Post on 05-Apr-2015
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Computer Systems GmbH
Von Daten
zu Informationen
und Wissen
Datenanalyse
und
Data Mining
DataMining
Computer Systems GmbH
Ingenieurdienstleistungen
Datenbanken
Computer Systems GmbH
WissenDatenModell
KlassifikatorWissen
Daten-bank
Daten-selektion
Daten-aufbereitung
Merkmals-auswahl
Modellierung
ModellanalyseDie CeCon GmbH unterstützt Sie in allen Schritten Ihrer Analyse - von den Rohdaten bis zum extrahierten Wissen.
Computer Systems GmbH
Arbeiten mit DataEngine
Die zu Ihrem Projekt gehörenden
Elemente - Daten, Graphiken, Analysen
etc. werden in der Baumstruktur
erfasst und unabhängig vom
Speicherort gemeinsam verwaltet.
Die Verwaltung Ihrer Daten und
Modelle wird so für Sie und Ihre
Mitarbeiter leichter.
Projektfenster
Computer Systems GmbH
Arbeiten mit DataEngine
im ASCII-Format
im Excel® Format
aus Ihrer Datenbank (direkt oder via OLE-
DB / ODBC)
aus anderen Produkten (Schnittstelle
vorhanden oder als PlugIn)
DataEngine versteht Daten
Datenzugriff
Computer Systems GmbH
Arbeiten mit DataEngineArbeiten mit DataEngine
Einen ersten Überblick
erhalten Sie mit der allgemeinen
Statistik in DataEngine.
Fehlstellenbehandlung und
statistische Werte werden Ihnen per
Mausklick geliefert.
Grundfunktionen
Computer Systems GmbH
Arbeiten mit DataEngineArbeiten mit DataEngine
Signalverarbeitung
und mehr ...
MathematischeFunktionen
Statistik
Grundfunktionen
Der Dateneditor dient zur manuellen
Bearbeitung der Daten.
Er stellt umfangreiche Möglichkeiten
zur Daten-vorverarbeitung zur
Verfügung.
Computer Systems GmbH
Daten werden zu WissenDaten werden zu Wissen
Für die eigentliche
Informationsgewinnung
bietet Ihnen DataEngine
verschiedene intelligente Methoden.
Modellbildung
Fuzzy Clusterung
Fuzzy Regeln
Neuronale Netze
Fuzzy-Neuro-Systeme
Entscheidungsbäume
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Die Menüsteuerung
hilft Ihnen, Fehler bei der Eingabe zu vermeiden
dient dem Erzeugen und Bearbeiten von Regeln
Der Regeleditor
Fuzzy Regeln
Computer Systems GmbH
Mit Fuzzy Regeln modellieren
Sie vorhandenes Wissen,
das nicht oder nur mit
großem Aufwand mathematisch
geschlossen formuliert werden
kann.
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Menschliches Wissen wird in Form von
„Wenn … Dann …“ - Regeln erfasst und in der
Inferenz ausgewertet und angewendet.
Input und Output können scharfe und
unscharfe, numerische und kategorielle
Größen sein.
Komplexe Situationen können beurteilt und Entscheidungen analysiert werden.
Fuzzy Regeln
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Fuzzy Clusterung
Durch Fuzzy Clusterverfahren
können Sie Gruppierungen in
Ihren Daten erkennen und sie
in Klassen mit homogenen
Eigenschaften einteilen.
Das in DataEngine realisierte
Clusterverfahren ist
Fuzzy C-Means. Varianten und weitere
Verfahren bietet Ihnen das
PlugIn „Advanced Clustering“
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden Neuronale Netze lernen
Zusammenhänge in Ihren Daten
und decken Ihnen unbekannte
Ursachen auf.
Unterschiedliche Netztypen,
Lernregeln und Funktionen
ermöglichen eine flexible
Anpassung.
Neuronale Netze
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Das MLP ist ein
mehrschichtiges,
überwacht lernendes Netz.
Neben der variablen
Architektur (z.B. Anzahl
der Schichten) können
unterschiedliche
Lernverfahren mit
variablen Parametern
eingesetzt werden.
Neuronale Netze
Die Parameter des Netzes sind einfach einzustellen.
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente MethodenNeuronale Netze
Kohonen Netze (Self Organizing
Feature Maps) sind unüberwacht
lernende neuronale Netze. Sie
werden primär zur Lösung von
Klassifikationsaufgaben, aber
auch zum Finden von Strukturen
in Daten verwendet.
j
NE (0)j
NE (t )j 1
NE (t )j 2
x1 x2 xM
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
•Klassifikationsbaum:
Dieser Entscheidungsbaum eignet sich
besonders gut zur Klassifikation von Objekten
mit kategoriellen Merkmalen. Die meisten
anderen Klassifikatoren sind für solche Daten
nicht zulässig oder versagen.
•Regressionsbaum:
Auch bei Modellen mit nur einem Ausgang und
Objekten mit numerischen Merkmalen, d.h. bei
einer kontinuierlichen Zielgröße, kann ein
Entscheidungsbaum eingesetzt werden.
© MIT GmbH,Aachen, Germany
Entscheidungsbaum
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente MethodenDie Generierung des Baums erfolgt sehr viel schneller als das Training eines neuronalen Netzes. Den generierten Entscheidungsbaum können Sie in einer Baumansicht betrachten, in die auch diverse Analysen einbezogen sind. Durch Pruningverfahren lässt sich die Struktur des Entscheidungs-aumes optimieren.
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Mit der Komponente zur Modell-
analyse können Sie besondere
Analysen online durchführen:
In der Arbeitspunkteinstellung
können über Schieberegler die
Merkmalsausprägungen eines Objektes
variiert werden. Die Auswirkungen
dieser Modell-analyse sind direkt
ablesbar.
Modellanalyse
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Modellanalyse
Lernen Sie den Einfluss einzelner
Eingangsgrößen auf das Ergebnis kennen:
Auf der Basis eines
gewählten Arbeits-
punktes wird eine
Sensitivitätsanayse
durchgeführt.
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Zur Abbildung und Automatisierung aller durchgeführten Analyse-
schritte stellt DataEngine eine graphische Makrosprache bereit:
Jede Teilfunktion kann als sogenannter Funktionsblock dargestellt und aneinandergereiht werden.
Sie können dafür vorgegebene Funktionen verwenden oder eigene Makros programmieren.
Graphische Makrosprache
Computer Systems GmbH
Intelligente MethodenIntelligente Methoden
Zur Abbildung und Automatisierung aller durchgeführten Analyse-
schritte stellt DataEngine eine graphische Makrosprache bereit:
Jede Teilfunktion kann als sogenannter Funktionsblock dargestellt und aneinandergereiht werden.
Sie können dafür vorgegebene Funktionen verwenden oder eigene Makros programmieren.
Graphische Makrosprache