Технологии анализа данных (Text Mining, Data Mining)

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:

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

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

. Извлечение информации. Выделение ключевых понятий для анализа.

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

. 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

Интеллектуальный анализ данных является одним из наиболее актуальных и востребованных направлений прикладной математики. Современные процессы бизнеса и производства порождают огромные массивы данных, и людям становится все труднее интерпретировать и реагировать на большое количество данных, которые динамически изменяются во времени выполнения. Нужно извлекать максимум полезных знаний из многомерных, разнородных, неполных, неточных, противоречивых, косвенных данных. А главное, сделать это эффективно, если объем данных измеряется гигабайтами или даже терабайтами.

Важно предохранить людей от информационной перегрузки, преобразовать оперативные данные в полезную информацию так, чтобы нужные действия могли быть приняты в нужное время.

Список используемой литературы и интернет - ресурсов

1.Л.М. Ермакова Методы классификации текстов и определения качества контента. Вестник пермского университета 2011. УДК 004.912

2.А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод: Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP: БХВ-Петербург, 2007

3.<http://megaputer.ru/data_mining.php>

4.<http://www.compress.ru/article.aspx?id=10290&iid=424>

5.<http://www.iteam.ru/publications/it/section_92/article_1448/>

6.<http://www.piter.com/upload/contents/978549807257/978549807257_p.pdf>

Больше работ по теме: