«Создай себе досуг, чтобы научиться чему-нибудь хорошему и перестать блуждать без цели.»
 
Консалтинговая компания Марк Аврелий


Типы закономерностей, выявляемых методами Data Mining

Что такое Data Mining  мы с Вами разобрались. Сегодня мы поговорим о закономерностях, которые лежат в основе алгоритмов Data Mining-а.

Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять  методы Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. Давайте попробуем разобраться как они применимы на практике.

Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 70% купивших творог берут также и сметану, а при наличии скидки от одного производителя такую пару продуктов покупают в 80% случаев . Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.

Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки квартиры в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.

С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил. Например, может определяться надежность клиента банка по ряду критериев.

Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных. Как правило, на основе кластеризации формируются новые продукты.

Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.

В настоящее время в России очень мало коммерческих организаций применяют данные принципы на практике. Лишь некоторые крупные организации могут себе это позволить ну и зря. Применяя алгоритмы Data Mining-а можно значительно увеличить объем реализации продукции, практически не затрачивая дополнительных средств на продвижение.

Успехов в применении!