Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Кричевский М.Л. - 136 стр.

UptoLike

Составители: 

136
В итоге получили значения потенциалов для всех шести рассмат"
риваемых портов (табл. 2.7).
Таблица 2.7
ремоНытроП)йонятфен(1KГ)йиксечимих(2KГ)OROR(3KГ%,лаицнетоП
1
"ткнаС
грубретеП
28,2–34,0293,0–51
гиР40,2722,0339,0–2,81
липстнеВ905,069,1252,04,23
апеиЛ7580,0–17,1–92,1–51
депйалK2
92,05,1–87,15,32
ниллаТ3660,0285,0685,08,51
Из табл. 2.7 видно, что все порты имеют недостаточно высокие
потенциалы, следовательно, не используют свои мощности рацио"
нальным образом. Самый крупный нефтяной порт – Вентспилс –
имеет самое высокое значение потенциала (32,4%) и попадает лишь
в интервал среднего потенциала. Все остальные порты относятся к
диапазону низкого потенциала. Тем не менее порты Клайпеда
(23,5%) и Рига (18,2%) несколько выделяются в этой группе. Пор"
ты Санкт"Петербург, Лиепая и Таллинн имеют весьма низкий ре"
зультат.
Таким образом, здесь показана возможность использования ап"
парата НЛ для решения нетривиальной задачи оценки потенциала
различных портов.
Приведем еще один пример использования НЛ в задаче оценки
кредитоспособности потенциального клиента, обратившегося в фи"
нансовое учреждение с просьбой о выдаче кредита. Такая задача ре"
шалась автором при консультировании одного из городских банков.
Здесь для сокращения объема вычислений рассмотрим упрощенный
вариант такой оценки, хотя никаких принципиальных ограничений
для перехода к более сложному варианту расчета не имеется. Пусть в
банк обратился клиент (физическое лицо) с просьбой о кредите. Со"
ответствующее структурное подразделение банка (кредитный отдел)
рассматривает заявление и принимает положительное или отрица"
тельное решение о выдаче кредита. Поскольку в России еще отсут"
ствуют кредитные бюро, в которых должна накапливаться финансо"
вая предыстория потенциальных клиентов, то решение принимает"
ся на основании некоторых критериев, характеризующих финансо"
вое состояние будущего заемщика.