Технические средства, используемые в разведке
Основные направления и методы аналитической работы
Аналитическая работа включает в себя 3 основных направления:
- определение достоверности информации;
- определение причин наступления того или иного события;
- прогнозирование будущих событий на основе анализа имеющейся информации.
Основным назначением всех аналитических методов является обработка полученных сведений, установление взаимосвязи между фактами, выявление значения этих связей и выработка конкретных предложений на основе достоверной и полной, аналитически обработанной информации. Существует широкий спектр специальных методов анализа: графические, табличные, матричные и т. п., например, диаграммы связи и матрицы участников, схемы потоков данных, временные графики, графики анализа визуальных наблюдений и графики оценки результатов. Тем не менее следует отметить, что у каждого аналитика есть свой собственный метод анализа, который может быть как комбинацией вышеперечисленных методов, так и сугубо индивидуальным, уникальным методом аналитической работы.
Data Mining. Понятие и этапы.
Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
Основные этапы:
Этап 1. Анализ предметной области. Процесс исследования заключается в наблюдении свойств объектов с целью выявления и оценки важных, с точки зрения субъекта-исследователя, закономерных отношений между показателями данных свойств. Предметная область — это часть реального мира, она бесконечна и содержит как существенные, так и не значащие данные, с точки зрения проводимого исследования. В процессе изучения предметной области должна быть создана ее модель. Знания из различных источников должны быть формализированы при помощи каких-либо средств.
|
|
|
Этап 2. Постановка задачи. Постановка задачи Data Mining включает следующие шаги: формулировка задачи; формализация задачи. Постановка задачи включает также описание статического и динамического поведения исследуемых объектов. Описание статики подразумевает описание объектов и их свойств. При описании динамики описывается поведение объектов и те причины, которые влияют на их поведение.
Этап 3. Подготовка данных. Цель этапа: разработка базы данных для Data Mining.
1. Определение и анализ требований к данным.
2. Сбор данных.
3. Предварительная обработка данных. Для обеспечения качественного анализа необходимо проведение предварительной обработки данных. Оценивание качества данных. Качество данных - это критерий, определяющий полноту, точность, своевременность и возможность интерпретации данных.
|
|
|
Этап 4. Построение модели. Для построения моделей используются различные методы и алгоритмы Data Mining. Некоторые задачи могут быть решены при помощи моделей, построенных на основе различных методов. Идеальной модели, которая бы позволила решать разнообразные задачи, не существует. Поэтому многие разработчики включают в инструменты Data Mining возможность построения различных моделей, многие также обеспечивают возможность расширяемости моделей. Некоторые инструменты Data Mining создаются специально для конкретных областей применения.
Этап 5. Проверка и оценка моделей. Проверка модели подразумевает проверку ее достоверности или адекватности. Эта проверка заключается в определении степени соответствия модели реальности. Адекватность модели проверяется путем тестирования. Адекватность модели - соответствие модели моделируемому объекту или процессу. Оценка модели подразумевает проверку ее правильности. Оценка построенной модели осуществляется путем ее тестирования.
Этап 6. Выбор модели. Если в результате моделирования нами было построено несколько различных моделей, то на основании их оценки мы можем осуществить выбор лучшей из них. В ходе проверки и оценки различных моделей на основании их характеристик, а также с учетом мнения экспертов, следует выбор наилучшей.
|
|
|
Этап 7. Применение модели. На этом этапе выбранная модель используется применительно к новым данным с целью решения задач, поставленных в начале процесса Data Mining.
Этап 8. Коррекция и обновление модели. По прошествии определенного установленного промежутка времени с момента начала использования модели Data Mining следует проанализировать полученные результаты, определить, действительно ли она "успешна" или же возникли проблемы и сложности в ее использовании.
Дата добавления: 2020-04-25; просмотров: 158; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!