Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

32 полнение большинства аналитических запросов пользователей тре- бует сложной статистической обработки данных, применения ме- тодов искусственного интеллекта. Современные СУБД, предназна- ченные для реализации аналитических систем, включают довольно обширный набор средств для статистической обработки информа- ции. Однако задачи пользователей могут потребовать выполнения специфических операций над данными, поэтому средства анализа могут встраиваться также и в клиентские приложения. В аналитических системах для обработки данных использу- ется очень широкая номенклатура методов. Это и традиционные статистические методы регрессионного, факторного, дисперсион- ного анализа, анализа временных рядов, а также новые, получив- шие распространение в последнее время методы, основанные на искусственном интеллекте. К последним, как правило, относят: нейронные сети, нечеткую логику, генетические алгоритмы, мето- ды извлечения знаний. В совокупности они именуются методами интеллектуального анализа данных (ИАД). Часто используется англоязычный термин «data mining» (дословно – добыча знаний). Эти методы развивают традиционные статистические подходы, находя применение там, где обычные приемы невозможно исполь- зовать в силу отсутствия точных зависимостей, описывающих ана- лизируемые процессы. Технологии ИАД способны существенно расширить круг практически значимых задач, решаемых с исполь- зованием вычислительной техники. Подробно методы интеллек- туального анализа данных и примеры их применения описаны в соответствующих разделах. В большинстве случаев средства анализа данных в СППР на основе ХД используются для решения следующих задач:  выделение в данных групп, сходных по некоторым призна- кам записей (кластерный анализ);