Спонсор: Microsoft
Санкт-Петербургский государственный политехнический университет
Опубликован: 06.03.2012 | Доступ: свободный | Студентов: 1911 / 127 | Оценка: 4.00 / 4.00 | Длительность: 10:52:00
Специальности: Системный архитектор
Самостоятельная работа 3:

Использование инструментов "FillFromExample" и "Forecast"

Аннотация: В данной лабораторной работе будет рассмотрено использование инструментов "Заполнение по примеру" ("FillFromExample") и "Прогноз" ("Forecast"), относящихся к компоненту "Средства анализа таблиц для Excel" пакета надстроек интеллектуального анализа данных для MicrosoftOffice 2007.

Оба рассматриваемых инструмента используются для решения задач прогнозирования неизвестных значений параметров. Поэтому в обоих случаях требуется обучающий набор данных, на базе которого строится модель, применяемая для предсказания.

Заполнение по примеру

В качестве учебного набора данных, как и в прошлой лабораторной будем использовать локализованный пример для Excel, взятый с http://russiandmaddins.codeplex.com/

Нужные данные находятся на листе "Заполнение из примера" ( рис. 6.1). Здесь описывается ряд клиентов магазина. Для некоторых из них отмечено, является ли данный клиент высокодоходным. Эти строки будут использоваться как обучающая выборка. Задачей анализа будет являться оценка остальных клиентов по этому параметру.

Набор данных для инструмента FillFromExample

увеличить изображение
Рис. 6.1. Набор данных для инструмента FillFromExample

Для решения этой задачи используется алгоритм MicrosoftLogisticRegression. Необходимо понимать, что для создания модели в обучающей выборке должны быть представлены варианты со всеми возможными значениями целевого столбца. Необходимое число примеров зависит от особенностей предметной области. Но во многих случаях справедливо, что чем больше характерных примеров в обучающей выборке, тем более качественно будет обучена модель.

Соответственно, данный инструмент непригоден для задачи предсказания значений параметра, который может принимать непрерывные числовые значения.

Еще одна особенность - анализ проводится по столбцам (т.е. предсказывается значение столбца). Если ряд, который необходимо заполнить, хранится в виде строки, перед началом анализа надо выполнить транспонирование (скопировать в буфер, выбрать в контекстном меню "Специальная вставка" и отметить флажок "Транспонировать").

Запустим инструмент FillFromExample. В первом окне будет предложено выбрать столбец, содержащий образцы данных. В нашем случае он автоматически определен верно - "Высокодоходный клиент". Как и в предыдущих случаях, по ссылке "Choosecolumnstobeusedforanalysis", можно выбрать столбцы, учитываемые при анализе. Эвристический механизм определил, что поле ID учитывать не надо. На практике, рекомендуемые настройки стоит менять только в случае, если точно известно о взаимной независимости параметров. После запуска, инструмент формирует отчет об обнаруженных шаблонах ( рис. 6.3), и добавляет столбец с предсказанными значениями к исходной таблице.

Настройка инструмента FillFromExample

увеличить изображение
Рис. 6.2. Настройка инструмента FillFromExample
Отчет об обнаруженных шаблонах

увеличить изображение
Рис. 6.3. Отчет об обнаруженных шаблонах

В отчете описываются выявленные зависимости между значением целевого столбца (в нашем случае "да" или "нет") и значениями других столбцов. На рис. 6.3 видно, что весовой коэффициент для "Да", соответствующий значению "2-5 км" параметра "Расстояние до работы", равен 34. Это значение имеет самый большой удельный вес при выборе варианта "Да". Это можно интерпретировать, как "расстояние 2-5 км до работы" во многом определяет выбор в пользу покупки велосипеда.

Полученные оценки заносятся в исходную таблицу

увеличить изображение
Рис. 6.4. Полученные оценки заносятся в исходную таблицу

Для каждой строки рассчитывается итоговая оценка для каждого варианта (в примере для "Да" и "Нет") и делается выбор в пользу значения с наибольшим суммарным удельным весом. Оно заносится в столбец с суффиксом "_Extended"(на рисунке "Высоко_доходный клиент_Extended"). Для записей, на которых модель обучалась, значение этого столбца совпадает с образцом.

Предположим, мы получили дополнительные данные о каких-то клиентах. Можно изменить образец ( рис. 6.4, последняя строка) и снова запустить инструмент. Новые значения будут получены с учетом уточнений в наборе обучающих данных. Подобные итерации позволяют последовательно уточнять производимую оценку значений.

Задание. Проведите анализ и опишите полученные результаты.

Измените обучающий набор данных следующим образом. Найдите строку со значением "расстояние до работы 2-5 км", (например, строку с идентификатором 19562, 97-я строка в таблице) и для параметра "Высоко-доходный клиент" поставьте значение "Нет".Повторите анализ. Как изменился отчет о шаблонах? Объясните эти изменения.

Для того, чтобы полностью удалить результаты работы инструмента, достаточно удалить лист с отчетом и добавленный столбец в таблице с исходными данными.

Мария Зайцева
Мария Зайцева
Россия, Воронеж, ВГУ