Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow Информационные технологии в государственном и муниципальном управлении
Посмотреть оригинал

Технологии интеллектуального анализа данных

Принятие управленческих решений невозможно без анализа данных. В сфере государственного и муниципального управления принятие решений сопряжено с обработкой больших объемов статистических данных — показателей, сопровождающих жизнедеятельность территории. На государственном уровне ключевыми показателями являются макроэкономические показатели (ВНП, ВВП, чистый национальный продукт и пр.). На региональном уровне это — показатели валового регионального продукта, выпуск товаров и услуг, инвестиции в основной капитал и др. На муниципальном уровне — доходы населения, объемы бюджетных поступлений и расходов, объемы инвестиций на территории и пр. Анализ данных возможен благодаря государственной системе статистического мониторинга состояния социально-экономических объектов, ведущую роль в которой играет Федеральная служба государственной статистики (Росстат).

Цель анализа данных — выявление (подтверждение, корректировка) интересующей исследователя статистической закономерности в поведении социально-экономического объекта, объяснение на основе выявленной закономерности поведения объекта и предсказание его поведения в будущем, т.е. методы анализа данных выступают в качестве инструментов как поискового, так и нормативного прогнозирования социально-экономических процессов на территории.

Задача поискового прогнозирования — предсказание будущего результата на базе предварительно подобранных (в результате предварительного анализа) параметров и алгоритмов экстраполяции. Например, отбор ключевых показателей влияния на доходы населения дает возможность предсказать динамику изменения доходов в будущем. Задача нормативного прогнозирования — предсказание параметров и алгоритмов, обеспечивающих достижение заранее известного (требуемого) результата, например прогнозирование социально-экономических последствий повышения уровня минимальной оплаты труда на 10%.

Информация, подвергаемая анализу, может храниться в виде электронных таблиц, баз данных или информационных хранилищ. Для использования информации в процессе принятия решений ее необходимо обработать с применением всего арсенала современных программных средств анализа.

Интеллектуальный анализ данных (добывание данных, Data Mining) — процесс аналитического исследования больших массивов необработанных данных (обычно экономического характера) в целях выявления скрытых закономерностей и систематических взаимосвязей между переменными, которые затем можно применить к новым совокупностям данных.

Очень часто добывание данных трактуется как «смесь статистики, методов искусственного интеллекта и анализа баз данных». Предполагается, что читатель знаком с логикой статистических выводов в объеме таких дисциплин, как статистика, эконометрика.

В общем случае интеллектуальный анализ данных (ИАД) состоит из трех стадий [4]:

  • • выявление закономерностей (свободный поиск);
  • • использование выявленных закономерностей для предсказания

неизвестных значений (прогностическое моделирование);

• анализ исключений, предназначенный для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях.

 
Посмотреть оригинал
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы