Кластеризация данных

Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы кластеры или классы. Это задача многомерной классификации данных. Существует около разных алгоритмов кластеризации, однако, наиболее часто используемые — иерархический кластерный анализ и кластеризация методом -средних. Где применяется кластерный анализ? В маркетинге это сегментация конкурентов и потребителей. В медицине — классификация симптомов, пациентов, препаратов. В социологии — разбиение респондентов на однородные группы. По сути кластерный анализ хорошо зарекомендовал себя во всех сферах жизнедеятельности человека.

1.2 Кластерный анализ

История явления[ править править код ] Если самые древние упоминания о таких формах экономического взаимодействия относятся еще ко времени до нашей эры в Анатолии, то история развития кластеров на территории Федеративной республики Германия насчитывает не так много десятилетий. Ближе к современности активнее всего в такие отношения вступали предприятия в Англии и Соединенных Штатах.

На германской земле сердцем промышленного прогресса была Рурская область.

2 курс, факультет бизнес-информатики и управления комплексными Studio . Ключевые слова: кластерный анализ, метод К-средних RapidMiner Studio.

Возможным решением этой проблемы является использование модификации алгоритма -алгоритм -медианы; алгоритм может медленно работать на больших базах данных. Возможным решением данной проблемы является использование выборки данных. Байесовские сети В теории вероятности понятие информационной зависимости моделируется посредством условной зависимости или строго: Удобно и интуитивно понятно представлять зависимости между элементами посредством направленного пути, соединяющего эти элементы в графе.

Если зависимость между элементами и не является непосредственной и осуществляется посредством третьего элемента , то логично ожидать, что на пути между и будет находиться элемент . Такими языками моделирования являются байесовские сети, которые служат для описания условных зависимостей между понятиями некой предметной области.

Байесовские сети - это графические структуры для представления вероятностных отношений между большим количеством переменных и для осуществления вероятностного вывода на основе этих переменных. Использование всех переменных и определение всех зависимостей между ними. Наличие двух предположений относительно переменных: Различают два основных сценария применения байесовских сетей: Предметная область отображается в виде графа, узлы которого представляют понятия, а направленные дуги, отображаемые стрелками, иллюстрируют непосредственные зависимости между этими понятиями.

Связь между понятиями и означает: Например, размер обуви ребенка, очевидно, связан с умением ребенка читать через возраст.

Оценка параметров, прежде всего, необходима для того, чтобы увязать бизнес-процессы деятельности предприятия с его целями и стратегией. Помимо оценки, параметры следует правильно интерпретировать и группировать для эффективного использования. Авторами статьи предлагается исследование и группировка бизнес параметров на базе кластерного анализа, используя который, будет рассмотрен частный пример взаимодействия предприятия со своими контрагентами.

Авторами статьи предлагается исследование и группировка бизнес параметров на базе кластерного анализа, используя который, будет рассмотрен.

Поведение покупателя до покупки Анализ запасов и группировка позиций в однородные группы Факторы, релевантные для анализа запасов Определить, каким образом респонденты относятся к мужским и женским ролям в рекламе Рейтинги, которые респонденты выставили различным роликам Анализ поведения покупателей новых автомобилей Факторные нагрузки, полученные при анализе набора переменных Применение кластерного анализа: Другая проблема связана с обилием вариантов при выборе метрики и метода кластеризации, а также — согласования между ними.

Дело в том, что зачастую, отличия в предпосылках использования той или иной метрики весьма невелики, кроме того, не всегда выбор метрики однозначно определяет допустимый метод кластеризации. Понимание последнего приходит только после того, как в деталях разберешься в тонкостях каждого конкретного метода и метрики. Как правило, руководствуются следующей рекомендацией: Методы кластеризации Выделяют две группы методов кластерного анализа: Основными методами иерархического кластерного анализа являются метод ближнего соседа, метод полной связи, метод средней связи и метод Варда.

Наиболее универсальным является последний. Существуют также центроидные методы и методы, использующие медиану, но Сниат и Сокал аккуратно показали, что их применение может привести к некоторым весьма нежелательным последствиям. Неиерархических методов больше, хотя работают они на одних и тех же принципах. По сути, они представляют собой итеративные методы дробления исходной совокупности. В процессе деления формируются новые кластеры, и так до тех пор, пока не будет выполнено правило остановки.

Кластерный анализ

Скачать Спецвыпуск Тольяттинского государственного университета. Институт финансов, экономики и управления. Кафедра бухгалтерского учета, анализа и аудита Библиографическое описание: Кластерный анализ — технология группирования объектов в ранее неизвестные группы [1]. Кластерный анализ применяется во многих сферах, таких как медицина, биология, маркетинг, социология и т.

Интернет бизнес и Экономика Для более глубокого анализа мы считаем уместным использовать также Выполнив кластерный анализ банков, мы можем заметить с помощью графика средних для каждого.

Кластерный анализ Кластерный анализ КА предназначен для разбиения совокупности объектов по совокупности их характеристик признаков на однородные группы кластеры или классы схожих между собой объектов многомерная классификация объектов по их приЕнакам. Кластерный анализ позволяет анализировать большой объём исходных данных, сжимать исходную информацию и информативно визуализировать результаты анализа.

Дополнительными преимуществами метода является: Выделенные кластеры можно интерпретировать в терминах управленческой практики. Описывать существующие группы посредством присущих им характеристик. Выбраковывать отдельные кластеры в случае ошибок в исходных данных, в результате которых Значения показателей у отдельных объектов резко отличается такие объекты попадают в отдельный кластер.

Этапы кластерного анализа, методы и алгоритмы

Обучение управлению качеством без отрыва от производства Кластерный анализ Кластерный анализ предназначен для разбиения совокупности объектов на однородные группы кластеры или классы. Это задача многомерной классификации данных. Существует около разных алгоритмов кластеризации, однако, наиболее часто используемые - иерархический кластерный анализ и кластеризация методом -средних.

Где применяется кластерный анализ?

собой и содержательно, и институционально: адаптация бизнес- технологий к исследовании [1] проводит кластерный анализ работы медицинской.

23, Ранее, я в значительной степени полагался на . На мой взгляд, это самый доступный и в тоже время недорогой из аналитических инструментов для маркетолога. Ведь, с одной стороны, есть у многих пользователей. Обмениваться -файлами очень легко. С другой стороны, к отчетам в в значительной степени привыкли топ-менеджеры многих компаний. Я активно пользуюсь сводными таблицами так как они позволяют быстро делать разные срезы - и это дает свои плоды.

Часто - но далеко не всегда. В последнее время я больше думаю о базовой математике и алгоритмах, которые стоят за продвинутой аналитикой.

Кластерный анализ разработки современных алгоритмов обработки данных

Примеры решаемых задач Задачи обработки естественного языка Обработка текстовой информации на естественном языке, как известно — одна из самых сложных задач . Плюс, конечно, собственные алгоритмы для более специфических задач — вообще же анализ социальных сетей нужен для верного построения маркетинговой политики: Задачи прогнозирования Постановка задачи прогнозирования или классификации, говоря бизнес-языком, выглядит достаточно просто.

Допустим, мы имеем набор объектов абонентов и множество описывающих их признаков пол, возраст, регион проживания и т.

Ключевые слова: кластеризация, кластерный анализ, систематизация. Keywords: cluster analysis Постановка бизнес-задачи. 2. Постановка задачи.

Гибкость в сборе необходимых данных Высокие издержки проведения Исследование возможностей формирования кластеров на территории региона требует определения потенциала кластеризации, который представляет собой наличие конкурентных преимуществ у отраслей, предприятий и инфраструктурных организаций, находящихся на территории региона, возможности объединения данных преимуществ и их использования для повышения конкурентоспособности региона. Следует отметить, что до сих пор не выработана единая методика оценки потенциала кластеризации.

Вместе с тем отдельные исследования данной проблемы уже имеются. Они базируются, как правило, на определении коэффициентов локализации, душевого производства, 50 специализации отраслей промышленности и др. В конечном счете, кластерный анализ, в начале в математической, а затем и в аналитической части становится обоснованием кластерной политики. Кластерный анализ это часть экономического анализа, являющаяся значительной статистической основой, базирующейся на группировке данных по определенным значениям наиболее важного признака или признаков.

При многомерности данных, сначала производится группировка по важности:

Подходы к группировке банков на основе кластерного анализа

Хочу выразить глубокую признательность за качественный и весьма объёмный труд, проделанный Вами по статистическому анализу моей базы данных. Причина такой благодарности следующая. На мой взгляд, наиболее ценным является возможность обучения статистике, предлагаемый формат общения позволяет не только обсуждать полученные результаты, но и вместе с этим развиваться, расти диссертанту и в какой-то степени облагораживаться.

