kstovo-forum.ru
+1-120-304-5878
12.12.2017 - Posted by: - In category: Каталог - 2 комментариев

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В EXCEL ПОШАГОВАЯ ИНСТРУКЦИЯ


Кластерный анализ в excel пошаговая инструкция

исследований – кластерный анализ. В программе выполняется алгоритм иерархической.  В Excel. появится дополнительная панель. инструментов с двумя кнопками: Q и R. Анализ ключевых факторов влияния (средства анализа таблиц для Excel) Мастер «Кластер» позволяет создать модель кластеризации.Модель кластеризации определяет группы строк со сходными. 3. Подготовить исходные данные для анализа в файле Excel; сохранить файл (файл МЛРА-для кластерного kstovo-forum.ru имеется, находится на сетевом диске). 4. Запустить программу SPSS.

Именно это значение в ячейке А36 мы и будем минимизировать с помощью Поиска решения. Поскольку расстояние со своими степенями и квадратными корнями — чудовищно нелинейная функция, для оптимизации используем эволюционный алгоритм. Надстройка OpenSolver не справится с задачей, так как она использует только симплексный алгоритм. В окне Параметры п оиска решения кликните на кнопке Параметры , и настройте работу Эволюционного алгоритма рис.

Нажмите Ok, и вернитесь в окно Параметры п оиска решения. Нажмите Найти решение и наблюдайте, как Excel делает свое дело, пока эволюционный алгоритм не сойдется рис. Десяти минут не хватило для завершения работы алгоритма, и, когда, появилось соответствующее оповещение, я кликнул Продолжить.

В результате я получил значение целевой функции даже меньше, чем в книге: По окончанию работы алгоритма открывается окно Результаты поиска решения рис.

Завершив работу, Поиск решения выдает оптимальные кластерные центры рис. Имейте в виду, что ваши кластерные центры могут отличаться от представленных на рис.

Кластеры могут быть совершенно другими или, что более вероятно, располагаться в другом порядке. Для кластера 4 в столбце К условное форматирование выбирает предложения 24, 26 и, в меньшей степени, 2 и Прочитав описание этих предложений, можно понять, что у них общего: Взглянув на столбец I, видно, что во всех зеленых ячейках низкое минимальное количество — 6 кг.

Это покупатели, которые не желают приобретать большие партии. А вот два остальных кластерных центра интерпретировать сложно.

Вместо интерпретации кластерных центров, можно изучить самих покупателей в кластере и определить, какие предложения им нравятся. Обратите внимание, что вид ссылок подобран таким образом, чтобы формулу можно было копировать по строкам и столбцам. Чтобы данные были более наглядными, примените к столбам Н: К условное форматирование рис.

К и примените к ним автофильтрацию. Отсортировав от наибольшему к наименьшему по столбцу К, увидим, какие предложения наиболее популярны в кластере 4 рис. Если вы отсортируете кластер 2, то вам станет совершенно ясно, что это — мелкооптовые покупатели рис. Сортировка предложений по кластерам 1 и 3 не так показательна.

Может быть, в информации о предложениях не хватает чего-то такого, что могло бы помочь понять кластеры лучше? Как узнать, насколько хорошо подходит выбранное нами значение 4 для кластеризации по k-средним? Для этого используется показатель силуэт. Прелесть его в том, что он независим от значения k. Вы можете сравнить среднее расстояние между каждым покупателем и его друзьями из его же кластера и покупателями из соседних кластеров.

Если я немного ближе к членам своего кластера, чем соседнего, то это говорит об удачной кластеризации. Вот, как это можно записать формально:.

Марина суржевская лекс раут императорский ловец читать онлайн

А если два средних расстояния почти одинаковы, то силуэт стремится к 0. Вы можете сравнить силуэты для различных значений k, чтобы увидеть, какое из них лучше.

Для начала создайте матрицу расстояний между покупателями рис. И это снова формула массива. Естественно, что расстояния по диагонали матрицы равны нулю.

Форумы "Планета Excel"» Вопросы по Microsoft Excel.  Лучше уж скачайте и подготовьте исходный файл, например, координат населённых пунктов РФ - хоть что то можно будет говорить о кластерном анализе.

