Опубликован: 22.04.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 9121 / 1151 | Оценка: 4.27 / 3.83 | Длительность: 26:21:00
ISBN: 978-5-9556-0064-2
Лекция 25:

Инструменты Data Mining. Программные продукты Cognos и система STATISTICA Data Miner

< Лекция 24 || Лекция 25: 1234 || Лекция 26 >

Средства анализа STATISTICA Data Miner

Средства анализа STATISTICA Data Miner можно разделить на пять основных классов:

  1. General Slicer/Dicer and Drill-Down Explorer - разметка/разбиение и углубленный анализ. Набор процедур, позволяющий разбивать, группировать переменные, вычислять описательные статистики, строить исследовательские графики и т.д.
  2. General Classifier - классификация. STATISTICA Data Miner включает в себя полный пакет процедур классификации: обобщенные линейные модели, деревья классификации, регрессионные деревья, кластерный анализ и т.д.
  3. General Modeler/Multivariate Explorer - обобщенные линейные, нелинейные и регрессионные модели. Данный элемент содержит линейные, нелинейные, обобщенные регрессионные модели и элементы анализа деревьев классификации.
  4. General Forecaster - прогнозирование. Включает в себя модели АРПСС, сезонные модели АРПСС, экспоненциальное сглаживание, спектральный анализ Фурье, сезонная декомпозиция, прогнозирование при помощи нейронных сетей и т.д.
  5. General Neural Networks Explorer - нейросетевой анализ. В данной части содержится наиболее полный пакет процедур нейросетевого анализа.

Приведенные выше элементы являются комбинацией модулей других продуктов StatSoft. Кроме них, STATISTICA Data Miner содержит набор специализированных процедур Data Mining, которые дополняют линейку инструментов Data Mining:

  • Feature Selection and Variable Filtering (for very large data sets) - специальная выборка и фильтрация данных (для больших объемов данных). Данный модуль автоматически выбирает подмножества переменных из заданного файла данных для последующего анализа. Например, модуль может обработать около миллиона входных переменных с целью определения предикторов для регрессии или классификации.
  • Association Rules - правила ассоциации. Модуль является реализацией так называемого априорного алгоритма обнаружения правил ассоциации. Например, результат работы этого алгоритма мог бы быть следующим: клиент после покупки продукт "А", в 95 случаях из 100 в течение следующих двух недель после этого заказывает продукт "B" или "С".
  • Interactive Drill-Down Explorer - интерактивный углубленный анализ. Представляет собой набор средств для гибкого исследования больших наборов данных. На первом шаге вы задаете набор переменных для углубленного анализа данных, на каждом последующем шаге выбираете необходимую подгруппу данных для последующего анализа.
  • Generalized EM & k-Means Cluster Analysis - обобщенный метод максимума среднего и кластеризация методом К средних. Данный модуль - это расширение методов кластерного анализа. Он предназначен для обработки больших наборов данных и позволяет кластеризовывать как непрерывные, так и категориальные переменные, обеспечивает все необходимые функциональные возможности для распознавания образов.
  • Generalized Additive Models (GAM) - обобщенные аддитивные модели (GAM). Набор методов, разработанных и популяризованных Hastie и Tibshirani.
  • General Classification and Regression Trees (GTrees) - обобщенные классификационные и регрессионные деревья (GTrees). Модуль является полной реализацией методов, разработанных Breiman, Friedman, Olshen и Stone (1984). Кроме этого, модуль содержит разного рода доработки и дополнения, такие как оптимизации алгоритмов для больших объемов данных и т.д. Модуль является набором методов обобщенной классификации и регрессионных деревьев.
  • General CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detection) Models - обобщенные CHAID-модели (Хи-квадрат автоматическое обнаружение взаимодействия). Подобно предыдущему элементу, этот модуль является оптимизацией данной математической модели для больших объемов данных.
  • Interactive Classification and Regression Trees - интерактивная классификация и регрессионные деревья. В дополнение к модулям автоматического построения разного рода деревьев, STATISTICA Data Miner также включает средства для формирования таких деревьев в интерактивном режиме.
  • Boosted Trees - расширяемые простые деревья. Последние исследования аналитических алгоритмов показывают, что для некоторых задач построения "сложных" оценок, прогнозов и классификаций использование последовательно увеличиваемых простых деревьев дает более точные результаты, чем нейронные сети или сложные цельные деревья. Данный модуль реализует алгоритм построения простых увеличиваемых (расширяемых) деревьев.
  • Multivariate Adaptive Regression Splines (Mar Splines) - многомерные адаптивные регрессионные сплайны (Mar Splines). Данный модуль основан на реализации методики предложенной Friedman (1991; Multivariate Adaptive Regression Splines, Annals of Statistics, 19, 1-141); в STATISTICA Data Miner расширены опции MARSPLINES для того, чтобы приспособить задачи регрессии и классификации к непрерывным и категориальным предикторам.

Модуль МАР-сплайны предназначен для обработки как категориальных, так и непрерывных переменных вне зависимости от того, являются ли они предикторами или переменными отклика. В случае категориальных переменных отклика, модуль МАР-сплайны рассматривает текущую задачу как задачу классификации. Напротив, если зависимые переменные непрерывны, то задача расценивается как регрессионная. Модуль МАР-сплайны автоматически определяет тип задачи.

