Классификация стадий Data Mining

Data Mining может состоять из двух [8] или трех стадий [9]:

Стадия 1. Выявление закономерностей (свободный поиск).

Стадия 2. Использование выявленных закономерностей для предсказания неизвестных значений (прогностическое моделирование).

В дополнение к этим стадиям иногда вводят стадию валидации [10], следующую за стадией свободного поиска. Цель валидации - проверка достоверности найденных закономерностей. Однако, мы будем считать валидацию частью первой стадии, поскольку в реализации многих методов, в частности, нейронных сетей и деревьев решений, предусмотрено деление общего множества данных на обучающее и проверочное, и последнее позволяет проверять достоверность полученных результатов.

Стадия 3. Анализ исключений - стадия предназначена для выявления и объяснения аномалий, найденных в закономерностях.

Итак, процесс Data Mining может быть представлен рядом таких последовательных стадий [11]:

СВОБОДНЫЙ ПОИСК (в том числе ВАЛИДАЦИЯ) ->

-> ПРОГНОСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ->

-> АНАЛИЗ ИСКЛЮЧЕНИЙ

1. Свободный поиск (Discovery)

На стадии свободного поиска осуществляется исследование набора данных с целью поиска скрытых закономерностей. Предварительные гипотезы относительно вида закономерностей здесь не определяются.

Закономерность (law) - существенная и постоянно повторяющаяся взаимосвязь, определяющая этапы и формы процесса становления, развития различных явлений или процессов.

Система Data Mining на этой стадии определяет шаблоны, для получения которых в системах OLAP, например, аналитику необходимо обдумывать и создавать множество запросов. Здесь же аналитик освобождается от такой работы - шаблоны ищет за него система. Особенно полезно применение данного подхода в сверхбольших базах данных, где уловить закономерность путем создания запросов достаточно сложно, для этого требуется перепробовать множество разнообразных вариантов.

Свободный поиск представлен такими действиями:

выявление закономерностей условной логики (conditional logic);
выявление закономерностей ассоциативной логики (associations and affinities);
выявление трендов и колебаний (trends and variations).

Допустим, имеется база данных кадрового агентства с данными о профессии, стаже, возрасте и желаемом уровне вознаграждения.
В случае самостоятельного задания запросов аналитик может получить приблизительно такие результаты: средний желаемый уровень вознаграждения специалистов в возрасте от 25 до 35 лет равен 1200 условных единиц. В случае свободного поиска система сама ищет закономерности, необходимо лишь задать целевую переменную. В результате поиска закономерностей система сформирует набор логических правил "если ..., то ...".

Могут быть найдены, например, такие закономерности "Если возраст < 20 лет и желаемый уровень вознаграждения > 700 условных единиц, то в 75% случаев соискатель ищет работу программиста" или "Если возраст >35 лет и желаемый уровень вознаграждения > 1200 условных единиц, то в 90% случаев соискатель ищет руководящую работу". Целевой переменной в описанных правилах выступает профессия.

При задании другой целевой переменной, например, возраста, получаем такие правила: "Если соискатель ищет руководящую работу и его стаж > 15 лет, то возраст соискателя > 35 лет в 65 % случаев".

Описанные действия, в рамках стадии свободного поиска, выполняются при помощи :

индукции правил условной логики (задачи классификации и кластеризации, описание в компактной форме близких или схожих групп объектов);
индукции правил ассоциативной логики (задачи ассоциации и последовательности и извлекаемая при их помощи информация);
определения трендов и колебаний (исходный этап задачи прогнозирования).

На стадии свободного поиска также должна осуществляться валидация закономерностей, т.е. проверка их достоверности на части данных, которые не принимали участие в формировании закономерностей. Такой прием разделения данных на обучающее и проверочное множество часто используется в методах нейронных сетей и деревьев решений и будет описан в соответствующих лекциях.

2. Прогностическое моделирование (Predictive Modeling)

Вторая стадия Data Mining - прогностическое моделирование - использует результаты работы первой стадии. Здесь обнаруженные закономерности используются непосредственно для прогнозирования.

Прогностическое моделирование включает такие действия:

предсказание неизвестных значений (outcome prediction);
прогнозирование развития процессов (forecasting).

В процессе прогностического моделирования решаются задачи классификации и прогнозирования.

При решении задачи классификации результаты работы первой стадии (индукции правил) используются для отнесения нового объекта, с определенной уверенностью, к одному из известных, предопределенных классов на основании известных значений.

При решении задачи прогнозирования результаты первой стадии (определение тренда или колебаний) используются для предсказания неизвестных (пропущенных или же будущих) значений целевой переменной (переменных).

Продолжая рассмотренный пример первой стадии, можем сделать следующий вывод.

Зная, что соискатель ищет руководящую работу и его стаж > 15 лет, на 65 % можно быть уверенным в том, что возраст соискателя > 35 лет. Или же, если возраст соискателя > 35 лет и желаемый уровень вознаграждения > 1200 условных единиц, на 90% можно быть уверенным в том, что соискатель ищет руководящую работу.