Спонсор: Microsoft
Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
Опубликован: 06.03.2012 | Доступ: свободный | Студентов: 1910 / 127 | Оценка: 4.00 / 4.00 | Длительность: 10:52:00
Специальности: Системный архитектор
Самостоятельная работа 2:

Использование инструментов "AnalyzeKeyInfluencers" и "DetectCategories"

Аннотация: В ходе данной лабораторной работы будет рассмотрено использование инструментов "Анализ ключевых факторов влияния" ("AnalyzeKeyInfluencers") и "Обнаружение категорий" ("DetectCategories"), относящихся к компоненту "Средства анализа таблиц для Excel" пакета надстроек интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice 2007.

Начнем непосредственное изучение инструментов интеллектуального анализа данных (DataMining, сокр.DM). В состав пакета надстроек для MS Office 2007 входит электронная таблица с образцами данных. Она может быть открыта из меню Пуск->Надстройки интеллектуального анализа данных. Microsoft SQL Server 2008. Но переведено содержимое файла только частично - первая страница с оглавлением и некоторые заголовки. Поэтому в работе будет использоваться локализованный набор данных для анализа, доступный для скачивания по адресу http://russiandmaddins.codeplex.com/.

Скачайте файл, откройте его и отформатируйте данные на листе "клиенты" как таблицу (см. "Надстройки интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice" ). Перейдите на вкладку Analyze ( рис. 5.1). Анализируемая таблица содержит данные фирмы, продающей велосипеды. В ней собрана информация о клиентах (идентификатор, семейное положение, пол и т.д.) и указано, приобрел клиент велосипед или нет.

Подготовленный набор данных

увеличить изображение
Рис. 5.1. Подготовленный набор данных

Анализ ключевых факторов влияния

Инструмент AnalyzeKeyInfluencers позволяет определить, как зависит интересующий нас параметр от других. При этом важно правильно определить, что и от чего может зависеть. Собственно в этом отчасти и заключается мастерство аналитика, основанное на его знании предметной области и используемых методов DM.

В связи с тем, что мы оцениваем степень взаимного влияния разных параметров друг на друга, стоит сразу убрать из рассмотрения полностью независимые и наоборот, полностью зависимые. Пусть, например, мы хотим оценить влияние различных факторов на уровень заработной платы человека. Если у нас есть поле, содержащее уникальный идентификатор (например, порядковый номер записи в таблицы или номер паспорта), его стоит убрать из рассмотрения, как не влияющий на значение исследуемого параметра. Другой пример, пусть у нас есть значение заработной платы за месяц и за год, рассчитываемое как заработная плата за месяц, умноженная на 12. Мы знаем, что эти значения всегда связаны, искать зависимость одного от другого средствами DM не имеет смысла, а имеющаяся сильная зависимость скроет влияние других факторов, которое мы как раз и хотим выявить.

Теперь определим, от чего зависит решение клиента о покупке велосипеда. Нажимаем на кнопку Analyze Key Influencers и указываем в качестве целевого столбца столбец "Приобрел велосипед" ( рис. 5.2). Перейдем по ссылке "Choose columns to be used for analysis", чтобы указать параметры, влияние которых мы хотим оценить ( рис. 5.3). Здесь сбросим отметку напротив "ID" и "Приобрел велосипед" (хотя последнее можно и не делать).

Выбор зависимого параметра для анализа

увеличить изображение
Рис. 5.2. Выбор зависимого параметра для анализа
Выбор параметров, от которых зависит анализируемый

Рис. 5.3. Выбор параметров, от которых зависит анализируемый

После запуска процедуры анализа (по кнопке Run, рис. 5.2) будет сформирован отчет о факторах влияния и предложено формирования дополнительного сравнительного отчета ( рис. 5.4). В основном отчете указывается столбец (Column), его значение (Value), значение целевого столбца, с которым оно связывается (Favors) и уровень влияния (Relative Impact), оцениваемый по шкале от 0 до 100 балов. Из представленногона рис. 5.4 отчета видно, что на решение не покупать велосипед в наибольшей степени влияет наличие 2-х автомобилей. В то же время не следует воспринимать оценку 100 баллов, как признак того, что в 100% случаев владельцы 2-х машин велосипед не покупали (посмотрите набор данных, там есть и сочетания "2 машины - велосипед куплен", но их меньшинство). Второй по уровню влияния на отказ от покупки фактор - "Семейное положение"="женатый, замужем".

Наибольшее влияние на положительное решение о приобретении велосипеда оказывает отсутствие у клиента машины.

Основной отчет

увеличить изображение
Рис. 5.4. Основной отчет
Сравнительный отчет

увеличить изображение
Рис. 5.5. Сравнительный отчет

Если добавить сравнительный отчет для двух выбранных значений ( рис. 5.4, Add Report), можно увидеть, чем отличается выбор в пользу одного значения целевого столбца от выбора в пользу другого ( рис. 5.5). В нашем примере просто произойдет перегруппировка исходного отчета, т.к. возможных значений всего 2. В других случаях, дополнительный отчет позволяет провести детальное сравнение двух выбранных вариантов.

