Бизнес-анализ – это просто?

. В работе предпринята попытка структурировать сырьевые строительные материалы по радиоактивности с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. Анализ проводился на данных об удельных активностях естественных радионуклидов в сырьевых строительных материалах Волгоградской области, а также по расчетным величинам удельных эффективных активностей естественных радионуклидов. В отличие от традиционных методов анализа использованная методика оценки радиоактивности основана на количественных характеристиках. В результате обучения сети на данных об удельных активностях сырьевых материалов получена карта кластеров с сегментацией по эффективной удельной активности естественных радионуклидов. На основании полученных результатов, сделаны выводы о возможности и целесообразности использования примененного алгоритма для классификации и анализа данных о радиоактивности строительного сырья. , - .

: - анализ клиентской базы

Однако не во всех источниках реклама создает одинаковое воздействие на людей. Кроме того, стоимость рекламы может очень сильно отличаться. Поэтому важно знать, какую пользу какая реклама приносит и на какие категории клиентов воздействует. В данных о сделках содержится информация об источнике рекламы, который способствовал совершению сделки.

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ОБУЧЕНИЯ ИНС С ПОМОЩЬЮ КЛЕТОЧНЫХ . В результате обучения самоорганизующейся карты Кохонена получаются основные теоретические и прикладные аспекты бизнес-аналитики.

Имя пользователя или адрес электронной почты Самоорганизующиеся карты Кохонена — математический аппарат Практика анализа , Методология 9 комментариев Версия для печати Самоорганизующиеся карты — это одна из разновидностей нейросетевых алгоритмов. Основным отличием данной технологии от рассмотренных нами ранее нейросетей, обучаемых по алгоритму обратного распространения, является то, что при обучении используется метод обучения без учителя, то есть результат обучения зависит только от структуры входных данных.

Нейронные сети данного типа часто применяются для решения самых различных задач, от восстановления пропусков в данных до анализа данных и поиска закономерностей, например, в финансовой задаче. В данной статье мы рассмотрим принципы функционирования и некоторые аспекты использования самоорганизующихся карт. Основы Алгоритм функционирования самообучающихся карт — представляет собой один из вариантов кластеризации многомерных векторов.

Примером таких алгоритмов может служить алгоритм -ближайших средних - . Важным отличием алгоритма является то, что в нем все нейроны узлы, центры классов… упорядочены в некоторую структуру обычно двумерную сетку. При этом в ходе обучения модифицируется не только нейрон-победитель, но и его соседи, но в меньшей степени. За счет этого можно считать одним из методов проецирования многомерного пространства в пространство с более низкой размерностью.

При использовании этого алгоритма вектора, схожие в исходном пространстве, оказываются рядом и на полученной карте.

Самоорганизующаяся сеть позволяет выявлять кластеры группы входных векторов обладающих некоторыми общими свойствами. При этом выделяют сети с неупорядоченными нейронами часто называемые слоями Кохонена и сети с упорядочением нейронов часто называемые самоорганизующимися картами или - . Карты Кохонена наглядно отражают на двумерной карте объекты с близкими свойствами. Входной вектор это описание одного из объектов подлежащих кластеризации.

Количество нейронов совпадает с количеством кластеров которое должна выделить сеть.

карты Кохонена, прогнозирование, выбор специальности успешно используются для решения бизнес-задач в . Аналитик создает модель, так.

Системный анализ, управление и обработка информации по отраслям Количество траниц: Самоорганизующиеся карты Кохонена как метод аналитической обработки данных. Анализ современных методов интеллектуального анализа данных. Классическая модель СОКК и алгоритм ее обучения. Подготовка и предобработка данных для нейронной сети. Построение визуальных топографических карт для СОКК. Выводы по главе 1. Модель сети Кохонена с замкнутой решеткой, оценка ее точности и качества.

Проблемы применения классической модели СОКК. Способы устранения граничного эффекта. Новый метод связи соседних нейронов сети.

