Miner 3D Sistemi Informativi per le decisioni Professore Ing. Marco Patella Anno accademico 2006 -...

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Miner 3D Miner 3D Sistemi Informativi per Sistemi Informativi per le decisioni le decisioni Professore Ing. Marco Patella Professore Ing. Marco Patella Anno accademico 2006 - 2007 Anno accademico 2006 - 2007 Presentazione a cura di Presentazione a cura di Di Leo Valentina - Palmieri Francesco Di Leo Valentina - Palmieri Francesco

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Miner 3DMiner 3DSistemi Informativi per le Sistemi Informativi per le

decisionidecisioniProfessore Ing. Marco PatellaProfessore Ing. Marco Patella

Anno accademico 2006 - 2007Anno accademico 2006 - 2007

Presentazione a cura diPresentazione a cura di

Di Leo Valentina - Palmieri FrancescoDi Leo Valentina - Palmieri Francesco

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Knowledge Knowledge DiscoveryDiscovery

La La maggiormaggior parte delle aziende dispone parte delle aziende dispone di enormi database contenenti dati di di enormi database contenenti dati di

tipo operativotipo operativo

Queste basi di dati costituiscono Queste basi di dati costituiscono una potenziale miniera di utili una potenziale miniera di utili

informazioniinformazioni

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Dai dati alla Dai dati alla conoscenzaconoscenza

dati selezionati

dati processati

dati trasformati

pattern

conoscenza

DATA MINING

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Miner3D è un software di analisi, Miner3D è un software di analisi, visualizzazione ed esplorazione di visualizzazione ed esplorazione di

dati multidimensionali, con dati multidimensionali, con un'interfaccia potente ed intuitiva, un'interfaccia potente ed intuitiva,

che consente anche ad utenti meno che consente anche ad utenti meno esperti di ottenere le informazioni esperti di ottenere le informazioni

utili per le decisioni aziendali.utili per le decisioni aziendali.

Miner 3DMiner 3D

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CaratteristicheCaratteristicheMiner 3DMiner 3D

Enterprise Enterprise Miner 3DMiner 3D

ProfessionalProfessionalMiner 3DMiner 3D

BasicBasicPower User InterfacePower User Interface SISI SISI SISI

Selector Selector SISI SISI

StatisticsStatistics SISI SISI

Principal Components Analysis Principal Components Analysis (PCA)(PCA) SISI SISI

K-means ClusteringK-means Clustering SISI

Database ConnectivityDatabase Connectivity SISI

Microsoft Excel Instant Microsoft Excel Instant ConnectivityConnectivity SISI SISI SISI

Data Picking Data Picking SISI SISI SISI

Movie RecorderMovie Recorder SISI SISI SISI

Model TemplatesModel Templates SISI SISI SISI

Synthesized Speech and Synthesized Speech and SoundsSounds SISI SISI SISI

Versioni e Versioni e funzionalitàfunzionalità

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Come funziona?Come funziona?• Miner 3D preleva i dati direttamente dal database

aziendale o foglio di lavoro Excel per creare un modello

• Un alto livello di flessibilità permette all’utente di generare virtualmente una serie illimitata di combinazioni di tipi di grafici 2D e 3D

• L’interfaccia user-friendly consente di interagire col programma per incrementare il grado di personalizzazione

• L’intuizione umana rimane insostituibile per L’intuizione umana rimane insostituibile per l’interpretazione dei risultatil’interpretazione dei risultati

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Caricamento DatiCaricamento Dati

• ExcelExcel• Database (Database (SQL Server, SQL Server,

Oracle, IBM DB2, Oracle, IBM DB2, MySQL, MySQL, Access)Access)

• Data files (CSV, TXT, DBF)Data files (CSV, TXT, DBF)• UnicodeUnicode• ClipboardClipboard

Il programma consente l’aggiornamento dei Il programma consente l’aggiornamento dei dati sia manuale, sia con il comando auto-dati sia manuale, sia con il comando auto-refreshrefresh

Miner 3D consente di Miner 3D consente di importare diversi formati di importare diversi formati di dati:dati:

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Data OrganizationData OrganizationI dati devono essere organizzati in colonne dove la prima I dati devono essere organizzati in colonne dove la prima

riga è l’identificativo e le altre contengono tipi di dati riga è l’identificativo e le altre contengono tipi di dati similisimili

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ModelliModelliLa parte più critica per l’analisi è la scelta del La parte più critica per l’analisi è la scelta del modello maggiormente adeguato al dataset. Il modello maggiormente adeguato al dataset. Il software non è in grado di scegliere il modello software non è in grado di scegliere il modello

ottimaleottimale

Modelli di base:Modelli di base:• Scatter 2D / 3DScatter 2D / 3D• Bars 2D / 3DBars 2D / 3D• Lines Lines • TilesTiles• Heat mapHeat map• SurfaceSurface

