CC BY
25
http://24smi.org.
3. Мингалимова А.В. Влияние внешних условий на экономику России // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. - 2014. №12-1. С.179-181.
4. Фальцман В. Импортозамещение в ТЭК и ОПК // Вопросы экономики. 2015. №1. С. 116-124.
5. Шмелев Б.А. Последствия введенных санкций для экономического развития России - 2015. - декабрь // [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.rescue.org.ru.
Лещева Д. В. студент 2ого курса Герасимова В.Г. ассистент кафедра ИСТ ПГУТИ Россия, г. Самара АНАЛИЗ ДАННЫХ В СИСТЕМЕ POLYANALYST Аннотация: в статье освещены основные принципы работы пакета PolyAnalyst.
Ключевые слова: торговые системы, анализ данных, Data Mining, инструментарий.
В настоящее время многие успешные финансовые компании используют возможности торговых систем. К числу подобных систем и относится пакет PolyAnalyst, в основе которого лежит технология искусственного интеллекта Data Mining.
Традиционный подход
Постанолкл1 задачи А
I
Подгаповка^
.LLKHbU
Построение МОИМИ
1
Тестирование
Н ЧЫГюрЛУ'ЛНеЙ,
модели
Data Mining -4-
Алгоритм
систем, 4 чо pcTaiiHjIS
Интерн кнлютюа
работы
нованных Применение
[«адии™.
Основной задачей PolyAnalyst является анализ текстовых и числовых баз данных с целью извлечения из них практически полезных знаний, необходимых для принятия оптимальных решений в бизнесе и в других областях человеческой деятельности.
Система представляет собой рабочее место аналитика, предлагая 11 алгоритмов анализа данных, решающих поставленные перед пользователем следующие задачи:
1. Классификация. Система должна проанализировать
полученные данные и отнести их к какой-либо категории.
2. Прогнозирование. На основе значений нескольких полей объекта получить остальные значения, например, таким образом строится закон спроса и предложения.
3. Кластеризация. Выяснить, однородны ли данные, по каким атрибутам группируются. Приложению необходимо найти эти общие признаки и разделить объекты на группы.
4. Нахождение исключений. Исключения - объекты, выделяющиеся из общей массы своими характеристиками. Для того чтобы их обнаружить, необходимо сравнить все объекты, получить сведения о средних параметрах, а потом исследовать те объекты, свойства которых сильно отличаются от средних значений.
5. Анализ потребительской корзины. Он представляет собой поиск связанных объектов. Например, у пользователя имеется информация о покупках, где с каждым покупателем связано несколько товаров, купленных им одновременно. Таким образом, по базе данных магазина можно вычислить, какие товары покупаются одновременно. С помощью полученного анализа можно провести успешную целенаправленную маркетинговую программу.
PolyAnalyst отличает от подобных ей систем наличие интересного метода - метода нахождения законов. Его суть заключается в создании многомерных зависимостей посредством эволюционного программирования. Каждая зависимость представлена в виде простенькой программки на специальном языке, что помогает выразить эволюцию по определенным законам. Такой метод достаточно точен и в то же время понятен рядовому пользователю.
Система представляет собой объектно-ориентированную среду для создания сценариев и проведения различного рода исследований. Вся информация отображается в виде объектов нескольких классов. Абсолютно все логические объекты, возникающие в процессе анализа данных (подмножества данных, правила, зависимости, функциональные преобразования данных, графики, отчеты, текущие процессы в работе программы), представляются на экране монитора в виде графических объектов. И с ними, наконец, можно взаимодействовать - выполнять различные операции с помощью мыши или клавиатуры.
Однако, какими бы успешными ни были системы, реализующие алгоритмы добычи знаний из данных, они не смогут полностью заменить аналитиков, которые хорошо понимают деловую область, сами данные, общий характер используемых аналитических методов и обладают способностью интерпретировать полученные результаты.
Использованные источники:
1. http://www.osp.ru/cw/2000/34/6742/
2. http: //forexanalitics. narod.ru/safin99. html
