Інтелектуальний аналіз даних (стр. 6 из 9)
- мінімальна вірогідність (min probability)– вірогідність попадання товару в корзину.
Після обробки моделі її можна проглянути за допомогою призначених для користувача засобів перегляду, що надаються в середовищах Business Intelligence Development Studio і SQL Server Management Studio або шляхом передачі запитів моделі для виконання прогнозів.
Служби Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services дозволяють використовувати прогнозуючий запит на мові розширень інтелектуального аналізу даних Data Mining Extensions (DMX) для прогнозування невідомих значень стовпців в новому наборі даних на основі результатів моделі інтелектуального аналізу даних.
5.2 Реалізація моделі за допомогою мови DMX
Data Mining Extensions (DMX) є мовою, яку ви можете використовувати, щоб створити і, працювати з data mining models in Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services (SSAS). Ви можете використовувати DMX, щоб створити структуру нового data mining models, щоб тренувати ці моделі, і для перегляду, управління, і прогнозу.
Структура інтелектуального аналізу даних — це структура даних, яка визначає наочну область, на основі якої будується модель інтелектуального аналізу даних. Одна структура інтелектуального аналізу може містити декілька моделей інтелектуального аналізу даних, спільно використовуючи один домен. Модель інтелектуального аналізу даних застосовує алгоритм інтелектуального аналізу до даних, представлених структурою інтелектуального аналізу даних.
Крок 1. Для створення структури інтелектуального аналізу, що містить вкладені таблиці, використовується інструкція CREATE MINING STRUCTURE (розширення інтелектуального аналізу даних). Код інструкції можна розбити на наступні частини:
- привласнення структурі імені;
- визначення ключового стовпця;
- визначення стовпців інтелектуального аналізу даних;
- визначення стовпців вкладених таблиць.
На рисунку показана інструкція DMX на створення структури «Market Basket»
Рисунок 5.1 – Створення структури
Рисунок 5.2 – Структура інтелектуального аналізу
Крок 2. На наступному етапі необхідно додати нову модель інтелектуального аналізу до структури інтелектуального аналізу «Споживацька корзина», заснованої на алгоритмі взаємозв'язків Microsoft, і змінити значення за умовчанням для параметра MINIMUM_PROBABILTY на 0.2. Зміна цього параметра приведе до створення більшої кількості правил алгоритмом взаємозв'язків Microsoft.
Інструкція ALTER MINING STRUCTURE (розширення інтелектуального аналізу даних) використовується для додавання до структури інтелектуального аналізу моделі інтелектуального аналізу, що містить вкладену таблицю. Код інструкції можна розбити таким чином:
- визначення структури інтелектуального аналізу даних;
- вказівка імені моделі інтелектуального аналізу;
- визначення ключового стовпця;
- визначення стовпців початкових даних і прогнозованих стовпців;
- визначення стовпців вкладених таблиць;
- ідентифікація алгоритму і змін параметра.
На рисунку показана інструкція DMX на додання моделі «Modified Assocation» до структури «Market Basket»:
Рисунок 5.3 – Додання моделі до структури
Крок 3. На цьому занятті за допомогою інструкції INSERT INTO (розширення інтелектуального аналізу даних) і представлень vAssocSeqLineItems і vAssocSeqOrders із зразка бази даних AdventureWorksDW обробляються структури і моделі інтелектуального аналізу даних, створені Крок 1. Створення структури інтелектуального аналізу «Споживацька корзина» і Крок 2. Додавання моделей інтелектуального аналізу до структури інтелектуального аналізу «Споживацька корзина».
Код інструкції можна розбити на наступні частини:
- визначення структури інтелектуального аналізу даних;
- список стовпців структури інтелектуального аналізу даних;
- визначення повчальних даних за допомогою інструкції SHAPE.
На рисунку показана інструкція DMX на обробку структури і моделі:
Рисунок 5.4 – Обробка структури і моделі
Після перевантаження модель підключається в Biseness Intelligence і виглядає таким чином:
Рисунок 5.5 – Модель інтелектуального аналізу
Крок 4. На цьому етапі буде створено прогноз, заснований на моделі інтелектуального аналізу даних, якій був доданий в структуру «Споживацька корзина».
На рисунку показаний приклад інструкції прогнозування, у якій задана кількість та перелік товарів, що знаходяться в корзині (Mountain Bottle Cage, Mountain Tire Tube, Mountain-2000) і здійснюється прогнозування товарів, що може бути придбана разом з ними.
Рисунок 5.6 – Створення прогнозу
Результат візуалізації моделі має 2 вигляду: аналітичний (рисунок 5.7), «дерево» (рисунок 5.8).
