Tích hợp khai phá dữ liệu trong InfoSphere Warehouse với việc tạo báo cáo Cognos của IBM, Phần 2:

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 phân tích hoặc một chuyên gia về con

người, là người sau đó phải quyết định xem có hành động hay không. Vì thế, một

giao diện người dùng và mô hình tương tác tinh vi là một điều kiện tiên quyết để

xử lý thành công các ngoại lệ. Cognos rất thích hợp cho công việc này. Trên thực

tế, một bản ghi tương tự như bản ghi được tạo ra trong bài viết đầu tiên của loạt

bài này có thể được sử dụng để hiển thị trực quan các ngoại lệ. Hãy tận dụng toàn

bộ tiềm năng của Cognos để hiển thị các ngoại lệ, tuy nhiên, bạn cần sử dụng một

số tính năng cao cấp hơn. Trước tiên, hãy xem cách sử dụng "truy vấn ngược-drill￾through" (ND: drill-through là một tính năng cho phép người dùng từ báo cáo tổng

hợp tìm ngược về tận bản ghi dữ liệu gốc. Sau đây gọi là truy vấn ngược) để tạo

các báo cáo Cognos tương tác và cách liên kết các bản ghi. Điều này sẽ giúp tóm

tắt thông tin và vẫn dành chỗ để truy cập nhanh đến các bản ghi dữ liệu ngoại lệ có

liên quan. Thứ hai, tìm hiểu cách có thể trích xuất thông tin bổ xung từ các mô

hình khai phá dữ liệu giúp các chuyên gia về con người hiểu bản chất của một

ngoại lệ.

Ví dụ đang chạy trong bài viết này là một ứng dụng giúp các nhân viên của một

ngân hàng nhận biết các khách hàng tỏ ra có hành vi bất thường. Có thể sử dụng

việc này để tránh gian lận hoặc để phát hiện khách hàng đáng được quan tâm đặc

biệt. Trong phần sau, trình bày một tổng quan về phát hiện sai lệch và xem cách có

thể sử dụng InfoSphere Warehouse để tìm ra các ngoại lệ trong các tập dữ liệu lớn.

Các phần tiếp theo trình bày các vấn đề cơ bản về truy vấn ngược (drill-through)