4.6 Задания для самостоятельной работы
Задание 4.1. На предприятии «Прогресс» функционируют 16 научно- производственных отделов, занятых выпуском различной продукции, работ и услуг. Поскольку виды деятельности, количество работающих, рентабельность отделов, существенно различаются между собой, было решено сгруппировать отделы в несколько однородных групп, а затем для каждой группы разработать свою систему премирования. После тщательного анализа выбрали четыре признака, с помощью которых описывались наиболее важные параметры каждого отдела: 1) стоимость активной части основных производственных фондов, тыс. руб. (Х1); 2) среднемесячный объем работ отдела, тыс. руб. (Х2); 3) удельный вес работ/услуг отдела по внутрифирменной кооперации, % (x3); 4) среднемесячная прибыль отдела, тыс. руб. (x4). Данные по отделам приведены в табл.4.2.
Проведите кластеризацию отделов в пакете Deductor, используя метод К-средних (число кластеров задайте равным 4). Найдите статистические характеристики каждого кластера.
Таблица 4.2
№ отдела | x1 | x2 | x3 | x4 | № отдела | x1 | x2 | x3 | x4 |
1 | 699 | 190 | 53 | 11 | 9 | 293 | 391 | 16 | 66 |
2 | 532 | 211 | 19 | 42 | 10 | 300 | 396 | 29 | 87 |
3 | 650 | 152 | 46 | 14 | 11 | 73 | 160 | 0 | 22 |
4 | 768 | 216 | 67 | 17 | 12 | 862 | 199 | 51 | 22 |
5 | 67 | 106 | 0 | 32 | 13 | 112 | 136 | 0 | 29 |
6 | 322 | 397 | 26 | 52 | 14 | 289 | 388 | 31 | 74 |
7 | 736 | 180 | 49 | 18 | 15 | 512 | 195 | 6 | 58 |
8 | 501 | 239 | 11 | 60 | 16 | 490 | 201 | 9 | 65 |
Задание 4.2. Проведите кластеризацию потребителей по их отношению к посещению магазинов для покупки товаров на основе результатов исследования, суть которого в том, что потребителей попросили выразить их степень согласия со следующими утверждениями по 7-балльной шкале (1 - не согласен, 7 - согласен): V1 - «Посещение магазинов для покупки товаров - приятный процесс»; V2 - «Посещение магазинов для покупки товаров плохо сказывается на бюджете»; V3 - «Я совмещаю посещение магазинов для покупки товаров с питанием вне дома»; V4 - «Я стараюсь сделать лучшие покупки при посещении магазинов»; V5 - «Мне не нравится посещение магазинов для покупки товаров»; V6 - «Я могу сэкономить много денег, сравнивая цены в разных магазинах». Результаты этого исследования приведены в табл. 4.3.
Таблица 4.3
Потребитель | V1 | V2 | V3 | V4 | V5 | V6 |
1 | 6 | 4 | 7 | 3 | 2 | 3 |
2 | 2 | 3 | 1 | 4 | 5 | 4 |
3 | 7 | 2 | 6 | 4 | 1 | 3 |
4 | 4 | 6 | 4 | 5 | 3 | 6 |
5 | 1 | 3 | 2 | 2 | 6 | 4 |
6 | 6 | 4 | 6 | 3 | 3 | 4 |
7 | 5 | 3 | 6 | 3 | 3 | 4 |
8 | 7 | 3 | 7 | 4 | 1 | 4 |
9 | 2 | 4 | 3 | 3 | 6 | 3 |
10 | 3 | 5 | 3 | 6 | 4 | 6 |
Задание 4.3. С целью адресной поддержки малого бизнеса Департаментом экономического развития города А было решено построить компьютерную распознающую систему на основе методов многомерной классификации, позволяющую по определенному перечню показателей идентифицировать малые предприятия для определения проводимой относительно них экономической политики. Данные для решения поставленной задачи представлены в табл. 3.4. Разделите всю выборочную совокупность предприятий на отдельные группы и по средним характеристикам получившихся групп определите, в какие из классов вошли предприятия, нуждающиеся в финансовой поддержке, какие нормально функционируют, а какие уже, возможно, стали банкротами.
Таблица 4.4
Предприятие | Коэффициент текущей ликвидности, Х1 | Коэффициент обеспеченности собственными средствами, Х2 | Коэффициент утраты (восстановления) платежеспособности, Х3 |
1 | 1,30 | 0,23 | 1,13 |
2 | 0,73 | -1,36 | 0,59 |
3 | 2,02 | 0,24 | 1,46 |
4 | 0,64 | -1,09 | 0,72 |
5 | 1,28 | 0,23 | 1,19 |
6 | 1,52 | 0,51 | 1,42 |
7 | 2,00 | 0,50 | 1,69 |
8 | 0,32 | 0,16 | 0,37 |
9 | 1,18 | 0,15 | 1,04 |
10 | 0,92 | -1,10 | 0,51 |
Задание 4.4. Проведите классификацию коммерческих банков методом К-средних на предмет оценки их надежности, установив экспертным путем оптимальное число кластеров. Определите состав каждого кластера, его статистические характеристики. Основные показатели работы банков приведены в табл. 3.5.
