Multidimensional data organization in surveys information systems

Melikov Aleksej Vladimirovich Postgraduate student, Penza State University 108811, Russia, Moskovskaya oblast', g. Moscow, ul. Salar'evskaya, 14k3, kv. 908 AleksejV.Melikov@gmail.com Other publications by this author

В настоящее время при управлении социально-экономическими системами (СЭС) широко используются информационные системы анкетирования (ИСА) для получения прогнозной оценки реакций системы на возможные управляющие воздействия с использованием Web-технологий в режиме удалённого доступа. Сложность управления СЭС обусловлена:

- сильным влиянием случайных факторов на объект управления (ОУ);

- малой изученностью реакций ОУ на конкретные управляющие воздействия;

- наличием значительного синергетического эффекта;

- трудностями организации мониторинга поведения таких систем;

- присутствием антропогенного фактора, носящего по своей природе нестатистический характер.

Всё это не позволяет в должной мере изучать процессы, происходящие в СЭС, методами математической статистики, затрудняет оценку репрезентативности выборки и исследование поведения системы при изменении параметров прогнозируемого объекта, что в совокупности приводит к значительным погрешностям получаемых прогнозных оценок в задачах управления СЭС. Поэтому при управлении СЭС используют методы экспертного оценивания (ЭО), следовательно, от того какими способами были проведены сбор и обработка экспертной информации (ЭИ), будет зависеть достоверность полученной прогнозной оценки реакций СЭС на возможное управляющее воздействие.

На основании проведённого анализа существующих программных продуктов сбора и обработки данных («Analysis Services» и «Excel» компании Microsoft, «Data Mining» компании Oracle, «Deductor» компании BaseGroup и web-сервисов, таких как «ProstOpros» и «WebAnketa») были выявлены недостатки в обработке и анализе ЭИ, следствием которых является низкая информативность данных, так как:

- зачастую обрабатывается семантически эквивалентная информация;

- присутствует большое количество пустых значений показателей в таблицах гиперкубов;

- отсутствует возможность проведения анализа данных, не предусмотренного планом анкетирования;

- не учитывается степень уверенности эксперта в каждом из вариантов ответа;

- недостаточно полно и точно взвешиваются мнения экспертов, имеющие несколько различающихся по степени уверенности прогнозных оценок реакции СЭС на возможные управляющие воздействия ^{[1, с. 21]}.

Общепринятый процессный подход к процедуре анкетирования, используемый во многих информационных системах (ИС), обнаруживает свои недостатки, проявляемые, с одной стороны, в виде ограниченности методов анализа данных, а с другой – отсутствии прогнозной оценки в задаче управления. Это можно объяснить следующими причинами:

- во-первых, одни проекты составляются только для проведения опроса и вывода статистики, что является неприемлемым для решения ёмких задач управления;

- во-вторых, другие – исключительно для работы в конкретной предметной области (включая базы данных (БД)), что позволяет проводить более углубленный анализ данных, не допуская дальнейшего использования подобных ИСА в широком спектре деловых услуг ^[2].

По этим причинам был разработан процессный подход к процедуре анкетирования (рисунок 1), отличающийся от существующих наличием процессов дополнительной обработки результатов ЭО при проведении их многомерного анализа с целью принятия управленческих решений. ЭИ, собранная системой анкетирования, преобразуется в агрегированные данные многомерного хранилища, при анализе которых проверяется уровень значимости атрибутов экспертов, влияющих на компетентность в предметной области, и учитывается степень уверенности эксперта в каждом из вариантов ответа, что позволяет повысить информативность выводов, получаемых в результате обработки данных экспертных опросов.

Рисунок 1 – Процесс анкетирования (расширенный) в стандарте IDEF

Администратор БД посредством системы анализа данных импортирует информацию, собранную ИСА, преобразуя её в агрегированные данные, которые загружаются в хранилище данных (ХД). Преимуществом процесса 5 является автоматизированный способ определение и построение иерархий с использованием зависимости оперативной БД как исходной с иерархиями атрибутов в измерениях гиперкуба, что приводит к сокращению времени, необходимого для формирования схемы многомерной модели данных (ММД) ^[3].

В соответствии с предложенным процессным подходом к процедуре анкетирования появилась необходимость в разработке математической модели преобразования данных экспертных опросов из исходной БД в агрегированные данные хранилища, позволяющей обработать данные в иерархиях, изначально не предусмотренных при сборе ЭИ ^[4]; что, в свою очередь, повысит достоверность прогнозной оценки реакций системы и, как следствие, улучшит управление СЭС в целом.

