Фгоу впо «Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт» Кафедра «Финансы и кредит»

Скачать 4.35 Mb.

Название	Фгоу впо «Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт» Кафедра «Финансы и кредит»
страница	69/69
Тип	Документы

rykovodstvo.ru > Руководство эксплуатация > Документы

1 ... 61 62 63 64 65 66 67 68 69

^{ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ}

^{с использованием пакета NovoSpark® Visualizer}

^{Эйдензон Д.}

президент корпорации «NovoSpark» к.т.н., IEEE, Виндзор, Канада
В статье рассмотрен вариант применения метода визуализации и анализа многомерных данных в экономических исследованиях.

In article the variant of application of a method of visualization and the analysis of the multidimensional data in economic researches is considered.
Метод Визуализации

Основой визуализационного подхода является линейное преобразование значений многомерного наблюдения A в двумерную кривую f_A(t), т.е. A ↔ f_A(t), при этом гарантируется, что близким по значениям наблюдениям A и B будут соответствовать визуально близкие образы-кривые f_A(t) и f_B(t); для сильно различающихся по значениям наблюдений их образы-кривые будут заметно отличаться.

Образы двух 7-ми мерных наблюдений A = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} и B = {0, 3, 2, 5, 4, 7, 6} показаны на Рисунке 1 ниже:

		f_A(t) f_B(t)
Образ наблюдения A↔ f_A(t)	Образ наблюдения B↔ f_B(t)	Образы наблюдений A и B: f_A(t) и f_B(t)

Рис. 1 – Двумерные образы многомерных наблюдений
Введение понятия расстояния между наблюдениями позволяет отображать наблюдения в трехмерном пространстве, отображая значения величины расстояния на «z-оси». Метрика расстояния выбирается произвольно и соответствует, например, геометрическому (Евклидовое), статистическому (Махаланобис) или хронологическому (временной промежуток) расстояниям. Таким образом появляется возможность отображения как статических, так и динамических данных.

В силу линейности преобразования A ↔ f_A(t), образу отрезка прямой между многомерными наблюдениями A и B соответсвует поверхност, соединяющая образы наблюдений. Любая кривая, представляющая наблюдение с промежуточными значениями, будет лежать на этой поверхности, как это показано на Рисунке 2.

z-ось f_A(t) f_B(t)	z-ось f_A(t) f_B(t)
Наблюдения A и B в трехмерном изображении.	Отрезок между наблюдениями A и B с промежуточным наблюдением.

Рис. 2 – Изображение отрезка многомерной прямой.
Для более детального сравнения наблюдений, особенно в случае неоднородных единиц измерения показателей, данные можно трансформировать одним из традиционных способов:

нормализация - для выражения результатов в единой системе измерений
стандартизация - для сравнения переменных и/или наборов данных с различными характеристиками распределения или единицами измерения

Операция трансформирования детализирует образы данных, что позволяет успешнее идентифицировать закономерности, если таковые имеются. На Рисунке 3 показаны два 15-ти мерных набора данных и влияние трансформации наблюдений на их образы.


Нетрасформированные данные	Нормализованные данные	Стандартизованные данные

Рис. 3 – Влияние трансформации данных на образы

наблюдений.
Чтобы подчеркнуть различия между образами наблюдений используется цветная палитра, акцентирующая уровни изменения значений кривых. Производя воображаемое растяжение кривых вдоль Z-оси и глядя сверху на результат этой операции, можно получить цветные полоски, представляющие собой спектр каждого наблюдения. На Рисунке 4 показаны образы стандартизованных наблюдений A и B и соответствующие им спектральные полоски.

Рис. 4 – «Спектры» многомерных наблюдений

Приложения

Рассматриваемый метод визуализации нашел широкое применение практически на всех стадиях обработки и качественного анализа многомерных данных. Например, выявление аномалий и значимых переменных на этапе подготовки данных; идентификация закономерностей посредством кластеризации наборов статических данных и определение периодических участков в динамических данных (процессах); выбор и сравнение эталонных экземпляров среди одиночных наблюдений и групп наблюдений.

Рассматриваемый метод и программное обеспечение (NovoSpark® Visualizer) успешно применяется для принятия управленческих решений в системе энергоснабжения Томской области, в клинических исследованиях НИИ Онкологии РАМН, и других отраслях.

Выявление Аномалий

Аномальные наблюдения определяются как по форме их образов (визуально значимые различия в образах указывают на различия в оригинальных данных), так и через «облако» многомерного интервала. Если образ наблюдения полностью вписывается в облако интервала, то соответствующие этому образу значения параметров наблюдения находятся между минимальной и максимальной границами заданного интервала по всем измерениям, как это показано на рисунке справа.

Сравнение Эталонов

В качестве эталонных наблюдений для статических данных рекомендуется выбирать многомерные средние значения кластеров или группы наиболее представительных наблюдений кластеров. Так же, для определенного класса задач, многомерный интервал может рассматриваться в качестве границ эталонного экземпляра.

