İstifadə olunan ixtisarların siyahısı

9.6. Proqnozlaşdırma

9.7. Vizuallaşdırma
9.1. VA-da verilənlərin analitik emalı

Qərar qəbulunu dəstəkləyən sistemlərin mühüm komponentlərindən biri də verilənlərin intellektual analizini reallaşdıran vasitələrdir. İstifadəçilərin analitik sorğularının əksəriyyəti verilənlərin mürəkkəb statistik emalını və süni intellektin metodlarının tətbiqini tələb edir. Analitik sistemlərin reallaşdırılması üçün nəzərdə tutulan müasir VBIS-lər informasiyanın statistik emalı üçün geniş tərkibli vasitələrə malikdirlər.

Analitik sistemlərdə verilənlərin emalı üçün geniş çeşidli metodlardan istifadə edilir. Buraya ənənəvi statistik metodlarla (reqressiya analizi, faktor analizi, dispersiya analizi, vaxt sıraları analizi və s.) yanaşı, son illər geniş tətbiq edilən və süni intellektə əsaslanan yeni metodlar da aiddir. Yeni metodlara neyron şəbəkələri, qeyri-səlis məntiq, genetik alqoritmlər, biliklərin çıxarılması metodları və s. daxildir. Həmin metodlara ümumi adla verilənlərin intellektual analizi metodları deyilir. Çox vaxt bu metodları ingilis dilində “Data Mining” (verilənlərin çıxarılması) termini ilə ifadə edirlər. Dəqiq asılılıqlar olmadığına görə analiz edilən prosesləri adi üsullarla təsvir etmək mümkün olmadıqda istifadə edilən bu metodlar ənənəvi yanaşmaları inkişaf etdirirlər. Data Mining texnologiyası kompüter texnologiyası vasitəsilə həll edilən praktiki əhəmiyyətli məsələlərin dairəsini genişləndirməyə imkan verir.

VA əsasında qurulan QQDS-də verilənlərin analizi vasitələrindən aşağıdakı məsələlərin həlli üçün istifadə edilir:

• 
  əvvəlcədən müəyyən olan əlamətlərə görə verilənlər qruplarının (yazıların) məlum siniflərdən birinə aid edilməsi. Bu məsələ təsnifat və ya sinifləşdirmə adlanır;
  
• 
  əvvəlcədən müəyyən olmayan əlamətlərə görə oxşar olan verilənlər qruplarının (yazıların) seçilməsi (klaster analizi);
  
• 
  analiz edilən parametrləri və hadisələri əlaqələndirən asılılıqların və aprokisimasiyaların tapılması və həmçinin konkret məsələnin ən əhəmiyyətli parametrlərinin axtarışı.
  
• 
  aşkarlanmış qanunauyğunluqlardan xeyli fərqlənən verilənlərin axtarışı;
  
• 
  müxtəlif təbiətli obyektlərin əvvəlki vəziyyətləri haqqında VA-da saxlanan retrospektiv informasiya əsasında onların inkişaf tendensiyalarının proqnozlaşdırılması.
  

Verilənlərin analizi əsasında həll olunan məsələləri təyinatına görə iki qrupa ayırmaq olar: təsvir edici və xəbər verici.

Təsviredici (descriptive) məsələlərdə analiz edilən verilənlərin asan qavranıılmasına diqqət yetirilir, yəni nəticələr asan başa düşülən və şəffaf olurlar. Baxmayaraq ki, bir çox halda aşkarlanan qanunauyğunluqlar yalnız tədqiq edilən konkret verilənlər massivinə aid olur, onlar açıqlanmalı və bütün istifadəçilərə çatdırılmalıdır. Bu tip məsələlərə klasterləşdirmə və assosiativ qaydaların axtarışı aiddir.

.Xəbərverici (predictive) məsələlər iki mərhələdə həll olunurlar. 1–ci mərhələdə məlum nəticələri əks etdirən verilənlər toplusu əsasında model yaradılır. 2–ci mərhələdə həmin modeldən istifadə etməklə yeni verilənlər topluları əsasında gözlənilən nəticələr haqqında xəbər verilir. Bu halda təbii ki, qurulan modellərin maksimal dəqiq işləmələri tələb olunur. Bu tip məsələlərə təsnifat və reqressiya məsələlərini aid etmək olar. Buraya assosiativ qaydaların axtarışı məsələsini də daxil etmək olar (əgər onun nəticələrindən müəyyən hadisələrin baş verməsi haqqında xəbər hasil olunursa).

Həll olunma üsuluna görə məsələləri iki tipə bölürlər: