A. Этап 1. Анализ предметной области

V. Процесс Data Mining

Процесс Data Mining является своего рода исследованием. Как любое исследование, этот процесс состоит из определенных этапов, включающих элементы сравнения, типизации, классификации, обобщения, абстрагирования, повторения. Процесс Data Mining неразрывно связан с процессом принятия решений. Процесс Data Mining строит модель, а в процессе принятия решений эта модель эксплуатируется. Рассмотрим традиционный процесс Data Mining:

I. анализ предметной области;

II. постановка задачи;

III. подготовка данных;

IV. построение моделей;

V. проверка и оценка моделей;

VI. выбор модели;

VII. применение модели;

VIII. коррекция и обновление модели.

Исследование - это процесс познания определенной предметной области, объекта или явления с определенной целью. Процесс исследования заключается в наблюдении свойств объектов с целью выявления и оценки важных, с точки зрения субъекта-исследователя, закономерных отношений между показателями данных свойств.

Решение любой задачи в сфере разработки программного обеспечения должно начинаться с изучения предметной области. Предметная область - это мысленно ограниченная область реальной действительности, подлежащая описанию или моделированию и исследованию. Она состоит из объектов, различаемых по свойствам и находящихся в определенных отношениях между собой или взаимодействующих каким-либо образом. Предметная область - это часть реального мира, она бесконечна и содержит как существенные, так и не значащие данные, с точки зрения проводимого исследования.

Исследователю необходимо уметь выделить существенную их часть. Например, при решении задачи "Выдавать ли кредит?" важными являются все данные про частную жизнь клиента, вплоть до того, имеет ли работу супруг, есть ли у клиента несовершеннолетние дети, каков уровень его образования и т.д. Для решения другой задачи банковской деятельности эти данные будут абсолютно неважны. Существенность данных, таким образом, зависит от выбора предметной области.

В процессе изучения предметной области должна быть создана ее модель. Знания из различных источников должны быть формализированы при помощи каких-либо средств. Это могут быть текстовые описания предметной области или специализированные графические нотации. Существует большое количество методик описания предметной области: например, методика структурного анализа, диаграммы потоков данных, методика объектно-ориентированного анализа UML и другие.

Модель предметной области описывает процессы, происходящие в предметной области, и данные, которые в этих процессах используются.

Это первый этап процесса Data Mining. Но от того, насколько верно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложения Data Mining.

Дата добавления: 2014-01-11