Итоговый силуэт 0, ближе к нулю, чем к 1, что явно не очень хорошо. В принципе, ничего удивительно, ведь мы смогли удовлетворительно интерпретировать только два кластера. Попробуем поднять k до 5 и посмотрим, как изменится среднее значение силуэта рис.

Фракталы, случай и финансы Б. Мандельброт.pdf

Может быть, наоборот следовало уменьшить k? Что еще настораживает, только несколько кластеров при любом k могут быть интерпретированы. Откуда появляются другие непонятные кластеры, полные шума? K-медианная кластеризация и асимметрическое измерение расстояний. Как правило, стандартной кластеризации по k-средним бывает вполне достаточно, но в нашем примере мы столкнулись с проблемами, которые часто встречаются при кластеризации данных, имеющих большой разброс розничная ли это торговля, классификация ли текстов или биоинформатика.

Интернет нарды короткие играть

Кластерные центры выражены десятыми долями от единицы, притом, что вектор сделок каждого покупателя — точный ноль или единица. Что на самом деле значит 0, для сделки? Хочется, чтобы кластерные центры выражали либо совершение сделки, либо ее отсутствие! Для этого используется кластеризация по k-медианам, а не по k-средним. Если вы не хотите изменять евклидовым расстояниям, то все, что вам нужно — это добавить бинарное условие в модель Поиске решения для всех кластерных центров.

Однако, переключившись с k-средних на k-медианы, обычно перестают пользоваться евклидовым расстоянием и начинают использовать нечто под названием манхэттенское расстояние, или метрика городского квартала. Несмотря на то, что расстояние от точки А до точки В измеряется по прямой, такси на Манхэттене приходится перемещаться по сети прямых улиц, где возможны движения лишь на север, юг, запад или восток.

Поэтому, если на рис. В терминах бинарных данных, таких как данные о продажах, манхэттенское расстояние между кластерным центром и покупательским вектором — это просто число несоответствий. Если у кластерного центра 0 и у меня 0, то в этом направлении расстояние будет 0, а если встречаются 0 и 1, то есть числа не совпадают, то в этом направлении расстояние равно 1.

Складывая их, вы получаете общее расстояние, которое является просто числом несовпадений. Значит ли это, что он не хотел этот товар настолько, насколько хотел тот, который купил?

Одинаково ли сильны положительный и отрицательный сигналы? Может, он и любит шампанское, но уже держит запас в подвале. Может, он просто не видел вашу рассылку за этот месяц. Есть масса причин, почему кто-то чего-то не делает, но всего несколько — почему действия совершаются. Другими словами, стоит обращать внимание на заказы, а не на их отсутствие. Единицы более ценны, чем нули. Если один покупатель совпадает с другим по трем единицам, то это более важное совпадение, чем с третьим покупателем по трем нулям.

Самый, наверное, широко используемый метод подсчета асимметричного расстояния для данных формата 0—1 называется расстоянием по косинусу. Рассмотрим пару двумерных бинарных векторов 1,1 и 1,0.

Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция

В первом векторе были заказаны оба товара, в то время как во втором только первый. Оказывается, косинус угла между двумя бинарными заказами — это число совпадений заказов в двух векторах, разделенное на произведение квадратных корней количества заказов первого и второго векторов.

В нашем случае два вектора 1,1 и 1,0 имеют один совпадающий заказ, так что в числителе будет 1, а в знаменателе — квадратный корень из 2 две заключенные сделки , умноженный на корень из 1 заключенной сделки. В результате имеем 0, Кластеризация с помощью расстояния по косинусу также иногда называется сферической по k-средним. Отличие от анализа по k-средним заключается в 1 добавлении бинарного условия в Поиск решения, 2 изменении формулы для расчета расстояния строки 34— Например, в ячейки М34 рис.

