4.4.2 Выводы

Рассмотренный пример проиллюстрировал, применение кластеризации для группового анализа данных. С помощью задачи кластеризации все предприятия сгруппировались на кластеры по параметрам входных значений, интерпретация которых осуществляется с помощью кросс-диаграммы и куба. Но кажущаяся простота задачи кластеризации обманчива, она требует полной собранности аналитика при анализе полученных результатов и наличии чувства интуиции. Именно аналитик решает, на сколько кластеров необходимо разбить исследуемый набор данных и какие свойства будут основными при построении кластера, т.е. аналитик закладывает фундамент решении задачи. Но это не все проблемы связанные с задачей кластеризации. Одной из особенностей применения k-means алгоритма, а так же и многих других является, то что при повторном построении задачи кластеризации можно не получить одинакового результата, это связано с тем что данные очень разрозненные и алгоритм выбирает случайным образом центры кластеров.

Задание для самостоятельной работы: повторите кластерный анализ для рассмотренного примера, выбрав 3 кластера. Охарактеризуйте каждый из кластеров.

Замечание. Абсолютные показатели финансовой деятельности предприятия не всегда дают возможность корректно сравнить предприятия между собой по финансовой стабильности из-за сильно отличающихся цифр для крупных и небольших предприятий. Чаще используют относительные показатели.

Вот некоторые относительные показатели, которые можно рассчитать с помощью имеющихся данных:

Коэффициент концентрации собственных средств =

собственный капитал/активы

Коэффициент концентрации заёмных средств =

(долгосрочные + краткосрочные обязательства)/активы (показывают финансовую устойчивость предприятия).

Рентабельность выручки =

чистая прибыль/выручку от реализации.

Рентабельность активов = чистая прибыль/актив.

Рентабельность собственного капитала =

чистая прибыль/собственный капитал (показывает деловую активность предприятия).

Коэффициент трансформации активов =

выручка от реализации/актив (оценивается эффективность использования фирмой всех имеющихся ресурсов)

Обычно к активам относят оборотные и необоротные активы, к пассиву - собственный капитал, долгосрочные, краткосрочные обязательства.

4.6 Задания для самостоятельной работы

Задание 4.1. На предприятии «Прогресс» функционируют 16 научно- производственных отделов, занятых выпуском различной продукции, работ и услуг. Поскольку виды деятельности, количество работающих, рентабельность отделов, существенно различаются между собой, было решено сгруппировать отделы в несколько однородных групп, а затем для каждой группы разработать свою систему премирования. После тщательного анализа выбрали четыре признака, с помощью которых описывались наиболее важные параметры каждого отдела: 1) стоимость активной части основных производственных фондов, тыс. руб. (Х1); 2) среднемесячный объем работ отдела, тыс. руб. (Х2); 3) удельный вес работ/услуг отдела по внутрифирменной кооперации, % (x3); 4) среднемесячная прибыль отдела, тыс. руб. (x4). Данные по отделам приведены в табл.4.2.

Проведите кластеризацию отделов в пакете Deductor, используя метод К-средних (число кластеров задайте равным 4). Найдите статистические характеристики каждого кластера.

Таблица 4.2

№ отдела	x1	x2	x3	x4	№ отдела	x1	x2	x3	x4
1	699	190	53	11	9	293	391	16	66
2	532	211	19	42	10	300	396	29	87
3	650	152	46	14	11	73	160	0	22
4	768	216	67	17	12	862	199	51	22
5	67	106	0	32	13	112	136	0	29
6	322	397	26	52	14	289	388	31	74
7	736	180	49	18	15	512	195	6	58
8	501	239	11	60	16	490	201	9	65

Задание 4.2. Проведите кластеризацию потребителей по их отношению к посещению магазинов для покупки товаров на основе результатов исследования, суть которого в том, что потребителей попросили выразить их степень согласия со следующими утверждениями по 7-балльной шкале (1 - не согласен, 7 - согласен): V1 - «Посещение магазинов для покупки товаров - приятный процесс»; V2 - «Посещение магазинов для покупки товаров плохо сказывается на бюджете»; V3 - «Я совмещаю посещение магазинов для покупки товаров с питанием вне дома»; V4 - «Я стараюсь сделать лучшие покупки при посещении магазинов»; V5 - «Мне не нравится посещение магазинов для покупки товаров»; V6 - «Я могу сэкономить много денег, сравнивая цены в разных магазинах». Результаты этого исследования приведены в табл. 4.3.

