Нажмите, чтобы поделиться в Открывается в новом окне Несложно сравнить в уме два-три простых объекта или воспользоваться заученной с детства таблицей умножения. Но если чисел сотни, человеческий мозг уже не в состоянии справиться с подобными задачами за приемлемое время. На помощь ему здесь приходят программы, в которых подчас реализованы сложные математические методы. Возможностям одной из них, аналитической платформы , посвящена данная статья. Условно платформу можно поделить на три модуля: Подробное описание имеется в свободном доступе на сайте разработчика, поэтому большее внимание будет уделено примерам его практического использования для анализа экономической информации. Остановимся только на основных особенностях пакета, внешний вид интерфейса которого показан на рис. Обработка данных Возможности модуля обработки данных довольно широки. Можно добавить дополнительную информацию из другого источника произвести слияние данных. К стандартным относятся вычисления по какой-либо формуле, фильтрация, группировка, разбиение на группы, выявление дублирующей и противоречивой информации.

Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге

Для реализации карты Кохонена воспользуемся объектно-ориентированным подходом. Нам понадобятся два класса: Код хорошо документирован, поэтому не будем останавливаться на описании методов.

Нейронные сети данного типа часто применяются для решения самых Самоорганизующиеся карты Кохонена — математический аппарат . ; А.Ежов, С.Шумский,"Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе", . программных продуктов и решений в области бизнес- аналитики.

Рассмотрим эти области более подробно. Информационно-аналитические технологии в стратегическом планировании и прогнозировании, управлении результативностью маркетинга на основе . В управлении маркетингом, а также организацией в целом различают задачи и методы долгосрочного, среднесрочного и краткосрочного управления. Горизонт стратегического планирования и управления составляет обычно 3—5 лет.

Циклы тактического среднесрочного управления рассчитаны на меньшие промежутки времени квартал-год , оперативное управление осуществляется в масштабе месяцев, недель, дней. Общая схема процессов управления маркетингом с помощью информационных систем, представленная на рис.

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:

Мониторинг изменений в банковском сообществе России с применением самоорганизующихся карт Кохонена.

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. С помощью -куба можно получать отчеты с объемами сделок в разрезе различных источников. Не менее интересна информация в разрезе источника и каких-либо характеристик клиента.

На рисунке 5 приведен пример отчета, из которого видно, что сильное воздействие оказывают семинары, а также видно как это воздействие распределяется по регионам. Для их обучения необходимо использовать в качестве входных поля со всевозможными характеристиками клиентов и источник рекламы. После обучения нейросети будут построены карты по одной на каждое поле. Выделив на карте с источником, интересующую рекламу, можно будет посмотреть на других картах, какие же клиенты попали в эту область.

Сегментация клиентов Наиболее активные фирмы, занимающиеся торговлей, используют как пассивную рекламу для привлечения новых клиентов, то есть, например, рекламу на телевидении, на радио, в прессе, так и рассылку с прямыми коммерческими предложениями. Для повышения эффективности подобных мероприятий необходимо учитывать интересы клиентов, объектов воздействия. То есть предлагать клиентам именно тот товар, который они предпочитают.

Бизнес-анализ – это просто?

Технология самоорганизующихся карт является универсальным Приводятся примеры необходимости использования скоринговых моделей в различных сферах деятельности. Описываются назначение и этапы разработки скоринговой модели. Рассматриваются особенности аналитической платформы и основные обработчики, необходимые для построения скоринговой модели.

«Инструментальные средства нейроинформатики в бизнес-аналитике»; обучения с применением дистанционных образовательных технологий в вузе. самоорганизующихся карт Кохонена // Интернет-журнал Науковедение.

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.

Ваш -адрес н.

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 современной бизнес-аналитике принято выделять два класса моделей Data Для решения задачи кластеризации применяется алгоритм k-means. Мастер обработки и выберем в качестве узла обработки Карта Кохонена.

. 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. Построение усреднённого тренда всей линейки товаров данного производителя. Построение разностного тренда между средними ценами на линейку товаров текущего производителя и конкурентов.

Карта Кохонена

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. В качестве нейронов сети Кохонена применяются линейные взвешенные сумматоры.

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

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.

С помощью них должны нарезаться передачи, обладающие следующими характеристиками: Сделанные выводы подтверждаются на практике в уже разработанной конической зубчатой передаче с круговыми зубьями Это передача, которая крутит его основной винт в трансмиссии вертолета и передает большой крутящий момент порядка Н-Метр. Выявлены также дополнительные ограничения на характеристики этих передач, позволяющие нарезать и колесо, и шестерню одной двусторонней резцовой головкой, что уменьшает расходы на их производство.

Для этих передач к вышеперечисленным ограничениям добавляются еще два: В четвертой главе приводится описание разработанного программного решения с открытым интерфейсом в виде динамически присоединяемой библиотеки для обеспечения возможности встраивания в СППР. Библиотека реализует работу самоорганизующейся нейронной сети разработанной и классической моделей.

При этом пользователем выбирается форма сети плоская или замкнутая , ее размеры, начальные параметры инициализации и количество эпох обучения. В результате запуска главной обучающей процедуры создается текстовый файл, содержащий все необходимые параметры обученной нейронной сети.

Microsoft Power BI: Power Map (Excel GeoFlow) - руководство по визуализации и анализу

Posted on / 0 / Categories Без рубрики

Post Author:

Узнай, как дерьмо в"мозгах" мешает тебе эффективнее зарабатывать, и что ты можешь сделать, чтобы ликвидировать его навсегда. Нажми тут чтобы прочитать!