Необходимо определить градации уровня дохода, в этом процессе потребуется сотрудничество аналитика с экспертом в предметной области. Возможно, для таких преобразований данных потребуется написание специальных процедур.

Определение необходимого количества данных

При определении необходимого количества данных следует учитывать, являются ли данные упорядоченными или нет.

Если данные упорядочены и мы имеем дело с временными рядами, желательно знать, включает ли такой набор данных сезонную/цикличную компоненту. В случае присутствия в наборе данных сезонной/цикличной компоненты, необходимо иметь данные как минимум за один сезон/цикл.

Если данные не упорядочены, то есть события из набора данных не связаны по времени, в ходе сбора данных следует соблюдать следующие правила.

Количество записей в наборе. Недостаточное количество записей в наборе данных может стать причиной построения некорректной модели. С точки зрения статистики, точность модели увеличивается с увеличением количества исследуемых данных. Возможно, некоторые данные являются устаревшими или описывают какую-то нетипичную ситуацию, и их нужно исключить из базы данных. Алгоритмы, используемые для построения моделей на сверхбольших базах данных, должны быть масштабируемыми.

Соотношение количества записей в наборе и количества входных переменных. При использовании многих алгоритмов необходимо определенное (желательное) соотношение входных переменных и количества наблюдений. Количество записей (примеров) в наборе данных должно быть значительно больше количества факторов (переменных).

Набор данных должен быть репрезентативным и представлять как можно больше возможных ситуаций. Пропорции представления различных примеров в наборе данных должны соответствовать реальной ситуации.

< Лекция 17 || Лекция 18: 1234 || Лекция 19 >
Светлана Лазарева
Светлана Лазарева

При текущей загрузке на смогу ежедневно уделять изучению курса указанное в темах время. Возможно ли изучение в персональном темпе? Есть ли ограничения на сроки? 

Дмитрий Прочухан
Дмитрий Прочухан

Можно ли пересдать экзамен ?
 

Андрей Турчаев
Андрей Турчаев
Россия
Анатолий Федоров
Анатолий Федоров
Россия, Москва, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, 1989