Имея опыт написания кандидатской диссертации, поняла - как примитивны методы статистической обработки материала, которыми я владею, как мало я знаю! Как описывать статистику в медицине.

Галактики существуют в трехмерном пространстве, кластерный анализ – это многомерный анализ, проводимый в n-мерном.

Исчерпывающий и подробный Может быть недостаточно точным для современного состояния промышленности. Трудно осуществлять на должном уровне Метод оценки экспертов является наиболее распространенным для идентификации региональных кластеров через создание целевых групп, интервью и подготовку соответствующих обзоров, а также другие способы сбора ключевой информации. В круг региональных экспертов могут входить промышленные лидеры, общественные деятели и другие официальные лица, имеющие отношение к принятию решений.

Они являются важным источником информации о тенденциях региональной экономики, ее характеристике, сильных и слабых сторонах применяемой в регионе практике управления, снабженческих сетях, структуре текущих инвестиций и потенциальных возможностей для изготовления новой продукции. Хотя сбор данных для экспертной оценки может быть относительно результативным как по срокам и в стоимостном выражении, так и по ценности собранной информации, однако он редко выполняется в систематизированном виде, достаточном для окончательных обобщений.

К тому же характерной для многих исследователей является переоценка достоверности мнений, собранных ими в деловых кругах. Метод экспертной оценки используется в кластерном анализе на микроуровне. Показатель территории ПТ является простым соотношением долей занятости: Если ПТ равен 1,0, то это означает, что региональная экономика имеет такую же долю занятости в отрасли, как и страна в целом.

Сегментация и кластерный анализ

Поэтому нужно пробовать разные варианты разбивки. ПЕРВЫЙ формальный связан с тем, что объекты одной группы заметно отличаются от объектов другой группы по всем включенным в анализ переменным; ВТОРОЙ содержательный определяется возможностью разумной интерпретации каждого кластера. Таким образом, вторая переменная являет- ся как бы лишней, не добавляя никакой информации. Решение данной проблемы — стандартизация данных! До стандартизацииПосле 20 Цифры на картинке справа обозначают расстояния каждого объекта в рассматриваемом примере студента до центра кластера.

Поскольку центр клас- тера характеризует кластер, то чем меньше расстояния до центра, тем типичнее объект для данного кластера.

Кластерный анализ – технология группирования объектов в ранее восприятия структуры данных // Бизнес-информатика. - - №3.

Ведь от того, в какой группе находится тот или иной банк , зависит степень контроля заданной финансово-кредитным учреждением глубина банковского надзора и, как следствие, уровень развития и функционирования банковской системы и экономики государства вообще. Процесс группирования банковских финансово-кредитных учреждений относится к полномочиям центрального банка государства — Национального банка Украины. Главным критерием для осуществления этой процедуры является отношение суммы активов , принадлежащих банку.

Мы считаем, что для осуществления группировки коммерческих банков Украины недостаточно учитывать только один этот показатель. Мы предлагаем провести группировки банков Украины, учитывая набор показателей, по которым определяется степень их надежности и стабильности функционирования. Для проведения данного исследования следует использовать такой набор абсолютных показателей: Для более глубокого анализа мы считаем уместным использовать также относительные показатели, а именно: Для проведения данного исследования мы из каждой группы, которая сформировала комиссия НБУ, берем статистическую выборку размером в 10 банков.

Эти коммерческие банки типичные показатели своей группы. Прежде чем начать анализ показателей, мы проводим их нормирования с целью сведения к общим единиц измерения, что позволит нам сравнивать их между собой. Преимуществом кластерного анализа является то, что он осуществляет группировки исследуемых объектов не по одной, а по нескольким признакам, что позволяет более правильно, рационально и целесообразно осуществить процесс группирования.

Чтобы сравнить группы, возникшие в результате проведенного нами группировки и Национальным банком Украины, мы предлагаем группировать банки в 4 кластеры, как и количество групп, сформированных НБУ. Выполнив кластерный анализ банков, мы можем заметить с помощью графика средних для каждого кластера, что сумма активов не играет решающую роль в процессе группировки банков по сравнению с другими показателями, значимость которых в создании кластеров более выраженной.

Бизнес кластеры — сила малых предприятий