Материал: 2329

Внимание! Если размещение файла нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам

мастера визуализации;

мастера экспорта полученных данных.

То есть реализованные в Studio механизмы позволяют в рамках единого процесса пройти весь цикл анализа данных – получить исходную информацию из стороннего источника (хранилище данных Deductor Warehouse, промышленные СУБД, текстовые файлы, офисные приложения, 1C:Предприятие и прочее), обработать эту информацию, отобразить полученные результаты разными способами (например, с помощью таблиц, диаграмм, карт и т.п.) и

экспортировать их (форматы Microsoft Excel, Microsoft Word, HTML,

XML и др.).

Используется аналитиками-экспертами, которые занимаются созданием сценариев обработки.

Deductor Warehouse - это хранилище данных, содержащее в себе всю информацию, необходимую для анализа конкретной предметной области.

Использование Deductor Warehouse позволяет обеспечить:

удобный доступ к данным;

высокую скорость их обработки;

непротиворечивость информации;

централизованное хранение;

поддержку процесса анализа данных.

От пользователя не требуется знание структуры хранения данных и языка запросов, для начала работы с хранилищем необходимо вызвать мастер импорта и выбрать интересующую его информацию.

Загрузка данных в Warehouse производится при помощи Deductor Studio либо Server. Хранилище строится на базе одной из трех СУБД: Oracle, MS SQL или Firebird.

Deductor Client – это динамическая библиотека для удаленной работы с Deductor Server. Обеспечивает доступ к серверу из сторонних приложений и управление его работой.

Deductor Viewer является рабочим местом конечного пользователя. У пользователей должна быть возможность просмотра полученных данных и настройки способа отображения, возможность экспорта их в офисные программы и другие форматы, а также им

должна быть доступна функция печати необходимых сведений.

Еще одна важная функция Viewer – разграничения прав доступа к данным, т.е. пользователь может получить информацию, разрешенную ему в виде отчетов, при этом, не имея прав на получение новых данных.

13

Deductor Server – это служба, позволяющая осуществлять удаленную аналитическую обработку данных.

Использование

сервера

является

оптимальным

для

корпоративной

среды,

что

подтверждено

следующими

преимуществами:

 

 

 

 

 

 

 

простота интеграции,

т.к.

удаленный

доступ к

нему

осуществляется

с

помощью

специальной

бесплатно

распространяемой библиотеки Deductor Client;

 

 

 

удаленный доступ позволяет взаимодействовать с сервером как

влокальной сети, так и через Интернет (по протоколу TCP/IP). Также Server позволяет автоматически восстанавливать соединения с базами данных при их обрыве и отключать «зависшие» сессии;

высокая производительность и оптимальное использование оборудования достигается за счет многопоточной обработки, встроенных механизмов балансировки нагрузки, переноса на высокопроизводительный сервер наиболее ресурсоемких операций, кэширования загруженных ранее проектов, что также значительно повышает скорость аналитической обработки;

удобство администрирования достигается за счет функции протоколирования, позволяющей фиксировать ход выполнения работ, возникающие ошибки, анализировать причины возникновения ошибок и производительность системы. Кроме того, в Deductor Server встроен планировщик заданий.

«Deductor» является идеальной платформой для создания систем поддержки принятий решений.

В«Deductor» используются мощные технологии анализа данных, но при этом акцент сделан на самообучающиеся методы, что позволяет строить системы, способные реагировать на изменение ситуации.

Объединение всех описанных выше механизмов в рамках единой программы обеспечивает принципиально новое качество – уменьшается время создания законченных решений, упрощается интеграция с другими приложениями, увеличивается производительность. Все это сочетается с гибкостью и простотой использования.

Платформа позволяет минимизировать требования к обучению персонала, поскольку все необходимые операции выполняются автоматически при помощи подготовленных ранее сценариев обработки.

14

За основу представленного далее комплекса лабораторных работ взят практикум, разработанный А.А. Барсегяном3. Практикум был переработан и дополнен (проработаны разделы: теоретические основы и задания для повторения). Все лабораторные работы выполнены с использованием «Deductor Academic»4 версии 5.1.

