ДРЕВОВИДНЫЕ КАРТЫ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ 

Михеев Михаил Юрьевич, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий и систем, Пензенский государственный технологический университет (Россия, г. Пенза, проезд Байдукова/ул. Гагарина, 1а/11), Е-mail: mix1959@gmail.com
Прокофьев Олег Владимирович, кандидат технических наук, доцент, кафедра математики и информатики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Пензенский филиал) (Россия, г. Пенза, ул. Калинина, д. 33 б), Email: prokof_ow@mail.ru.
Семочкина Ирина Юриевна, кандидат технических наук, доцент, кафедра информационных технологий и систем, Пензенский государственный технологический университет (Россия, г. Пенза, проезд Байдукова/ул. Гагарина, 1а/11), E-mail: ius1961@gmail.com 

004.832.2 

DOI

10.21685/2307-4205-2020-4-11 

В процессе эволюции компьютерных систем поддержки принятия решений (Decision Support System, DSS) «классические» деревья решений были дополнены новыми способами отображения данных – древовидными картами. Используя иерархическую структуру, древовидные карты обеспечивают осмысленно организованные отображения информации большого объема, что дает преимущества при выработке решения по большим данным. Собирая и обобщая опыт применения обычных деревьев и древовидных карт, авторы поставили цель выработать рекомендации по применению средств визуализации данных в прикладных областях, повышающему качество поддержки решений. Если обычный подход нашел эффективное применение в машинном обучении, то древовидные карты ориентированы на применение «вручную» лицами, принимающими решения. В отличие от первого подхода, опирающегося на объективные числовые критерии оценки качества, эффект от применения древовидных карт субъективен и менее очевиден. Для второго подхода применены данные опросов пользователей во время решения профессиональных задач, связанных с анализом web-страниц «вручную» в процессе полного факторного эксперимента. Среднее время решения задач и экспертные оценки позволили сделать выводы о преимуществах древовидного представления данных и потенциальной возможности повышения качества поддержки принимаемых решений. В заключении статьи обоснован вывод о необходимости комплексного применения средств визуализации данных и ряда других технологий в продуктах второго поколения DSS 2. 

Ключевые слова

деревья решений, древовидные карты, качество визуализации, качество решения, экспериментальные данные 

 Скачать статью в формате PDF

1. Power, D. J. Decision Support, Analytics, and Business Intelligence / D. J. Power and Ciara Heavin. – Third ed. – New York : Business Expert Press, 2017. – Р. 196.
2. Белозерцев, А. И. Методы анализа данных и их реализация в системах поддержки принятия решений. Аспекты инжиниринга информационно-измерительных систем : учеб. пособие / А. И. Белозерцев, М. Ю. Михеев, О. В. Прокофьев, И. Ю. Семочкина. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2018. – 148 с.
3. Прокофьев, О. В. Методы и средства поддержки принятия решений в социально-экономических задачах / О. В. Прокофьев, И. Ю. Семочкина. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2010. – 100 с.
4. Долгова, И. А. Компьютерная поддержка принятия решений для управления социально-экономическими системами / И. А. Долгова, О. В. Прокофьев. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2012. – 116 с.
5. Михеев, М. Ю. Методы анализа данных и их реализация в системах поддержки принятия решений : учеб. пособие / М. Ю. Михеев, О. В. Прокофьев, И. Ю. Семочкина. – Пенза : Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2014. – 118 с.
6. Прокофьев, О. В. Концепция и способы построения систем поддержки принятия решений на основе интеллектуального анализа данных / О. В. Прокофьев // Системы интеллектуального анализа данных: методология, реализация, приложения. – Пенза : АННОО ПДЗ, 2013. – С. 22–40.
7. Тюрин, М. В. Разработка моделей прогнозирования состояния элементов технически сложного объекта / М. В. Тюрин, С. А. Фомин, О. В. Прокофьев // Надежность и качество сложных систем. – 2016. – № 1 (13). – С. 73–78.
8. Николаев, А. В. Большие данные для нового качественного уровня электроэнергетики / А. В. Николаев, О. В. Прокофьев, М. В. Тюрин, А. Н. Токарев // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. – 2018. – Т. 2. – С. 102–104.
9. Михеев, М. Ю. Прогнозирование литеральных ситуаций по коротким временным рядам / М. Ю. Михеев, О. В. Прокофьев, А Е. Савочкин // Труды Международного симпозиума Надежность и качество. – 2017. – Т. 1. – С. 320–324.
10. What is a decision tree? – URL: https://www.lucidchart.com/pages/decision-tree 11. Phillips-Wren, G. E. DSS 2.0 – Supporting Decision Making With New Technologies / G. E. Phillips-Wren, S. Carlsson, A. Respício. – IOS Press, 2014. – P. 604.
12. Goldberg, J. H. Enterprise Network Monitoring Using Treemaps / J. H. Goldberg, J. Helfman // Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting : proceedings. – 2005, September. – Р. 671–675. – DOI 10.1177/154193120504900508.
13. International Federation For Information Processing. Technical Committee 8. Working Group 8.3. – URL: http://ifiptc8.dsi.uminho.pt/index.php/events?wg=8.3