Розглядаючи аналітичний вигляд, ми можемо визначити вірогідність попадання товару в корзину, якщо там вже є який-небудь товар.
Наприклад: при покупці товару Touring Tire Tube з вірогідністю 54,3% буде куплений товар Touring Tire. А при покупці Touring-1000 і Touring Tire Tube, товар Touring Tire буде преобретен з вірогідністю 100%.
Рисунок 5.7 – Аналітичний вигляд
При візуалізації моделі в вигляді «дерево» ми можемо проглянути взаємозв'язок товарів при покупці.
Наприклад при покупці Mountain-500 буде куплений Sport-100. В зворотну сторону цей вислів не вірний.
Рисунок 5.8 – Вигляд «дерево»
6 РЕАЛІЗАЦИЯ ІНТЕРФЕЙСУ КОРИСТУВАЧА ДЛЯ РОБОТИ З МОДЕЛЛЮ І ЙОГО ВЕРИФІКАЦІЯ
Програмний продукт є простим у використанні, тому з ним легко може працювати навіть малокваліфікований користувач. Для повноцінної роботи програми необхідно встановити на робочому комп'ютері платформу Visual Studio 2005 та MS SQL Server 2005.
Для безпосереднього початку роботи із програмою необхідно запустити додаток «AdventureWorksIn». При запуску з'явиться головна форма програми:
Рисунок 6.1 – Головна екрана форма
Крок 1. Після натискання кнопки «Работа с данными» відкривається вікно, в якому можливо проглянути інформацію про наявні замовлення:
Рисунок 6.2 – Вікно замовлень
або створити нове замовлення:
Рисунок 6.3 – Вікно нового замовлення
Крок 2. Після натискання кнопки «Создание модели» відкривається вікно, в якому необхідно ввести назву нової структури, нової моделі і 2 параметри («Минимальная вероятность» та «Минимальная поддержка»), останні параметри стоять за умовчанням:
Рисунок 6.4 – Створення моделі
Потім натиснути кнопку «Сохранить параметры», після чого у базі будить створена модель з необхідними параметрами.
Крок 3. Для того щоб вибрати необхідний нам товар, треба натиснути кнопку «Прогнозирование». У вікні, що з'явилося, вибираємо 3 товари, які нам потрібні і вводимо назву моделі. Потім натискаємо кнопку «Сохранить параметры».
Рисунок 6.5 – Вибір товарів
Після чого з'являється результат прогнозування, в якому показані товари, які найбільш часто продаються з товарами, вибраними раніше.
Рисунок 6.6 – Результат прогнозування 7 ОХОРОНА ПРАЦІ
7.1 Стисла характеристика об'єкта дослідження з питань охорони праці
Об’єктом дослідження є офіс бухгалтерського відділу ТОВ «ТБ - Молдавкабель», яке виконує основну діяльність:
згідно з кодом галузі за ЗКГНГ – 71130
згідно з кодом за КВЕД :
51.70.0 – «Інші види оптової торгівлі» (23 клас проф. ризику)
Основна робота зв'язана з розумовою працею, тому відповідно до гігієнічної класифікації праці - праця на даному робочому місці відноситься до категорії 1б.
Це підприємство зареєстровано в Приморському відділу ФССНВВ і ПЗУ м. Одеса та віднесено до 23 -го класу професійного ризику.
Назначен страховий тариф СТ 1,16% % від фонду оплати праці. Фонд оплати праці за 2008 рік склав 5*12*3500=42000 тис. грн ;
страховий внесок – 1,16*42000 /100 = 487,2 тис. грн.
Середньосписочна чисельність персоналу в еквіваленті повної зайнятості на кінець 2008 р. – 5 чоловік.
Робітники основного виробництва – 3 чол.
Робітники допоміжного виробництва – 1 чол.
Фахівці і службовці – 1 чол.
Служба охорони праці на об’єкті відсутня. Відповідно до пп. НПАОП 0.00-4.35-04 “Типове положення про службу охорони праці” – функції служби охорони праці виконує в порядку сумісництва (суміщення) особа с відповідної підготовкою.
Наявність робіт підвищеної небезпеки згідно з переліком ДНАОП 0.00-8.02-93 – відсутня.
Наявність таких робіт, де необхідне проведення професійний відбір згідно з ДНАОП 0.03-8.06-94 – відсутня.
Організація та проведення попередніх та періодичних медичних оглядів згідно з ДНАОП 0.03-4.02-94
Попередній медичний огляд при пристрої на роботу на об’єкті проходили всі робітники організації. Періодичний медичний огляд відповідно до ДНАОП 0.03-4.02-94 проводиться 1 раз на 6 місяців, останні 1 раз в 2 роки.