باستخدام تحليل الكتلة في Microsoft Excel
واحدة من الأدوات اللازمة لحل المشاكل الاقتصادية هي التحليل العنقودي. يتم تصنيفها ، المجموعات والعناصر الأخرى في مجموعة من البيانات في مجموعات. يمكن استخدام هذه الطريقة في Excel. دعونا نرى كيف يتم ذلك في الممارسة.
باستخدام تحليل الكتلة
بمساعدة التحليل العنقودي ، من الممكن أخذ عينة على أساس ما يجري التحقيق فيه. وتتمثل مهمتها الرئيسية في تقسيم مجموعة متعددة الأبعاد إلى مجموعات متجانسة. كمعيار تجميع ، يتم تطبيق معامل ارتباط زوجي أو مسافة إقليدية بين الكائنات وفقًا لمعلمة معينة. يتم تجميع الأقرب إلى كل قيم أخرى معًا.
على الرغم من أن هذا النوع من التحليل يستخدم في الغالب في الاقتصاد ، إلا أنه يمكن استخدامه أيضًا في علم الأحياء (لتصنيف الحيوانات) ، وعلم النفس ، والطب ، وفي مجالات أخرى كثيرة من النشاط البشري. يمكن تطبيق تحليل الكتلة باستخدام مجموعة أدوات Excel القياسية لهذا الغرض.
مثال على الاستخدام
لدينا خمسة كائنات تتميز بالمعلمتين المدرستين x و y .
- تنطبق هذه القيم على صيغة المسافة الإقليدية ، والتي يتم حسابها من القالب:
=КОРЕНЬ((x2-x1)^2+(y2-y1)^2) - يتم حساب هذه القيمة بين كل من الكائنات الخمسة. توضع نتائج الحساب في مصفوفة المسافات.
- ننظر ، بين قيم المسافة هي الأقل. في مثالنا ، هذه هي الكائنات 1 و 2 . المسافة بينهما هي 4.123106 ، أي أقل من أي عناصر أخرى من السكان المعينين.
- نحن نجمع هذه البيانات في مجموعة ونشكل مصفوفة جديدة ، حيث تكون قيم 1،2 عنصرًا منفصلاً. عند إنشاء المصفوفة ، نترك أصغر القيم من الجدول السابق للعنصر المجمع. مرة أخرى ننظر ، بين ما هي العناصر في الحد الأدنى من المسافة. هذه المرة هو 4 و 5 ، وأيضا وجوه 5 ومجموعة من الأشياء 1،2 . المسافة هي 6،708204.
- نضيف العناصر المحددة إلى المجموعة العامة. نشكل مصفوفة جديدة على نفس المبدأ كما في السابق. وهذا يعني أننا نبحث عن أدنى القيم. وهكذا ، نرى أن مجموعة البيانات الخاصة بنا يمكن تقسيمها إلى مجموعتين. في المجموعة الأولى ، تكون العناصر الأقرب هي 1 ، 2 ، 4 ، 5 . في المجموعة الثانية ، في حالتنا ، يتم تمثيل عنصر واحد فقط - 3 . إنه بعيد نسبيا عن الأشياء الأخرى. المسافة بين العناقيد هي 9.84.
هذا يخلص الإجراء لتقسيم المجموعة إلى مجموعات.
كما ترون ، على الرغم من أن التحليل العنقودي قد يبدو بشكل عام إجراء معقد ، فإنه ليس من الصعب فهم الفروق الدقيقة في هذه الطريقة. الشيء الرئيسي هو فهم النمط الأساسي للتجميع.