Методика применения карт Кохонена для выделения линии уреза воды по спутниковым данным

Мониторинг изменений в банковском сообществе России с применением самоорганизующихся карт Кохонена Для сравнительной оценки изменений в банковском сообществе, включающем 30 наиболее крупных банков, была построена соответствующая карта. На новой карте кластеров мы наблюдаем уже три главных кластера. Два черных нейрона на карте отображают так называемые банки — исключения из общего правила, не попавшие ни в один из трех выявленных сетью Кохонена кластеров. Рисунок 2 подтверждает тенденцию, найденную ранее для полной совокупности данных, а именно: Этот вывод подтверждается также полученными с помощью технологии статистическими данными о средних значениях признаков, соответствующих каждому кластеру табл.

Из таблицы видно, что в кластеры 2 и 3 попали по два банка.

вила, методы их применения для реализации практических задач анализа данных в ной сети, дерева решений, карты Кохонена и ассоциативной бизнес-аналитики , поддержанной субсидией Министерства.

Концепция кластера в технологиях интеллектуального анализа данных Кластеризация — один из ключевых типов закономерностей, выявляемых методами интеллектуального анализа данных. Кластеризацию в контексте интеллектуального анализа обычно понимают как разделение целого множества на некоторое количество подмножеств по заранее неизвестным признакам, причем объекты внутри каждого из кластеров должны быть близки между собой по одному или нескольким признакам, доступным для интерпретации.

Методы кластеризации могут оказаться полезными в самых разных отраслях экономики. В первую роль речь идет об областях массового обслуживания. Банки, операторы мобильной связи, страховые организации — лишь некоторые экономические объекты, для которых объективное разделение множества потенциальных клиентов на разумно определяемые группы может привести к существенному положительному результату. Объектами сегментации могут выступать и другие экономические объекты, например, товары, контрагенты, ценные бумаги, транзакции.

Простейшим методом кластеризации является визуализация.

Анализ данных: самоорганизующиеся карты Кохонена

Имя пользователя или адрес электронной почты Использование самоорганизующихся карт в задачах кластеризации Методология 0 комментариев Версия для печати Иногда возникают задачи анализа данных, которые с трудом можно представить в математической числовой форме. Это случай, когда нужно извлечь данные, принципы отбора которых заданы нечетко: Рассмотрим типичную для задач подобного рода ситуацию — предсказание банкротств. Предположим, что у нас есть информация о деятельности нескольких десятков банков их открытая финансовая отчетность за некоторый период времени.

По окончании этого периода мы знаем, какие из этих банков обанкротились, у каких отозвали лицензию, а какие продолжают стабильно работать на момент окончания периода. И теперь нам необходимо решить вопрос о том, в каком из банков стоит размещать средства.

область применения информационно-аналитических отчетности с применением средств бизнес-аналитики; .. Задачи кластеризации: алгоритмы k-means, g-means и карты Кохонена; Системы Data Mining.

Концепция используется для распространенных и важных задач анализа данных, таких как моделирование и дальнейшая визуализация или, например, кластеризация — и в последнее время часто упоминается в контексте . В двух словах, самоорганизующаяся карта — это проекция многомерного пространства на пространство с меньшей размерностью чаще всего, естественно, двумерное ; как и любая нейросеть, карта Кохонена состоит из узлов нейронов. Количество нейронов при этом определяется непосредственно аналитиком.

Каждый узел определяется двумя векторами — вектор веса, имеет размерность входных данных и вектор координат узла на карте. Визуально выглядит как поле из ячеек правильной формы — чаще всего это шестиугольник, поскольку за счет того, что центры ячеек в этом случае находятся на одинаковом расстоянии, достигается предельная точность визуализации. Механизм работы самоорганизующейся карты Рассмотрим механизм работы с точки зрения концепции и одновременно через призму того, что происходит непосредственно в алгоритме.

Итак, алгоритм состоит из двух шагов: Аналитик задает количество нейронов; задаются первоначальные значения векторов для узлов поскольку размерность известна изначально, а координаты определяются в соответствии со значениями параметров. Цикл обучения Выбор вектора из набора входных данных, называемого наблюдением.

Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена.

