Презентация на тему "Анализ бизнес информации" 10 класс

Содержание

• 
  Слайд 1

  Анализ бизнес информации – основные принципы

• 
  Слайд 2

  Последовательность работы

  Сбор и систематизация данных Построение модели, объясняющей имеющиеся факты Тестирование модели и интерпретация результатов Применение полученной модели Выдвижение гипотез

• 
  Слайд 3

  Способы анализа данных

  Главным лицом в процессе анализа данных является эксперт – специалист в предметной области. Несмотря на то, что существует большое количество аналитических задач, методы их решения можно поделить на 2 категории: Извлечение и визуализация данных Построение и использование моделей

• 
  Слайд 4

  Общая схема анализа

  Эксперт (специалист в предметной области) Гипотеза (предположение) Извлечение и визуализация: OLAP, таблицы, диаграммы, карты… Построение моделей: прогнозирование, кластеризация, классификация… Интерпретация результатов

• 
  Слайд 5

  Визуализация данных

  В случае визуализации эксперт формулирует некоторым образом запрос к системе, извлекает нужную информацию из различных источников и просматривает полученные результаты. На основе имеющихся сведений он делает выводы, которые и являются результатом анализа. Существует множество способов визуализации данных: OLAP (кросс-таблицы и кросс-диаграммы) Таблицы, диаграммы, гистограммы Карты, проекции, срезы и прочие

• 
  Слайд 6

  Достоинства и недостатки визуализации

  Достоинства: Простота создания Работа на данных малого объема и низкого качества Возможность использования экспертных знаний Недостатки: Неспособность обрабатывать большие объемы Неспособность анализа сложных закономерностей Сильная зависимость от конкретного эксперта Отсутствие возможности тиражирования

• 
  Слайд 7

  Построение моделей

  Построение моделей является универсальным способом изучения окружающего мира. Этот способ позволяет обнаруживать зависимости, прогнозировать, разбивать на группы и решать множество других интеллектуальных задач. Но самое главное, что полученные таким образом знания можно тиражировать, т.е. построенную одним человеком модель могут применять другие без необходимости понимания методик, при помощи которых эти модели построены.

• 
  Слайд 8

  Методика извлечения знаний

  Несмотря на большое количество разнообразных бизнес-задач почти все они решаются по единой методике. Эта методика называется Knowledge Discovery in Databases. Она описывает не конкретный алгоритм или математический аппарат, а последовательность действий, которую необходимо выполнить для построения модели (извлечения знания). Данная методика не зависит от предметной области, это набор атомарных операций, комбинируя которые можно получить нужное решение.

• 
  Слайд 9

  Knowledge Discovery in Databases

  Источники данных Исходные данные Очищенные данные Трансформированные данные Модели (шаблоны) Знания Выборка Очистка Трансформация Data Mining Интерпретация

• 
  Слайд 10

  KDD – выборка данных

  Первым шагом в анализе является получение исходной выборки. На основе этих данных и строятся модели. На этом шаге необходимо активное участие эксперта для выдвижения гипотез и отбора факторов, влияющих на анализируемый процесс. Желательно, чтобы данные были уже собраны и консолидированы. Крайне необходимо наличие удобных механизмов подготовки выборок. Чаще всего в качестве источника рекомендуется использовать специализированное хранилище данных, агрегирующее всю необходимую для анализа информацию.

• 
  Слайд 11

  KDD – очистка данных

  Реальные данные для анализа редко бывают хорошего качества. Необходимость предварительной обработки при анализе данных возникает независимо от того, какие технологии и алгоритмы используются. Более того, эта задача может представлять самостоятельную ценность в областях, не имеющих непосредственного отношения к анализу данных. К задачам очистки относятся: Заполнение пропусков и редактирование аномалий Сглаживание, очистка от шумов Редактирование дубликатов и противоречий Устранение незначащих факторов и прочее…

• 
  Слайд 12

  KDD – трансформация данных

  Трансформация данных – последний этап перед, собственно, анализом. Различные алгоритмы анализа требуют специальным образом подготовленные данные, например, для прогнозирования необходимо преобразовать временной ряд при помощи скользящего окна. Задачи трансформации данных: Скользящее окно Приведение типов Выделение временных интервалов Преобразование непрерывных значений в дискретные и наоборот Сортировка, группировка, агрегация и прочее…

• 
  Слайд 13

  KDD – Data Mining

  Data Mining – это процесс обнаружения в «сырых» данных, ранее неизвестных и нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Информация, найденная в процессе применения методов Data Mining, должна быть нетривиальной и ранее неизвестной, например, средние продажи не являются таковыми. Знания должны описывать новые связи между свойствами, предсказывать значения одних признаков на основе других.

