Bánsághi Anna Bánsághi Anna 1 of 70

Átírás

1 SZOFTVERTECHNOLÓGIA Bánsághi Anna 7. ELŐADÁS - RENDSZERTERVEZÉS 3 Bánsághi Anna 1 of 70

2 TEMATIKA I. SZOFTVERTECHNOLÓGIA ALTERÜLETEI II. KÖVETELMÉNY MENEDZSMENT III. RENDSZERMODELLEK IV. RENDSZERARCHITEKTÚRÁK V. RENDSZERTERVEZÉS VI. VALIDÁCIÓ, VERIFIKÁCIÓ VII. MINŐSÉGBIZTOSÍTÁS VIII. TESZTELÉS Bánsághi Anna 2 of 70

3 V. RENDSZERTERVEZÉS 1. Valós idejű rendszerek 2. Objektumorientált tervezés 3. Tervezés újrafelhasználással 4. Adatorientált rendszerek Bánsághi Anna 3 of 70

4 4. ADATBÁNYÁSZAT az adatbázisokban végzett tudásfeltárás, a nagy adathalmazokban rejlő alakzatok feltárására szolgáló módszerek összessége multidiszciplináris tudomány, támaszkodik magára az adatbázis technológiára, de ezen felül a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a neurális hálók, az alakfelismerés, a nagy teljesítményű számítások és a vizuális adatmegjelenítés területeire Bánsághi Anna 4 of 70

5 ADATBÁNYÁSZATI FELADATOK leíró adatbányászat a tárolt adatok általános jellemzőinek feltárása, tömör és összegző leírása előrejelző adatbányászat meglévő adatokból prognosztizál, az adatok újonnan felfedezett tulajdonságaira épülő új adatmodelleket hoz létre Bánsághi Anna 5 of 70

6 ADATBÁNYÁSZAT MOTIVÁCIÓJA gyorsuló ütemben növekedő adatmennyiség üzleti igény az adatokban rejlő információk kinyerésére definíció döntéstámogatási folyamat, amely érvényes, hasznos, rejtett (korábban nem ismert) információt állít elő nagy mennyiségű jellemzően adatbázisokban tárolt adatból automatizálható folyamat, tehát emberi erőforrás igénye alacsony és gyorsan generálhatók az információk Bánsághi Anna 6 of 70

7 DEFINÍCIÓ ELEMEI folyamat nem dobozos termék, hanem átfogó tudást igényel az alkalmazása is érvényes pontosság, statisztikai szignifikancia, teljesség hasznos adjon új, értékes ismereteket gyakran nehéz az üzleti értéket meghatározni rejtett (előzőleg nem ismert) hipotézis megerősítése vs. új felfedezése előrejelző vs. leíró adatbányászat Bánsághi Anna 7 of 70

8 HONNAN JÖN A SOK ADAT? életünk szinte minden rezdülése adatként le van tárolva valahol személyes vásárlás, internet- és mobilhasználat, egészségi adatok, közlekedés (GPS) szervezeti működés termelő rendszerek, kutatás, fejlesztés, szervezeti Bánsághi Anna 8 of 70

9 HOL TÁROLÓDIK A SOK ADAT? tradicionális relációs adatbázisban már csak az adatok kb. 20%-át tárolják új technológiák jelentek meg NoSQL dokumentum (XML), gráf, kulcs-érték párok tárolása Hadoop elosztott számítású és elosztott tárolású rendszerek Bánsághi Anna 9 of 70

10 MILYEN SZERKEZETŰEK AZ ADATOK? struktúrált struktúráltalan relációs adatbázisbeli adatok szöveg, audio, video Bánsághi Anna 10 of 70

11 ADATTÍPUSOK tranzakciós adatbázisok analitikus adatbázisok térinformatikai adatok idősor és temporális adatok szöveges és multimédia adatok internet Bánsághi Anna 11 of 70