Карта Кохонена способна распознавать кластеры в данных, а также устанавливать близость классов. Таким образом, пользователь может улучшить свое понимание структуры данных, чтобы затем уточнить модель. Если в данных распознаны классы, то их можно обозначить, после чего сеть сможет решать задачи классификации. Если построить карту Кохонена, содержащую кластеры для каждой группы клиентов по степени их лояльности, то с ее помощью можно предсказывать ожидаемое поведение клиентом и применять к ним соответствующую маркетинговую политику.

Карта Кохонена распознает кластеры в обучающих данных и относит все данные к тем или иным кластерам. Если после этого карта встретится с набором данных, непохожим ни на один из известных образцов, то она не сможет классифицировать такой набор и тем самым выявит его аномальность.

Самоорганизующиеся карты Кохонена - мощный самообучающийся механизм клиентом и применять к ним соответствующую маркетинговую политику. программных продуктов и решений в области бизнес-аналитики.

Для реализации карты Кохонена воспользуемся объектно-ориентированным подходом. Нам понадобятся два класса: Код хорошо документирован, поэтому не будем останавливаться на описании методов. Динамика процесса самоорганизации карты Кохонена Как видно из рис. Создав решетку из узлов и задав размеры картинки ,15,20, , ; мы получим изображение, похожее на рис. Результат работы карты из узлов, размер картинки В книге Г.

Карта Кохонена

Каргы-развертки нейронной сети при анализе расчетов зубчатых передач Каждый входной вектор имел 10 компонент, а входной наборе векторов представлял собой различные сочетания значений этих компонент: В результате анализа обученной сети и построения ее карт-разверток рис. Эти головки имеют значения образующих диаметров для внутренних резцовых головок меньшие, чем образующие диаметры для наружных резцовых головок.

В данной статье раскрывается методика применение нейронных сетей для результатам качества ее обучения, а также применение карт Кохонена для Паклин, Н. Б. Бизнес аналитика: от данных к знаниям / Н.Б. Паклин, В. И.

. Определение принадлежности товара к той или иной номенклатурной группе. Определение принадлежности товара к линейке товаров конкретного производителя если она есть и позиционирование товара в этой линейке топовый, бюджетный и т. В вырожденном случае линейка может содержать единственный выбранный для анализа товар.

Определение товаров-аналогов, не принадлежащих номенклатурной линейке данного производителя. Сбор цен на товары, определённые в шагах Территориальная принадлежность источника при этом не столь принципиальна, так как нам более необходим тренд изменения цены, а не её абсолютные значения. Возможно также использование заранее собранных данных, получаемых от соответствующих сервисов, таких, например, как БетапйсзЗ. Построение тренда цены на выбранный товар. Построение объединённого тренда для последовательности товаров-предшественников.

Данный шаг необходим для определения цикличности обновления версий товаров.

Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге

В работе мы развиваем применение данного метода как альтернативу метода ультраметрических пространств. В статье показано, что нелинейный метод СОК является более точным, гибким и перспективным в задачах кластеризации большого объема плохо структурированных данных. Прикладная часть исследования выполнена на анализе обоими методами реальных финансовых данных: Указанные проблемы тесно связаны с задачами менеджмента организаций, поскольку принятие решений корпоративными финансовыми менеджерами зависит как от понимания ими сложных нелинейных закономерностей потоков данных, так и от современных методов извлечения знаний в целях оперативного и стратегического управления.

Кроме того, получение знаний из имеющейся информации является базой для управления капиталом и любой инвестиционной деятельности вообще. Куперин, технологий анализа данных и сравнении их с традиционными подходами финансовой математики.

АНАЛИТИЧЕСКИЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ Применение алгоритма кластеризации: самоорганизующиеся карты Кохонена. 22 находить аномальные значения, оценивать последствия принятия бизнес- решений. .. Выполните описанные выше действия по построению карт Кохонена.

- , . , . - . , , . . Обозначены основные проблемы, возникающие в процессе разбиения факторного пространства на тестовое, проверочное и обучающее множества. Предложен подход, основанный на применении кластеризации, позволяющий увеличить энтропию обучающего множества.

Карты эмпатии: от аналитики до внедрения

Узнай, как мусор в голове мешает тебе эффективнее зарабатывать, и что ты можешь сделать, чтобы ликвидировать его полностью. Нажми тут чтобы прочитать!