Завдання 7. Пусть имеется семь показателей экономической деятельности двадцати предприятий: X1, X2, X3, X4,X5, X6

Завдання 6.

Завдання 5.

Пусть имеется семь показателей экономической деятельности двадцати предприятий: X₁, X₂, X₃, X₄,X₅, X₆, X₇.

№ з/п	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X6	X7
	28,3	12,8			5,6	9,4	9,4	26,7
		9,2				1,9	1,9	9,3
	17,9				4,4	12,1	12,1	35,7
	2,1	12,7			0,9	1,8	1,8	7,8
	46,5	27,7			10,5	24,3	24,3	69,3
	37,1	16,4			9,5	17,2	17,2	53,7
		20,1				9,8	9,8	27,3
	35,8	23,1			8,2	13,7	13,7	37,2
	7,9	14,1			2,8	8,9	8,9	23,4
		25,5			3,1	6,5	6,5	22,2
	-0,7	12,5			0,5	2,5	2,5	10,2
	17,5	4,5			5,5	11,3	11,3	33,9
	10,8	20,8			2,4	5,1	5,1	13,2
	4,9	16,8			1,6	3,5	3,5	11,7
	39,5					21,1	21,1
	0,2	17,6			0,8	4,3	4,3	11,7
		22,8			9,4	18,8	18,8
	48,1	25,2			11,5	22,4	22,4	67,8
		16,8			5,2			26,7
	23,8	17,7			6,4	10,1	10,1

Рассмотрим фрагмент результатов исследования успешности деятельности команды – малой группы, ориентированной на решение деловой задачи и состоящей из молодых специалистов (инженеров-программистов), коллективно принимающих решение, выполняющих сложные работы в различном составе. Задача состоит в исследовании структуры данной команды и качественном описании характеристик каждой подгруппы. В качестве характеристик были рассмотрены: зависимость от групповых стандартов, ответственность, работоспособность, трудовая активность, понимание цели, организованность, мотивация. Матрица смешения для 9 сотрудников приведена ниже.

№ з/п	Залежність від роб. станд.	Відповід.	Роб. активн.	Робочо-спроможність	Розуміння цілі	Мотивація
	2.0	7.0	9.0	8.0	10.0	3.0
	4.0	2.0	8.0	8.0	8.0	1.0
	2.0	3.0	9.0	7.0	8.0	1.0
	7.0	3.0	5.0	6.0	4.0	0.0
	2.0	2.0	5.0	3.0	7.0	2.0
	4.0	3.0	5.0	5.0	5.0	2.0
	5.0	4.0	4.0	5.0	5.0	3.0
	6.0	1.0	4.0	4.0	7.0	0.0
	5.0	3.0	3.0	5.0	4.0	2.0

Используя метрику Евклида, получаем симметричную матрицу расстояний, которая является основой для кластерного анализа.

Исходный файл данных содержит следующую информацию об автомобилях и их владельцах:

· марка автомобиля – первая переменная;

· стоимость автомобиля – вторая переменная;

· возраст водителя – третья переменная;

· стаж водителя – четвертая переменная;

· возраст автомобиля – пятая переменная;

№ з/п	Марка автомобіля	Ціна автомобіля	Вік водія	Стаж водія	Вік автомобіля
	Acura	0.521
	Audi	0.866
	BMW	0.496
	Buick	0.614
	Corvette	1.235
	Chrysler	0.614
	Dodge	0.706
	Eagle	0.614
	Ford	0.706
	Honda	0.429
	Isuzu	0.798
	Mazda	0.126
	Mercedes	1.051
	Mitsub.	0.614
	Nissan	0.429
	Olds	0.614
	Pontiac	0.614
	Porsche	3.454
	Saab	0.588
	Toyota	0.059
	VW	0.706
	Volvo	0.219

Целью данного анализа является разбиение автомобилей и их владельцев на классы, каждый из которых соответствует определенной рисковой группе. Наблюдения, попавшие в одну группу, характеризуются одинаковой вероятностью наступления страхового случая, которая впоследствии оценивается страховщиком.

Использование кластер-анализа для решения данной задачи наиболее эффективно. В общем случае кластер-анализ предназначен для объединения некоторых объектов в классы (кластеры) таким образом, чтобы в один класс попадали максимально схожие, а объекты различных классов максимально отличались друг от друга. Количественный показатель сходства рассчитывается заданным способом на основании данных, характеризующих объекты.

Общий уровень рентабельности коммерче-ского банка (К7) ха рактеризуется соотноше-нием прибыли и доходов, т.е.учитывает сте-пень покрытия в прибыли «бремени» не только

операционных, но и трансакционных издержек управления.А в аспекте эффективности более

адекватно описывает существующие возмож-ности развития коммерческого банка значение

показателя рентабельности доходных активов (К6).В дальнейшем его величина может быть в

результате факторного анализа уточнена с по-мощью ряда коэффициентов, перечень и алго-ритмы которых представлены в табл.2.

Основным показателем доходности банка яв-ляется показа тель, отражающий отдачу соб-ственного капитала (К1).Показатель доходности банка K1 детерминированно прямо определяется

прибыльностью активов К2, и обратно — уровнем достаточности капитала К3.Поэтому для

банков более привлекательной является тактика балансирования на грани риска в условиях наи-меньшего покрытия активов собственным капи-талом.Однако пределы достаточности капитала

ограничены нормативными требованиями обеспечения надёжности вложений.В связи с чем

безграничным резервом увеличения доходности остаётся повышение степени прибыльности активов (К2), определяемой ростом их доходности (К4) и снижением затратности по размещению ак-тивов (К5).

Для определения оптимальных критериев кластеризации биллингов проведем следующий

эксперимент. В качестве исходных данных рассмотрим такой экземплярItog (Табл. 1), который изначально можно разбить на определенное число кластеров. Перемешаем«наблюдения» между собой так, чтобы максимально усложнить задачу кластеризации. Применим к этим данным различные комбинации метрик и алгоритмов кластеризации, как это описано в пункте1.4. Та комбинация, результатом работы которой будет разбиение, максимально похожее на изначальное, будет оптимальной для кластеризации биллингов.

Дата добавления: 2015-05-24