После окончания расчетов вы сразу заметите, что все кластерные центры теперь — бинарные, так что у условного форматирования остаются два оттенка, что сильно повышает контраст. Мой Поиск решения выдал оптимальное значение 42,8, хотя ваше может отличаться. Используем метод подсчета сделок как ранее на рис. Ваши кластеры могут немного отличаться от моих и по порядку, и по составу из-за эволюционного алгоритма. Давайте пройдемся по кластерам и посмотрим, как алгоритм разделил покупателей.

В кластер 1 попали покупатели, приобретающие только игристые вина, которые доминируют в первых 11 позициях рис. Кластер 2 — не так ярко выражен, но похож на франкофилов.

Три самые крупные сделки — на французские вина рис. Что касается кластера 4, то здесь только крупные сделки.

И все самые популярные сделки — с большой скидкой и еще не прошли ценовой максимум рис. И, наконец, кластер 5 снова оказался кластером Pinot Noir рис. Так получше, не правда ли? Мастер образцов данных позволяет легко разделять данные, используемые для модели, на две группы, одна из которых служит для построения модели, а другая — для ее проверки.

Можно использовать случайную выборку или избыточную выборку. Расчет прогноза средства анализа таблиц для Excel Мастер Удаление выбросов предоставляет несколько средств, позволяющих выявить и обработать выбросы. Он отображает распределение значений и связи выбросов с другими данными и позволяет решить, следует удалить или изменить выбросы.

Расчет прогноза средства анализа таблиц для Excel С помощью мастера Переразметка можно создать для данных новые метки, чтобы облегчить понимание результатов анализа. Например, можно переименовать диапазон данных, присвоив ему более описательное название, или выбрать представительное значение из списка. Параметры раздела панели инструментов Моделирование данных позволяют устанавливать закономерности, группировать строки на основе атрибутов или просматривать взаимосвязи.

Мастера на этой ленте средства основаны на мощных алгоритмах интеллектуального анализа данных, доступных в службах Службы Analysis Services.

Кластерный анализ в excel пошаговая инструкция

В отличие от похожих программ, входящих в средства анализа таблиц для Excel, эти мастера позволяют настраивать поведение алгоритмов и использовать различные источники данных. Мастер классификации надстройки интеллектуального анализа данных для Excel Мастер классификации позволяет построить модель классификации на основе существующих данных таблицы Excel, диапазона Excel или внешнего источника данных. Модель классификации извлекает из данных шаблоны, которые свидетельствуют о наличии схожести в данных, и помогает делать прогнозы, основываясь на группированиях данных.

Например, модель классификации можно использовать для прогнозирования рисков на основе шаблонов доходов или расходов. Мастер классификации поддерживает использование следующих алгоритмов интеллектуального анализа данных Майкрософт: Мастер оценки надстройки интеллектуального анализа данных для Excel Мастер Оценка позволяет создать модель оценки.

Как сделать кластерный анализ в Excel

Модель оценки извлекает закономерности из данных и использует их для прогнозирования числового результата, например валюты, объема продаж, даты или времени. Мастер Оценка применяет следующие алгоритмы интеллектуального анализа данных Майкрософт: Модель кластеризации определяет группы строк со сходными характеристиками. Этот мастер полезен для исследования шаблонов всех видов данных.

Мастер Кластер применяет алгоритм кластеризации Майкрософт, который использует к-средние значения и максимизацию ожидания. Мастер взаимосвязей клиент интеллектуального анализа данных для Excel Мастер взаимосвязей помогает создать модель интеллектуального анализа данных, используя алгоритм правил взаимосвязей Майкрософт, который определяет часто встречающиеся элементы или события.

Такие модели связей особенно полезны для выработки рекомендаций. Мастер прогнозов надстройки интеллектуального анализа данных для Excel С помощью мастера прогнозов можно прогнозировать значения во временных рядах. Обычно данные, используемые в прогнозе, содержат определенные временные ряды, метку даты или определенный идентификатор последовательности. Они позволяют получить шаблоны для прогнозирования будущих значений.

Расширенное моделирование надстройки интеллектуального анализа данных для Excel Уже знакомы с интеллектуальным анализом данных? Можно использовать дополнительные параметры моделирования данных для создания пользовательских структур данных и построения моделей с использованием настроек, не включенных в другие средства и мастера. Используйте мастера на панели инструментов Точность и правильность , чтобы выполнять стандартные тесты для проверки точности моделей, а также для оценки устойчивости набора данных для создания модели.