На рисунке слева визуализируется сравнение многомерного наблюдения с группами эталонов (показаны зеленым и синим цветами) по формам образов. Образ диагностируемого наблюдения показан красным цветом – очевидно, что наблюдение значительно ближе к «зеленой» эталонной группе.

Сравнение эталонов по визуальной близости спектров наблюдений показано на рисунке справа - спектры наблюдений (сверху вниз) соответствуют синему, зеленому и красному наблюдениям из примера выше – два нижних спектра более похожи друг на друга и значительно отличаются от верхнего.

Динамические Данные

Выявление закономерностей в динамических данных (процессах) для построения моделей прогноза поведения многопараметрических систем является сложной и, зачастую, невыполнимой задачей. Визуализация значительно упрощает и ускоряет определение периодических участков процесса, однозначно указывая на временные интервалы с однородным поведением системы.

Процессы изображаются в виде трехмерных поверхностей (двумерные образы состояний процесса, упорядоченные на временной оси). Так на рисунке 5 показаны образы двух коррелирующих процессов: замеры потребления энергии за неделю (сверху) и внешние факторы, определяющие нагрузку энергосистемы (снизу). Отчетливо видны периодически повторяющиеся участки: пять дней рабочей недели и два выходных дня.

Рис. 5 – Идентификация закономерностей в динамических данных

Пример. Электрокардиограмма.

В примере используются данные измерений 12-ти канальной электрокардиограммы. Для иллюстрации возможностей метода на рисунке слева показаны изображения, полученные традиционным (сверху) и рассматриваевым в этой статье (снизу) способами.

Рисунок снизу иллюстрирует детальные различия между двумя последовательными сокращениями сердечной мышцы.

Список использованной литературы:

http://www.novospark.com/ru Интернет страница Корпорации NovoSpark^®.

Для заметок

СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ

РАЗВИТИЯ МИРОВОГО СТРАХОВОГО РЫНКА

СБОРНИК МАТЕРИАЛОВ

I МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ

КОНФЕРЕНЦИИ
(Кемерово, 17 декабря 2010 г.)

Компьютерная верстка: Пакки А.И.
Редактор: Кособуцкая Р.А.

Подписано к печати 15.12.2010 Формат 84х108 1/32

Бумага для множительной техники. Печать лазерная.

Гарнитура «Times New Roman»

Усл. печ. л. 15,2 Тираж 1000 экз.

____________________________________________________________

ФГОУ ВПО Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт,

Информационно-издательский отдел

650056 Кемерово ул. Марковцева,5. Тел. 66-00-14.

1 ... 61 62 63 64 65 66 67 68 69

Похожие:

	Коррекция воспроизводительной функции коров с использованием различных... Работа выполнена в федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования (фгоу впо) «Кемеровский...		Фгоу впо «Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт»... Н34 Наука и студенты: новые идеи и решения : сб материалов x-й внутривузовской научно-практической студенческой конференции (г. Кемерово,...
	Российской федерации фгоу впо «кемеровский государственный сельскохозяйственный... Н-34 Наука и студенты: новые идеи и решения. Сборник материалов viii-й внутривузовской научно-практической студенческой конференции;...		Фгбоу впо «Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт»... В. И. Мяленко (гл ред.) и др.; Фгбоу впо «Кемеровский гсхи». – № – Кемерово: Информационно-издательский отдел Кемеровского гсхи,...
	Фгбоу впо «Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт»... И 66 Инновации молодых ученых аграрных вузов Сибири: сб материалов X межрегиональной конференции молодых ученых аграрных вузов сфо...		Рабочая программа дисциплины В2В маркетинг для образовательной программы... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38....
	Программа вступительных испытаний для поступающих в аспирантуру по... Московский государственный институт международных отншений (университет) мид россии		Программа дисциплины «Налоговый учет» для подготовки магистра по... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и магистрантов по направлению 080300 «Финансы...
	Методические рекомендации по подготовке и защите курсовой работы... Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования		Программа дисциплины Риск-менеджмент для направления 080300. 68 «Финансы и кредит» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080300....
	Российской федерации фгоу впо «воронежский государственный аграрный... Печатается по решению совета молодых ученых фгоу впо «Воронежский государственный аграрный университет имени К. Д глинки»		Учебно-методический комплекс по дисциплине «Налоги и налогообложение» Гос впо по специальности 080105. 65 Финансы и кредит, утвержденный Министерством образования РФ «17» марта 2000 г., №180 эк/сп
	Учебно-методический комплекс по дисциплине экономическая теория Гос впо по специальности 080105. 65 Финансы и кредит, утвержденный Министерством образования РФ «17» марта 2000 г., протокол №180...		Фгбоу впо «Ишимский государственный педагогический институт им. П.... Формирование учебно – познавательной компетенции учащихся при обучении доказательству теорем в курсе стереометрии
	Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное... Утверждено: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Кемеровский государственный сельскохозяйственный...		Фгбоу впо «Бурятский государственный университет» Институт филологии... I. Теоретико-методологические основы изучения эпиграфа в современной науке

Руководство, инструкция по применению