Un perfil UML para el análisis de series temporales con modelos conceptuales sobre almacenes de datos

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1 Un perfil UML para el análisis de series temporales con modelos conceptuales sobre almacenes de datos Jesús Pardillo 1, Jose Zubcoff 2 y Juan Trujillo 1 1 Dpto. de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Universidad de Alicante, España 2 Dpto. de Ciencias del Mar y Biología Aplicada, Universidad de Alicante, España Abstract. El análisis de series temporales (AST) es una potente herramienta para el descubrimiento de patrones y tendencias. Pero todavía no existen modelos conceptuales para esta técnica de minería, que podrían ayudar a solventar los problemas en el preprocesado de los grandes volúmenes de datos manejados. Dado que los almacenes de datos (AD) constituyen una fuente de datos idónea para la minería, proponemos extender UML (Unified Modeling Language) con un perfil para el modelado conceptual del AST sobre AD y emplear MDA (Model Driven Architecture) para la generación automática de código, facilitando notaciones y modelos intuitivos, independientes de herramientas y algoritmos. Key words: Modelado conceptual, modelado multidimensional, UML, MDA, KDD, almacenes de datos, minería de datos, series temporales 1 Introducción Hoy en día, los sistemas de información de todo tipo recogen grandes volúmenes de datos con referencias temporales, pudiéndose descubrir información valiosa acerca de comportamientos periódicos, patrones repetitivos o tendencias, de analizarse estas series temporales (ST) con la técnica adecuada. El KDD (Knowledge Discovery in Databases) [1], proceso de extracción de información en grandes volúmenes de datos, se divide en tres fases: la integración y preprocesado, la minería de datos y el descubrimiento de conocimiento. El resultado de la integración es un almacén de datos (AD): una colección que varía en el tiempo de datos orientados a un tema, integrados y no volátiles para el apoyo a la toma de decisiones [2]. La ventaja del AD como repositorio es que los datos (i) se encuentran integrados y preparados para el análisis, (ii) están identificados con cierto momento temporal que habilita concretamente el AST y Financiación de proyectos METASIGN (TIN ) y DADS (PBC ). La beca FPU (AP ) financió el trabajo de Jesús Pardillo. (España)

2 (iii) su organización multidimensional (MD) de los datos está próxima a la forma de pensar de los analistas. Sin embargo, la minería continúa realizándose más como un arte que como una ciencia, debido a la falta de un método y modelos que trabajen a nivel conceptual con datos bien estructurados. Actualmente, sólo tres aproximaciones tratan, aunque sea tangencialmente, el modelado de técnicas de minería de datos. Éstas son: CWM (Common Warehouse Metamodel) [3], para la definición de los metadatos de aplicaciones de inteligencia empresariales; PMML (Predictive Model Markup Language) [4], para la descripción de modelos de aprendizaje automático; y PBMS (Pattern Base Management System) [5, 6], para la gestión y almacenamiento de patrones. Sin embargo, ninguna de las aproximaciones constituye una técnica fácilmente usable para la especificación de las técnicas de minería de datos. En la línea de trabajos previos para el modelado de minería de datos con reglas de asociación [7] o clustering [8], presentamos aquí una extensión de UML (Unified Modeling Language) [3] mediante el mecanismo de perfiles para modelar la minería de datos con AST apoyado por el modelo MD del AD. Además, proponemos el uso de MDA (Model Driven Architecture) [3] para la generación automática de código a partir de los modelos de minería de datos. Por un lado, el modelado MD, que se expresa en términos de hechos y dimensiones de análisis, facilitará la comprensión de los datos bajo análisis. Por otro, el modelado conceptual abstrae los detalles de plataformas concretas de minería de datos. Esto permitirá al analista centrarse únicamente en el proceso de minería de datos, relegando implementaciones concretas a las herramientas de transformación. 2 Fundamentos del AST El descubrimiento de patrones y tendencias en los datos es de gran relevancia en la actualidad. Las empresas necesitan anticipar o predecir los valores futuros de variables así como identificar la naturaleza del fenómeno bajo estudio. De esta manera, el AST se da como técnica natural para la minería de los datos. En una ST, el tiempo es un atributo presente en cada modelo de análisis (agregado incluso a diferentes escalas, e.g., días, semanas, meses); y la tendencia y periodicidad, los conceptos básicos en que se describe la ST. Varios son los algoritmos que pueden utilizarse para revelar patrones temporales ocultos [9]: ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average), ART (AutoRegressive Tree), exponential smoothing o VAR (Vector AutoRegression). Estos algoritmos requieren que se especifiquen ajustes para descubrir los patrones en los datos: el período (especificado por el analista o a descubrir automáticamente por los algoritmos), el número total de períodos bajo análisis, el rango total de tiempo (la ventana) o el umbral mínimo de soporte (por ejemplo, en el modelo de regresión). Respecto a las variables de estudio, algunas se utilizan como entrada del algoritmo (para propósitos de aprendizaje), mientras que otras agrupan los datos (como casos). Además, los analistas pueden filtrar variables bajo algún criterio dado. Para la eficiencia de los algoritmos también es importante especificar el tratamiento de los valores ausentes en la ST.

