Размещено на http://www.allbest.ru/

Технологии анализа данных (Text Mining, Data Mining)

Автор: Казьмина Анастасия, 4 курс.

Руководитель: Баяндин Николай Иванович.

Образовательное учреждение: Федеральное государственное бюджетное учреждение высшего профессионального образования "Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)", г. Москва

Кто владеет информацией - тот владеет миром. В наше время трудно переоценить значение аналитики и мониторинга социальных медиа. Для быстрого и успешного развития бизнеса и эффективного продвижения в интернет, эти этапы просто необходимы.

На сегодняшний день, всё большую популярность приобретают задачи, связанные с получением и накоплением новых знаний путём анализа ранее полученной информации. Возникла необходимость в создании больших хранилищ данных и систем поддержки принятия решений.

Рассмотрим подробнее технологию анализа данных.

Наиболее перспективные направления анализа данных:

· анализ текстовой информации

· интеллектуальный анализ данных

1. Анализ текстовой информации Text Mining

Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных, требует предварительной обработки: проектирования БД, ввод информации по определенным правилам, размещение ее в специальных структурах (например, реляционных таблицах) и т.п. Текстовые документы практически невозможно преобразовать в табличное представление без потери семантики текста и отношений между сущностями. По этой причине такие документы хранятся в БД без преобразований, как текстовые поля (BLOB-поля). В это же время в тексте скрыто огромное количество информации, но ее неструктурированность не позволяет использовать алгоритмы Data Mining. Решением этой проблемы занимаются методы анализа неструктурированного текста (Text Mining).

Определение Text Mining: Обнаружение знаний в тексте - это нетривиальный процесс обнаружения действительно новых, потенциально полезных и понятных шаблонов в неструктурированных текстовых данных. "Неструктурированные текстовые данные" - набор документов, представляющих собой логически объединенный текст без каких-либо ограничений на его структуру (web-страницы, электронная почта, нормативные документы).

Процесс анализа текстовых документов можно представить как последовательность нескольких шагов:

1. Поиск информации. В первую очередь необходимо понять, какие документы нужно подвергнуть анализу плюс обеспечить доступ. Пользователи могут определить набор анализируемых документов самостоятельно - вручную.

2. Предварительная обработка документов. Выполняются необходимые преобразования с документами для представления их в нужном виде. Удаление лишних слов и придание тексту более строгой формы.

3. Извлечение информации. Выделение ключевых понятий для анализа.

4. Применение методов Text Mining. Извлекаются шаблоны и отношения, имеющиеся в текстах.

5. Интерпретация результатов. Представлении результатов на естественном языке, или в их визуализации в графическом виде.

Предварительная обработка документа

Приемы удаления неинформативных слов и повышения строгости текстов:

Удаление стоп-слов. Стоп-словами называются слова, которые являются вспомогательными и несут мало информации о содержании документа.

Стэмминг - морфологический поиск. Он заключается в преобразовании каждого слова к его нормальной форме.

Л-граммы это альтернатива морфологическому разбору и удалению стоп-слов. Позволяют сделать текст более строгим, не решают проблему уменьшения количества неинформативных слов;

Приведение регистра. Этот прием заключается в преобразовании всех символов к верхнему или нижнему регистру.

Наиболее эффективно совместное применение всех методов.

Задачи Text Mining

Классификация (classification) - определение для каждого документа одной или нескольких заранее заданных категорий, к которым этот документ относится, автоматическое выявление групп семантически похожих документов среди заданного фиксированного множества

Автоматическое аннотирование (summarization) сокращение текста и сохранение его смысла. Результат включает в себя наиболее значимые предложения в тексте.

Извлечения ключевых понятий (feature extraction) - идентификация фактов и отношений в тексте (имена существительные и нарицательные: имена и фамилии людей, названия организаций и др.).

Навигация по тексту (text-base navigation) перемещение по документам по определённым темам и терминам. Это выполняется за счет идентификации ключевых понятий и некоторых отношений между ними.

Анализ трендов позволяет идентифицировать тренды в наборах документов на какой-то период времени.

Поиск ассоциаций. В заданном наборе документов идентифицируются ассоциативные отношения между ключевыми понятиями.

Существует достаточно большое количество разновидностей перечисленных задач, а также методов их решения. Это еще раз подтверждает значимость анализа текстов.

Примеры средства анализа текстовой информации:

Средства Oracle - Oracle Text2.

Средства от IBM - Intelligent Miner for Text1

Средства SAS Institute - Text Miner

Интеллектуальный анализ данных Data Mining

Интеллектуальный анализа данных (англ. Data mining, другие варианты перевода - "добыча данных", "раскопка данных") - обнаружение неявных закономерностей в наборах данных.

Интеллектуальный анализ данных может проводиться с помощью программных продуктов следующих классов:

· специализированных "коробочных" программных продуктов для интеллектуального анализа;

· математических пакетов;

· электронных таблиц (и различного рода надстроек над ними);

· средств интегрированных в системы управления базами данных (СУБД);

· других программных продуктов.

Задачи интеллектуального анализа данных:

Задача классификации определение категории и класса каждому объекту.

Задача регрессии - поиск шаблонов для определения числового значения.

Задача прогнозирования новых значений на основании имеющихся значений числовой последовательности. Учитываются тренды.

анализ text data mining

Задача кластеризации - деление множества объектов на группы (кластеры) с похожими параметрами. При этом, в отличие от классификации, число кластеров и их характеристики могут быть заранее неизвестны и определяться в ходе построения кластеров исходя из степени близости объединяемых объектов по совокупности параметров.

Задача определения взаимосвязей - определение часто встречающихся наборов объектов среди множества подобных наборов.

Анализ последовательностей - обнаружение закономерностей в последовательностях событий.

Анализ отклонений - поиск событий, отличающихся от нормы.

По способу решения задачи интеллектуального анализа можно разделить на два класса: обучение с учителем (от англ. supervisedlearning) и обучение без учителя (от англ. unsupervisedlearning). В первом случае требуется обучающий набор данных, на котором создается и обучается модель интеллектуального анализа данных. Готовая модель тестируется и впоследствии используется для предсказания значений в новых наборах данных. Во втором случае целью является выявление закономерностей имеющихся в существующем наборе данных.

Вывод