Анализ семейных отношений средствами Data Mining

Аннотация
Исследованы возможности применения Data Mining («интеллектуальные» методы «добычи» и обнаружения новых знаний) при анализе и построении количественных моделей семейных отношений. Проведен анализ данных о разведенных семьях, решена задача построения количественных вычислительных моделей семейных отношений, приводящих к разводу. Данные модели позволяют также определять параметры супругов, брак которых будет долгим; выработать меры способствующие продлению существующих браков.
Цель работы и область исследований - разработка методологической базы и технологий применения средств Data Mining (DM) при анализе социальных явлений. Среди возможных областей применения: рынок труда (подбор персонала, поиск работы), прием абитуриентов в вуз.
Возможность коммерциализации - на основе разработанной методологии и технологий возможна организация брачных и кадровых агентств. В США DM находит широкое применение при анализе социальных систем, в России такие работы практически отсутствуют.
Методы исследования, результаты и их обсуждение. При выполнении работы использовались данные опросов (интервью) различных семей. Были использованы следующие методы DM: корреляционный анализ, дерево решений, искусственные нейронные сети, самоорганизующиеся карты Кохонена. Основное внимание было уделено выявлению закономерностей в данных и построению количественных моделей семейных отношений.
Примеры некоторых результатов, иллюстрирующих возможности DM, представлены на рис. 1 и 2: метод дерева решений (рис. 1), метод искусственных нейронных сетей (рис. 2). Показано, как метод дерева решений позволяет выработать «правила», которые определяют, при каких условиях продолжительность брака - ПБ будет меньше 10 лет, а при каких – больше 10 (число лет – границу «правил» можно задавать до анализа).



Рис.1. Экран модели семейных отношений (дерево решений)



Рис.2. Экран модели семейных отношений (искусственные нейронные сети).

Внизу рис. 2 указан график зависимости ПБ (для конкретной данной семьи) от количества детей в семье. Подобные графики могут быть получены и для других параметров, которые указаны в таблице над графиком) и от которых зависит ПБ.
Заключение
Созданные нами модели представлены в двух видах: 1) модели, предназначенные для специалистов в области DM; 2) модели, предназначенные для пользователей (неспециалистов). Первые модели позволяют менять сценарии анализа данных и строить свои версии моделей на основе своих данных. Вторые модели позволяют тиражировать модели полученные специалистами и получать прогноз на основе своих данных без изменения сценария анализа данных и модели.