Операционные системы и программное обеспечение на платформе zSeries




Анализ данных с целью поддержки принятия решений (IBM DB2 Business Intelligence) - часть 7


Первоначально средства ИАД разрабатывались так, что в качестве исходного материала для анализа принимались данные, организованные в плоские реляционные таблицы. Применение ИАД к данным, представленным с помощью хранилищ в виде гиперкуба, во многих случаях может оказаться более эффективным.

Обычно выделяют следующие пять типов задач ИАД [6.9]:

  • Классификация. Наиболее распространенная задача ИАД. Она позволяет выявить признаки, характеризующие однотипные группы объектов - классы, для того, чтобы по известным значениям этих признаков можно было отнести новый объект к тому или иному классу. Ключевым моментом решения этой задачи является анализ множества заранее классифицированных объектов. Наиболее типичный пример использования классификации - конкурентная борьба между поставщиками товаров и услуг за определенные группы клиентов. Классификация может помочь определить характеристики неустойчивых клиентов, склонных перейти к другому поставщику, что позволяет найти оптимальный способ удержать их от этого шага (например, посредством предоставления скидок, льгот или даже с помощью индивидуальной работы с представителями <групп риска>).
  • Кластеризация. Логически продолжает идею классификации на более сложный случай, когда сами классы не предопределены, т.е. неизвестна принадлежность заданных объектов тому или иному классу. Результатом использования метода, выполняющего кластеризацию, как раз является вариант разбиения множества объектов на группы, включающие <близкие> объекты. Так, можно выделить родственные группы клиентов или покупателей с тем, чтобы вести в их отношении дифференцированную политику. В приведенном выше примере <группа риска> - категории клиентов, готовых уйти к другому поставщику - средствами кластеризации может быть выявлена до начала процесса ухода, что позволит принимать профилактические, а не экстренные меры.
  • Выявление ассоциаций. Ассоциация - это связь между двумя или несколькими одновременно наступающими событиями. Количественной мерой ассоциации может быть, например, условная вероятность события А при условии, что событие В произошло.
  • Выявление последовательностей.


    Содержание  Назад  Вперед