В широком смысле слова моделирование - это научная дисциплина, цель которой -изучение методов построения и использования моделей для познания реального мира.
Моделирование - единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать [97].
Моделирование - достаточно популярный и эффективный метод исследования данных, который является основой анализа данных.
Существует огромное количество ситуаций, когда экспериментировать в реальной жизни не представляется возможным. В этих случаях как раз и применяется моделирование.
Моделирование как процесс представляет собой построение модели и изучение ее свойств, которые подобны наиболее важным, с точки зрения аналитика, свойствам исследуемых объектов.
Таким образом, при помощи моделирования изучаются свойства объектов путем исследования соответствующих свойств построенных моделей.
Моделирование есть метод, процесс и научная дисциплина.
Моделирование широко применяется при использовании методов Data Mining. Путем использования моделей Data Mining осуществляется анализ данных. С помощи моделей Data Mining обнаруживается полезная, ранее неизвестная, доступная интерпретации информация, используемая для принятия решений.
Модель представляет собой упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении.
Построение моделей Data Mining осуществляется с целью исследования или изучения моделируемого объекта, процесса, явления и получения новых знаний, необходимых для принятия решений. Использование моделей Data Mining позволяет определить наилучшее решение в конкретной ситуации.
Аналитик создает модель как подобие изучаемого объекта. Модели могут быть записаны в виде различных изображений, схем, математических формул и т.д. Схематический пример модели был рассмотрен в лекции, посвященной задаче классификации, в первом разделе курса.
Преимуществом использования моделей при исследованиях является простота модели в сравнении с исследуемым объектом. При этом модели позволяют выделить в объекте наиболее существенные факторы с точки зрения цели исследования, и не отвлекаться на маловажные детали.
Из последнего замечания следует, что модель обладает свойством неполноты, поскольку является по своему определению абстрактной.
Приведем простой пример. Пусть имеется база данных клиентов фирмы, содержащая информацию о доходах клиента, семейном положении, предпочтениях и т.д. На основании этой информации нужно определить, является ли определенный клиент потенциальным покупателем нового товара фирмы.
Строя модель, мы предполагаем, что выбор клиента будет определяться характеристиками, которые имеются в базе данных (и мы считаем их существенными для данной задачи). Однако на решение клиента могут оказывать влияние ряд других факторов (например, мода, влияние рекламы, появление на рынке аналогичных товаров других производителей). Эти факторы являются неучтенными. Следовательно, в процессе использования модели ее структура должна совершенствоваться путем уточнения факторов.
