Владимир Рафалович: Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс

Так, разработка данных как раз и занимается тем, что обрабатывая объемные массивы данных, она пытается обнаружить более емкие закономерности. Выхолощить повторяемость и обнаружить действительно полезную информацию. А в наш век это очень необходимо, дабы не потеряться в дебрях огромного потока данных, проливающегося на нас.

Разработка данных (Data Mining) иногда еще называемая обнаружением знаний из баз данных (KDD – knowledge discovery in databases), по сути, заключается в нахождении повторяющихся элементов (сегментов) в источнике данных. Когда данных собрано очень много, их количество позволяет обнаружить неизвестные до сих пор закономерности, которые не были заметны когда данных было мало. Огромное количество данных позволяет сделать качественный скачок и обнаружить новые закономерности. С другой стороны, что по сути означают физические законы? В результате наблюдений огромного количества повторяющихся явлений, люди были в состоянии резюмировать их в короткие по форме математические формулы, которые представляют собой информационную квинтэссенцию явлений. Поясним эту мысль. Данные в базах данных, даже в нормированных, еще не являются информацией как таковой, поскольку содержат большое количество явных и неявных повторений. Большое количество повторений, большая удаленность от чистой информации, как раз и позволяет находить в данных закономерности, то есть приводить систему данных к более близкому к информации состоянию, понижать энтропию данных, так сказать. Извлечение из совокупности данных повторяющихся закономерностей, сродни нахождению новых закономерностей (пусть и не выраженных в виде математической формулы), то есть извлечению новых знаний.

Исходные данные часто требуется подчистить перед разработкой, поскольку они могут содержать разного сорта мусор, шум. Например, всякого рода аномалии могут быть результатом случайной ошибки, хотя могут указывать и на специфику системы, описываемой данными. Данные могут содержать не имеющие отношения к делу параметры и поля. Или поля, которые мы не хотим по каким-либо причинам учитывать в анализе.

Эта книга отличается от большинства других по этой теме тем, что мы не углубляемся в суть математического обоснования или объяснения тех или иных моделей и алгоритмов. На эту тему написано огромное количество хороших книг. Но вот книг о практическом применения этих методов очень мало, если не сказать, что почти нет ни на русском, ни на английском языках. Для этого есть ряд объективных причин. Дело в том, что пользователи Excel редко имеют представление о том, что такое базы данных и как ими манипулировать. Специалисты работающие с SQL-сервером не нуждаются в Excel для разработки данных, поскольку в самом SQL-сервере имеются серьезные инструменты для интеллектуального анализа данных (SSAS – SQL Server Analysis Service, аналитические сервисы SQL-сервера), требующие значительных профессиональных знаний. Тема же нашей книги лежит как раз на стыке этих двух приложений. В результате, многочисленные книги об Excel, концентрируются в основном на использовании встроенных статистических функций, формулах, на вопросах о том, как создавать макросы и писать их на языке VBA и, как правило, обходят тему разработки данных стороной. Книги же по SQL-серверу вообще ориентированы обычно на специалистов и довольно глубоко входят в тему интеллектульного анализа данных в рамках самого SQL-сервера. Но при этом делается упор на построении хранилищ данных (Data Warehouse), так называемых кубов, выбора моделей и алгоритмов, на которых затем и базируется разработка данных.

Мы писали книгу для людей, которые работают с Excel, которые по природе своих занятий обрабатывают большие объемы данных и которым просто еще не пришлось обнаружить скрытые ресурсы находящиеся во взаимодействии Excel с SQL-сервером.

Обработка данных область далеко не новая, хотя наиболее интенсивно она стала развиваться в конце 20 века, когда персональный компьютер стал так же доступен как и телевизор. Статистической обработкой данных занимались люди тоже давно. Тем не менее, интеллектуальный анализ данных с помощью методов Data Mining (разработка данных) это нечто другое, чем просто статистическая обработка данных, хотя последняя лежит в ее основе. Прежде всего Разработка данных не сводится к статистической обработке данных, но содержит последнюю, скорее как внутренний инструмент. Когда у нас слишком много данных и очень много коррелирующих между собой параметров, то анализировать такие объемы вручную или традиционными методами становится проблематично. Традиционные методы не срабатывают в условиях сложных нелинейных и многочисленных комбинаций, либо требуют неадекватных затрат. Принципиальное отличие Разработки данных от статистической Обработки данных заключается в том, что первое позволят извлечь из груды данных новое знание (KDD – Knowledge Discovery from Database), новую закономерность, ранее неизвестную в принципе. Путем нахождения типичных повторений (pattern) или образцов. Разработка данных указывает на новые зависимости между входными параметрами и искомыми переменными. Довольно ярким примером подобного извлечения знаний является такой факт: обработка закупок в супермаркетах показала, что вместе с пивом люди часто покупают поленья для пикника и мясо. В результате в супермаркетах эти товары находятся в непосредственной близости, подсказывая и подталкивая покупателя на дополнительные покупки.