Кластерный анализ презентация

Содержание

Понятие кластерного анализа фото фото Трион, 1939 год – появление кластерного анализа Кластерный анализ – совокупность различных алгоритмов классификации Ключевой вопрос –организация наблюдаемых данных в наглядные структуры (таксономии) Отсутствие процедуры

Слайд 1Кластерный анализ

Слайд 2
Понятие кластерного анализа
фото
фото
Трион, 1939 год – появление кластерного анализа
Кластерный анализ –

совокупность различных алгоритмов классификации
Ключевой вопрос –организация наблюдаемых данных в наглядные структуры (таксономии)
Отсутствие процедуры проверки статической значимости



2

Слайд 3Области применения и методы
фото
Области:
медицина
психиатрия
арехеология
менеджмент



3
Методы:
древовидная кластеризация
двувходовое объединение
метод K средних

Слайд 4Этапы кластерного анализа
фото

Отбор выборки для кластеризации
Определение множества переменных
Вычисление значений той или

иной меры сходства между объектами
Применение метода кластерного анализа
Проверка достоверности результатов

4

Слайд 5Древовидная кластеризация
фото
Использование меры сходства и расстояния между анализируемыми объектами
Типичный результат –

иерархическое дерево

5

Слайд 6Наблюдения и переменные одновременно вносят вклад в обнаружение осмысленных кластеров
6
Двувходовое объединение
фото

Слайд 7Метод K средних
фото
7
Метод K средних строит ровно K различных кластеров, расположенных

на возможно больших расстояниях друг от друга

Слайд 8КЛАСТЕРНЫЙ ПОДХОД К АНАЛИЗУ УРОВНЯ УДОВЛЕТВОРЁННОСТИ ПЕРСОНАЛА МЕДИЦИНСКОГО УЧРЕЖДЕНИЯ
8

Слайд 9Сбор данных
фото
9
Метод анкетирования

165 респондентов

Изучение удовлетворенности персонала текущими процессами деятельности медицинского центра

Слайд 10Объект кластеризации –
персонал медицинского центра
фото
10
Признаки кластеризации:

доступность и качество информации
корпоративная культура
мотивация

Слайд 11Модель расчета
фото
11
 

Слайд 12
Кластерный анализ
фото
12
Метод сетей Кохонена
Метод k-средних

Аналитическая платформа Deductor Academic 5.2

Сформировано 3 кластера:
кластер

1 – высокая степень удовлетворенности,
кластер 2 – средняя степень удовлетворенности,
кластер 3 – низкая степень удовлетворенности.




Слайд 13Кластерный анализ
фото
13
Рис. 1. Карта Кохонена для индексов удовлетворенности признаков:
а) доступность

и качество информации
б) корпоративная культура
в) мотивация

Слайд 14
Кластерный анализ
фото
14
Рис. 2. Карта Кохонена: разделение по кластерам
Табл. 1. Характеристика полученных

кластеров

Слайд 15Применение методов кластерного анализа для обработки данных психологических исследований
.
15

Слайд 16Сбор данных и объект кластеризации
фото
16
Экспертные оценки

9 респондентов

Исследование структуры команды (малой группы,

ориентированной на решение деловой задачи и состоящей из молодых специалистов (инженеров-программистов), коллективно принимающих решение, выполняющих сложные работы в различном составе и качественном описании характеристик каждой подгруппы

Слайд 17Высшая школа экономики, Москва, 2013
Сбор данных и объект кластеризации
фото
17
Матрица смешения для

коллектива из 9 человек

Слайд 18Матрица расстояний, полученная с использованием метрики Евклида
фото
18

Слайд 19Дерево классификации
фото
19
Для определения «естественного» числа кластеров, на которые может быть разбита

совокупность объектов применялся следующий критерий: на каждом уровне иерархической кластеризации выполнялось разбиение множества на данное число классов. Для каждой пары кластеров оценивалась отношение среднего внутрикластерного расстояния к межкластерному:




Оценка «естественного» разбиения производится по формуле:



Слайд 20Дерево классификации
фото
20

Слайд 21Усредненные профили классов
фото
21
При помощи метода к-среднего реализуется процедура построения усредненных профилей

каждого класса, что дает возможность проводить качественный анализ выраженности признаков у представителей каждого класса. 

Слайд 22Усредненные профили классов
фото
22

Слайд 23Результаты
фото
23

Результаты сравнительного анализа, демонстрирующие значимые отличия классов по трем характеристикам: трудовая

активность, работоспособность и понимание цели

Слайд 24
Результаты
фото
24

Слайд 25Кластерный анализ рынка модельной обуви города Красноярска
25

Слайд 26Цели и задачи
фото
26

Сегментировать целевую аудиторию

Составить портрет потребителя: рациональность и эмоции

Выровнять карту

восприятия товара продавцом и потребителем

Оптимизировать рекламные сообщения

Слайд 27ЗАО «Ионесси»
фото
27
Российский производитель обуви

Проблема: отрицательное отношение к обуви российского производства

Окружение: высоко

конкурентная среда

Задача: провести поведенческий анализ аудитории

Слайд 28Выбор признаков сегментирования
фото
28


Поведенческие: отношение к продукции предприятия

Социально-демографические: пол, возраст, уровень дохода

Слайд 29Анкета: поведенческие признаки
фото
29

Слайд 30Анкета: соц-дем
фото
30

Слайд 31Модель измерения отношения к продукции
фото
31

Аоj = åвij × eij 

гАоj – отношение респондента j к продукции ЗАО

«Ионесси»

вij –сила мнения респондента j, что продукция ЗАО «Ионесси» имеет характеристику i

eij – оценка значимости характеристики i для респондента

i = 1, …, n, n – число значимых характеристик
j = 1, …, m, m – количество респондентов


Слайд 32Характеристики продукции
фото
32

1.        Высокое качество
2.        Соответствие цены качеству
3.        Достаточно широкий и разнообразный

ассортимент
4.        Соответствие тенденциям современной моды

Слайд 33Определение уровня дохода
фото
33

dj = Dj / k
dj – ежемесячный доход на одного человека

семьи респондента j
Dj – ежемесячный доход на семью респондента j
k – размер семьи респондента j
j = 1, …, m, m – количество респондентов

Если dj £ 1500 руб. Þ - низким
Если 1500 руб. < dj £ 5000 руб. Þ – средний
Если dj > 5000 руб. Þ – высокий

Слайд 34Сегменты
фото
34
Сегмент I — «отрицательно настроенные» потребители. 30% респондентов. 83% женщины. Средний

возраст женщин – 32, мужчин – 34 года.

Сегмент II — «безразличные» потребители. 53% респондентов. Почти поровну мужчин и женщин (52% и 48%). 66% - от 36 до 55 лет.

Сегмент III — «благожелательные» потребители. 17% респондентов. 67% мужчин. Самый старший сегмент: 91% старше 35 лет.

Слайд 35СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ

Похожие презентации

Комбинаторные задачи о числах 315
Свойства логарифмов и их применения в ходе преобразования 443
Графическое решение задач линейного программирования 333
Моделирование при управлении рисками авиапредприятий 266
Теория вероятностей и комбинаторные правила для решения задачи ЕГЭ В6 573
Леонардо по прозвищу Фибоначчи 321

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое ThePresentation.ru?

Это сайт презентаций, докладов, проектов, шаблонов в формате PowerPoint. Мы помогаем школьникам, студентам, учителям, преподавателям хранить и обмениваться учебными материалами с другими пользователями.

Для правообладателей

Яндекс.Метрика