Задания для самостоятельной работы. Задание 4.1. На предприятии «Прогресс» функционируют 16 научно- производственных отделов, занятых выпуском различной продукции

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

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

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
	1,30	0,23	1,13
	0,73	-1,36	0,59
	2,02	0,24	1,46
	0,64	-1,09	0,72
	1,28	0,23	1,19
	1,52	0,51	1,42
	2,00	0,50	1,69
	0,32	0,16	0,37
	1,18	0,15	1,04
	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.
	728481,825	12731,458	1527149,283
	43831,446	-24198,034	79374,219
	19973,371	629,285	27452,437
	26484,649	-16262,703	31193,252
	20393,837	3483,837	29484,226
	174967,000	6783,932	260847,887
	137371,384	3197,923	12736,830
	62763,913	6158,736	97264,837
	183,837	-189,780	18373,803
	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.

 

Контрольные вопросы

1. В чем состоит задача кластеризации?

2. Приведите примеры применения кластерного анализа в бизнесе.

3. Какое программное обеспечение можно использовать для решения задачи кластеризации?

4. Какие алгоритмы кластеризации вы знаете?

5. Опишите иерархические методы кластеризации.

6. Что такое кластерный анализ?

7. Какие бывают типы переменных?

8. Для чего необходимо проводить нормировку данных?

9. Что представляет собой метод k-means и какие у него недостатки?