Data Mining

Data Mining

2-е издание, исправленное

Чубукова И.А.

Национальный Открытый Университет “ИНТУИТ”
2016

2

УДК 004.8(07)
ББК 8
Ч81
Data Mining / Чубукова И.А. - M.: Национальный Открытый Университет “ИНТУИТ”, 2016 (Основы
информационных технологий)
ISBN 978-5-94774-819-2

Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы,
инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается
конкретным примером его использования.
Обсуждаются отличия Data Mining от классических статистических методов анализа и OLAP-систем,
рассматриваются типы закономерностей, выявляемых Data Mining (ассоциация, классификация,
последовательность, кластеризация, прогнозирование). Описывается сфера применения Data Mining.
Вводится понятие Web Mining. Подробно рассматриваются методы Data Mining: нейронные сети,
деревья решений, методы ограниченного перебора, генетические алгоритмы, эволюционное
программирование, кластерные модели, комбинированные методы. Знакомство с каждым методом
проиллюстрировано решением практической задачи с помощью инструментального средства,
использующего технологию Data Mining.Излагаются основные концепции хранилищ данных и места
Data Mining в их архитектуре. Вводятся понятия OLTP, OLAP, ROLAP, MOLAP.Обсуждается
процесс анализа данных с помощью технологии Data Mining. Подробно рассматриваются этапы этого
процесса. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты
от ведущих производителей Data Mining, обсуждаются их возможности.

(c) ООО “ИНТУИТ.РУ”, 2008-2016
(c) Чубукова И.А., 2008-2016

3

Что такое Data Mining?

В лекции подробно рассмотрено понятие Data Mining. Описано возникновение,
перспективы, проблемы Data mining. Дан взгляд на технологию Data Mining как на
часть рынка информационных технологий.

“За последние годы, когда, стремясь к повышению эффективности и прибыльности
бизнеса, при создании БД все стали пользоваться средствами обработки цифровой
информации, появился и побочный продукт этой активности - горы собранных данных:
И вот все больше распространяется идея о том, что эти горы полны золота”.

В прошлом процесс добычи золота в горной промышленности состоял из выбора
участка земли и дальнейшего ее просеивания большое количество раз. Иногда искатель
находил несколько ценных самородков или мог натолкнуться на золотоносную жилу,
но в большинстве случаев он вообще ничего не находил и шел дальше к другому
многообещающему месту или же вовсе бросал добывать золото, считая это занятие
напрасной тратой времени.

Сегодня появились новые научные методы и специализированные инструменты,
сделавшие горную промышленность намного более точной и производительной. Data
Mining для данных развилась почти таким же способом. Старые методы,
применявшиеся математиками и статистиками, отнимали много времени, чтобы в
результате получить конструктивную и полезную информацию.

Сегодня на рынке представлено множество инструментов, включающих различные
методы, которые делают Data Mining прибыльным делом, все более доступным для
большинства компаний.

Термин Data Mining получил свое название из двух понятий: поиска ценной
информации в большой базе данных (data) и добычи горной руды (mining). Оба
процесса требуют или просеивания огромного количества сырого материала, или
разумного исследования и поиска искомых ценностей.

Термин Data Mining часто переводится как добыча данных, извлечение информации,
раскопка данных, интеллектуальный анализ данных, средства поиска закономерностей,
извлечение знаний, анализ шаблонов, “извлечение зерен знаний из гор данных “,
раскопка знаний в базах данных, информационная проходка данных, “промывание”
данных. Понятие “обнаружение знаний в базах данных ” (Knowledge Discovery in
Databases, KDD) можно считать синонимом Data Mining [1].

Понятие Data Mining, появившееся в 1978 году, приобрело высокую популярность в
современной трактовке примерно с первой половины 1990-х годов. До этого времени
обработка и анализ данных осуществлялся в рамках прикладной статистики, при этом в
основном решались задачи обработки небольших баз данных.

О популярности Data Mining говорит и тот факт, что результат поиска термина ” Data
Mining ” в поисковой системе Google (на сентябрь 2005 года) - более 18 миллионов
страниц.

4

Что же такое Data Mining?

Data Mining - мультидисциплинарная область, возникшая и развивающаяся на базе
таких наук как прикладная статистика, распознавание образов, искусственный
интеллект, теория баз данных и др., см. рис. 1.1.

Рис. 1.1.  Data Mining как мультидисциплинарная область

Приведем краткое описание некоторых дисциплин, на стыке которых появилась
технология Data Mining.

Понятие Статистики

Статистика - это наука о методах сбора данных, их обработки и анализа для выявления
закономерностей, присущих изучаемому явлению.

Статистика является совокупностью методов планирования эксперимента, сбора
данных, их представления и обобщения, а также анализа и получения выводов на
основании этих данных.

Статистика оперирует данными, полученными в результате наблюдений либо
экспериментов. Одна из последующих глав будет посвящена понятию данных.

Понятие Машинного обучения

Единого определения машинного обучения на сегодняшний день нет.

Машинное обучение можно охарактеризовать как процесс получения программой
новых знаний. Митчелл в 1996 году дал такое определение: “Машинное обучение - это
наука, которая изучает компьютерные алгоритмы, автоматически улучшающиеся во
время работы”.

5

Одним из наиболее популярных примеров алгоритма машинного обучения являются
нейронные сети.

Понятие Искусственного интеллекта

Искусственный интеллект - научное направление, в рамках которого ставятся и
решаются задачи аппаратного или программного моделирования видов человеческой
деятельности, традиционно считающихся интеллектуальными.

Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus, что означает ум,
рассудок, разум, мыслительные способности человека.

Соответственно, искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence) толкуется как
свойство автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта
человека. Искусственным интеллектом называют свойство интеллектуальных систем
выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой
человека.

Каждое из направлений, сформировавших Data Mining, имеет свои особенности.
Проведем сравнение с некоторыми из них.

Сравнение статистики, машинного обучения и Data Mining

Статистика

Более, чем Data Mining, базируется на теории.
Более сосредотачивается на проверке гипотез.

Машинное обучение

Более эвристично.
Концентрируется на улучшении работы агентов обучения.

Data Mining.

Интеграция теории и эвристик.
Сконцентрирована на едином процессе анализа данных, включает очистку
данных, обучение, интеграцию и визуализацию результатов.

Понятие Data Mining тесно связано с технологиями баз данных и понятием данные,
которые будут подробно рассмотрены в следующей лекции.

Развитие технологии баз данных

1960-е гг.

В 1968 году была введена в эксплуатацию первая промышленная СУБД система IMS
фирмы IBM.

1970-е гг.

6

В 1975 году появился первый стандарт ассоциации по языкам систем обработки
данных - Conference on Data System Languages (CODASYL), определивший ряд
фундаментальных понятий в теории систем баз данных, которые до сих пор являются
основополагающими для сетевой модели данных. В дальнейшее развитие теории баз
данных большой вклад был сделан американским математиком Э.Ф. Коддом, который
является создателем реляционной модели данных.

1980-е гг.

В течение этого периода многие исследователи экспериментировали с новым подходом
в направлениях структуризации баз данных и обеспечения к ним доступа. Целью этих
поисков было получение реляционных прототипов для более простого моделирования
данных. В результате, в 1985 году был создан язык, названный SQL. На сегодняшний
день практически все СУБД обеспечивают данный интерфейс.

1990-е гг.

Появились специфичные типы данных - “графический образ”, “документ”, “звук”,
“карта”. Типы данных для времени, интервалов времени, символьных строк с
двухбайтовым представлением символов были добавлены в язык SQL. Появились
технологии DataMining, хранилища данных, мультимедийные базы данных и web-базы
данных.

Возникновение и развитие Data Mining обусловлено различными факторами,
основными среди которых являются следующие [2]:

совершенствование аппаратного и программного обеспечения;
совершенствование технологий хранения и записи данных ;
накопление большого количества ретроспективных данных ;
совершенствование алгоритмов обработки информации.

Понятие Data Mining

Data Mining - это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в
данных скрытых закономерностей ( шаблонов информации) [3].

Технологию Data Mining достаточно точно определяет Григорий Пиатецкий-Шапиро
(Gregory Piatetsky-Shapiro) - один из основателей этого направления:

Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных,
нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний,
необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.

Суть и цель технологии Data Mining можно охарактеризовать так: это технология,
которая предназначена для поиска в больших объемах данных неочевидных,
объективных и полезных на практике закономерностей.

Неочевидных - это значит, что найденные закономерности не обнаруживаются

7

стандартными методами обработки информации или экспертным путем.

Объективных - это значит, что обнаруженные закономерности будут полностью
соответствовать действительности, в отличие от экспертного мнения, которое всегда
является субъективным.

Практически полезных - это значит, что выводы имеют конкретное значение, которому
можно найти практическое применение.

Знания - совокупность сведений, которая образует целостное описание,
соответствующее некоторому уровню осведомленности об описываемом вопросе,
предмете, проблеме и т.д.

Использование знаний (knowledge deployment) означает действительное применение
найденных знаний для достижения конкретных преимуществ (например, в
конкурентной борьбе за рынок).

Приведем еще несколько определений понятия Data Mining.

Data Mining - это процесс выделения из данных неявной и неструктурированной
информации и представления ее в виде, пригодном для использования.

Data Mining - это процесс выделения, исследования и моделирования больших объемов
данных для обнаружения неизвестных до этого структур (patterns) с целью достижения
преимуществ в бизнесе (определение SAS Institute).

Data Mining - это процесс, цель которого - обнаружить новые значимые корреляции,
образцы и тенденции в результате просеивания большого объема хранимых данных с
использованием методик распознавания образцов плюс применение статистических и
математических методов (определение Gartner Group).

В основу технологии Data Mining положена концепция шаблонов (patterns), которые
представляют собой закономерности, свойственные подвыборкам данных, кои могут
быть выражены в форме, понятной человеку.

