візуалізації дозволяють моторно робити завершення системи звітності в стислі терміни.
Обробка нерегламентованих запитів. Остаточний користувач зможе легко отримати відповідь на питання на подобі «Яка кількість було продажів продукту по групах за минулий рік з розбивкою по місяцях?» І переглянути підсумки більш комфортним йому методом.
Аналіз направленностей і закономірностей, проектування, ранжування. Простота застосування і інтуїтивно ясна модель даних дозволяє проводити тест за типом «що - якщо», співвідносити Ваші гіпотези з відомостями, що зберігаються в інформаційній базі, знаходити ненормальні цінності, розцінювати результати прийняття бізнес-рішень.
Моделювання. Побудувавши модель на історичних зразках, є можливість застосовувати її для моделювання ситуації надалі. У міру зміни ситуації немає потреби перебудовувати все, потрібно буде всього лише довчити модель.
Аналіз даних рекламних і соціологічних досліджень. Приміром, аналізуючи відомості про покупців, можливо вирахувати, хто з них вважається Вашим відвідувачем і чому; як змінюються їхні захоплення виходячи з багатьох різних ознак. Розуміння даного стане сприяти вірному позиціонуванню ваших товарів і стимулювання продажів.
Діагностика. Механізми аналізу, наявні в Deductor, успішно використовуються в лікарській діагностиці і в діагностиці трудомісткого обладнання. Приміром, можливо вибудувати модель на базі відомостей про відмовах. При її підтримки швидко локалізувати труднощі і вишукати першопричину перебоїв.
Виявлення об'єктів на базі нечітких критеріїв. Часто трапляється ситуація, коли потрібно буде помітити об'єкт, базуючись не так на конкретних аспектах, таких, як ціна, технічні дані продукту, а на розмитих формулюваннях, наприклад, відшукати продукти, схожі на Ваші, на погляд покупця.
Це лише маленький перелік вирішуваних завдань. Фактично йдеться про всіх завданнях, де потрібно консолідувати дані, показати їх всілякими методами, вибудувати моделі і застосувати отримані моделі до нових даних.
Операцііоптімізірован для вирішення аналітичних завдань і містить повний набір пристосувань, достатніх для вирішення поставленого завдання:
отримання інформації з великого числа джерел даних;
повний діапазон пристосувань очищення і трансформації даних;
сильні самообучающиеся алгоритми зведення моделей і виявлення залежностей;
немаленький набір пристосувань візуалізації та експорт наслідків в різні формати.
Це те, що гарантує створення дієвих прикладних рішень в найменші срокі.позволяет:
ІзвлекатьНаходітьінформацію з різних джерел, консолідувати дані в одному сховищі, відображати інформацію у вигляді звітів і OLAP-кубовскритие закономірності зависи-мости, витягувати правила, моді-лировать процеси, аналізувати за схемою laquo;что-еслиraquo;ПрогнозироватьСегментироватьразвитие подій з урахуванням впливу різнорідних показників, оцінювати значимість впливу факторів на аналізований процессоб'екти аналізу, визначати цільові ринки, найцінніших клієнтів, оптимізувати роботу із споживачами та використання ресурсів
Кластерний аналіз-задача розбиття заданої вибірки lt; # justify gt; Технологія самоорганізованих карт - метод багатовимірного кластерного аналізу
Карта Кохонена складається з комірок прямокутної або шестикутної (рис. 6) форми.
Рис. 6. Шестикутні осередку мережі Кохонена
Кожній клітинці відповідає нейрон мережі Кохонена. Навчання нейронів виробляється точно так само, як і нейронів мережі Кохонена. Об'єкти, вектори ознак яких близькі, потрапляють в одну клітинку або в комірки, розташовані поблизу. Отже, двовимірна карта Кохонена відображає на площині близькість багатомірні х векторів ознак. Осередки, як уже було сказано, можуть бути прямокутними або шестикутними. Шестикутні осередки більш коректно відображають відстань між об'єктами на карті, т. К. Для цих осередків відстань між центрами суміжних клітинок однакові (рис. 7).
Рис. 7. Шестикутні і прямокутні осередки
Карта Кохонена відображає близькість багатовимірних векторів ознак, тобто схожість об'єктів. Але зазвичай потрібно аналізувати, за якими конкретно параметрах проявляється схожість об'єктів. Для цього використовується розфарбування карт Кохонена . Для цього будується стільки карт, скільки параметрів аналізується. Кожна карта відповідає одному параметру об'єкта. Осередки карти розфарбовуються в різні кольори (або відтінки сірого кольору) залежно від значення ...