12 ALKALMAZÁSI TERÜLETEK pénzügyi szektor tudomány / egészségügy gyártástechnológia közlekedés jog telekommunikáció energiaipar Bánsághi Anna 12 of 70

13 PÉNZÜGYI SZEKTOR vásárlói kosár elemzés hitelképesség-elemzés bankkártya bűncselekmények ügyfélszegmentáció ügyfélérték számítás lojalitás vizsgálat keresztértékesítés kampánymenedzsment Bánsághi Anna 13 of 70

14 TUDOMÁNY / EGÉSZSÉGÜGY kutatási eredmények kiértékelése képek osztályozása új kapcsolatok keresése tényadatokból korreláció elemzés (hipotézis és tényleges mérések között) gyógyszerforgalmi előrejelzések betegségek és fizikai megfigyelések korrelációvizsgálata kórházi monitorozó rendszerek Bánsághi Anna 14 of 70

15 TELEKOMMUNIKÁCIÓ / ENERGIASZEKTOR lemorzsolódás-előrejelzés ügyfél-szegmentáció és termék targetálás véleményalkotók azonosítása hívási gráf elemzések hálózati hiba előrejelzése túl- és alulszámlázások azonosítása csalás-felderítés Bánsághi Anna 15 of 70

16 FELADATTÍPUSOK LEÍRÓ BÁNYÁSZAT jellemzés és összehasonlítás társításelemzés (asszociáció) ELŐREJELZŐ BÁNYÁSZAT attribútum fontosság osztályozás regresszió klaszterezés (csoportosítás) szélsőérték (anomália) elemzés Bánsághi Anna 16 of 70

17 OSZTÁLYOZÁS cél, hogy az adathalmaz elemeit ismert csoportokba soroljuk a modell megjósolja, hogy az új adatok melyik osztályba tartozhatnak az alapján, amit ismert osztályú adatokról előzőleg tanult PÉLDÁK: hitelbírálás, égitestek besorolása Bánsághi Anna 17 of 70

18 REGRESSZIÓ cél, hogy az adathalmaz elemeihez egyetlen numerikus értéket rendeljünk a modell megjósolja, hogy az új adatokhoz milyen érték tartozhat az alapján, amit ismert értékú adatokról előzőleg tanult, és amelyekre görbét illesztett PÉLDÁK: tőzsde indexek alakulása, ingatlanok várható értéke Bánsághi Anna 18 of 70

19 ATTRIBÚTUM FONTOSSÁG valamely cél attribútummal való kapcsolat erőssége alapján rangsoroljuk a többi attribútumot PÉLDÁK: azon tényezők fontossági sorrendje, melyek befolyásolják egy betegség kialakulását / a vásárlást Bánsághi Anna 19 of 70

20 ANOMÁLIA FELTÁRÁSA cél, hogy valamely jellemzően homogén adathalmazban beazonosítsuk a szokatlan eseteket PÉLDÁK: csalások kiderítésére, hálózati forgalom megsértése Bánsághi Anna 20 of 70

21 KLASZTEREZÉS cél, hogy ismeretlen szerkezetű adatokat rendszerezzünk a modell úgy csoportosítja az adatokat, hogy az egy csoportba tartozó adatok hasonlóak, a különböző csoportba tartozó adatok eltérőek legyenek PÉLDÁK: új fogyasztói szegmens felfedezése Bánsághi Anna 21 of 70

22 TÁRSÍTÁSELEMZÉS cél, hogy az adathalmazban a jellemzően együtt előforduló adatpárokat, adatcsoportokat felfedezzük a modell az együtt előforduló adatok között társítási szabályokat állít fel PÉLDÁK: vásárlóikosár-elemzés: ha valaki vesz A és B terméket, akkor C-t is vesz, gyakori sorozatok (adatszekvenciák) felfedezése Bánsághi Anna 22 of 70

23 LÉNYEGKIEMELÉS cél, hogy az adatokat leíró attribútumok közül kiszűrjük a relevánsakat, akár új jellemzőket hozzunk létre a fontos attribútumok lineáris kombinációjaként PÉLDÁK: mintakeresés, adattömörítés, szemantikus analízis Bánsághi Anna 23 of 70

24 AZ ADATBÁNYÁSZAT MÓDSZERTANA Bánsághi Anna 24 of 70

25 AZ ADATBÁNYÁSZAT FOLYAMATA Bánsághi Anna 25 of 70

26 ÜZLETI PROBLÉMA ÉRTELMEZÉSE üzleti célok megfogalmazása tényezők üzleti háttér, üzleti cél és siker helyzetfelmérés erőforrások, követelmények, források, feltételezések kockázatfelmérés, haszon és költségek szakterületi terminológia adatbányászati célok definiálása kritériumok projektterv elkészítése adatbányászati célok és siker eszközök és technikák értékelése Bánsághi Anna 26 of 70

27 kiindulási adatok gyűjtése adatintegráció rátekintés az adatokra értéktartományok) ADATÉRTELMEZÉS hozzáférés biztosítása, főbb jellemzők (típusok, alap statisztikai jellemzők feltárása lekérdezés, vizualizálás, értelmezés célparaméter eloszlása, főbb dimenziók mentén való szegmentálás adatminőségi vizsgálat feltöltöttség, lefedettség, adathelyesség, konzisztencia minderről beszámoló készül Bánsághi Anna 27 of 70

28 adatkiválasztás adattisztítás ADATOK ELŐKÉSZÍTÉSE a célok eléréséhez mely adatok hasznosak adatkitöltés, inkonzisztencia megszüntetése új paraméterek bevezetése rekordok adatintegráció több forrás esetén adatformátum módosítása származtatott adatok, generált adatbányászati modellhez igazítás Bánsághi Anna 28 of 70

29 MODELLEZÉS modellező technika kiválasztása adatfeltáró elemzés modell tesztelésének meghatározása vizualizálás modellalkotás eszközt találni a célhoz, kiértékelési módszer, paraméterbeállítás, modellek, dokumentálás modell kiértékelése és megjelenítése fontos a jól vizualizálható eredmény beállítások felülvizsgálata Bánsághi Anna 29 of 70

30 ÜZLETI ÉRTÉKELÉS a modell üzleti célú értékelése üzleti elvárásoknak megfelel? éles környezetben tesztelhető a teljes elemzési folyamat felülvizsgálata távú elérhetősége következő lépések bevezetésről pl. adatok hosszú döntés a felhasználhatóságról, üzleti Bánsághi Anna 30 of 70

31 alkalmazás megtervezése ÜZLETI ALKALMAZÁS alkalmazás fenntartás és monitoring ellenőrzések beállítása projekttanulmány elkészítése a projekt felülvizsgálata éles eredmények kiértékelése pozitívumok vs. negatívumok elvárttól való eltérések elemzése beépítés az üzleti folyamatokba tesztesetek, beszámoló, prezentáció Bánsághi Anna 31 of 70

32 ÜZLETI ALKALMAZÁSOK Bánsághi Anna 32 of 70

33 EDP (Electronic Data Processing) egyszerű adatfeldolgozás OLTP (On-Line Transaction Processing) online tranzakció feldolgozás OLAP (On-Line Analytical Processing) online analitikus feldolgozás BI (Business Intelligence) üzleit intelligencia DSS (Decission Support System) döntéstámogató rendszerek EIS (Executive Information System) felsővezetői információs rendszer ERP (Enterprise Resource Planning) vállalati erőforrás-tervezés IEA (Integrated Enterprise Application) integrált vállalati alkalmazások MIS (Management Information System) vezetői információs rendszerek Bánsághi Anna 33 of 70

34 A TUDÁSFELTÁRÁS HELYE Bánsághi Anna 34 of 70

35 OLTP ÉS OLAP ÖSSZEHASONLÍTÁSA domináns műveletek OLTP adatmanipuláló és adatlekérdező OLAP többdimenziós (lefúrás, szeletelés, összegzés) optimumcélkitűzés elfogadható tranzakciófeldolgozási idő elfogadható válaszidő optimális szerkezet minimális redundancia elfogadható válaszidőhöz szükséges mértékre fokozott redundancia modell relációs adatmodell többdimenziós adatmodell Bánsághi Anna 35 of 70

36 TUDÁSFELTÁRÁS FOLYAMATA Bánsághi Anna 36 of 70

37 FACEBOOK PÉLDA adattárház minden információ, amit megosztunk, egy központosított aggregált adattárházba kerül adatbányászat milyen reklámok vagy milyen ajánlások jelenjenek meg egy adott profilon Bánsághi Anna 37 of 70

38 ADATTÁRHÁZ ÉPÍTÉS FOLYAMATA Bánsághi Anna 38 of 70

39 ADATPROFILOZÁS adattárház építésekor forrásrendszerek felmérése, adatminőség elemzése, statisztikák készítése adattráház működtetésekor az új adatok milyen szórást mutatnak a régi adatokhoz képest Bánsághi Anna 39 of 70

40 ADATPROFILOZÁS STATISZTIKÁI kitöltöttség analízis (null értékek száma, eloszlása) adathossz-eloszlás (1, 2, 3,... hosszú adatok) kulcsképesség-elemzés (ami kulcs, az tényleg az-e) minták keresése (telefonszámok, irányítószámok, rendszámok keresése szöveg típusú adat esetén) oszlopstatisztikák (minimum, maximum, átlag) értékeloszlás-analízis (hány azonos érték van egy oszlopban) összefüggés-vizsgálat (hierarchiák keresése táblán belül) részhalmazok keresése (adatkapcsolat táblák között) Bánsághi Anna 40 of 70

41 ADATTÁRHÁZ FELTÖLTÉSE (ETL) extract az összes új vagy az előző áttöltés óta megváltozott forrásadat lehető leggyorsabb áttöltése egy átmeneti (stage) adatbázisba transformation az átmeneti adatbázisban történik minden további adattranszformáció: auditinformáció hozzáadása adattisztítás előfeldolgozás load speciális sémájú adattárház feltöltése az előfeldolgozott adatokkal Bánsághi Anna 41 of 70

42 ADATTRANSZFORMÁCIÓK auditinformáció minden rekord kiegészítése származására vonatkozó információval (forrásrendszer, tábla, betöltés időpontja, betöltő folyamat azonosítója) adattisztítás pontatlan vagy hiányos adatok feltöltése, duplikátumok összefésülése megfelelő szkriptekkel előfeldolgozás a stage adatbázisbeli adatok transzformációja az adattárház formátumának megfelelő alakra egy ún. transform adatbázisba. A transform sémája megegyezik az adattárház sémájával, csupán az adathalmazban van különbség (új adatok vs. összes adat) Bánsághi Anna 42 of 70

43 normalizált csillagséma ADATTÁRHÁZ SÉMÁJA hagyományos relációs adatbázis séma központi ténytábla körüli dimenziótáblák Bánsághi Anna 43 of 70

44 CSILLAGSÉMA Bánsághi Anna 44 of 70

45 TÉNYTÁBLA a csillagséma központi eleme tartalmazza a mutatószámokat körülötte helyezkednek el a dimenziótáblák DIMENZIÓTÁBLA a ténytábla mutatószámainak leírásai a tény és a dimenziótáblák közötti kapcsolatot a mesterséges kulcsok adják, melyek egyben az egyes dimenziótáblabeli sorok egyedi azonosítójaként is funkcionálnak Bánsághi Anna 45 of 70