“Mining” по-английски означает “добыча полезных ископаемых”, а поиск
закономерностей в огромном количестве данных действительно сродни этому
процессу.

Цель поиска закономерностей - представление данных в виде, отражающем искомые
процессы. Построение моделей прогнозирования также является целью поиска
закономерностей.

Data Mining как часть рынка информационных технологий

Классификация аналитических систем

8

Агентство Gartner Group, занимающееся анализом рынков информационных
технологий, в 1980-х годах ввело термин ” Business Intelligence ” (BI), деловой
интеллект или бизнес-интеллект. Этот термин предложен для описания различных
концепций и методов, которые улучшают бизнес решения путем использования систем
поддержки принятия решений.

В 1996 году агентство уточнило определение данного термина.

Business Intelligence - программные средства, функционирующие в рамках предприятия
и обеспечивающие функции доступа и анализа информации, которая находится в
хранилище данных, а также обеспечивающие принятие правильных и обоснованных
управленческих решений.

Понятие BI объединяет в себе различные средства и технологии анализа и обработки
данных масштаба предприятия.

На основе этих средств создаются BI-системы, цель которых - повысить качество
информации для принятия управленческих решений.

BI-системы также известны под названием Систем Поддержки Принятия Решений
(СППР, DSS, Decision Support System). Эти системы превращают данные в
информацию, на основе которой можно принимать решения, т.е. поддерживающую
принятие решений.

Gartner Group определяет состав рынка систем Business Intelligence как набор
программных продуктов следующих классов:

средства построения хранилищ данных (data warehousing, ХД);
системы оперативной аналитической обработки (OLAP);
информационно-аналитические системы (Enterprise Information Systems, EIS);
средства интеллектуального анализа данных (data mining);
инструменты для выполнения запросов и построения отчетов (query and reporting
tools).

Классификация Gartner базируется на методе функциональных задач, где программные
продукты каждого класса выполняют определенный набор функций или операций с
использованием специальных технологий.

Мнение экспертов о Data Mining

Приведем несколько кратких цитат [4] наиболее влиятельных членов бизнессообществ, которые являются экспертами в этой относительно новой технологии.

Руководство по приобретению продуктов Data Mining (Enterprise Data Mining Buying
Guide) компании Aberdeen Group: ” Data Mining - технология добычи полезной
информации из баз данных. Однако в связи с существенными различиями между
инструментами, опытом и финансовым состоянием поставщиков продуктов,

9

предприятиям необходимо тщательно оценивать предполагаемых разработчиков Data
Mining и партнеров.

Чтобы максимально использовать мощность масштабируемых инструментов Data
Mining коммерческого уровня, предприятию необходимо выбрать, очистить и
преобразовать данные, иногда интегрировать информацию, добытую из внешних
источников, и установить специальную среду для работы Data Mining алгоритмов.

Результаты Data Mining в большой мере зависят от уровня подготовки данных, а не от
“чудесных возможностей” некоего алгоритма или набора алгоритмов. Около 75%
работы над Data Mining состоит в сборе данных, который совершается еще до того, как
запускаются сами инструменты. Неграмотно применив некоторые инструменты,
предприятие может бессмысленно растратить свой потенциал, а иногда и миллионы
долларов”.

Мнение Херба Эдельштайна (Herb Edelstein), известного в мире эксперта в области
Data Mining, Хранилищ данных и CRM: “Недавнее исследование компании Two Crows
показало, что Data Mining находится все еще на ранней стадии развития. Многие
организации интересуются этой технологией, но лишь некоторые активно внедряют
такие проекты. Удалось выяснить еще один важный момент: процесс реализации Data
Mining на практике оказывается более сложным, чем ожидается.

IT-команды увлеклись мифом о том, что средства Data Mining просты в использовании.
Предполагается, что достаточно запустить такой инструмент на терабайтной базе
данных, и моментально появится полезная информация. На самом деле, успешный Data
Mining-проект требует понимания сути деятельности, знания данных и инструментов, а
также процесса анализа данных “.

Прежде чем использовать технологию Data Mining, необходимо тщательно
проанализировать ее проблемы, ограничения и критические вопросы, с ней связанные,
а также понять, чего эта технология не может.

Data Mining не может заменить аналитика

Технология не может дать ответы на те вопросы, которые не были заданы. Она не
может заменить аналитика, а всего лишь дает ему мощный инструмент для облегчения
и улучшения его работы.

Сложность разработки и эксплуатации приложения Data Mining

Поскольку данная технология является мультидисциплинарной областью, для
разработки приложения, включающего Data Mining, необходимо задействовать
специалистов из разных областей, а также обеспечить их качественное взаимодействие.

Квалификация пользователя

Различные инструменты Data Mining имеют различную степень “дружелюбности”
интерфейса и требуют определенной квалификации пользователя. Поэтому
программное обеспечение должно соответствовать уровню подготовки пользователя.

10