Таблица 4.3

Потребитель	V1	V2	V3	V4	V5	V6
1	6	4	7	3	2	3
2	2	3	1	4	5	4
3	7	2	6	4	1	3
4	4	6	4	5	3	6
5	1	3	2	2	6	4
6	6	4	6	3	3	4
7	5	3	6	3	3	4
8	7	3	7	4	1	4
9	2	4	3	3	6	3
10	3	5	3	6	4	6

Задание 4.3. С целью адресной поддержки малого бизнеса Департаментом экономического развития города А было решено построить компьютерную распознающую систему на основе методов многомерной классификации, позволяющую по определенному перечню показателей идентифицировать малые предприятия для определения проводимой относительно них экономической политики. Данные для решения поставленной задачи представлены в табл. 3.4. Разделите всю выборочную совокупность предприятий на отдельные группы и по средним характеристикам получившихся групп определите, в какие из классов вошли предприятия, нуждающиеся в финансовой поддержке, какие нормально функционируют, а какие уже, возможно, стали банкротами.

Таблица 4.4

Предприятие	Коэффициент текущей ликвидности, Х1	Коэффициент обеспеченности собственными средствами, Х2	Коэффициент утраты (восстановления) платежеспособности, Х3
1	1,30	0,23	1,13
2	0,73	-1,36	0,59
3	2,02	0,24	1,46
4	0,64	-1,09	0,72
5	1,28	0,23	1,19
6	1,52	0,51	1,42
7	2,00	0,50	1,69
8	0,32	0,16	0,37
9	1,18	0,15	1,04
10	0,92	-1,10	0,51

Задание 4.4. Проведите классификацию коммерческих банков методом К-средних на предмет оценки их надежности, установив экспертным путем оптимальное число кластеров. Определите состав каждого кластера, его статистические характеристики. Основные показатели работы банков приведены в табл. 3.5.

Таблица 4.5

Банк	Чистые активы, тыс. руб.	Ликвидные активы, тыс. руб.	Суммарные обязательства, тыс. руб.
1	728481,825	12731,458	1527149,283
2	43831,446	-24198,034	79374,219
3	19973,371	629,285	27452,437
4	26484,649	-16262,703	31193,252
5	20393,837	3483,837	29484,226
6	174967,000	6783,932	260847,887
7	137371,384	3197,923	12736,830
8	62763,913	6158,736	97264,837
9	183,837	-189,780	18373,803
10	11836,910	-414,712	19724,460

Задание 4.5. Руководство филиала региональной телекоммуникационной компании, предоставляющей услуги мобильной связи, поставило задачу сегментации абонентской базы. Ее целями являются:

• Построение профилей абонентов путем выявления их схожего поведения в плане частоты, длительности и времени звонков, а также ежемесячных расходов;

• Оценка наиболее и наименее доходных сегментов.

Эта информация может в дальнейшем использоваться для:

• Разработки маркетинговых акций, направленных на определенные группы абонентов;

• Разработки новых тарифных планов.

• Оптимизации расходов на адресную SMS-рассылку о новых услугах и тарифах;

• Предотвращения оттока клиентов в другие компании.

Данные за последние несколько месяцев, взятые из биллинговой системы, находятся в файле mobile.txt..

Проведите сегментацию клиентов телекоммуникационной компании, разбив множество записей на 6 кластеров. Проведите анализ полученного разбиения и дайте содержательную характеристику каждого кластера.