46 DIMENZIÓTÁBLÁK TÖLTÉSE a transform adatbázisból az éles adattárházba töltés folyamata helyben felülírás ha megváltozik egy dimenzióadat, akkor nem törődve a régebbi információval, felülírjuk az új adattal a régit változáskövetés őrizni akarjuk az összes állapotváltozást, ezért a dimenziótáblákat két új oszloppal egészítjuk ki (érvényesség kezdete és vége), majd az új adatot beszúrjuk a táblába Bánsághi Anna 46 of 70

47 TÉNYTÁBLA TÖLTÉSE a transform adatbázisból az éles adattárházba töltés folyamata a tényadat kulcsainak egyeztetése a dimenziótáblákbeli adatokkal (időbélyegzők, érvényességek alapján) Bánsághi Anna 47 of 70

48 ADATKOCKA Bánsághi Anna 48 of 70

49 ADATBÁNYÁSZATI ALGORITMUSOK felügyelt tanuló algoritmusok a tanulás során a modell sok olyan esetet megvizsgál, ahol a célérték ismert, majd a teszthalmazon megvizsgáljuk, hogy a kapott modell alkalmas-e új, ismeretlen célértékű adatokon való használatra felügyelet nélküli tanuló algoritmusok nincsen függő és független változó, sem pedig korábbi ismeret, a kihívást a helyes paraméterezés megtalálása jelenti Bánsághi Anna 49 of 70

50 FELÜGYELT TANULÓ ALGORITMUSOK döntési fa általánosított lineáris modellek minimális leíró hossz naív Bayes modell támaszvektorok Bánsághi Anna 50 of 70

51 DÖNTÉSI FA az előrejelzési információt szabályok formájában adják meg a szabályok ha-akkor-egyébként kifejezések magyarázzák a döntéseket, melyek az előrejelzéshez vezetnek osztályozás Bánsághi Anna 51 of 70

52 ÁLTALÁNOSÍTOTT LINEÁRIS MODELLEK a tanuló minták osztályozó attribútumaira a legegyszerűbb görbét illesztjük majd egy új adatnál ezen görbe alapján adjuk meg az adat osztályát osztályozás, regresszió Bánsághi Anna 52 of 70

53 MINIMÁLIS LEÍRÓ HOSSZ azt feltételezi, hogy az adatok legegyszerűbb, legtömörebb reprezentációja a legjobb, legvalószínűbb magyarázat attribútum fontosság Bánsághi Anna 53 of 70

54 NAÍV BAYES MODELL egy adott osztályhoz való tartozás valószínűségét becsüli meg az osztályozás a Bayes-tételen alapul X az ismeretlen osztályozási címkéjű minta C X C a hipotézis, mely szerint egy megadott osztályhoz tartozik P(C X) = P(X C)P(C) P(X) osztályozás Bánsághi Anna 54 of 70

55 TÁMASZVEKTOROK a lehető legnagyobb eltéréssel próbálja szeparálni a célosztályokat olyan folytonos függvényt keres, amelyre maximális számú megfigyelés esik a függvény adott szélességű környezetébe osztályozás, regresszió Bánsághi Anna 55 of 70

56 FELÜGYELET NÉLKÜLI TANULÓ ALGORITMUSOK Apriori k-közép nemnegatív mátrixfaktorizáció egyosztályos támaszvektor módszer ortogonális osztályozó klaszterezés Bánsághi Anna 56 of 70

57 APRIORI ALGORTIMUS gyakori elemhalmazokat keres jelöltek előállításával az algoritmus a gyakori elemhalmazok tulajdonságaira vonatkozó előzetes (a priori) ismereteket használ szintenkénti kereséssel iterál társítás Bánsághi Anna 57 of 70

58 K-KÖZÉP távolságalapú klaszterezési eljárás felosztja az adatokat előre meghatározott számú klaszterre minden klaszternek van centroidja (súlypontja), és a centroidhoz közeli megfigyelések tartoznak a klaszterbe klaszterezés Bánsághi Anna 58 of 70