3 3 Modelado MD de AD en UML Pese a que UML [3] es un lenguaje de modelado de propósito general, proporciona un mecanismo de perfilado para implementar lenguajes específicos como son el modelado MD o los AST. Un perfil UML contiene estereotipos de los elementos de modelado de UML como medio fundamental de extensión. Además, estos disponen de: atributos (definiciones etiquetadas), restricciones de dominio e iconos, con las que poder enriquecer la semántica original de UML. El perfil para el modelado MD de AD. En un modelo MD, los datos son organizados en hechos y dimensiones. Mientras que un hecho conforma el foco de análisis, modelando colecciones de medidas; las dimensiones asociadas proporcionan un contexto para el análisis, formando jerarquías a través de las cuales las medidas pueden agregarse. Como prerequisito para el modelado de AST, hemos tomado nuestro perfil UML previo para el modelado MD de AD [10], que describe los conceptos MD extendiendo UML en términos de estereotipos, definiciones etiquetadas, restricciones y notaciones (iconos). Por motivos de espacio, omitimos la especificación de este perfil UML, que puede consultarse en [10]. 4 Un perfil para el AST sobre AD Hemos extendido UML mediante perfiles para modelar el AST sobre modelos MD. Por cada concepto expuesto en la Sec. 2, se han diseñado los estereotipos, definiciones etiquetadas y restricciones oportunas para contemplar su modelado. En la Fig. 1, se muestra el perfil resultante con la notación estándar de UML. Fig. 1. El perfil UML para el análisis de ST

4 Por cada parámetro para los Ajustes del AST (e.g., autoperíodo, valores- Ausentes o período), en el perfil se modela el valor por defecto, así como su dominio (e.g., el valor por defecto de la ventana es de 1, pudiendo ser cualquier entero no negativo). Para el parámetro valoresausentes, el dominio se ha definido mediante la enumeración TratamientoValoresAusentes de los posibles valores. Adicionalmente, cada estereotipo conlleva ciertas restricciones en el modelado en función de la semántica del dominio representado. Para su especificación se suelen utilizan lenguajes formales, siendo OCL (Object Constraint Language) [3] el más empleado. Por motivos de espacio, suprimimos aquí el listado de las restricciones identificadas en el dominio de AST para los estereotipos presentados. 5 Análisis en un proyecto real: la pesca en Alicante Con nuestra aproximación, hemos modelado el AST de las capturas comerciales de peces en Alicante. Los datos analizados provienen de la lonja del pescado en esta región. Los valores observados y pronosticados de las capturas, se utilizarán para el soporte de la administración de pesquerías. Tras la obtención de requisitos, diseñamos el AD integrando datos censales, datos ambientales y datos provenientes de bases de datos transaccionales. De esta forma, el AD contiene datos preprocesados preparados para el análisis con técnicas de minería de datos. En las siguientes líneas, mostraremos cómo se puede utilizar nuestra aproximación para descubrir el conocimiento requerido. Modelado de datos MD. La Fig. 2 muestra las capturas de peces modeladas con el perfil UML para el modelado MD de AD [10]. El modelo se estructura con un hecho central de análisis (Capturas) alrededor del que se articulan las dimensiones sobre las que analizar (Tiempo, Ubicación, Pez y Embarcación). Nótese que, en el AD, la variable temporal del AST se modela como la dimensión etiquetada con {istime}. En aras de la sencillez, hemos omitido la representación explícita de los atributos de las dimensiones no utilizadas en el AST. Fig. 2. Modelo MD de las capturas de peces