`[[a,b],[c,d]]` В работе для реляционных БД, которые используются как исходные данные для гиперкубов, определены функциональные и многозначные зависимости. Данные зависимости используются при создании иерархий многомерной модели (ММ). Поскольку «схема иерархий» – это ориентированный ациклический и слабо связанный граф

H = (A, E) , где

A – множество атрибутов, состоящее из подмножеств C,D ; E – множество дуг,

- то для функциональной зависимости C⟶D – где атрибуты из множества D располагаются в иерархии выше, чем атрибуты из множества C ,

так как различные значения C определяют одинаковое значение D , и для атрибутов справедливо: C_k ∈ C, D_l ∈ D ∀k, l C_k ≺ Dl – добавляется дуга C_k'D_l' ;

- а для многозначной зависимости C ⟶- D(E) – где атрибуты из C располагаются в иерархии выше, чем атрибуты из D ∪ E , так как при существовании двух кортежей, совпадающих по C , существует ещё два кортежа с тем же значением C , и для атрибутов справедливо C_k ∈ C,I_l ∈ D ∪ E ∀k, l I_l ≺ C_k , где I подобно C – добавляется дуга D_l'C_k' .

Таким образом, в граф H добавляются вершины для атрибутов из множества L , отсутствующих в схеме иерархий в качестве вершин (рисунок 2) ^[5].

Рисунок 2 – Алгоритм построения H

Однако существуют некоторые последовательности уровней, которые могут многократно использоваться в иерархиях измерений гиперкубов. Связь между такими атрибутами установить не всегда получается посредством зависимостей, которые задаются для исходной БД ^{[6, с. 219]}. Отсюда следует, что для этих атрибутов задание отношения ≺ на множестве атрибутов предоставляется пользователю. Иерархии, которые были заданы пользователем, будут использоваться при формировании схемы иерархии. Кроме того, иерархии в измерениях необходимы как для реализации операций анализа данных, так и для структурирования заголовков пользовательского представления.

Преобразование информации, собранной ИСА, в данные для их дальнейшего многомерного анализа осуществляется в 2 этапа. На 1 этапе происходит сбор информации в БД системы анкетирования и её первичное преобразование. На 2 этапе уже помещённая в ХД информация агрегируется и преобразуется в конечную структуру, позволяющую осуществить многомерный анализ этих данных. Например, информацию о группах в исходной БД представляется в виде множества: R₁={a₁,a₂,a₃,a₄,a₅,…,a_m} , где a₁ – название, a₂ – идентификационный номер, a₃ – пароль, a₄ – разрешения, a₅ – описание и т.д. В свою очередь название группы записывается в виде подмножества a₁={k₁,k₂,k₃,k₄,…,k_q} , в котором после разложения составного названия на простые смысловые части выбирается k₁ – идентификатор даты, k₂ – идентификатор группы и т.д. При k₃ ∩ K=k* , где K – множество всех идентификаторов соответствующего измерения, получается искомое множество k*{k₁*,k₂*, …,k_l*} для многомерного ХД, в котором k₁* – идентификационный номер измерения низшего уровня, k₂* – его описание и т.д. Таким образом, исходный атрибут из R₁ обрабатывается как подмножество, в котором каждый атрибут (k₁ ) пересекается с множеством всех однотипных атрибутов (S). В результате получается искомое множество s*{s₁*,…,s_o*} для многомерного ХД из Y_i (i=1,2,…,n) – множество атрибутов из исходного реляционного отношения R (рисунок 3) ^[7].

Рисунок 3 – Пример получения s*

Из данных результатов анкетирования, списка тестов, вопросов и ответов формируется массив, в котором каждая строка является одним фактом, т.е. одним ответом на один вопрос. Сформировав конечный массив данных фактов, производится их циклическая построчная запись в ХД, в таблицу фактов. После этого начинается 2 этап преобразования – агрегирование данных, которое осуществляется следующим образом: сначала происходит обработка данных и получение общей статистики результатов анкетирования, затем – детальная статистика, в том числе и по вопросам, подразумевающим ручной ввод ответов ^{[8, с. 112]}. Импортирование осуществляется выполнением скриптов, написанных на языке php, на сервере, где размещаются БД систем. Для функционирования скриптов необходимо наличие Web-сервера Apache с установленным дополнением, позволяющим обрабатывать php файлы.

Одним из условий эффективной организации данных является снижение занимаемого объёма памяти на дисковом пространстве ЭВМ. Сначала следует скорректировать некоторые известные понятия применительно к данной области исследования. Гиперкуб является набором связанных реляционных таблиц, есть самостоятельный объект. Срез гиперкуба G называется вырожденным по показателю, если значение этого показателя во всех элементарных ячейках среза равно 0 . Вес гиперкуба – его размерность, помноженная на количество конкретных для него показателей:

V_G=k₁×k₂×…×k_n×m , где

m – количество определённых для гиперкуба показателей g , k_i – количество значений по измерению f_i (i = 1,2,…,n). При снижении количества пустых (нулевых) значений показателей, т.е. при увеличении плотности гиперкуба, модель организации данных становится улучшенной. Пусть один из показателей в срезе гиперкуба равен 0 . Тогда имеет место следующее разложение исходного гиперкуба, которое записывается в виде суммы нескольких гиперкубов меньших размерностей:

В результате получается, что суммарный вес разложения меньше веса исходного гиперкуба. Для достижения максимального улучшения модели данная процедура проводится итерационно по другим измерениям гиперкубов до исчезновения срезов, вырожденных по показателю ^[9].

