4.1 Кластерный анализ на платформе 1с:Предприятие 8.2
Кластерный анализ позволяет разделить исходный набор исследуемых объектов на группы объектов, таким образом, чтобы каждый объект был более схож с объектами из своей группы, чем с объектами других групп. Анализируя в дальнейшем полученные группы, называемые кластерами, можно определить, чем характеризуется та или иная группа, принять решение о методах работы с объектами различных групп. Например, при помощи кластерного анализа можно разделить клиентов, с которыми работает компания, на группы, для того, чтобы применять различные стратегии при работе с ними. При помощи параметров кластерного анализа аналитик может настроить алгоритм, по которому будет производиться разбиение, а также может динамически изменять состав характеристик, учитываемых при анализе, настраивать для них весовые коэффициенты.
Результат кластеризации может быть выведен в дендрограмму - специальный объект, предназначенный для отображения последовательных связей между объектами.
В основе кластерного анализа лежит вычисление расстояния между объектами. Исходя из расстояния и происходит их разбиение на группы.
В курсовом проекте на группы разбиваются объекты жилищного фонда, требующие ремонта, а следовательно и финансирования. Как было сказано выше, распределение финансирования и изменение в этой связи статуса проекта отражается в регистре сведений «Статус проекта». Недофинансированные проекты, то есть те, которым не были предоставлены денежные средства или их недостаточно согласно «Наряду на ремонт», являются объектами проводимого кластерного анализа.
Тип меры расстояния анализа данных выбран как - Евклидова метрика в квадрате, а метод кластеризации - метод КСредних. Данный метод не выводит дендрограмму, но он является наиболее достоверным при выводе результатов.
Данные в обработку задаются из регистра сведений «Статус проекта». Форма задания исходных данных – объектов для кластеризации представлена на рисунке 4.2.
Рисунок 4.2 – Обработка «Приоритет ремонта»
В таблице исходных данных видно по каким нарядам какая конкретная сумма недофинансирована.
Результат разбиения на кластеры представлен на рисунке 4.3.
Рисунок 4.3 – Отчет «Приоритет финансирования»
Результаты проведения кластерного анализа были выгружены в отчет. Из отчета видно каким именно нарядам какая сумма и в какой очередности будет предоставлена. Проведенный анализ разбил объекты на 3 кластера с высоким, средним и низким приоритетом финансирования. Сумма является определяющим параметром для разбиения на группы. Таким образом, из 12 объектов жилищного фонда, ожидающих поступления денежных средств на ремонт, 3 попали в первый кластер, 7 во второй, а 2 в третий, поскольку требуют достаточно крупных вложений.
4.2 Общая статистика на платформе 1с:Предприятие 8.2
Представляет собой механизм для сбора информации о данных, находящихся в исследуемой выборке. Этот тип анализа предназначен для предварительного исследования анализируемого источника данных. Анализ показывает ряд характеристик числовых и непрерывных полей. При выводе отчета в табличный документ заполняются круговые диаграммы для отображения состава полей.
В разработанной конфигурации были реализованы 2 Общие статистики. Первая по анализу по домам, т. е. сколько было потрачено на ремонт отдельного объекта жилищного фонда. В будущем это позволит скорректировать по необходимости затраты с целью их сокращения.
Форма задания исходных данных из «Наряда на ремонт» отражена на рисунке 4.4.
Рисунок 4.4 – Исходные данные общей статистики «Статистика затрат на дома»
Из таблицы видно сколько конкретно было потрачено на ремонт конкретного дома. Результат анализа представлен на рисунке 4.5.
Рисунок 4.5 – Результат Общей статистики «Статистика домов»
Согласно круговой диаграмме частот можно сказать, что больше всех средств было потрачено на реализацию ремонта домов по адресу ул. Бочкарева, д.6А и б-р Юлаева, д.75 по 21,43% от всех проведенных затрат. Остальные же дома получили по равной доле финансирования – 14,29%.
Объектов на входе было 14, однако, на самом деле это 6 домов, у которых проводился ремонт нескольких конструктивных элементов.
Размах в значениях затрат в почти 60 000 рублей не влияет на результат проведения анализа.
Чтобы подробнее рассмотреть распределение финансирования по каждому дому, можно провести также Общую статистику затрат на ремонт конкретного дома по конкретному конструктивному элементу.
Задание исходных данных для данного анализа представлено на рисунке 4.6.
Рисунок 4.6 – Исходные данные Общей статистики «Статистика ремонта»
Данные для статистики берутся из Наряда на ремонт. В табличной части наряда указывается конструктивный элемент, который ремонтируется, а также подсчитываются затраты, исходя из рыночной стоимости требуемого материала, его объема, также затрат на услуги, то есть оплату работы по ремонту специалистов. Таким образом, можно увидеть что именно и в каком объеме ремонтировалось у определенного дома.
Результат анализа представлен на рисунке 4.7.
В результате получается, что, например, у дома по адресу б-р Юлаева, д.75 проводился ремонт крыши, кровли 1 раз, потолка 1 раз и стен 1 раз. Именно поэтому на диаграмме частот эти данные делят круг на 3 равные части по 33,3% от всех затрат на этот объект жилищного фонда.
Рисунок 4.7 – Общая статистика «Статистика затрат»