5 Modelado del AST sobre datos MD. Como ejemplo sencillo de AST, queremos analizar la ST del total de carpas capturadas mensualmente (Fig. 3). Hemos especificado una instancia (InstanceSpecification de UML) de los Ajustes estereotipada como AnálisisST, dados ciertos valores de los parámetros para configurar el algoritmo subyacente (la discusión acerca de su obtención queda fuera del ámbito de este trabajo). Los atributos de minería (las variables MD del AST), se modelan como un conjunto de dependencias de uso (Usage) desde el AST hacia los correspondientes atributos de los elementos MD (hechos y niveles de agregración). Además, dado que el AST está restringido a las carpas, modelamos además una restricción de filtro (representada como { carpa }), representando así, que el atributo nombre es filtrado en el AST. Fig. 3. Modelo conceptual para el AST de las capturas de peces en Alicante 6 Transformación a código Dado un modelo conceptual como el AST diseñado, el código que lo implementa en distintas plataformas de minería de datos puede ser generado automáticamente siguiendo una propuesta del tipo de MDA [3]. Con estas aproximaciones, la generación de código se articula como una secuencia de transformaciones entre modelos a diferentes niveles de abstracción, siendo el propio código un modelo más (el más concreto), objeto final de transformación. En este trabajo, hemos estudiado la transformación de nuestro perfil UML para el modelado de AST hacia el código que lo implementa en la plataforma Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. Concretamente al lenguaje DMX (Data Mining extensions), que permite especificar las tareas de minería de datos en esta plataforma. MDA propone el lenguaje Mof2Text (MOF Models to Text Transformation Language) [3] para especificar este tipo de transformaciones de modelos (representaciones visuales) a código (codificaciones textuales). Su descripción se realiza mediante plantillas de texto parametrizadas por los elementos de modelado a transformar. Estas plantillas serán luego tomadas por un motor de transformaciones Mof2Text para generar el código de la plataforma.

6 Las transformaciones se han realizado sobre el entorno Eclipse, con los proyectos MDT (Model Development Tools) para el modelado con UML y GMT (Generative Modeling Technologies) para la ingeniería dirigida por modelos. En particular, hemos utilizado MOFScript (subproyecto de GMT) para la especificación de las transformaciones modelo a código conforme a Mof2Text. De esta manera, hemos podido confirmar nuestra propuesta como una alternativa viable para el diseño e implementación de técnicas de minería de datos como los AST. 7 Conclusión Este trabajo propone un perfil UML para el AST con modelos conceptuales sobre AD. Como grandes ventajas, nuestra aproximación utiliza (i) el modelo MD del AD, semánticamente rico y estructurado intuitivamente; (ii) los procesos de carga del AD para disponer de datos preprocesados listos para la minería y (iii) artefactos para minería de datos entendibles fácilmente por los analistas. Además, nuestros modelos conceptuales son codificados en distintas herramientas de minería mediante MDA. Para mostrar la viabilidad de esta aproximación, la aplicamos a un proyecto real y generamos automáticamente el código asociado para un sistema comercial mediante transformaciones Mof2Text. Como trabajo futuro, estudiaremos el uso de CWM como punto intermedio de transformación, así como la implementación en más plataformas. Otros trabajos incluyen el enriquecimiento y validación del modelo conceptual presentado. References 1. Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., Uthurusamy, R.: Advances in knowledge discovery and data mining. First edn. American Association for Artificial Intelligence, Menlo Park, CA, USA (1996) 2. Inmon, W.H.: Building the Data Warehouse. Second edn. John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, USA (1996) 3. Object Management Group (OMG): Referring to the MDA, UML, CWM, OCL, and Mof2Text Specifications. (November 2007) 4. Data Mining Group: Predictive Model Markup Language (PMML), version (Visited April 2007) 5. Rizzi, S., Bertino, E., Catania, B., Golfarelli, M., Halkidi, M., Terrovitis, M., Vassiliadis, P., Vazirgiannis, M., Vrachnos, E.: Towards a Logical Model for Patterns. In: ER. (2003) Rizzi, S.: UML-Based Conceptual Modeling of Pattern-Bases. In: PaRMa. (2004) 7. Zubcoff, J., Trujillo, J.: A UML 2.0 profile to design Association Rule mining models in the multidimensional conceptual modeling of data warehouses. Data Knowl. Eng. In Press (2006) doi: /j.datak Zubcoff, J., Pardillo, J., Trujillo, J.: Integrating Clustering Data Mining into the Multidimensional Modeling of Data Warehouses with UML Profiles. In: DaWaK. (2007) Box, G.E.P., Jenkins, G., Reinsel, G.: Time Series Analysis, Forecasting and Control. Third edn. Prentice Hall (1994) 10. Luján-Mora, S., Trujillo, J., Song, I.Y.: A UML profile for multidimensional modeling in data warehouses. Data Knowl. Eng. 59(3) (2006)

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