Система оповещения людей при пожаре ссылка. |

    Глава 1     Глава 2     Глава 3   

Обнаружение дубликатов и противоречий 2


Группировка

Трудно делать какие-либо выводы по данным каждой записи в отдельности. Аналитику для принятия решения часто необходима сводная информация. Совокупные данные намного более информативны, тем более если их можно получить в разных разрезах. В Deductor Studio предусмотрен инструмент, реализующий сбор сводной информации, -"Группировка". Группировка позволяет объединять записи по полям-измерениям, агрегируя данные в полях-фактах для дальнейшего анализа.

Разгруппировка

Группировка используется для объединения фактов по каким-либо измерениям. При этом под объединением понимается применение некоторой функции агрегации. Если в исходном наборе данных присутствовали какие-либо другие измерения, то теряется информация о значениях фактов в разрезе этих измерений. Алгоритм разгруппировки позволяет восстановить эти факты, но их значения восстанавливаются не точно, а пропорционально вкладу в сгруппированные значения.

Комплексная предобработка

Термин "предобработка" можно трактовать шире, а именно, как процесс предварительного экспресс-анализа данных. Например, как оценить, является ли фактор значимым или нет, все ли факторы учтены для объяснения поведения результирующей величины и так далее. Для этих целей используются такие алгоритмы как корреляционный анализ, факторный анализ, метод главных компонент, регрессионный анализ. Подобный анализ в Deductor Studio называется комплексной предобработкой, в рамках которой осуществляется понижение размерности входных данных и/или устранение незначащих факторов.

Понижение размерности пространства факторов

Понижение размерности необходимо в случаях, когда входные факторы коррелированы друг с другом, т.е. взаимозависимы. Имеется возможность пересчитать их в другую систему координат, выделяя при этом главные компоненты. Понижение размерности получается путем отбрасывания компонент, в наименьшей степени объясняющих дисперсию результирующих значений (при этом предполагается, что исходные факторы полностью объясняют дисперсию результирующих факторов).

Устранение незначащих факторов

Устранение незначащих факторов основано на поиске таких значений, которые в наименьшей степени коррелированы (взаимосвязаны) с выходным результатом. Такие факторы могут быть исключены из результирующего набора данных практически без потери полезной информации. Критерием принятия решения об исключении является порог значимости. Если корреляция (степень взаимозависимости) между входным и выходным факторами меньше порога значимости, то соответствующий фактор отбрасывается как незначащий.

Группа 3. Data Mining