Понятие Data Mining

В результате развития информационных технологий, количество данных, накопленных человечеством в электронном виде, растет быстрыми темпами. Эти данные существует вокруг нас в различных видах: тексты, изображения, аудио, видео, гипертекстовые документы, реляционные базы данных и т.д. Огромное количество данных появилось в результате повсеместного использования сети Интернет, которая значительно облегчила доступ к информации из географически удаленных точек Земли. Однако подавляющая часть доступной информации не несет для конкретного человека какой-либо пользы. Человек не в состоянии переработать такое количество сведений. Возникает проблема извлечения полезной для пользователя информации из большого объема «сырых» данных. Данная работа посвящена Технологии Интеллектуального Анализа Данных (Data Mining) – одной из активно развивающихся областей информационных технологий, предназначенной для выявления полезных знаний из баз данных различной природы. Data Mining - это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации) . 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. Цель данной работы – изучить понятие Data Mining. Для достижения заданной цели необходимо выполнить следующие задачи: 1) Рассмотреть мотивы для создания технологии; 2) Исследовать этапы в процессе интеллектуального анализа данных; 3) Изучить компоненты систем интеллектуального анализа; 4) Проанализировать области применения и связь с другими дисциплинами.

На основании проведенного исследования автору удалось достичь поставленной во введение цели - изучить понятие Data Mining. Все задачи, сформулированные перед началом работы, были последовательно нами выполнены. На основании проведенного исследования автор пришел к ряду выводов: Data Mining переводится как «добыча» или «раскопка данных». Нередко рядом с Data Mining встречаются слова «обнаружение знаний в базах данных» (knowledge discovery in databases) и «интеллектуальный анализ данных». Их можно считать синонимами Data Mining. Возникновение всех указанных терминов связано с новым витком в развитии средств и методов обработки данных. 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 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).

1) Дюк В., Самойленко А. Data Mining: учебный курс. — СПб.: Изд. Питер, 2001. — 368 с. 2) Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. — СПб.: Изд. Питер, 2009. — 624 с. 3) Степанов Р.Г. Технология Data Mining: Интеллектуальный Анализ Данных. - Казань, 2008. – 57 с. 4) Щавелёв Л. В. Способы аналитической обработки данных для поддержки принятия решений // СУБД. - 2008. - № 4-5.