3.4.2 Настройка параметров столбцов
На этом шаге Мастера предоставляется возможность настроить параметры каждого поля: имя, метку, размер, тип данных, вид данных и назначение. Некоторые свойства (например, тип данных) можно задавать сразу для группы полей. Вид данных определяет, конечный ли это набор (дискретные) или бесконечный (непрерывные). Назначение столбцов выявляет характер их использования в алгоритмах обработки (при импорте можно оставить значение по умолчанию).
Указав параметры столбцов, запустим процесс импорта, нажав на кнопку "Пуск". После импорта данных на следующем шаге Мастера необходимо выбрать способ отображения данных. В данном случае самым информативным является диаграмма, поэтому выберем ее. После настройки отображения необходимых полей получаем график временного ряда исходных данных на рис. 3.7.
Перейдем к предварительной обработке загруженных данных. Все шаги по подготовке и обработке данных представлены в виде сценария на рисунке 3.8.
Рисунок 3.6 – Настройка параметров столбцов
Рисунок 3.7 – Временной ряд исходных данных
Рисунок 3.8 – Сценарий прогнозирования продаж
Парциальная предобработка служит для восстановления пропущенных данных, редактирования аномальных значений и спектральной обработки данных (например, сглаживания данных). Именно эти операции часто проводятся в первую очередь над данными.
- 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