Помощь студентам в учебе
Учебно-методический материал.
Предоставляется в ознакомительных и исследовательских целях
Предоставляется в ознакомительных и исследовательских целях
📄 Образец работы №99234
Кластерный анализ алгоритмами k-means (k-средних) и g-means (g- средних) по качеству товара на примере продуктов питания (вин) (Технологии организации, обработки и хранения статистических данных, Российский технологический университет)
Материал размещён в информационных целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки
Тип работы
Курсовые работы
Предмет
статистика
Объем
22 листов
Год подготовки
2022
Просмотров
61
500
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
📋 Содержание (образец)
ВВЕДЕНИЕ 3
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 5
КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА 5
МЕТОД K-MEANS (К-СРЕДНИХ) 7
МЕТОД G-MEANS (G-СРЕДНИХ) 9
ПОНЯТИЕ КАЧЕСТВА КЛАСТЕРИЗАЦИИ 10
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 12
ПРЕДОБРАБОТКА ДАННЫХ 13
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА КЛАСТЕРОВ 15
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА К-СРЕДНИХ 16
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА G-СРЕДНИХ 18
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 22
ПРИЛОЖЕНИЕ 24
ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 5
КЛЮЧЕВЫЕ ПОНЯТИЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА 5
МЕТОД K-MEANS (К-СРЕДНИХ) 7
МЕТОД G-MEANS (G-СРЕДНИХ) 9
ПОНЯТИЕ КАЧЕСТВА КЛАСТЕРИЗАЦИИ 10
ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 12
ПРЕДОБРАБОТКА ДАННЫХ 13
ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА КЛАСТЕРОВ 15
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА К-СРЕДНИХ 16
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА G-СРЕДНИХ 18
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 21
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 22
ПРИЛОЖЕНИЕ 24
📖 Введение (образец)
Экономическая сфера с каждым годом претерпевает все большие изменения. Для того чтобы не оказаться позади конкурентов, необходимо правильно выстраивать структуру своего бизнеса, одной из важных частей которого является ценообразование. Необходимо установить цены так, чтобы товар соответствовал качеству и ресурсам, потраченным на его изготовление.
Качество товара является одной из его основополагающих характеристик, оказывающих решающее влияние на создание потребительских предпочтений и формирование конкурентоспособности.
Поэтому данная тема курсовой работы является актуальной для сферы продаж товаров разного рода.
Цель курсовой работы – провести кластерный анализ алгоритмами k-means (к-средних) и g-means (g-средних) по качеству товара на примере продуктов питания (вин). Кластерный анализ актуален для предприятий, включающих в свой ассортимент продукты питания.
Задачи, решаемые в данной курсовой работе:
• изучение научной и методической литературы по проблеме кластеризации данных;
• предобработка данных;
• корреляционный анализ данных;
• использование знаний математической статистики с использованием современных средств обработки данных: аналитической платформы Loginom;
• кластеризация данных с использованием алгоритмов к-средних (k-means) и g-средних (g-means);
• обучение качественному оформлению документации.
Качество товара является одной из его основополагающих характеристик, оказывающих решающее влияние на создание потребительских предпочтений и формирование конкурентоспособности.
Поэтому данная тема курсовой работы является актуальной для сферы продаж товаров разного рода.
Цель курсовой работы – провести кластерный анализ алгоритмами k-means (к-средних) и g-means (g-средних) по качеству товара на примере продуктов питания (вин). Кластерный анализ актуален для предприятий, включающих в свой ассортимент продукты питания.
Задачи, решаемые в данной курсовой работе:
• изучение научной и методической литературы по проблеме кластеризации данных;
• предобработка данных;
• корреляционный анализ данных;
• использование знаний математической статистики с использованием современных средств обработки данных: аналитической платформы Loginom;
• кластеризация данных с использованием алгоритмов к-средних (k-means) и g-средних (g-means);
• обучение качественному оформлению документации.
✅ Заключение (образец)
По мере развития экономических реформ в России все большее внимание уделяется качеству. В настоящее время одной из серьезных проблем для российских предприятий является создание системы качества, позволяющей обеспечить производство конкурентоспособной продукции. Одной из важных особенностей рынка продуктов является правильное ценообразование. Очередной товар (объект) необходимо отнести к верному ценовому сегменту в зависимости от его качества.
В результате данного курсового проекта проведен кластерный анализ товаров на примере вин по качеству двумя различными методами – к-средних и g-средних с использованием low-code платформы Loginom.
Если аналитику заранее известно количество кластеров, то более точным алгоритмом для решения задачи кластеризации будет алгоритм к-средних. Если же количество кластеров предварительно неизвестно, то оптимальным решением задачи кластеризации будет метод g-средних, который освобождает аналитика от выбора количества кластеров.
Цель – провести кластерный анализ алгоритмами k-means (к-средних) и g-means (g-средних) по качеству товара на примере продуктов питания (вин) – достигнута.
В ходе данной курсовой работы выполнены следующие задачи:
• изучена научная и методическая литература по проблеме кластеризации данных;
• выполнена предобработка данных;
• корреляционный анализ данных;
• использованы знания математической статистики с применением современных средств обработки данных: аналитической платформы Loginom;
• выполнена кластеризация данных с использованием алгоритмов к-средних (k-means) и g-средних (g-means);
• пройдено обучение качественному оформлению документации.
В результате данного курсового проекта проведен кластерный анализ товаров на примере вин по качеству двумя различными методами – к-средних и g-средних с использованием low-code платформы Loginom.
Если аналитику заранее известно количество кластеров, то более точным алгоритмом для решения задачи кластеризации будет алгоритм к-средних. Если же количество кластеров предварительно неизвестно, то оптимальным решением задачи кластеризации будет метод g-средних, который освобождает аналитика от выбора количества кластеров.
Цель – провести кластерный анализ алгоритмами k-means (к-средних) и g-means (g-средних) по качеству товара на примере продуктов питания (вин) – достигнута.
В ходе данной курсовой работы выполнены следующие задачи:
• изучена научная и методическая литература по проблеме кластеризации данных;
• выполнена предобработка данных;
• корреляционный анализ данных;
• использованы знания математической статистики с применением современных средств обработки данных: аналитической платформы Loginom;
• выполнена кластеризация данных с использованием алгоритмов к-средних (k-means) и g-средних (g-means);
• пройдено обучение качественному оформлению документации.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы (образец)
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.