Аналитический блок

     Программный комплекс Cobra++ включает в себя многоступенчатый универсальный аналитический блок, позволяющий получить сценарий развития на основе моделирования или  анализа текущей ситуации (ситуационный центр). Предлагаемый метод когнитивной визуализации позволяет создать BI-систему для экспресс-анализа слабоструктурированных и неструктурированных больших данных (Big Data)

Модуль 1

Система когнитивной визуализации многомерных данных

    Значительная часть современных программных средств нацелена на аналитическую работу с многомерными структурами данных. Это системы управления базами данных, сетевые технологии, системы искусственного интеллекта и экспертные системы. При этом отсутствие образного восприятия многомерных структур на визуальном уровне не дает возможности человеку-оператору принимать насущные решения во многих конкретных областях его работы на основании этих структур.

     Так как область человеческой деятельности, в которой решение принимается только на основе аналитических критериев, весьма узка (некоторые разделы техники, физики и математики) значительная часть практической деятельности человека, например, в экономике не поддается чисто аналитическому описанию и требует дополнительного описания на качественном образном уровне.

    Поэтому значительная часть программной продукции, использующая одни лишь аналитические принципы, отвергается потенциальными потребителями практиками (например, ситуация с пакетами многомерного статистического анализа). Даже в случае успешного использования аналитически ориентированных программных продуктов, часть возможностей человека, связанная с интуитивным, образным, эмпирическим восприятием мира оказывается не востребованной. Все это стимулирует создание технических и программных средств, способных преобразовывать многомерные данные в удобные для восприятия графические образы, отражающие природу объектов с которыми работает пользователь.

     Таким образом, проект нацелен на создание алгоритмических и программных средств наглядной, образной визуализации массивов чисел, содержащихся в многомерных каталогах и базах данных. Средствами визуализации создается визуальный псевдотрехмерный графический образ, отражающий количественные особенности массивов чисел, содержащихся в базах данных. Графический образ легко и однозначно воспринимается любым пользователем как яркое, легко запоминающееся изображение уникального графического объекта, который однозначно связан со структурами данных. Изменение в структуре данных приводит к радикальному изменению формы графического объекта.

      Более конкретная постановка задачи формируется как задача многомерной статистики, как задача визуализации массива многомерных данных, визуализация  многомерного образа в многомерном пространстве данных.

 

Визуализация данных 1

 

Визуализация данных 2

 

Свойства и характеристики модуля, отличающие его от имеющихся аналогов.

1.   Модуль обеспечивает создание на экране дисплея изображения, которое вызывает у наблюдателя визуальное впечатление «геометрически сложно устроенного» псевдотрехмерного объекта. Этот объект отражает реальные многомерные свойства совокупности многомерных данных пользователя.

2.   Модуль позволяет пользователю вращать это псевдотрехмерное изображение и наблюдать его со всех сторон. Если при этом учесть тот факт, что наблюдаемый псевдотрехмерный объект отражает объективные количественные многомерные свойства исходных многомерных данных, то здесь возможно сочетание интуитивных и аналитических способностей человека.

3.   Модуль обеспечивает устойчивость, робастность в описании многомерных данных, которая удачно гармонирует с создаваемыми в настоящее время  робастными, непараметрическими статистическими пакетами анализа данных.

4.   Модуль включает в себя пакет многомерного статистического анализа.

Такой программный продукт может быть востребован и использован:

  • В качестве блока визуализации многомерных образов в системах распознавания образов, в системах оценки многомерных регрессионных зависимостей, в системах многомерного факторного и дисперсионного анализа.
  • В системах научного анализа многомерных данных экономики,медицины, экологии.
  • В качестве устройств-интеграторов количественных многофакторных данных, поддерживающих и формирующих мнения лиц принимающих решения (ЛПР).

     В техническом отношении оригинальные алгоритмы позволяют работать в реальном масштабе времени на современных персональных компьютерах и тем более на профессиональных графических станциях.

     Возможны следующие группы пользователей:

  • Пользователи экономисты и практики бизнесмены для анализа многофакторных экономических ситуаций.
  • Пользователи инженеры, ученые, конструкторы для анализа многофакторных физических ситуаций.

 Материалы по когнитивной BI-системе размещены на сайте ИЦ "Сколково" в презентации ООО "Аналитические когнитивные технологии интеллектуальной визуализации"