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

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. Независимо от цели, УР должны приниматься только на основе глубоких, достоверных, нетривиальных знаний о предметной области. Важную роль в данном процессе играет интеллектуальный капитал ИК организации - совокупность знаний, умений и опыта ее работников. Он является общепризнанным фактором конкурентного преимущества, особенно в условиях современной постиндустриальной экономи- ки - экономикой знаний. Поэтому современные, динамично развивающиеся компании уделяют огромное внимание развитию ИК и вкладывают в его формирование значительные средства, постоянно ищут формы и методы его использования для совершенствования процессов управления. Одной из причин этого является высокая динамика экономической и бизнес-среды: Поэтому текущие знания, умения и опыт, еще вчера позволяющие добиться успеха, просто устаревают и становятся бесполезными.

Анализ данных: самоорганизующиеся карты Кохонена

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.

Применение самоорганизующихся карт Кохонена для классифика- . Использование Самоорганизующейся карты Кохонена на Тестовом Наборе С.А. Шумский. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе .

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.

: - анализ клиентской базы

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.

Все эти задачи решаются самоорганизующимися картами Кохонена. Рассмотрим . программных продуктов и решений в области бизнес- аналитики.

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.

Ваш -адрес н.

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.

Консалтинг. Аналитические системы для бизнеса На рисунке 6 представлены карты Кохонена, полученные после кластеризации это применение карт Кохонена. Для анализа используется информация обо всех сделках с.

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.

Карта Кохонена

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.

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.

Нейронные сети. Самоорганизующиеся карты 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.

С помощью них должны нарезаться передачи, обладающие следующими характеристиками:

Применение интеллектуального анализа данных для аналитики в области ИБ . особого вида нейронных сетей - самоорганизующихся карт Кохонена. автоматизация процесса анализа данных для решения бизнес-задач.

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. Однако это вовсе не означает, что при подаче на входы нейронной сети данных о новом банке он не проявится в одном из незанятых нейронов. Обычно при интерпретации кластеров на картах Кохонена их трактуют как сегменты и присваивают имена исходя из обнаруженных особенностей.

Бизнес-анализ – это просто?

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

Карты Кохонена наглядно отражают на двумерной карте объекты с В качестве нейронов сети Кохонена применяются линейные взвешенные сумматоры. . Паклин Н. Б. Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.

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. К методам нередко относят статистические методы дескриптивный анализ, корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ и т.

Есть две категории методов анализа данных на основе машинного обучения: Методы обучения с учителем прогнозируют скрытую функцию используя тренировочный обучающий набор данных.

Анализ данных компании за полчаса с помощью системы бизнес-аналитики QlikView