59 NEMNEGATÍV MÁTRIXFAKTORIZÁCIÓ az eredeti attribútumok lineáris kombinációiból új attribútumokat generál a modell leképezi az eredeti adatokat a modell által feltárt új attribútumhalmazra lényegkiemelés Bánsághi Anna 59 of 70

60 EGYOSZTÁLYOS TÁMASZVEKTOR MÓDSZER egyosztályos profilt épít az adatokra megjelöli azokat az eseteket, amelyek valamilyen értelemben eltérnek a profiltól lehetővé teszi az egymáshoz nem feltétlenül kapcsolódó ritka esetek feltárását anomália feltárás Bánsághi Anna 60 of 70

61 ORTOGONÁLIS OSZTÁLYOZÓ KLASZTEREZÉS hierarchikus, grid-alapú klaszterező modellt épít az algoritmus klasztereket hoz létre, amelyek sűrű területeket definiálnak az attribútumtéren érzékenységi paraméter definiálja a viszonyítási alapnak tekintett sűrűséget klaszterezés Bánsághi Anna 61 of 70

62 SPECIÁLIS TERÜLETEK Bánsághi Anna 62 of 70

63 szövegbányászat szöveg alapú struktúráratlan adatbázisok automatikus feldolgozása (szövegek értelmezése és kategorizálása) hang bányászat hanganyagok automatikus feldolgozása (ügyfélszolgálati hanganyagokból érzelem és protokoll információk detektálása) gráfbányászat szociális hálózatok modellezése és információ kinyerése (Interneten közösségi hálózatok illetve linkek elemzése) webbányászat webes tartalmak különféle szempontú elemzése Bánsághi Anna 63 of 70

64 cél jelentéstartalmak felismerése SZÖVEGBÁNYÁSZAT módszer kategorizálás, tömörítés, releváns információ keresése, újdonság detektálása feladat online tartalmak (hírek, blogok, fórumok) figyelése, az ebben található információkból adatok szöveganalitikai feldolgozása, ezek alapján elemzések, trendfigyelés, monitoring Bánsághi Anna 64 of 70

65 STRUKTÚRÁLATLAN VS. STRUKTÚRÁLT a természetes nyelvi szöveg struktúrálatlan információ egy dokumentumhalmaz leképezhető egy táblázatra a táblázat oszlopai a lehetséges szavakkal vannak cimkézve a táblázat egy-egy sora egy-egy dokumentumnak felel meg egy cella értéke 0 vagy 1 aszerint, hogy az adott szó előfordul-e az adott dokumentumban vagy sem ezen a táblázaton már futtathatók a hagyományos adatbányászati funkciók Bánsághi Anna 65 of 70

66 KERESŐMOTOR Bánsághi Anna 66 of 70

67 SPAM SZŰRÉS Bánsághi Anna 67 of 70

68 cél GRÁFBÁNYÁSZAT kapcsolatok, információterjedés felismerése módszer hasonló részgráfok keresése feladatok klaszterek, közösségek az egymással szoros kapcsolatban lévők detektálása véleményvezérek detktálása egy közösségen belül speciális szerepet betöltők azonosítása információterjedés vizsgálata (vagy fertőzés vizsgálat) egy hálózaton belül hogyan terjed az információ Bánsághi Anna 68 of 70

69 GRÁF KLASZTEREZÉS Bánsághi Anna 69 of 70

70 WEBBÁNYÁSZAT webtartalom bányászat web szövegbányászat intelligens keresőügynökök információ-szűrés és kategorizálás web lekérdező rendszerek webstruktúra bányászat látogatási struktúra elemzése klikkelés-sorozatok elemzése web oldalak tervezési stratégiája webhasználat bányászat látogatók szokásainak, magatartásmintáinak tanulmányozása látogatók tevékenységének előrejelzése és ösztönzése webszolgáltatás minőségének javítása, webszerver teljesítményének optimalizálása Bánsághi Anna 70 of 70