Алгоритмы Data Mining в пакете Deductor представлены таким набором:
• нейронные сети;
• линейная регрессия;
• прогнозирование;
• автокорреляция;
• деревья решений;
• самоорганизующиеся карты;
• ассоциативные правила.
Использование нейронных сетей, самоорганизующихся карт и ассоциативных правил на примере пакета Deductor было рассмотрено нами во втором разделе курса лекций.
Мы продолжаем изучение ведущих мировых производителей программного обеспечения Data Mining. В этой лекции мы остановимся на программном обеспечении KXEN, которое является разработкой одноименной французско-американской компании [116], работающей на рынке с 1998 года. Аббревиатура KXEN означает "Knowledge eXtraction Engines" - "движки" для извлечения знаний.
Сразу следует сказать, что разработка KXEN имеет особый подход к анализу данных [117]. В KXEN нет деревьев решений, нейронных сетей и других популярных техник.
KXEN - это инструмент для моделирования, который позволяет говорить об эволюции Data Mining и реинжиниринге аналитического процесса в организации в целом.
В основе этих утверждений лежат достижения современной математики и принципиально иной подход к изучению явлений в бизнесе.
Следует отметить, что все происходящее внутри KXEN сильно отличается (по крайней мере, по своей философии) от того, что мы привыкли считать традиционным Data Mining.
Бизнес-моделирование KXEN - это анализ деятельности компании и ее окружения путем построения математических моделей. Он используется в тех случаях, когда необходимо понять взаимосвязь между различными событиями и выявить ключевые движущие силы и закономерности в поведении интересующих нас объектов или процессов.
KXEN охватывает четыре основных типа аналитических задач:
• Задачи регрессии/классификации (в т.ч. определение вкладов переменных);
• Задачи сегментации/кластеризации;
• Анализ временных рядов;
• Поиск ассоциативных правил (анализ потребительской корзины).
Построенная модель в результате становится механизмом анализа, т.е. частью бизнес-процесса организации. Главная идея здесь - на основе построенных моделей создать систему "сквозного" анализа происходящих процессов, позволяющую автоматически производить их оценку и строить прогнозы в режиме реального времени (по мере того, как те или иные операции фиксируются учетными системами организации).