• 
  Слайд 14

  Data Mining – задачи

  Задачи, решаемые методами Data Mining: Классификация – это отнесение объектов к одному из заранее известных классов. Регрессия – установление зависимости непрерывных выходных переменных от входных значений. Кластеризация – объекты внутри кластера должны быть «похожими» друг на друга и отличаться от объектов, вошедших в другие кластеры. Ассоциация – нахождение зависимости, что из события X следует событие Y. Последовательность– установление зависимостей между связанными во времени событиями. Можно говорить еще и о задаче анализа отклонений – выявление наиболее нехарактерных шаблонов.

• 
  Слайд 15

  Data Mining – алгоритмы

  Для решения вышеописанных задач используются различные методы и алгоритмы Data Mining. Ввиду того, что Data Mining развивался и развивается на стыке таких дисциплин, как статистика, теория информации, машинное обучение, теория баз данных, вполне закономерно, что большинство алгоритмов и методов Data Mining были разработаны на основе различных методов из этих дисциплин. На сегодня наибольшее распространение получили самообучающиеся методы и машинное обучение.

• 
  Слайд 16

  KDD – интерпретация

  В случае, когда извлеченные знания непрозрачны для пользователя, должны существовать методы постобработки, позволяющие привести их к интерпретируемому виду. Для оценки качества полученной модели нужно использовать как формальные методы оценки, так и знания эксперта. Полученные модели являются по сути формализованными знаниями эксперта, поэтому их можно тиражировать.

• 
  Слайд 17

  Достоинства и недостатки моделей

  Достоинства: Возможность тиражирования знаний Обработка огромных объемов данных Обнаружение нетривиальных закономерностей Формализация процесса принятия решений Недостатки: Строгие требования к качеству и количеству данных Неспособность анализировать нестандартные случаи Высокие требования к знаниям эксперта

• 
  Слайд 18

  Аналитическая система

  Наиболее оптимальной с точки зрения гибкости, возможностей и простоты использования является аналитическая система состоящая из хранилища данных, механизмов визуализации и методов построения моделей. Подобная система позволяет комбинировать подходы к анализу данных. На стыке использования различных методов анализа получаются наиболее интересные результаты.

• 
  Слайд 19

  Схема аналитической системы

  Хранилище данных Учетные системы Документы СУБД Интернет Извлечение данных Визуализация: Регулярная отчетность, нерегламентированные запросы Построение моделей: Очистка, трансформация, кластеризация, классификация, регрессия, ассоциация, последовательность Интерпретация результатов

• 
  Слайд 20

  Решаемые бизнес-задачи

  Подавляющее большинство бизнес-задач сводится к комбинированию описанных методов. Фактически, ранее были описаны базовые блоки, из которых собирается практически любое бизнес-решение: План-факторный анализ – визуализация данных Прогнозирование – задача регрессии Управление рисками – регрессия, кластеризация и классификация Стимулирование спроса – кластеризация, ассоциация Оценка эластичности спроса – регрессия Выявление предпочтений клиентов – последовательность, кластеризация…

• 
  Слайд 21

  Реализация в Deductor

  Аналитическая платформа Deductor создавалась как система, реализующая описанную выше схему анализа. Она включает в себя хранилище данных и большой набор методов построения моделей. Любые данные, полученные из хранилища данных, иного источника или в результате обработки, можно отобразить при помощи большого набора визуализаторов.Универсальные методы анализа, реализованные в Deductor,позволяют применять его для решения самого широкого спектра задач.

• 
  Слайд 22

  BaseGroup Labs

  BaseGroup Labs – профессиональный поставщик Data Warehouse, OLAP, KDD, Data Mining решений и инструментов. Web-сайт: www.basegroup.ru Образование: edu.basegroup.ru E-mail: info@basegroup.ru