Wprowadzenie do Data Miningu

Prezentacja na temat: "Wprowadzenie do Data Miningu"— Zapis prezentacji:

1 Wprowadzenie do Data Miningu
Bartosz Matosiuk

2 Agenda Data Mining Proces odkrywania wiedzy Działy DM
Data Mining w SQL Server

3 Co to jest Data Mining Proces półautomatyczny Duże zbiory danych
Statystyka, metody uczenia maszynowego (reguły, drzewa decyzyjne), logika rozmyta, metody ewolucyjne Przetwarzania danych przy wykorzystaniu modeli

4 Proces odkrywania wiedzy
Knowlegde Discovery: “The science of extracting useful information from large data sets or databases”

5 Cechy wiedzy Cechy poszukiwanych informacji
Trafnie przewidujące rzeczywistość szukamy największej możliwej zdolności generalizacji Zrozumiałe budowanie ufności (decyzje zarządcze muszą być budowane na danych którym się ufa) zastosowanie reprezentacji wysokiego poziomu IF ... THEN, wizualizacja Interesujące Jak to zdefiniować?

6 Pre-processing Przygotowanie danych do pracy z algorytmem Etapy:
Integracja danych Uzgadanianie typów i nazw atrybutów Oczyszczanie danych Błedy wynikające z walidacji formularzy: 00/00/0000 Zdublowane znaczenia atrybutów: zółty-słoneczny Dane celowo błędne: pralka za 1zł netto Dyskretyzacja niektóre algorytmy Selekcja atrybutów Niektóre atrybuty nic nie wniosą do analizy (nip, regon, imie etc)

7 Post-processing Przygotowanie ‘surowej’ wiedzy do prezentacji
Zależne od: Rodzaju algorytmu Architektury systemu odkrywania wiedzy (user-driven, data-driven) Celu systemu (wizualizacja wiedzy, system ekspercki …)

8 Post-processing Etapy: Filtrowanie wiedzy Interpretacja
Usunięcie wiedzy o niskiej jakości Jedna z koncepcji: ograniczenie zbioru do reguł ciekawych Subiektywna – wg użytkownika Obiektywna – oparta na danych Interpretacja Przedstawienie wiedzy w zrozumiałej formie Uzasadnienie wiedzy Testowanie wiedzy Weryfikacja modelu przez zbiór testowy Metoda testowania jest zależna od algorytmu i zadania

9 Działy Data Miningu Analiza poszukiwawcza
Exploratory Data Analysis lub EDA Eksploracja danych dokonywane przez użytkownika Narzędzia interaktywne i graficzne: Kreślenie ‘surowych danych’, Kreślenie statystyk (średnie, odchylenia standardowe etc) Łączenie wykresów Problem: wizualizacja danych p-wymiarowych (p>3)

10 Działy Data Miningu Segmentacja danych grupowanie rekordów na n grup
automatyczne wykrywanie naturalnych grup wykrywanie związków w danych (powiązania pomiędzy atrybutami) K-means, podejście statystyczne, …

11 Działy Data Miningu Modelowanie prognozujące
Przewidywanie wartości jednej zmiennej (atrybut celu) na podstawie innych Classification (atrybut celu jest dyskretny) Regression (atrybut celu jest ciągły) Cel: zbudowanie warunku opisującego klasę IF {A} THEN Goal=1, IF {B} THEN Gloal=0 UID Imie Nazwisko Wiek Saldo Il dzieci S. cyw. … Goal 1 Jan Nowak 26 20000 2 Ż - Płatnik 44 100k 3 Pan Dyrektor 29 30000 4 Kasia 23 1000 K

12 Działy Data Miningu Odkrywanie asocjacji i odstępstw Algorytm APRIORI
Budowanie ciągów powiązań w oparciu o prawdopodobieństwo ich wystapienia TID Chleb Mleko Piwo Czekolada Pieluchy Jajka Śmietana … 1 2 3 4 5 6 7

13 Działy Data Miningu Ekspoloracja złożonych typów danych
(Odzyskiwanie przez treść) Analiza danych multimedialnych Analiza plików tekstowych Webmining (dokumenty z częściową strukturą) Szukanie w bazie wzorców podobnych do szukanego (wyszukiwarki internetowe)

14 Liderzy rozwiązań and many more…

15 Data Mining w SQL Server
SQL Server Analysis Services Serwer OLAP Serwer data mining Business Intelligence Development Studio Zintegrowane środowisko developerskie

16 Dostępne algorytmy MS Decision Trees Algorithm Klasyfikacja i regresja
Drzewa decyzyjne

17 MS Clustering Algorithm
segmentacja MS Association Algorithm badanie asocjacji MS Sequence Clustering Algorithm grupowanie danych posiadających podobne sekwencje

18 Dostępne algorytmy cd MS Naive Bayes Algorithm klasyfikacja
zakłada ‘naiwnie’ że artybuty nie są skorelowane

19 Dostępne algorytmy cd MS Time Series Algorithm
przewidywanie wartości artybutów ciągłych MS Neural Network Algorithm (SSAS) klasyfikacja i regresja danych wielowarstwowy perceptron MS Logistic Regression Algorithm sieć neuronowa bez warstwy ukrytej realizacja liniowej regresji MS Linear Regression Algorithm wariacja algorytmu drzew decyzyjnych

20 Showtime Co chcemy zrobić: Narzędzia: BI Studio, SQL Server 2005
Podzielić obecnych klientów na segmenty Zbudować model który zasugeruje którzy potencjalni klienci staną się klientami firmy (jaka jest charakterystyka klienta) Narzędzia: BI Studio, SQL Server 2005

21 Pytania? Dziękuję za uwagę Bartosz Matosiuk