Таблица 4.5
Банк | Чистые активы, тыс. руб. | Ликвидные активы, тыс. руб. | Суммарные обязательства, тыс. руб. |
1 | 728481,825 | 12731,458 | 1527149,283 |
2 | 43831,446 | -24198,034 | 79374,219 |
3 | 19973,371 | 629,285 | 27452,437 |
4 | 26484,649 | -16262,703 | 31193,252 |
5 | 20393,837 | 3483,837 | 29484,226 |
6 | 174967,000 | 6783,932 | 260847,887 |
7 | 137371,384 | 3197,923 | 12736,830 |
8 | 62763,913 | 6158,736 | 97264,837 |
9 | 183,837 | -189,780 | 18373,803 |
10 | 11836,910 | -414,712 | 19724,460 |
Задание 4.5. Руководство филиала региональной телекоммуникационной компании, предоставляющей услуги мобильной связи, поставило задачу сегментации абонентской базы. Ее целями являются:
Построение профилей абонентов путем выявления их схожего поведения в плане частоты, длительности и времени звонков, а также ежемесячных расходов;
Оценка наиболее и наименее доходных сегментов.
Эта информация может в дальнейшем использоваться для:
Разработки маркетинговых акций, направленных на определенные группы абонентов;
Разработки новых тарифных планов.
Оптимизации расходов на адресную SMS-рассылку о новых услугах и тарифах;
Предотвращения оттока клиентов в другие компании.
Данные за последние несколько месяцев, взятые из биллинговой системы, находятся в файле mobile.txt..
Проведите сегментацию клиентов телекоммуникационной компании, разбив множество записей на 6 кластеров. Проведите анализ полученного разбиения и дайте содержательную характеристику каждого кластера.
- Інформаційні системи та технології в управлінні методичні вказівки
- 1 Введення до систем підтримки прийняття рішень 4
- 2 Бізнес - прогнозування 25
- 3 Кластерний аналіз в бізнес-аналітиці 43
- 4 Вирішення задач класифікації
- 5 Література 120
- 1 Введение в Системы Поддержки Принятия Решений (сппр)
- 1.1 Определение сппр
- 1.2 Классификация сппр
- 1.3 Архитектура сппр
- 1.4 Анализ данных – основные принципы
- 1.5 Базовые методы анализа
- 1) Online Analytical Processing
- 2) Knowledge Discovery in Databases
- 3) Data Mining
- 1.6 Примеры задач, где применяются методы Data Mining
- 1.7 Программа Deductor – платформа для создания сппр
- 1.8 Контрольные вопросы
- 2 Корреляционный анализ
- 2.1 Теоретические сведения
- 2.3 Задание для самостоятельной работы
- 2.4. Контрольные вопросы
- 3 Бизнес - Прогнозирование
- 3.1 Теоретические сведения
- 3.2 Компьютерные пакеты для решения задач прогнозирования
- 3.3 Временные ряды
- 3.3.1 "Наивные" модели прогнозирования
- 3.3.2 Средние и скользящие средние
- 3.3.3 Моделирование временного ряда
- Ar(p) -авторегрессионая модель порядка p. Модель имеет вид:
- 3.3.4 Нейросетевые модели прогнозирования
- 3.3.6 Предобработка данных
- 3.4 Пример прогнозирования с помощью линейной регрессии
- 3.4.1 Импорт данных из файла
- 3.4.2 Настройка параметров столбцов
- 3.4.3 Расчет автокорреляции столбцов
- 3.4.4 Удаление аномалий
- 3.4.5 Сглаживание данных – удаление шумов
- 3.4.6 Преобразование данных к скользящему окну
- 3.4.7 Прогнозирование с помощью линейной регрессии
- 3.5 Прогнозирование с помощью нейронных сетей
- 3.5.1 Исходные данные
- 3.5.2 Удаление аномалий и сглаживание
- 3.5.3 Обучение нейросети (прогноз на 1 месяц вперед)
- 3.5.4 Построение прогноза
- 3.5.5 Результат
- 3.5.6 Выводы
- 3.6 Задание к лабораторной работе
- 3.7 Контрольные вопросы
- 4 Кластерный анализ в бизнес-аналитике
- 4.1. Теоретические основы
- 4.2 Меры близости в алгоритмах кластеризации
- 4.3 Алгоритмы кластеризации
- 4.4 Решение типовой задачи кластеризации в Deductor
- 4.4.1 Кластеризация
- 4.4.2 Выводы
- 4.6 Задания для самостоятельной работы
- 4.7 Контрольные вопросы
- 5 Методы решения задач классификации
- 5.1 Опис процесу класифікації
- 5.2 Оцінка якості моделі класифікації
- 5.3 Скоринговые модели для оценки кредитоспособности заемщиков – пример задачи классификации на основе логистической регрессии
- 5.3.1 Постановка задачи
- 5.3.2 Скоринговая карта на основе логистической регрессии
- 5.3.3 Построение модели в системе Deductor.
- 5.4 Классификация на основе дерева решений
- 5.4.1 Процесс конструирования дерева решений
- 5.4.2 Скоринговая модель на основе дерева решений
- 5.3.4 Интерактивное дерево решений
- 5. Задания к лабораторной работе
- 5.5 Контрольные вопросы
- 5 Литература