Таким образом адаптируется процедура описания структуры информации для хранилищ и других БД, которые основаны на методе многомерного хранения, а представленная процедура оптимизации допускает экономию дискового пространства. Однако процесс разбиения одного из гиперкубов на множество меньших может усложнить алгоритмы доступа к данным и, что разумеется, увеличить время впуска к ним. Вследствие чего, необходимо проводить дополнительные исследования для поиска критерия эффективности процесса оптимизации данных.

В соответствии с требованиями ММ описания аналитического пространства в терминах «мера» и «измерение» были выделены следующие группы измерений:

- структура трёхуровневого измерения представляется как r(R)={<x,y,z>|P(x,y,z)} , где r – отношение со схемой R ; <x,y,z> – упорядоченная последовательность кортежей; P(x,y,z) – тернарный предикат первого порядка, который определяется на примере высказываний относительно данного измерения x=x₁,x₂,…,x_m ; y=y₁,y₂,…,y_n ; z=z₁,z₂,…,z_q – кортежи переменных, которые показывают имена атрибутов уровней этого измерения;

- отношение на множестве атрибутов двухуровневого измерения описывается как r(R₄)={<b,c>|P₄(b,c)} , где b – кортеж атрибутов одного уровня измерения; c – кортеж атрибутов другого уровня измерения; P₄(b,c) – бинарный предикат, который определяется на примере высказываний относительно имён атрибутов данного измерения;

- отношение для одноуровневого измерения задаётся посредством предиката P₇(h) , который определяется как r(R₇)={h|P₇(h)} , где h – кортеж атрибутов рассматриваемого измерения.

Формализованное описание структур данных сводится к ансамблям системных графов или к формальным структурам специального вида. Вместе с этим построение ММД позволит выявить логику образования таких структур из независимо формализованных компонентов. Многомерное представление данных осуществляется на основе прямой композиции частей структуры данных и допускает выполнение операций детализации, проекции, среза и консолидации при обработке данных.

При построении моделей запросов формируются схемы отношений, описывающие одну таблицу ХД. Посредством объединения атрибутов однотипных схем отношений, задаётся произвольная совокупность многоместных отношений, выраженных в специфической структуре, называемой C-системой (S[XYZ] ), которая описывает структуру ХД. Например, S[FKPRT]=`[[{R},{PT}],[{P},{K}],[{K},{F}]]`, где F,K,P,R,T – измерения. В результате транзитивного замыкания получается: S'[FKPRT]=`[[{R},{PKFT}],[{P},{KF}],[{K},{F}]]`` ` (рисунок 4).

Рисунок 4 – Пример построения транзитивного замыкания для графа

Для формируемых C-систем выполняются аксиомы матроидов, что позволяет представить схему ХД в виде классификации подмножеств исходного множества, представляющей собой обобщение идеи независимости элементов. Такое представление структуры ХД позволяет решить задачу уменьшения диаметра графа с использованием «жадного» алгоритма. Максимальная длина дуги графа – вычисленная из выражения r(v_i)=max_jd(v_i,v_j) , где d – элементы графа D(G) с расстояниями v_i,v_j (i,j=1,2,…,n , где n – количество вершин графа) – не превышает его диаметра (рисунок 5) ^{[10, с. 66, 11]}.

Рисунок 5 – Матрица расстояний между вершинами системного графа БД

Такое представление многомерной модели данных, во-первых, обеспечивает надёжное и компактное их хранение в сложных информационных структурах и возможность выделения значимой информации в процессе обработки данных, что в совокупности повышает эффективность обработки ЭИ и, как результат, достоверность прогнозной оценки реакций СЭС, во-вторых, способствует проектированию на её основе адаптивной, интегрируемой и динамичной ИСА ^[12].

Во-первых, разработана новая структура ХД, основанная на алгебре кортежей, повышающая надёжность и информативность выводов, получаемых в результате обработки данных экспертных опросов, исключая обработку семантически эквивалентной информации и снижая количество пустых значений показателей в таблицах гиперкубов, что в совокупности позволяет сэкономить занимаемый объём дискового пространства ЭВМ, в среднем, на 30 % .

Во-вторых, разработанная структура ХД даёт возможность осуществить анализ данных, не предусмотренный планом анкетирования, что способствует повышению насыщенности полученных в результате обработки ЭИ выводов.

В-третьих, предложенная многомерная логическая схема данных реализована в программном обеспечении в виде ИСА «Апофаси», которое успешно внедрено:

- в ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет» в управлении системой менеджмента качества;

- в администрации Железнодорожного района г. Пензы при управлении деятельностью органов местного самоуправления;

- в ЗАО ПФК «Аттика» (г. Волгоград) при получении прогнозных оценок мнений группы экспертов о развитии параметров, характеризующих остаточный ресурс оборудования.

На систему было получено свидетельство о регистрации электронного ресурса № 17686 от 14.12.2011 г.

You can simply select and copy link from below text field.