Как отмечается в [1], если целевой или другой столбец, обрабатываемый инструментом Analyze Key Influencers,содержит много различных числовых значений, то проводится дискретизация. Весь интервал значений делится на несколько диапазонов, каждый из которых рассматривается как одно из возможных значений (например, вместо точного значения 2,5 мы получим "диапазон от 2 до 3").

Задание 1. Проведите анализ в соответствии с рассмотренным примером.
Задание 2. На том же наборе данных проанализируйте зависимость уровня дохода от образования, семейного положения, типа работы, пола, возраста и региона проживания клиента. Опишите результаты.

Дополните отчет сравнительным анализом для самого низкого и следующего за ним диапазона дохода. А затем - для самого низкого и самого высокого диапазона. Опишите результаты проведенного анализа и предложите их интерпретацию.

Задание 3. Предложите свой вариант анализа данных, и пример использования полученных результатов.

Сформированный отчет будет доступен и в случае, если вы откроете файл и на другом компьютере (без подключения каналитическим службам SQLServer).

Чтобы вернуть данные в исходное состояние нужно удалить листы с сформированными отчетами.

Обнаружение категорий

Инструмент Detect Categories позволяет решить задачу кластеризации, т.е. разделения всего множества вариантов на "естественные" группы, члены которых наиболее близки по ряду признаков. Подобная задача также называется задачей сегментации.

Итак, в нашем примере есть описание множества клиентов и нужно разделить их на небольшое количество групп (чтобы отдельным группам сформировать специальное предложение и т.п.).

В связи с тем, что в процессе работы инструмент добавляет данные в исходную таблицу, рекомендуется перед началом работы сделать ее копию ( рис. 5.6).

После этого нажимаем кнопку Detect Categories и настраиваем параметры ( рис. 5.7). Здесь хочется обратить внимание на атрибут ID, который как было отмечено выше, не имеет смысл учитывать в ходе анализа.Поэтому он автоматически исключен. В нашем случае, остальные атрибуты можно оставить. Еще раз хотелось бы повторить, что этот выбор каждый раз делается исходя из особенностей предметной области.

Перед началом работы лучше скопировать лист Excel

Рис. 5.6. Перед началом работы лучше скопировать лист Excel
Выбор параметров, которые будут анализироваться

увеличить изображение
Рис. 5.7. Выбор параметров, которые будут анализироваться

Кроме указания учитываемых параметров, можно явно указать число категорий (или оставить по умолчанию автоматическое определение). Также по умолчанию поставлен флажок "Appenda Category column to the original Excel table", указывающий, что к записям в исходной таблице будет добавлено указание на категорию.

Сформированный отчет содержит 3 раздела. В первом указаны определенные инструментом категории и число строк, попадающих в каждую из них ( рис. 5.8). Поле с названием категории допускает редактирование и можно сопоставить категории более значимое название. Например, как будет показано ниже, для клиентов первой категории характерен низкий доход и ее можно так и назвать. Когда мы введем это название, везде кроме диаграммы Category Profiles Chat, оно автоматически заменит "Category 1" (чтобы название поменять и на диаграмме, надо нажать <Alt>+<Ctrl>+<F5>).

Выделенные категории

Рис. 5.8. Выделенные категории

Следующий раздел отчета описывает характеристики выделенных категорий и степень влияния каждого параметра ( рис. 5.9). По умолчанию отображается информация только по одной категории, но щелчком мыши по иконке фильтра на заголовке таблицы можно установить отображение всех категорий или какого-то их сочетания, как это показано на рисунке.

Описание категории

Рис. 5.9. Описание категории

Третий раздел отчета - это диаграмма профилей категорий. Она показывает количество строк данных в каждой категории с каждым значением выбранных параметров. По умолчанию отображается только один параметр. Для рассматриваемого примера это возраст. Но в нижней части диаграммы есть фильтр Column, с помощью которого можно изменить число параметров. Например, на рис. 5.10 для каждой категории отображается распределение по возрасту и доходу. Из него видно, что клиенты переименованной нами категории "Низкий доход" на самом деле имеют очень низкий доход. А клиенты категории 3 в подавляющем большинстве очень молоды.

Диаграмма профилей категорий

увеличить изображение
Рис. 5.10. Диаграмма профилей категорий
Сопоставление категорий записям в исходной таблице

увеличить изображение
Рис. 5.11. Сопоставление категорий записям в исходной таблице

Рисунок 5.11 показывает, что всем записям исходной таблицы теперь сопоставлена категория, к которой они относятся. А с помощью фильтров можно просмотреть записи, относящиеся к выбранной категории.

Задание 1. Переименуйте категорию Category 3.
Задание 2. Проведите анализ параметров, характеризующих оставшиеся категории, и дайте им осмысленные названия.
Богдан Чирка
Богдан Чирка
Украина
Светлана Аверьянова
Светлана Аверьянова
Россия, Челябинск