Інтелектуальний аналіз даних у зовнішньоекономічній діяльності

     Большинство статистических методов для выявления  взаимосвязей в данных используют концепцию усреднения по выборке, приводящую к операциям над несуществующими величинами, тогда как Data Mining оперирует реальными значениями.

     OLAP больше подходит для понимания  ретроспективных данных, Data Mining опирается  на ретроспективные данные для  получения ответов на вопросы о будущем.

     Перспективы технологии Data Mining

     Потенциал Data Mining дает "зеленый свет" для  расширения границ применения технологии. Относительно перспектив Data Mining возможны следующие направления развития:

     выделение типов предметных областей с соответствующими им эвристиками, формализация которых облегчит решение соответствующих задач Data Mining, относящихся к этим областям;

     создание  формальных языков и логических средств, с помощью которых будут формализованы  рассуждения и автоматизация которых станет инструментом решения задач Data Mining в конкретных предметных областях;

     создание  методов Data Mining, способных не только извлекать из данных закономерности, но и формировать некие теории, опирающиеся на эмпирические данные;

     преодоление существенного отставания возможностей инструментальных средств Data Mining от теоретических достижений в этой области.

     Если  рассматривать будущее Data Mining в краткосрочной  перспективе, то очевидно, что развитие этой технологии наиболее направлено к областям, связанным с бизнесом.

     В краткосрочной перспективе продукты Data Mining могут стать такими же обычными и необходимыми, как электронная  почта, и, например, использоваться пользователями для поиска самых низких цен на определенный товар или наиболее дешевых билетов.

     В долгосрочной перспективе будущее Data Mining является действительно захватывающим - это может быть поиск интеллектуальными  агентами как новых видов лечения  различных заболеваний, так и  нового понимания природы вселенной.

     Однако Data Mining таит в себе и потенциальную опасность - ведь все большее количество информации становится доступным через всемирную сеть, в том числе и сведения частного характера, и все больше знаний возможно добыть из нее:

     Не  так давно крупнейший онлайновый магазин "Amazon" оказался в центре скандала по поводу полученного им патента "Методы и системы помощи пользователям при покупке товаров", который представляет собой не что иное как очередной продукт Data Mining, предназначенный для сбора персональных данных о посетителях магазина. Новая методика позволяет прогнозировать будущие запросы на основании фактов покупок, а также делать выводы об их назначении. Цель данной методики - то, о чем говорилось выше - получение как можно большего количества информации о клиентах, в том числе и частного характера (пол, возраст, предпочтения и т.д.). Таким образом, собираются данные о частной жизни покупателей магазина, а также членах их семей, включая детей. Последнее запрещено законодательством многих стран - сбор информации о несовершеннолетних возможен там только с разрешения родителей.

     Исследования  отмечают, что существуют как успешные решения, использующие Data Mining, так и  неудачный опыт применения этой технологии [5]. Области, где применения технологии Data Mining, скорее всего, будут успешными, имеют такие особенности:

     требуют решений, основанных на знаниях;

     имеют изменяющуюся окружающую среду;

     имеют доступные, достаточные и значимые данные;

     обеспечивают  высокие дивиденды от правильных решений.

     Существующие  подходы к анализу

     Достаточно долго дисциплина Data Mining не признавалась полноценной самостоятельной областью анализа данных, иногда ее называют "задворками статистики" (Pregibon, 1997).

     На  сегодняшний день определилось несколько  точек зрения на Data Mining. Сторонники одной из них считают его миражом, отвлекающим внимание от классического анализа данных. Сторонники другого направления - это те, кто принимает Data Mining как альтернативу традиционному подходу к анализу. Есть и середина, где рассматривается возможность совместного использования современных достижений в области Data Mining и классическом статистическом анализе данных.

     Технология Data Mining постоянно развивается, привлекает к себе все больший интерес  как со стороны научного мира, так  и со стороны применения достижений технологии в бизнесе.

     Ежегодно  проводится множество научных и  практических конференций, посвященных Data Mining, одна из которых - Международная  конференция по Knowledge Discovery Data Mining (International Conferences on Knowledge Discovery and Data Mining).

     Среди наиболее известных WWW-источников - сайт www.kdnuggets.com, который ведет один из основателей Data Mining Григорий Пиатецкий-Шапиро.

     Периодические издания по Data Mining: Data Mining and Knowledge Discovery, KDD Explorations, ACM-TODS, IEEE-TKDE, JIIS, J. ACM, Machine Learning, Artificial Intelligence.

     Материалы конференций: ACM-SIGKDD, IEEE-ICDM, SIAM-DM, PKDD, PAKDD, Machine learning (ICML), AAAI, IJCAI, COLT (Learning Theory).