Пример выполнения задания

Заданы зависимости между суммой инвестиционных вложений, которые выделяются на развитие предприятия, и получением прибыли (табл.1). Найти вариант распределения капитальных вложений между подразделениями, при котором будет обеспечено получение максимальной экономии.

Таблица – Исходные данные

Капитальные вложения, тыс. грн.	Прибыль, тыс. грн.
	А	Б	В	Г
0	0	0	0	0
200	12	14	13	18
400	33	39	38	40
600	40	46	45	44
800	60	64	60	65
1000	70	80	75	85

Решение. Планируемая система состоит из 4^х подразделений. Начальная точка S₀ соответствует состоянию системы, когда имеются капитальные вложения x=1 млн. грн., которые предстоит распределить между четырьмя подразделениями. Конечная точка S_k соответствует состоянию системы, когда все капитальные вложения израсходованы т.е. x=0. Решение задачи разбивается на 4 этапа, каждый из которых соответствует одному из четырех подразделений. Сумма капитальных вложений 0; 200; …; 1000 тыс. грн., следовательно, и возможные остатки нераспределенных на начало каждого периода капитальных вложений могут принимать значения соответственно 1000; …; 0 тыс. грн.

Управление на –том этапе Х_i сводится к нахождению такого варианта распределения имеющейся на начало этапа суммы капиталовложений x_i^k (k=0;200;…;1000) междму -м подразделение и последующим, при котором общая экономия была бы максимальной. А в целом, задача сводится к нахождению пути от S₀ до S_k, по которому обеспечивается распределение капитальных вложений между четырьмя подразделениями с получением максимальной экономии, следовательно, применимы следующие функциональные уравнения:

, ,

, .

Решение начинается с последнего, четвертого этапа. Какая бы сума капиталовложений ни оставалась на начало четвертого этапа, она должна быть выделена четвертому предприятию. Каждой сумме капиталовложений соответствует единственное значение дополнительной экономии. Далее переходят к планированию на этапе 3. После окончания этапа 2, т.е. после выделения средств первому и второму подразделению может остаться тыс. грн. Необходимо из каждой возможной суммы третьему подразделению выделить столько (), чтобы суммарная эффективность от использования этих средств на третьем этапе и средств () на четвертом этапе была максимальной: .

Если на начало третьего этапа останется 200 тыс. грн., их можно передать третьему подразделению =200, тогда четвертому будет выделено 200–200=0, суммарная эффективность составит 13+0=13. Если же третьему подразделению не выделять из этой суммы ничего, т.е. =0, и все деньги передать четвертому, то . Эффект составит 0+18=18:

.

Аналогично находятся условно оптимальные управления при других значениях :

;

;

;

.

Определим оптимальные размеры капиталовложений, выделяемых второму подразделению. Найдем для каждого из допустимых значений тыс. грн.:

;

;

;

;

.

Переходим теперь к нахождению значений , используя результаты расчетов на предыдущем этапе. Так как по условию начальная сумма капиталовложений 1000 тыс. грн., то производим вычисления лишь для одного значения тыс. грн.

.

Таким образом, максимальная экономия составляет 95 тыс.грн. При этом капитальные вложения распределятся между предприятиями следующим образом: предприятие Г – 200 тыс.грн; предприятие В – 400 тыс.грн.; предприятие Б– 400 тыс.грн; предприятие А – 0 тыс.грн.

Лабораторная работа № 6

Задачи классификации и Прогнозирования в Deductor

Цель работ: научиться применять методы Data Mining для решения задач сегментирования и классификации на примере задачи банковского кредитования (скоринга); научиться применять методы Data Mining для решения задач прогнозирования временных рядов на примере построения модели прогноза объема продаж.

Задание 1.

В папке C:\Program Files\BaseGroup\Deductor\Samples\ расположен файл Trade1.txt– данные, содержащие историю продаж за некоторый период.

Требуется на основе исторических данных построить прогноз количества продаж на будущие n (n=2..5) периодов. Оцените точность прогноза.

Для выполнения задания понадобятся следующие обработчики:

• скользящее окно;

• парциальная предобработка;

• нейросеть;

• прогнозирование.

Результаты визуализировать с использованием всех возможностей Deductor. Сделать выводы.

Задание 2.

В папке C:\Program Files\BaseGroup\Deductor\Samples\ расположен файл: Credit.txt – хранилище данных, содержащее информацию о выдаче и возврате кредитов физическим лицам (кредитная история).

Ознакомьтесь с приведенным ниже необходимым теоретическим материалом, который содержит актуальность решения задачи банковского кредитования методами Data Mining и ее методику, описания обработчиков и визуализаторов Deductor для выполнения индивидуального задания.

Постройте дерево решений для объяснения результатов сегментации. Для обучения используйте 80% от всех данных, остальные – для тестирования. Дальнейшее задание выполните согласно варианту. Для визуализации результатов используйте все доступные средства Deductor.

Вариант № 1, 4, 8, 15, 17, 20

Постройте многомерный отчет и кросс-диаграмму распределения по целям кредитования. Постройте модель дерева решений для оценки кредитоспособности заемщика по 5 измерениям и фактам (обосновать их выбор).

Вариант № 2, 3, 6, 11, 14, 18

Постройте многомерный отчет и кросс-диаграмму распределения заемщиков по возрастным группам. Постройте модель дерева решений для оценки кредитоспособности по 7 измерениям и фактам (обосновать их выбор).

Вариант № 5, 7, 13, 19, 21, 25

Постройте многомерный отчет и кросс-диаграмму распределения заемщиков по половому признаку и наличию/отсутствию транспортного средства. Постройте модель дерева решений для оценки кредитоспособности по 8 измерениям и фактам (обосновать их выбор).

Вариант № 10, 12, 16, 22, 25, 27

Постройте многомерный отчет и кросс-диаграмму распределения заемщиков по целям кредитования и полу заемщика. Постройте модель дерева решений для оценки кредитоспособности по 6 измерениям и фактам (обосновать их выбор).

Вариант № 9, 23, 24, 26

Постройте многомерный отчет и кросс-диаграмму распределения заемщиков по целям кредитования и должностям. Постройте модель дерева решений для оценки кредитоспособности по 4 измерениям и фактам (обосновать их выбор).

Для каждой модели проведите оценку качества и точности (обработчик «что-если», таблица сопряженности). Результатом проделанной работы должен стать сценарий Deductor. Сделать выводы.