Глава 1     Глава 2     Глава 3   

Визуализатор "Правила" 3


Рассмотренный пример поиска ассоциативных правил является типичной иллюстрацией задачи анализа покупательской корзины. В результате ее решения определяются часто встречающиеся наборы товаров, а также наборы товаров, совместно приобретаемые покупателями. Найденные правила могут быть использованы для решения различных задач, в частности для размещения товаров на прилавках магазинов, предоставления скидок на пары товаров для повышения объема продаж и, следовательно, прибыли и других задач.

"Говорят, один рисунок стоит тысячи слов, и это действительно так, но при условии, что рисунок хороший." Боумена [65]

С возрастанием количества накапливаемых данных, даже при использовании сколь угодно мощных и разносторонних алгоритмов Data Mining, становится все сложнее "переваривать" и интерпретировать полученные результаты. А, как известно, одно из положений Data Mining - поиск практически полезных закономерностей. Закономерность может стать практически полезной, только если ее можно осмыслить и понять.

В 1987 году по инициативе ACM SIGGRAPH IEEE Computer Society Technical Committee of Computer Graphics, в связи с необходимостью использования новых методов, средств и технологий данных, были сформулированы соответствующие задачи направления визуализации.

К способам визуального или графического представления данных относят графики, диаграммы, таблицы, отчеты, списки, структурные схемы, карты и т.д.

Визуализация традиционно рассматривалась как вспомогательное средство при анализе данных, однако сейчас все больше исследований говорит о ее самостоятельной роли.

Традиционные методы визуализации могут находить следующее применение:

•              представлять пользователю информацию в наглядном виде;

•              компактно описывать закономерности, присущие исходному набору данных;

•              снижать размерность или сжимать информацию;

•              восстанавливать пробелы в наборе данных;

•              находить шумы и выбросы в наборе данных.