ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМОЙ БОРТОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ АВИАЦИОННОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Ланцов В.А. студент 2го курса ПГУТИ Россия, г. Самара

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМОЙ БОРТОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ АВИАЦИОННОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ АЛГОРИТМОВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА

ДАННЫХ

Аннотация: Статья посвящена вопросу интеллектуального анализа данных клиентов авиационной компании с помощью технологии Data Mining. В результате анализа базы данных выявляются закономерности и правила, которые позволяют составить "портрет" клиента. Это способствует формированию комплексной системы безопасности воздушного судна.

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, Data Mining, PolyAnalyst, WizWhy, поведение клиента, прогнозирование, «сегментация клиентов», база данных.

Транспорт является связующим звеном в экономике любого государства и представляет собой единый комплекс, который охватывает все виды общественного производства, распределения и обмена.

Проблема данного исследования носит актуальный характер, так как безопасность движения самолетов на земле и в воздухе - это важнейший вопрос, касающийся не только транспортной и военной авиации, но также и частной.

В работе предлагается механизм оценки безопасности клиента авиакомпании на основе технологии Data Mining. Технология интеллектуального анализа данных поможет предсказать поведение клиента, а так же сделать вывод о его потенциальной опасности для авиакомпании.

Каждый клиент компании обладает уникальными личностными харакетристиками, которые его полностью характеризуют: пол, род деятельности и многое другое. Набор таких индивидуальных личностных характристик или, так называемых, атрибутов для конкретного клиента формируют его «портрет», который позволит сделать определенные выводы относительно его предпочтений, а, следовательно, предугадать его поведение.

Технология Data Mining может не только подтвердить эмпирические наблюдения, но и построить новые, неизвестные ранее модели.

Современные компании уделяют большое внимание такому понятию, как «сегментация клиентов», заключающаяся в аналитическом разделении всех клиентов на однородные группы, что в свою очередь можно отнести к методам Data Mining. В работе выделены четыре категории клиентов, каждая из которых подразумевает не только представление о клиенте компании, но и принцип работы (взаимодействия) с этим клиентом.

"Экономика и социум" №1(20) 2016

www.iupr.ru

567

Для обработки данных в работе предлагается использовать такие программные продукты как: WizWhy и PolyAnalyst, являющиеся общепризнанными лидерами в области интеллектуального анализа данных.

WizWhy просматривает заданную базу данных и, собрав статистику, находит правила и закономерности, которым подчиняются сведения, собранные в базе. С помощью системы ИАД WizWhy выявляются группы клиентов авиакомпании относительно категорий Y, иначе говоря, выделяются типовые характеристики клиентов по безопасности.

С помощью системы PolyAnalyst получены закономерности в данных и «портрет» типичного клиента компании.

Результат интеллектуального анализа данных, хранящихся в системах авиакомпании, позволит на основе статистических данных определить некоторый профиль клиента, что позволит сформировать новые выгодные как для клиента, так и для компании предложения, а также комплексную систему безопасности воздушного судна.

Использованные источники:

1. Правила международных перевозок пассажиров, багажа и грузов № 1/И, утвержденные Министром гражданской авиации от 3 января 1986 года

2. Бахвалов, Н. С. Численные методы / Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков - М., 1987. - 598 с.

3. Валеев, С.С. Отказоустойчивые системы управления сложными динамическими объектами с использованием искусственных нейронных сетей / С.С. Валеев, В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, Сун Жан-Гуо. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2000 . - №1. - С. 32 - 35.

4. Васильев, В.И. Экспертные системы: Управление эксплуатацией сложных технических объектов: Учеб. пособие для вузов / В.И. Васильев, С.В. Жернаков; УГАТУ.-Уфа: Б.и., 2003.-106 с

5. Горлатых, С.В. Совершенствование средств и методов эксплуатации современных воздушных судов / С.В. Горлатых. Проблемы безопасности полетов. М.: ВИНИТИ, 1988. №12. С.38-55.

6. Иванов, А.И. Нейросетевые алгоритмы биометрической идентификации личности / А.И. Иванов. Кн. 15: Монография. М.: Радиотехника, 2004. - 144 с.

7. Наземное обслуживание // Авиатранспортное обозрение. http://www.ato.ru/content/razvitie-regionalnyh-perevozok-s-uchetom-socialno-ekonomicheskih-zadach-v-rf

"Экономика и социум" №1(20) 2016

www.iupr.ru

568