Учебное пособие по курсу интеллектуальные системы (Часть 1) Москва 2003

- ранжирование: упорядочивание факторов по степени их влияния на целевой показатель. С каждым фактором связывается весовой коэффициент, дающий оценку степени влияния в количественном выражении;

Рис.4.3. Представление результатов анализа в виде графика.

- сегментация: разбиение области значений фактора на сегменты для проведения дальнейшего нисходящего анализа. Например, успешные показатели по продажам в целом могут скрыть от исследователя неудачи в некоторых регионах. Проведение сегментации по географическим районам позволит выявить, что успешные продажи имели место только в двух регионах, А и В. Последующий нисходящий анализ может показать, что объем продаж в регионе А зависит от затрат на рекламу, а в регионе В наиболее существенным фактором являются сезонные колебания;
- профилирование наилучших достижений: выявление основных характеристик наиболее успешных регионов, филиалов, клиентов и т.д. для планирования дальнейшей деятельности компании. Данный вид анализа также используется в банках и страховых компаниях для оценки риска при выдаче кредитов;
- выявление ассоциаций: поиск ассоциированных групп значений факторов, т.е. значений, почти всегда появляющихся вместе (например, продажа персонального компьютера в большинстве случаев сопровождается продажей источника бесперебойного питания). Этот вид анализа в первую очередь необходим при планировании продаж, усовершенствовании работы складов, проведении рекламных компаний;
- выявление исключений: поиск элементов, выпадающих из общей картины. Появление подобных элементов может быть вызвано как ошибками в данных, которые следует исправить, так и необычными ситуациями в деятельности компании, требующими немедленного внимания со стороны руководства.
Результаты исследований могут представляться в виде графиков (рис.4.3) и деревьев решений.
В системе 4Though [6] помимо нейросетевых методов реализован и достаточно мощный статистический аппарат. Задачи, решаемые с помощью 4Thought, можно подразделить на два класса - это прогнозирование по временным рядам и выявление зависимости целевого показателя от других факторов. Понятия целевого показателя и факторов были определены выше, под моделью будем понимать представление количественной зависимости целевого показателя от факторов.
Для задач, относящихся к первому классу, выбирается целевой показатель, прогноз которого нас интересует. Далее указываются факторы, которые, в той или иной степени, влияют на целевой показатель. После чего происходит обучение нейронной сети и составление прогноза. Результаты можно просмотреть на графиках. Для задач относящихся ко второму классу, как и в первом случае, выбирается целевой показатель и факторы. Затем выполняется обучение нейронной сети, и моделируются значения целевого показателя в зависимости от факторов с учетом результатов обучения.
В качестве примера конкретного использования системы 4Thought рассмотрим задачу прогнозирования спроса. Для прогнозирования спроса строится модель влияния экономических и сезонных факторов на объем продаж. Оптовая фирма столкнулась со снижением объема продаж, вызванного экономическим спадом. Ожидаемые потери можно было снизить за счет усовершенствования управления запасами товаров, но для решения задач оптимизации потребовалась точная картина ожидаемого спроса на эти товары в ближайший период времени (год).
Чтобы прогнозировать спрос, необходимо точно знать, какие факторы влияют на объем продаж. Один из факторов – общее состояние экономики (подъем или спад). Удобным и вполне доступным экономическим “термометром” может служить индикатор совпадения, информация о котором поступает из правительственных источников. Разумно предположить, что размер процентных ставок также влияет на уровень спроса: при низках ставках дилеры предпочитают закупать товары непосредственно у производителей, а не у оптовиков. Наконец, количество рабочих дней в месяце оказалось еще одним значимым фактором.
Исходя из предыдущего опыта работы фирмы, 4Thought строит модель влияния совокупности трех выбранных факторов на объем продаж. Построив модель, можно выделить и проанализировать влияние каждого фактора в отдельности. На графике (рис. 4.4) в верхней части следующей страницы выделены сезонные колебания продаж. График показывает, как объем продаж (вертикальная ось) изменяется в зависимости от месяца года (горизонтальная ось).