Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

57 система. Особенно полезно применение данного подхода в сверх- больших базах данных, где уловить закономерность путем созда- ния запросов достаточно сложно, для этого требуется перепробо- вать множество разнообразных вариантов. Свободный поиск представлен следующими действиями:  выявление закономерностей условной логики (conditional logic);  выявление закономерностей ассоциативной логики (associations and affinities);  выявление трендов и колебаний (trends and variations). Допустим, имеется база данных кадрового агентства с дан- ными о профессии, стаже, возрасте и желаемом уровне вознаграж- дения. В случае самостоятельного задания запросов аналитик мо- жет получить приблизительно такие результаты: средний желаемый уровень вознаграждения специалистов в возрасте от 25 до 35 лет равен 1200 условным единицам. В случае свободного поиска сис- тема сама ищет закономерности, необходимо лишь задать целевую переменную. В результате поиска закономерностей система сфор- мирует набор логических правил «если ..., то ...». Могут быть найдены, например, такие закономерности «Если возраст < 20 лет и желаемый уровень вознаграждения > 700 услов- ных единиц, то в 75 % случаев соискатель ищет работу программи- ста» или «Если возраст >35 лет и желаемый уровень вознагражде- ния > 1200 условных единиц, то в 90 % случаев соискатель ищет руководящую работу». Целевой переменной в описанных правилах выступает профессия. При задании другой целевой переменной, например, возрас- та, получаем такие правила: «Если соискатель ищет руководящую работу и его стаж > 15 лет, то возраст соискателя > 35 лет в 65 % случаев».