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Proprietà dei modelli Proprietà dei modelli (1)(1)

• Transformation Transformation • LinearLinear• ExponentialExponential• LogarithmicLogarithmic

• ScaleScale• GainGain• BiasBias• NoiseNoise

Opzioni di Opzioni di rappresentazione dei dati:rappresentazione dei dati:

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Proprietà dei modelli Proprietà dei modelli (2)(2)

Proprietà graficheProprietà grafiche• ColorColor• Size (dimension X, Y, Z)Size (dimension X, Y, Z)• Height (dimension Z)Height (dimension Z)• Base size (dimension X, Y)Base size (dimension X, Y)• Dimension X, YDimension X, Y• Axes X, Y, ZAxes X, Y, Z• Rotation X, Y, ZRotation X, Y, Z• Shape Shape • LabelLabel• Texture Texture

Proprietà audioProprietà audio• Sound effect, frequency, volume, panning, speechSound effect, frequency, volume, panning, speech

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SelettoreSelettoreIl selettore è uno strumento interattivo e Il selettore è uno strumento interattivo e

visivo per la creazione di query (OLAP)visivo per la creazione di query (OLAP)

Comandi di Comandi di selezione:selezione:

• RangeRange• ItemsItems• SampleSample• SubstringSubstring

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StatisticheStatistiche• Le statistiche base sono calcolate Le statistiche base sono calcolate

automaticamente al lancio del modello e possono automaticamente al lancio del modello e possono essere personalizzate.essere personalizzate.

• La finestra statistiche si aggiorna La finestra statistiche si aggiorna automaticamente al variare delleautomaticamente al variare delleselezioni operate dall’utente. selezioni operate dall’utente.

• Le funzioni disponibili sono: Le funzioni disponibili sono: Media, Max, Min, Somma.Media, Max, Min, Somma.

Mediana, Moda, Conteggio, Mediana, Moda, Conteggio, Deviazione standard. Deviazione standard.

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VisteVisteLa sezione viste modifica lo spazio di visualizzazione del La sezione viste modifica lo spazio di visualizzazione del

modello. modello.

• CaptionCaption• AxesAxes• Lattices Lattices • FrameFrame• WaterlevelWaterlevel• FontsFonts• ColorsColors• CollarsCollars• CameraCamera

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Data reductionData reductionViene effettuata quando vengono analizzati data set troppo Viene effettuata quando vengono analizzati data set troppo

numerosinumerosi

Row reductionRow reduction• Keep all rows: forza il programma a caricare l’intero data setKeep all rows: forza il programma a caricare l’intero data set• K-means Clustering: clusterizza le tuple K-means Clustering: clusterizza le tuple • Random selection: seleziona una percentuale o un numero di Random selection: seleziona una percentuale o un numero di

tuple da caricaretuple da caricare• Uniform selection: carica una tupla ogni N oppure un range di Uniform selection: carica una tupla ogni N oppure un range di

tupletuple

Principal Components Analysis (PCA)Principal Components Analysis (PCA)• Estrapola un sottoinsieme di dimensioni rilevanti per l’analisi, Estrapola un sottoinsieme di dimensioni rilevanti per l’analisi,

più semplici da visualizzare e da gestire per le proprie esigenze più semplici da visualizzare e da gestire per le proprie esigenze di reports e di calcolo.di reports e di calcolo.

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Funzionalità Funzionalità avanzate: K-meansavanzate: K-means

• K-Means Clustering e K-Means Data Reduction K-Means Clustering e K-Means Data Reduction offrono diverse opzioni per processare insieme di offrono diverse opzioni per processare insieme di dati di grosse dimensioni. Questi metodi possono dati di grosse dimensioni. Questi metodi possono essere usati sia su cluster data sets visualizzati in essere usati sia su cluster data sets visualizzati in 3D o per la riduzione e compressione dei 3D o per la riduzione e compressione dei databases.databases.

• Il metodo K-Means Il metodo K-Means implementato in Miner3D implementato in Miner3D utilizza un algoritmo utilizza un algoritmo proprietario ad alte prestazioni, proprietario ad alte prestazioni, basato su algoritmi di filtro e di basato su algoritmi di filtro e di ricerca multidimensional binary ricerca multidimensional binary search trees.search trees.

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Salvataggio dei Salvataggio dei risultatirisultati

• ModelloModello(xml)(xml)

• ReportReport(html)(html)

• ImmaginiImmagini(bmp, jpg, tif, tga, png)(bmp, jpg, tif, tga, png)

• VideoVideo(avi)(avi)

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Vantaggi di Miner 3DVantaggi di Miner 3D

• Visualizzazione dei datiVisualizzazione dei dati• Semplicità d’usoSemplicità d’uso• FlessibilitàFlessibilità• Potenza di calcoloPotenza di calcolo• InterattivitàInterattività• Personalizzazione Personalizzazione

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… … E ora un E ora un esempio…esempio…