: - анализ клиентской базы

Узнай как страхи, стереотипы, замшелые убеждения, и прочие"глюки" не дают тебе быть финансово независимым, и самое важное - как можно ликвидировать это дерьмо из своего ума навсегда. Это нечто, что тебе не расскажет ни один бизнес-гуру (просто потому, что сам не знает). Кликни тут, чтобы прочитать бесплатную книгу.

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. Однако она применима лишь тогда, когда число значимых для кластеризации факторов ограничено. Не составляет особого труда выделить кластеры на двухмерной диаграмме; иногда удается разглядеть кластеры на объемной трехмерной диаграмме. Но увеличение размерности пространства изучаемых образцов делает визуальные методы невозможными, что приводит к необходимости использования иных инструментов.

Бизнес-анализ – это просто?

О сайте Самоорганизующиеся карты Еще раз воспользуемся инструментом кластеризации - самоорганизующимися картами. В сегментации принимают участие торговых отделов и магазинов. Для каждой из них известны следующие характеристики.

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.

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. Естественно, маловероятно, что мы хотим разместить средства в банке, который может скоро обанкротится. Значит, нам надо каким-то образом решить задачу анализа рисков вложений в различные коммерческие структуры.

Не просри свой шанс выяснить, что на самом деле важно для материального успеха. Кликни тут, чтобы прочитать.

На первый взгляд, решить эту проблему несложно — ведь у нас есть данные о работе банков и результат их деятельности. Но, на самом деле, эта задача не так проста.

- , . 4 - . , , , : , , : - .

Технология самоорганизующихся карт-признаков Кохонена (СОК) для В дальнейшем применение нейронных сетей дало науке новый метод работы с Данная технология представляет собой набор аналитических процедур и.

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.

Анализ данных: самоорганизующиеся карты Кохонена

. 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.

Самоорганизующиеся карты Кохонена Сегодня мы возвращаемся к алгоритмов нечеткого вывода и принципов их применения в современной технике.

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.

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:

Важной особенностью самоорганизующихся карт Кохонена (Kohonen Self- Organizing Maps) является их способность отображать.

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. Кохонена"Анализ финансовых данных с помощью самоорганизующихся карт" узлы решетки показаны в виде шестиугольников.

Слегка модифицировав код в основном метод ::

Использование самоорганизующихся карт Кохонена в трейдинге

Методы интеллектуального анализа данных лежат на стыке баз данных, искуственного интелекта и статистики. Эти требования во многом определяют суть методов и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта. Основу методов составляют всевозможные методы классификации, моделирования и прогнозирования, основанные на применении деревьев решений, искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов, эволюционного программирования, ассоциативной памяти, нечёткой логики.

Большой вклад в развитие и применение нейронных сетей в разных Обосновывается выбор модели самоорганизующихся карт Кохонена (СОКК), бизнесе (серия"Учебники экономико-аналитического института МИФИ" под.

- , . , . - . , , . . 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. Рассмотрены самоорганизующиеся карты Кохонена как эффективный метод кластеризации. На базе таких карт проведена кластеризация факторных пространств различной размерности и сформирована представительская выборка.

Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты Кохонена.

Процесс принятия управленческих решений УР является важнейшим элементом системы управления в любой компании. От обоснованности решений, от того, насколько полно при их выработке учитывается предыдущий опыт, текущее и прогнозируемое состояние дел на предприятии и во внешнем окружении, зависит, в конечном итоге, эффективность его функционирования и перспективы развития. УР могут приниматься с целью обеспечения устойчивого функционирования экономической или бизнес-системы в рамках заданных параметров, либо с целью поиска новых возможностей роста и перспектив развития.

В сетях Кохонена обычно применяется евклидово расстояние. (). .)2. 1., m. E Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.

Методика применения карт Кохонена для выделения линии уреза воды по спутниковым данным О. Журенков Алтайская академия экономики и права Барнаул, Россия Ключевые слова: В результате проведенных исследований получена методика выделения линии уреза воды по спутниковым данным в , позволяющая проводить качественную оценку затоплений. Выявлен критический параметр методики порог вероятности принадлежности к тематическому классу , влияющий на выделение линии уреза. В качестве объекта апробации мето- дики выбраны данные о затопленных пойменных участках Верхней Оби в июне года.

Получены векторные карты распознанных с помощью -областей, на основе которых в получен образец конечного продукта в виде векторной карты затоплений.

Карта Кохонена

Самоорганизующаяся карта Кохонена с прямоугольной топологией выхода, а под закономерности во входных данных. Полный алгоритм самоорганизации нейронных сетей Кохонена состоит из следующих шагов: На стадии инициализации всем весовым коэффициентам присваиваются небольшие случайные значения. На входы сети подается входной образ, и для каждого нейрона рассчитывается взвешенная сумма его входов, к которой затем применяется активационная функция нейрона, в результате чего получается его выходное значение у М , где М — число нейронов в слое Кохонена.

После определения нейрона-победителя его весовые коэффициенты, а также весовые коэффициенты нейронов, находящихся в некоторой его окрестности в топологической решетке, подстраиваются по формуле 1. Цикл с шага 2, пока выходные значения сети не стабилизируются с заданной точностью.

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

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. По дате допускается вводить дополнительные поля для анализа. Эта информация добавляется к обычной дате и расширяет возможности сравнения и анализа получаемых числовых значений.

Ваш -адрес н.

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.

Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник / Под науч. ред. д-ра техн Применение онтологий. ГЛАВА 9 . самоорганизующихся карт Кохонена.

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. Проблемы кластеризации больших многомерных плохо структурированных данных, рассматриваемых в настоящей работе, встречаются в различных областях управления финансовыми потоками, например, в процессе маркетинговой работы организации, которая ищет доходный сегмент рынка, соответствующий ее ресурсам и возможностям.

Управление инвестиционным портфелем также требует решения задачи кластеризации данных, поскольку для реализации портфельного инвестирования очень важно выявление корреляций как самих активов, так и их групп. В последние годы в теории кластеризации данных наметился переход от простых концептуальных моделей к статистическим методам.

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