tailieunhanh - Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM, Phần 2: Phát hiện sai lệch với InfoSphere Warehouse và Cognos

Phổ biến kết quả khai phá dữ liệu của bạn có hiệu quả Benjamin G. Leonhardi, Kỹ sư phần mềm, IBM Christoph Sieb, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Dr. Michael J. Wurst, Kỹ sư phần mềm cao cấp, IBM Tóm tắt: Trong phần trước của loạt bài này, bạn đã tìm hiểu cách hiển thị hóa các kết quả khai phá dữ liệu đơn giản trong IBM® Cognos®. Trong bài viết này, hãy tìm hiểu một số kỹ thuật tiên tiến, như hoạt động truy vấn ngược (drill-down) và trích xuất thông tin có cấu trúc từ các. | Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM Phần 2 Phát hiện sai lệch với InfoSphere Warehouse và Cognos Phổ biến kết quả khai phá dữ liệu của bạn có hiệu quả Benjamin G. Leonhardi Kỹ sư phần mềm IBM Christoph Sieb Kỹ sư phần mềm cao cấp IBM Dr. Michael J. Wurst Kỹ sư phần mềm cao cấp IBM Tóm tắt Trong phần trước của loạt bài này bạn đã tìm hiểu cách hiển thị hóa các kết quả khai phá dữ liệu đơn giản trong IBM Cognos . Trong bài viết này hãy tìm hiểu một số kỹ thuật tiên tiến như hoạt động truy vấn ngược drill-down và trích xuất thông tin có cấu trúc từ các mô hình khai phá dữ liệu với Cognos. Khi sử dụng kịch bản nghiệp vụ và ví dụ hoạt động đi kèm cần hiểu nhiệm vụ khai phá dữ liệu về phát hiện sai lệch đó là nhiệm vụ nhận biết các bản ghi dữ liệu khác thường. Xem cách tìm các bản ghi như vậy với khai phá dữ liệu IBM InfoSphere Warehouse Kho dữ liệu InfoSphere của IBM và tạo các báo cáo tương tác cho phép thăm dò tương tác. Mở đầu Phát hiện hành vi đáng ngờ đúng lúc là một nhiệm vụ quan trọng trong nhiều ứng dụng CNTT hiện nay. Ví dụ hãy tưởng tượng các giao dịch thẻ tín dụng. Nếu một người dùng cho thấy có hành vi mua sắm cao bất thường ví dụ mua sắm tại một cửa hàng giảm giá thường xuyên và sau đó mua đồ trang sức đắt tiền thì thật là tốt để có thể kiểm tra các giao dịch tương ứng có dấu hiệu gian lận. Tuy nhiên có thể sử dụng các sai lệch trong nhiều tình huống khác hơn là chỉ để phát hiện gian lận và giả mạo. Các cơ quan về nguồn nhân lực sử dụng việc phát hiện sai lệch để tìm ra các nhân viên hoặc các ứng cử viên không phù hợp với các phạm trù thông thường và có thể bỏ qua khi áp dụng các quy tắc cố định để xác định các tiềm năng cao. Các bản ghi dữ liệu lệch khỏi toàn bộ phân bố các bản ghi dữ liệu được gọi là các ngoại lệ. Việc xử lý ngoại lệ thường không phải là một nhiệm vụ hoàn toàn được tự động hóa. Đúng hơn là sử dụng việc khai phá dữ liệu để chỉ ra các bản ghi dữ liệu đáng được xem xét kỹ hơn bởi một nhà .