Использование инструментов "Prediction Calculator" и "ShoppingbasketAnalysis"
Расчет прогноза
Инструмент Prediction Calculator помогает сгенерировать и настроить "калькулятор", который позволяет оценить шансы на получение ожидаемого значения целевого параметра без подключения к аналитическим службам SQL Server. В частности, такая возможность может быть очень полезна для удаленных пользователей.
В качестве учебного набора данных в этой части лабораторной будем использовать локализованный пример для Excel, взятый с http://russiandmaddins.codeplex.com/
Перейдем на набор данных "Клиенты" и на вкладке Analyze выберем Prediction Calculator. В окне настроек надо указать целевой столбец и искомое значение ( рис. 8.1). Если значения целевого столбца рассматриваются как числовые из непрерывного диапазона, то можно указать, как точное значение, так и желаемый интервал. В противном случае - только точное значение.
Пусть цель анализа - определить, купит ли клиент велосипед. В качестве целевого столбца указываем "Приобрел велосипед" и значение "Да". Далее можно указать столбцы для анализа. Как и ранее, рекомендуется исключать из рассмотрения столбцы с уникальными значениями и столбцы, один из которых дублирует другой (например, точное значение заработной платы и диапазон заработной платы).
Инструмент всегда формирует отчет Prediction Calculator Report, кроме того по умолчанию формируются два необязательных отчета - Prediction Calculator ("калькулятор" прогноза в виде таблицы Excel) и Printable Calculator (таблица калькулятора для печати и ручной обработки).
Чтобы лучше разобраться с результатами работы инструмента, перейдем сначала на лист с отчетом Prediction Calculator.В верхней части отчета расположен сам калькулятор ( рис. 8.2), в нижней - таблица баллов, соответствующих различным значениям параметров ( рис. 8.3).
Работая с калькулятором, можно описать анализируемый пример, указывая значения для каждого параметра. Значения в столбец Value можно вводить или выбирать из выпадающих списков (что лучше, т.к. меньше шансов ввести некорректное значение или диапазон). Для описываемого примера рассчитывается сумма баллов, которая сравнивается с рекомендуемым пороговым значением. Если значение выше "порога", то прогноз получает значение "истина" (на рисунке сумма баллов 572, пороговое значение 565). Вторая часть отчета поясняет полученный результат, показывая, сколько баллов за какое значение ставится.
Представленный на рис. 8.4 отчет "Printable Calculator" позволяет вывести на печать готовую форму для ручного подсчета баллов и получения оценки без использования компьютера. Это может быть удобно, например, для торговых представителей или других сотрудников, работающих вне офиса и не имеющих доступа к компьютеру. Все что нужно для расчета прогноза - отметить варианты, просуммировать баллы и сравнить с пороговым значением.
Теперь перейдем к более интересному вопросу - как же было определено пороговое значение. Отчет Prediction Calculator Report позволяет с этим разобраться ( рис. 8.5). По итогам анализа формируется прогноз, который может быть отнесен к одной из четырех категорий [1]:
- истинный позитивный прогноз (TruePositive) - верный прогноз. Например, клиент, для которого прогноз показал истину, на самом деле заинтересован в покупке велосипеда. Магазин получил прибыль;
- истинный негативный прогноз (TrueNegative) - верный негативный прогноз. Клиент, для которого прогноз показал незаинтересованность в покупке, на самом деле не собирается покупать велосипед. Магазин не получил прибыли, но и не понес затрат (на рассылку рекламных предложений и проч.);
- ложный позитивный прогноз (FalsePositive; ошибка 1 рода) - неверный прогноз, показывающий,что клиент хочет сделать покупку, хотя на самом деле это не так (может привести магазин к затратам на сопровождение клиента);
- ложный негативный прогноз (FalseNegative; ошибка 2 рода) - неверный прогноз, показывающий, что клиент не хочет сделать покупку, хотя на самом деле он в ней заинтересован (может привести к упущенной прибыли).
Отчет Prediction Calculator Report позволяет указать прибыль от истинных прогнозов и убыток от ложных. На основе этих данных определяется пороговое значение, обеспечивающее максимум прибыли. По умолчанию, для истинного позитивного прогноза указывается прибыль 10 (долларов или других единиц), для ложного позитивного - такой же убыток ( рис. 8.5, таблица в левой верхней части экрана). В этом случае максимум прибыли (график на рис. 8.5 справа вверху) как раз и будет соответствовать пороговому значению для прогноза в 565 баллов.
В нижней части отчета Prediction Calculator слева располагается таблица с относительными весами значений рассматриваемых параметров (ее мы уже встречали в таблице Prediction Calculator) и графиком потерь от ложных прогнозов.
Пусть продажа велосипеда приносит магазину не 10, а 50 долларов. В этом случае, прибыль от одной продажи будет перекрывать затраты на сопровождение до 5 отказавшихся от покупки клиентов. Соответственно изменится и соотношение прибыли/затраты. На рис. 8.6 показано, что в этом случае, для максимизации прибыли рекомендуется установить пороговое значение для прогноза в 443 балла. Новое значение будет автоматически подставлено и в таблицу Prediction Calculator.
увеличить изображение
Рис. 8.6. Отчет Prediction Calculator Report: при вводе новой оценки прибыли от правильного прогноза меняется рекомендуемое пороговое значение