Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

180 статистического анализа данных. Следует отметить, что в одном исследовании необходимо использовать как можно меньшее число различных методов. Чрезмерное увлечение разнообразными спосо- бами анализа данных не оправдано. Анализ данных не может быть самоцелью. Он служит лишь для выдвижения или проверки гипо- тез. В конечном счете объем и глубина анализа данных во многом определяются знаниями и навыками исследователя. В настоящее время во многих предметных областях челове- ческой деятельности наблюдается тенденция к повышению интел- лектуальности систем обработки информации, организации эффек- тивного человеко-машинного взаимодействия, что обусловлено следующими причинами:  резким увеличением объемов обрабатываемой информа- ции, переходом от концепции «баз данных» ( data bases ) к «горам данных» ( data mountains );  разнотипностью обрабатываемой информации, ее нечетко- стью, качественностью и субъективным характером;  неполнотой и неточностью обрабатываемой информации;  отсутствием формальных подходов к решению задач в от- дельных предметных областях, эвристичностью приемов, исполь- зуемых при этом для обработки информации. Экспоненциальный рост объемов баз данных (БД) опережает способность человека к их интерпретации, поэтому во многих предметных областях возникает проблема, связанная с наличием большого объема собранной информации, никак не интерпрети- руемой и не используемой в дальнейшем для выявления свойст- венных ей закономерностей. Данная ситуация наблюдается во мно- гих задачах экономики, медицины, промышленности, нефтедобы- чи. Феномен резкого роста объемов БД требует развития новых научных направлений, позволяющих осуществлять интерпретацию