(Задачи и направления исследований.)
Задачи и направления исследований технологии Data Mining.
(Аннотация.)
- 20.12.20 г.
- 9772225665000 20043
С учетом материалов предыдущей статьи («Причины изучения Data Mining») основными позициями анализа технологии Data Mining (далее – Data Mining) в частности и в определенной мере параметрами и направлениями нашего исследования вообще стали в первую очередь
– изучение данных,
– анализ Data Mining, прежде всего а) способов установления зависимостей, присущих данным (для их исследования), б) характеристик используемых методов, в) соответствия формальности методов, особенно основанных на математических вычислениях, вероятностным данным предметных областей, г) способов принятия решений и др.,
– установление соответствия Data Mining как предметной области ее инструментам,
– исследование различий и выявление соотношений Data Mining и инструментов KDD (Knоwlеdgе Discоvеry in Databаsеs) и ОLАP (Оn-Linе Аnаlyticаl Prоcеssing) в части подготовки данных и агрегирования информации,
– установление соответствия Data Mining как предметной области и ее инструментов диалектике и ее инструментам,
– установление негативов Data Mining и несовершенства ее инструментов и их применения,
– выяснение обстоятельств исправления обнаруженных негативов Data Mining в качестве фактора развития системно-структурного и методологического обеспечения технологий современной диалектики (которое может быть использовано и в научном познании),
– переосмысление программирования.
Поэтому анализ Data Mining целесообразно проводить по следующим направлениям (в том числе исходя из анализа предназначения, сути действий, методов (способов, алгоритмов и т. д.), собственно существо которых и представляет наибольший интерес):
– причины и основные позиции исследований Data Mining, ряд из которых был обозначен в статье «Причины изучения Data Mining»,
– задачи исследований,
– направления исследований,
– базовые положения исследований Data Mining,
– методология исследований Data Mining,
– общее представление о Data Mining,
– различие аналитики данных и обнаружения скрытых знаний,
– задачи Data Mining,
– основные компоненты Data Mining,
– предметные области Data Mining,
– специальности, фактически применения Data Mining, учитывая, что предъявляемые требования и решаемые задачи в значительной степени раскрывают инструментарий и существо реализации Data Mining,
– базовые типы закономерностей, выявляемые с помощью Data Mining,
– регламент исполнения Data Mining,
– анализ понятий данных и знаний, используемых в Data Mining,
– исследование подготовки и представления данных (осуществляемых как людьми, так и компьютерами),
– методы Data Mining, включая обработку данных, прогнозирование и принятие решений,
– программные средства, применяемые в Data Mining,
– анализ негативов Data Mining,
– критика информационных технологий на основе критики Data Mining,
– выводы.
Отдельные позиции анализа Data Mining, развивающие положения и направления ее критического анализа будут выявляться по ходу исследований и отдельно акцентироваться, в том числе будут накапливаться и затем формироваться выводы и позиции решения проблем, связанных с Data Mining и развитием пролонгирующих исследований.
В связи с этими положениями и такими обозначенными в прошлой статье позициями, как
а) отражение объективной реальности в данных (как уже отмечалось на сайте, обычно данные собираются и обрабатываются согласно серьезно противоречащим друг другу представлениям разных специалистов),
б) понимание предметных исследований и создания соответствующих предметных технологий,
г) вопросы цифровой экономики вообще и информационно-стоимостной технологии в частности,
определилась в целом и общая задача исследований – задача уже не части, а всего Раздела DATA GЕTTING. Она состоит в том, чтобы показать возможности
а) диалектического, принципиально отличного от научного понимания данных, на основании которых в диалектике проводятся многие исследования и достигаются значимые результаты,
б) качественно нового понимания информационных технологий,
в) создания принципиально новой методологии для технологий обработки результатов восприятия мира (ощущений, сбора данных…) и принятия решений, нацеленных не на выискивание не замеченных сначала данных, а на создание новых, в первую очередь альтернативных, предназначенных для принятия наиболее эффективных и конкурентно способных решений относительно деятельности (исследований, бизнеса и т. д.),
г) создания диалектической логико-информационной парадигмы Data Gеtting (далее – Data Gеtting), предназначенной для исследования данных, развития информатики и создания предметных информационных технологий,
д) создания предметных технологий, предназначенных для обработки данных и знаний в определенных предметных сферах,
е) развития известных и создания новых областей исследований, дисциплин и технологий,
ж) алгоритмизации диалектического познания,
з) осмысления ряда положений трудов Гегеля «Наука логики» и «Феноменология духа» в соответствии с обнаруживаемыми информационными, но по сути гносеологическими обстоятельствами.
В силу значимости ряда обозначенных позиций их предметы и исследования будут изложены в отдельных Разделах сайта:
– исследование данных – Раздел ДАННЫЕ, который станет базовым и для раздела DATA GЕTTING и для ряда других Разделов сайта,
– исследование методов Data Mining – Раздел НАУЧНЫЕ МЕТОДЫ, который в последствии будет дополняться анализом и критикой и других научных подходов, методов и алгоритмов, пусть даже и не используемых в Data Mining, но которые все равно будут давать представления о научной методологии, в том числе о спонтанности применения научных методов (например, в силу некоторых внешних критериев, причем субъективно и случайно выбираемых) для решения практических задач,
– исследование технологий – Раздел ТЕХНОЛОГИИ, в котором будут определены принципиально новые позиции и аспекты технологий, в том числе их концептуальные основы, и соответственно осмыслены факторы качественно новых технологий.
Одной из нитей исследований, в основном содержащей изучение одной из предметных реализаций Data Gеtting, будет последовательность, уже обозначенная в одной из статей Раздела:.jpg)
Однако еще раз отдельно отметим, что исследования Data Gеtting служат прежде всего основой и инструментом
– развития диалектического познания вообще и для создания Системы диалектики (реконструированной по материалам Гегелевской Системы науки, снятой великим философом) в частности, которая теперь, после определения данных, обрела новые инструменты а) пополнения содержания, б) верификации эмпирических и научных фактов и в) развития вообще знаний,
– изучения индивидуального духа, и это теперь благодаря диалектическому определению данных становится возможным также и в связи с моделированием среды духа вообще, некоторой духовной среды, в которой существенную роль играют знания, в том числе в смысле труда Гегеля «Феноменология духа».
Облачные зоны закрыты до новых дискуссий.