Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Кричевский М.Л. - 50 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

50
Сеть предсказывает значение ряда на какой"то момент времени, при
этом она для каждого последующего прогнозного значения исполь"
зует фактическую величину, а не значение, предсказанное ранее.
1.9. Предварительная обработка данных
При проведении нейросетевого исследования, перед тем как при"
ступить к построению ИНС, необходимо выполнить ряд действий с
данными наблюдений. Данный этап анализа еще слабо формализо"
ван, различные авторы предлагают разные преобразования над на"
блюдениями [11], но основные рекомендации сводятся к следующим.
Сбор данных. Начальный этап включает извлечение высококаче"
ственных данных из доступных источников, которые содержат пол"
ную и достаточную информацию в требуемой области.
При сборе результатов наблюдений нужно учитывать:
– доступность данных;
– восстановление пропущенных данных;
– очистку данных.
Большую по объему информацию часто трудно или невозможно
получить. Исторические данные значительно изменяются после опуб"
ликования, например, квартальная информация закрывает недель"
ные или месячные результаты.
При восстановлении пропущенных наблюдений могут быть ис"
пользованы два подхода. Сущность первого состоит в том, чтобы ис"
ключить строку или столбец матрицы данных, где есть пропущен"
ные значения. Альтернативой такому подходу является допущение
о том, что пропущенные данные в среднем имеют характер, анало"
гичный имеющимся, и могут быть восстановлены, например, сред"
ние значения из соседних элементов.
Очистка данных предполагает устранение нежелательных шумо"
вых эффектов для получения качественных результатов наблюдений.
Зашумленные данные могут значительно искажать оценочные про"
цедуры. Кроме того, при очистке данных необходимо сравнивать по"
ступающие значения с предполагаемым диапазоном изменений ре"
зультатов наблюдений для того, чтобы отсечь выходящие за преде"
лы диапазона выбросы.
Анализ и преобразование данных. Этот шаг – один из самых важ"
ных при нейросетевом проектировании. Анализ входных данных за"
висит от решаемой проблемы, например, для ИНС, предназначенной
для работы на рынке акций, необходимы данные по ценам откры"
тия, закрытия, максимума и минимума. Собранные для анализа дан"
ные представляют набор многомерных векторов, отображающих ис"

Страницы