Интеллектуальный анализ данных в 1С Предприятие 8.0



             

Дерево решений


В результате применения этого метода к исходным данным создается иерархическая (древовидная) структура правил вида "если... то...", а алгоритм анализа обеспечивает вычленение на каждом этапе наиболее значимых условий и переходов между ними. Данный алгоритм получил наибольшее распространение при выявлении причинно-следственных связей в данных и описании поведенческих моделей. Типичная зона применения деревьев решений - оценка различных рисков, например, закрытия заказа клиентом или его перехода к конкуренту, несвоевременной поставки товара поставщиком или просрочки оплаты товарного кредита (рис. 5). В качестве типичных входных факторов модели выступают сумма и состав заказа, текущее сальдо взаиморасчетов, кредитный лимит, процент предоплаты, условия поставки и иные параметры, характеризующие объект прогноза. Адекватная оценка рисков обеспечивает принятие информированных решений для оптимизации отношения доходность/риск в деятельности компании, а также полезна для увеличения реалистичности различных бюджетов.

Fig.5a

Fig.5b

Рис. 5. Применение метода "дерево решений" позволяет на основе входных факторов модели (a) получать оценку рисков принятия тех или иных управленческих решений (б).

В качестве примера, иллюстрирующего способность алгоритма выявлять причинно-следственные связи, можно привести задачу оптимизации работы отдела продаж. Для ее решения в качестве прогнозируемой величины выберем показатель эффективности менеджеров по продажам, например, удельную доходность на клиента, а в качестве факторов - совокупность данных, потенциально влияющих на результат. Алгоритм определит факторы, оказывающие наибольшее влияние на результат, а также типичные комбинации условий, приводящих к тому или иному результату.

Более того, подсистема "Анализ данных" позволит оценить (спрогнозировать) ожидаемые значения целевого показателя на основании актуальных данных, а также составить прогноз "что, если…", изменяя показатели, подаваемые на вход модели. Результаты анализа и прогноза с помощью деревьев решений позволяют существенно снизить влияние неопределенности бизнес-окружения на состояние компании, а также решать широкий спектр задач, связанных с выявлением сложных и неочевидных причинно-следственных связей .

Алгоритм "Дерево решений" формирует причинно-следственную иерархию условий, приводящую к определенным решениям. В результате применения этого метода к обучающей выборке создается иерархическая (древовидная) структура правил расщепления вида "если... то...". Алгоритм анализа (обучения модели) сводится к итеративному процессу вычленения наиболее значимых условий и переходов между ними. Условия могут иметь как количественный, так и качественный характер и формируют "ветви" этого абстрактного дерева. Его "листву" образуют значения прогнозируемого атрибута (решения), которые, как и условия переходов, допускают и качественную, и количественную трактовку. Совокупность этих условий, налагаемых на факторы, и структура переходов между ними до конечного решения и образуют модель прогноза.

Данный алгоритм получил наибольшее распространение при оценке исходов различных событийных цепочек и выявлении причинно-следственных связей в выборках . Управление значимостью и достоверностью модели данного алгоритма осуществляется с помощью параметров "Тип упрощения", "Максимальная глубина дерева" и "Минимальное количество элементов в узле".

В качестве результатов анализа выборки с помощью алгоритма "Дерево решений" выступают:

  • рейтинг факторов , представляющий собой список факторов, оказавших влияние на решение, отсортированный в порядке убывания значимости ("цитирования" в узлах дерева);
  • сопоставление решений (значений прогнозной колонки) и определивших их условий, иными словами, дерево "Следствие-Причина";
  • дерево "Причина-Следствие", представляющее собой совокупность переходов между условиями, определяющую то или иное решение (по сути, визуальное представление модели прогноза).




Содержание  Назад  Вперед