дети, каков уровень его образования и т.д. Для решения другой задачи банковской деятельности эти данные будут абсолютно неважны. Существенность данных, таким образом, зависит от выбора предметной области.

В процессе изучения предметной области должна быть создана ее модель. Знания из различных источников должны быть формализированы при помощи каких-либо средств.

Это могут быть текстовые описания предметной области или специализированные графические нотации. Существует большое количество методик описания предметной области: например, методика структурного анализа SADT и основанная на нем IDEF0, диаграммы потоков данных Гейна-Сарсона, методика объектно-ориентированного анализа UML и другие. Модель предметной области описывает процессы, происходящие в предметной области, и данные, которые в этих процессах используются.

Это первый этап процесса Data Mining. Но от того, насколько верно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложения Data Mining.

Этап 2. Постановка задачи

Постановка задачи Data Mining включает следующие шаги:

∙формулировка задачи;

∙формализация задачи.

Постановка задачи включает также описание статического и динамического поведения исследуемых объектов.

Пример задачи. При продвижении нового товара на рынок необходимо определить, какая группа клиентов фирмы будет наиболее заинтересована в данном товаре.

Описание статики подразумевает описание объектов и их свойств.

Пример. Клиент является объектом. Свойства объекта "клиент": семейное положение, доход за предыдущий год, место проживания.

При описании динамики описывается поведение объектов и те причины, которые влияют на их поведение.

Пример. Клиент покупает товар А. При появлении нового товара В клиент уже не покупает товар А, а покупает только товар В. Появление товара В изменило поведение клиента. Динамика поведения объектов часто описывается вместе со статикой.

Технология Data Mining не может заменить аналитика и ответить на те вопросы, которые не были заданы. Поэтому постановка задачи является необходимым этапом процесса Data Mining, поскольку именно на этом этапе мы определяем, какую же задачу необходимо решить. Иногда этапы анализа предметной области и постановки задачи объединяют в один этап.

Этап 3. Подготовка данных

Цель этапа: разработка базы данных для Data Mining.

206