inforum.pl » Technologie » InForum » Wielowymiarowe analizy współzależności

Wielowymiarowe analizy współzależności

Modele wartościujące oraz analiza danych za pomocą matryc BCG w prosty sposób segmentują analizowane obiekty i ułatwiają analizę portfelową. Dynamiczne dobieranie kryteriów i zakresu oceny pozwala na efektywne kształtowanie ścieżki analitycznej. Korelacja pomiędzy porównywanymi obiektami może być obserwowana na czytelnym czterowymiarowym wykresie bąbelkowym.

Najważniejsze cechy

  • Przedstawienie danych na czterowymiarowych matrycach BCG.

  • Dynamiczne dobieranie kryteriów i zakresu oceny.

  • Grupowanie analizowanych obiektów w dowolne podzbiory.

  • Możliwość dowolnego definiowania perspektyw analizy.

  • Możliwość dokonywania analiz czasowych, planowania oraz wersjonowania.

Wielowymiarowe analizy portfelowe mogą prowadzić do zaskakujących odkryć.

Wielowymiarowe analizy portfelowe powstają przy wykorzystaniu różnych płaszczyzn i przekrojów analizy. Może być to ocena usług w poszczególnych lokalizacjach, jak i ocena lokalizacji z punktu widzenia poszczególnych usług. Analizy współzależności mogą być wykonywane m.in. pod kątem asortymentu produktów, lokalizacji, marż na produktach, wskaźników finansowych czy czynników demograficznych.

Obserwacja korelacji wybranych wielkości ekonomicznych prowadzi często do odkrycia zaskakujących przypadków. Obserwacja zależności wielkości sprzedaży do klientów do wielkości rabatów, które są im udzielane w związku realizowanymi zakupami pozwala łatwo wyszukać przypadki, gdy klienci otrzymują wysokie rabaty przy zakupach o niskiej wartości lub niskie rabaty przy dużym wolumenie zakupów. Sytuacje takie wymagają pogłębionej analizy, ponieważ odbiegają od klasycznej zależności, która mówi, że wielkość udzielanych rabatów powinna być proporcjonalna do wielkości dokonywanych zakupów.

InForum to zaawansowane narzędzie informatyczne pozwalające użytkownikowi na efektywną analizę i wnioskowanie.

Możliwa jest obserwacja wzajemnych związków pomiędzy wartościami dwóch (wykresy punktowe), trzech, jak również czterech kategorii (wykresy bąbelkowe). Studiowanie zależności występujących w danych z wykorzystaniem zaawansowanych technologii ułatwia odkrywanie schematów i wzorów, które łatwo mogłyby zostać przeoczone, zwłaszcza w przypadku złożonych i obszernych zbiorów danych.

Zastosowanie szybkich algorytmów przeliczeniowych oraz wydajnych algorytmów programistycznych daje użytkownikowi do dyspozycji narzędzie szczególnie użyteczne w trakcie analizy dużych zbiorowości.

InForum oferuje unikalną funkcjonalność pomocną w analizach wielowymiarowych

Czterowymiarowe matryce z przezroczystymi bąblami

Wielowymiarowe wykresy bąbelkowe z regulacją przezroczystości poszczególnych elementów, pozwalają w bardzo przejrzysty i przyjazny dla użytkownika sposób zaprezentować analizowane zjawiska. Możliwość powiększania i wycinania (poprzez dynamiczne wybieranie obiektów posiadających wartości ze wskazanego zakresu), wybranych obszarów daje duże możliwości skupienia uwagi na istotnych dla analityka obiektach.

Elastyczny wybór perspektyw i zakresu oceny

W celu badania korelacji i swobodnego porównywania ze sobą czynników w różnych perspektywach oceny, istnieje możliwość dynamicznego doboru kryteriów analizy. Niezmiernie przydatne może okazać się złożone filtrowanie informacji poprzez dynamiczną ich segmentację (np. dojne krowy, gwiazdy itp.). Powstają w ten sposób zbiory obiektów zaklasyfikowanych do poszczególnych grup (segmentów) pod kątem zdefiniowanych kryteriów. Każda kolejna segmentacja w ramach podzielonych na grupy obiektów analizowanej zbiorowości może być wykonywana w oparciu o inne kryteria.

Dynamika zmian czynników w kolejnych okresach

Dodatkową funkcjonalnością są analizy czasowe obrazujące zmiany współzależności pomiędzy ocenianymi obiektami w kolejnych okresach. Pozwala to obserwować i porównywać nie tylko statyczne obiekty, ale również trendy zmian ich położenia (obserwowane jako przemieszczenia na matrycy względem osi X i Y) i zmiany wartości obserwowanych wielkości w czasie (uwidacznianie jako zmiana średnicy bąbla o danym kolorze).

Ilustracja

Do góry