МАР-сплайны - непараметрическая процедура, в работе которой не используется никаких предположений об общем виде функциональных связей между зависимыми и независимыми переменными. Процедура устанавливает зависимости по набору коэффициентов и базисных функций, которые полностью определяются из исходных данных. В некотором смысле, метод основан на принципе "разделяй и властвуй", в соответствии с которым пространство значений входных переменных разбивается на области со своими собственными уравнениями регрессии или классификации. Это делает использование МАР-сплайнов особенно эффективным для задач с пространствами значений входных переменных высокой размерности.

Метод МАР-сплайнов нашел особенно много применений в области добычи данных по причине того, что он не опирается на предположения о типе и не накладывает ограничений на класс зависимостей (например, линейных, логистических и т.п.) между предикторными и зависимыми (выходными) переменными. Таким образом, метод позволяет получить содержательные модели (т.е. модели, дающие весьма точные предсказания) даже в тех случаях, когда связи между предикторными и зависимыми переменными имеют немонотонный характер и сложны для приближения параметрическими моделями.

  • Goodness of Fit Computations - критерии согласия. Данный модуль производит вычисления различных статистических критериев согласия как для непрерывных переменных, так и для категориальных.
  • Rapid Deployment of Predictive Models - быстрые прогнозирующие модели (для большого числа наблюдаемых значений). Модуль позволяет строить за короткое время классификационные и прогнозирующие модели для большого объема данных. Полученные результаты могут быть непосредственно сохранены во внешней базе данных.

Несложно заметить, что система STATISTICA включает огромный набор различных аналитических процедур, и это делает его недоступным для обычных пользователей, которые слабо разбираются в методах анализа данных. Компанией StatSoft предложен вариант работы для обычных пользователей, обладающих небольшими опытом и знаниями в анализе данных и математической статистике.

Для этого, кроме общих методов анализа, были встроены готовые законченные (сконструированные) модули анализа данных, предназначенные для решения наиболее важных и популярных задач: прогнозирования, классификации, создания правил ассоциации и т.д.

Далее кратко описана схема работы в Data Miner.

Шаг 1. Работу в Data Miner начнем с подменю "Добыча данных" в меню "Анализ" (рис. 25.6). Выбрав пункт "Добытчик данных - Мои процедуры" или "Добытчик данных - Все процедуры", мы запустим рабочую среду STATISTICA Data Mining.

Пункт "Добытчик данных"

Рис. 25.6. Пункт "Добытчик данных"

Шаг 2. Для примера возьмем файл Boston2.sta из папки примеров STATISTICA. В следующем примере анализируются данные о жилищном строительстве в Бостоне. Цена участка под застройку классифицируется как Низкая - Low, Средняя - Medium или Высокая - High в зависимости от значения зависимой переменной Price. Имеется один категориальный предиктор - Cat1 и 12 порядковых предикторов - Ord1-Ord12. Весь набор данных, состоящий из 1012 наблюдений, содержится в файле примеров Boston2.sta. Выбор таблицы показан на рис. 25.7.

Выбор таблицы для анализа

Рис. 25.7. Выбор таблицы для анализа

Шаг 3. После выбора файла появится окно диалога "Выберите зависимые переменные и предикторы", показанное на рис. 25.8.

Выбор зависимых переменных и предикторов

Рис. 25.8. Выбор зависимых переменных и предикторов

Выбираем зависимые переменные (непрерывные и категориальные) и предикторы (непрерывные и категориальные), исходя из знаний о структуре данных, описанной выше. Нажимаем OK.

Шаг 4. Запускаем "Диспетчер узлов" (нажимаем на кнопку


в окне Data Miner). В данном диалоге, показанном на рис. 25.9, мы можем выбрать вид анализа или задать операцию преобразования данных.

"Диспетчер узлов"

Рис. 25.9. "Диспетчер узлов"

Диспетчер узлов включает в себя все доступные процедуры для добычи данных. Всего доступно около 260 методов фильтрации и очистки данных, методов анализа. По умолчанию, процедуры помещены в папки и отсортированы в соответствии с типом анализа, который они выполняют. Однако пользователь имеет возможность создать собственную конфигурацию сортировки методов.

Для того чтобы выбрать необходимый анализ, необходимо выделить его на правой панели и нажать кнопку "вставить". В нижней части диалога дается описание выбираемых методов.

Выберем, для примера, Descriptive Statistics и Standard Classification Trees with Deployment (C And RT) . Окно Data Miner выглядит следующим образом.

Окно Data Miner с узлами выбранных анализов

Рис. 25.10. Окно Data Miner с узлами выбранных анализов

Источник данных в рабочей области Data Miner автоматически будет соединен с узлами выбранных анализов. Операции создания/удаления связей можно производить и вручную.

Шаг 5. Теперь выполним проект. Все узлы, соединенные с источниками данных активными стрелками, будут проведены.

Окно Data Miner после выполнения проекта

Рис. 25.11. Окно Data Miner после выполнения проекта

Далее можно просмотреть результаты (в столбце отчетов). Подробные отчеты создаются по умолчанию для каждого вида анализа. Для рабочих книг результатов доступна полная функциональность системы STATISTICA.

Шаг 6. На следующем шаге просматриваем результаты, редактируем параметры анализа.

Кроме того, в диспетчере узлов STATISTICA Data Miner содержатся разнообразные процедуры для классификации и Дискриминантного анализа, Регрессионных моделей и Многомерного анализа, а также Обобщенные временные ряды и прогнозирование. Все эти инструменты можно использовать для проведения сложного анализа в автоматическом режиме, а также для оценивания качества модели.

< Лекция 24 || Лекция 25: 1234 || Лекция 26 >
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 ?
 

Досым Бердимбетов
Досым Бердимбетов
Казахстан, Караганда, Каргту, 2013
Михаил Водяный
Михаил Водяный
Россия