2. КОМПЛЕКС ЛАБОРАТОРНЫХ РАБОТ ПО ИЗУЧЕНИЮ ВОЗМОЖНОСТЕЙ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ПЛАТФОРМЫ «DEDUCTOR»

Лабораторная работа №1. Знакомство с АП «Deductor

1.1. Основная цель

Целью выполнения данной лабораторной работы является:

получение первоначальных сведений о возможностях аналитической платформы;

изучение основных модулей; работа с мастерами импорта, экспорта, обработки и визуализации данных.

1.2.Теоретическая часть

АП «Deductor» применима для решения большого спектра задач, таких как создание аналитической отчетности, прогнозирование, поиск закономерностей и пр. Можно сказать, что данная система применима в задачах, где требуется консолидация и отображение данных различными способами, построение моделей и последующее применение полученных моделей к новым данным.

Рассмотрим некоторые задачи, решаемые АП:

Системы корпоративной отчетности. Готовое хранилище данных и гибкие механизмы предобработки, очистки, загрузки, визуализации позволяют быстро создавать законченные системы отчетности в сжатые сроки.

Обработка нерегламентированных запросов. Конечный пользователь может с легкостью получить ответ на вопросы типа "Сколько было продаж товара по группам в Московскую область за

3Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining /А.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко, И.И. Холод – СПб.: БХВ-Петербург, 2004.- 336 с.: ил.

4Бесплатная версия предназначена для образовательных целей.

15

прошлый год с разбивкой по месяцам?" и просмотреть результаты наиболее удобным для него способом.

Анализ тенденций и закономерностей, планирование,

ранжирование. Простота использования и интуитивно понятная модель данных позволяет вам проводить анализ по принципу «Что, если...?», соотносить ваши гипотезы со сведениями, хранящимися в базе данных, находить аномальные значения, оценивать последствия принятия бизнес-решений.

Прогнозирование. Построив модель на исторических примерах, вы можете использовать ее для прогнозирования ситуации в будущем. По мере изменения ситуации нет необходимости перестраивать все, необходимо всего лишь дообучить модель.

Управление рисками. Реализованные в системе алгоритмы дают возможность достаточно точно определиться с тем, какие характеристики объектов и как влияют на риски, благодаря чему можно прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий.

Анализ данных маркетинговых и социологических исследований.

Анализируя сведения о потребителях, можно определить, кто является вашим клиентом и почему. Как изменяются их пристрастия в зависимости от возраста, образования, социального положения, материального состояния и множества других показателей. Понимание этого будет способствовать правильному позиционированию ваших продуктов и стимулированию продаж.

Диагностика. Механизмы анализа, имеющиеся в системе Deductor, с успехом применяются в медицинской диагностике и диагностике сложного оборудования. Например, можно построить модель на основе сведений об отказах. При ее помощи быстро локализовать проблемы и находить причины сбоев.

Обнаружение объектов на основе нечетких критериев. Часто встречается ситуация, когда необходимо обнаружить объект, основываясь не на таких четких критериях, как стоимость, технические характеристики продукта, а на размытых формулировках, например, найти продукты, похожие на ваши с точки зрения потребителя.

16

1.3. Практическая часть

После запуска «Deductor Studio Academic» появится главное окно программы.

Главное окно после запуска программы

Deductor Studio

Для начала работы необходимо создать новый сценарий, воспользуемся для этого мастером импорта (кнопка в левой части главного окна либо клавиша F6).

Импорт данных включает в себя:

выбор типа источника данных;

выбор файла источника данных;

указание параметров импорта;

указание параметров столбцов;

выбор способа отображения данных (при выборе «Диаграммы», «Гистограммы» или «OLAP-куба» потребуется дополнительно указать параметры построения);

указание имени, метки и описания данных.

Выполнив вышеуказанные действия по импорту данных, на панели «Сценарии» мы получим новый узел, с заданными именем, меткой и описанием.

17