Анализ ключевых факторов влияния средства анализа таблиц для Excel Применяется для оценки производительности модели интеллектуального анализа данных путем формирования диаграммы точности прогнозов или точечной диаграммы. Матрица классификации надстройки интеллектуального анализа данных SQL Server Помогает оценить продуктивность модели классификации, строя диаграмму, которая обобщает точные и неточные прогнозы модели. Диаграмма роста прибыли надстройки интеллектуального анализа данных SQL Server Позволяет понять влияние выбора модели интеллектуального анализа данных путем анализа представленных в виде диаграммы данных о точности прогнозов наряду с оценкой эффективности решения о выполнении действия на основании прогноза.

Перекрестная проверка надстройки интеллектуального анализа данных SQL Server Создает отчет, содержащий сводные данные о точности модели применительно ко многим подмножествам набора данных, что позволяет определить, насколько стабильной является модель. Кроме того, можно использовать данные в таблице Excel как входные для прогнозирующего запроса к модели интеллектуального анализа данных, хранящейся на сервере.

Управление запасами

Запрос надстройки интеллектуального анализа данных SQL Server Мастер запроса помогает создавать прогнозы на основе существующей модели интеллектуального анализа данных.

Расширенный редактор запросов интеллектуального анализа данных Для опытных пользователей это средство предоставляет интерфейс перетаскивания в расширения интеллектуального анализа данных. Выделяя на диаграмме узел, можно увидеть все влияющие на него.

Закроем окно просмотра модели. Если нужно будет снова просмотреть ее параметры, воспользуйтесь инструментом Browse , который находится в группе ModelUsage. Для того чтобы управлять имеющимися на сервере структурами и моделями интеллектуального анализа, можно воспользоваться соответствующим мастером, запускаемым по нажатию кнопки ManageModels на вкладке DataMining рис.

ПРОГРАММИРОВАНИЕ НА PASCAL АВТОР СЭМ АБОЛРУС.pdf

Он позволяет просмотреть имеющиеся структуры и модели, переименовать их, удалить ненужные, выполнить другие действия на сервере прямо из DataMiningClient. Мы ищем курсы, покупаем и публикуем их для вас бесплатно. Сведения об образовательной организации. Санкт-Петербургский государственный политехнический университет. Использование инструментов Data Mining Client для Excel для создания модели интеллектуального анализа данных.

В лабораторной работе будет рассмотрен процесс создания модели интеллектуального анализа с помощью инструментов, входящих в состав Data Mining Client для Excel. Классификация Classify создает модель классификации на основе существующих данных таблицы Excel, диапазона Excel или внешнего источника данных AnalysisServicesDataSource. На основе обрабатываемых данных формируются шаблоны, которые при использовании позволяют отнести рассматриваемый пример к одному из возможных классов.

Оценка Estimate позволяет создать модель оценки значения целевого параметра он должен быть числовым на основе данных из таблицы или диапазона ячеек Excel либо внешнего источника данных. Кластер Cluster запускает мастер, позволяющий построить модель кластеризации на основе данных из таблицы или диапазона Excel, либо внешнего источника данных.

Модель определяет группы строк со сходными характеристиками,для чего используется алгоритм MicrosoftClustering. Поиск взаимосвязей Associate помогает создать модель, описывающую взаимосвязь объектов покупаемых товаров и т.

Для построения модели анализа необходимо, чтобы исходные данные содержали столбец с идентификатором транзакций и были по нему отсортированы. В качестве источника данных может использоваться только таблица или диапазон ячеек Excel.

2 Comments - Leave a Comment
  • Как сделать кластерный анализ в Excel: сфера применения и инструкция. Кластерный анализ объединяет кластеры и переменные (объекты), похожие.

  • Старый , Stylecolor. Новичок. Регистрация: Сообщений: 2. Репутация: Вопрос Кластерный анализ. VBA Excel.

  • 5427 :: 5428 :: 5429 :: 5430 :: 5431