Предметно-ориентированные аналитические системы

Предметно-ориентированные аналитические системы очень разнообразны. Наиболее широкий подкласс таких систем, получивший распространение в области исследования финансовых ранков, носит название "технический анализ". Он представляет собой совокупность нескольких десятков методов прогноза динамики цен и выбора оптимальной структуры инвестиционного портфеля, основанных на различных эмпирических моделях динамики рынка. Эти методы могут быть весьма просты ( например, методы, использующие вычитание трендового значения), но могут иметь достаточно оригинальную математическую основу (например, теорию фракталов) . Поскольку чаще всего теория "зашита" в эти системы, а не выводится на основании истории рынка, то требования статистической значимости выводимых моделей и возможности их интерпретации для них не имеют смысла. На рынке имеется множество программ этого класса.

Статистические пакеты

Хотя последние версии почти всех известных статистических пакетов включают наряду с традиционными статистическими методами также элементы Data Mining, основное внимание в них уделяется все же классическим методикам — корреляционному, регрессионному, факторному анализу и другим. Самый последний детальный обзор пакетов для статистического анализа приведен на странице http://is1.cemi.rssi.ru/ruswin/index.htm. Недостатком систем этого класса считают требование к специальной подготовке пользователя. Также отмечают, что мощные современные статистические пакеты являются слишком "тяжеловесными" для массового применения в финансах и бизнесе.

Есть еще более серьезный принципиальный недостаток статистических пакетов, ограничивающий их применение в Data Mining. Большинство методов, входящих в состав пакетов опираются на статистическую парадигму, в которой главными фигурантами служат усредненные характеристики выборки. А эти характеристики при исследовании реальных сложных жизненных феноменов часто являются фиктивными величинами. В следующих разделах будут специально более подробно обсуждены эти вопросы. В качестве примеров наиболее мощных и распространенных статистических пакетов можно назвать SAS (компания SAS Institute), SPSS (SPSS), STATGRAPICS, STATISTICA, STADIA и другие.

Нейронные сети

Это большой класс систем, архитектура которых пытается имитировать построение нервной ткани из нейронов. В одной из наиболее распространенных архитектур, многослойном перcептроне с обратным распространением ошибки, эмулируется работа нейронов в составе иерархической сети, где каждый нейрон более высокого уровня соединен своими входами с выходами нейронов нижележащего слоя. На нейроны самого нижнего слоя подаются значения входных параметров, на основе которых нужно принимать какие-то решения, прогнозировать развитие ситуации и т. д. Эти значения рассматриваются как сигналы, передающиеся в вышележащий слой, ослабляясь или усиливаясь в зависимости от числовых значений (весов), приписываемых межнейронным связям. В результате на выходе нейрона самого верхнего слоя вырабатывается некоторое значение, которое рассматривается как ответ, реакция всей сети на введенные значения входных параметров. Для того чтобы сеть можно было применять в дальнейшем, ее прежде надо "натренировать" на полученных ранее данных, для которых известны и значения входных параметров, и правильные ответы на них. Эта тренировка состоит в подборе весов межнейронных связей, обеспечивающих наибольшую близость ответов сети к известным правильным ответам. Основным недостатком нейросетевой парадигмы является необходимость иметь очень большой объем обучающей выборки. Другой существенный недостаток заключается в том, что даже натренированная нейронная сеть представляет собой черный ящик. Знания, зафиксированные как веса нескольких сотен межнейронных связей, совершенно не поддаются анализу и интерпретации человеком (известные попытки дать интерпретацию структуре настроенной нейросети выглядят неубедительными – система “KINOsuite-PR”). Примеры нейросетевых систем — BrainMaker (CSS), NeuroShell (Ward Systems Group), OWL (HyperLogic).