От задачи к приложению

Теперь подойдем к этому же процессу с другой стороны. На рисунке 4.2 отображены все уровни, которые затрагивает Data Mining.


Рисунок 4.2 Задачи, действия, приложения

 

Следует отметить, что уровни анализа (данные, информация, знания) практически соответствуют этапам эволюции анализа данных, которая происходила на протяжении последних лет.

Верхний - уровень приложений - является уровнем бизнеса (если мы имеем дело с задачей бизнеса), на нем менеджеры принимают решения. Приведенные примеры приложений: перекрестные продажи, контроль качества, удерживание клиентов.

Средний - уровень действий - по своей сути является уровнем информации, именно на нем выполняются действия Data Mining; на рисунке приведены такие действия: прогностическое моделирование (было рассмотрено в предыдущей лекции), анализ связей, сегментация данных и другие.

Нижний - уровень определения задачи Data Mining, которую необходимо решить применительно к данным, имеющимся в наличии; на рисунке приведены задачи предсказания числовых значений, классификация, кластеризация, ассоциация.

В таблице 4.1 демонстрируется связь этих понятий.

Таблица 4.1. Уровни Data Mining

 

уровень 3 приложения удержание клиентов знания Data Mining результат
уровень 2 действия прогностическое моделирование информация метод анализа
уровень 1 задачи классификация данные запросы

 

Напомним, что для решения 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.

Рассмотрим задачу удержания клиентов (определения надежности клиентов фирмы).

Первый уровень. Данные - база данных по клиентам. Есть данные о клиенте (возраст, пол, профессия, доход). Определенная часть клиентов, воспользовавшись продуктом фирмы, осталась ей верна; другие клиенты больше не приобретали продукты фирмы. На этом уровне мы определяем тип задачи - это задача классификации.

На втором уровне определяем действие - прогностическое моделирование. С помощью прогностического моделирования мы с определенной долей уверенности можем отнести новый объект, в данном случае, нового клиента, к одному из известных классов - постоянный клиент, или это, скорее всего, его разовая покупка.

На третьем уровне мы можем воспользоваться приложением для принятия решения. В результате приобретения знаний, фирма может существенно снизить расходы, например, на рекламу, зная заранее, каким из клиентов следует активно рассылать рекламные материалы.

Таким образом, на протяжении нескольких лекций мы определились с понятиями "данные", "задачи", "методы", "действия".








Дата добавления: 2015-09-28; просмотров: 693;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.004 сек.