Реализация модели анализа в Deductor
Рисунок 4.9 — Калькулятор Количество принятого товара. Рисунок 4.14 — Калькулятор Общая сумма затрат. Рисунок 4.8 — Фильтр Менеджер = «Сидоров А.А.». Рисунок 4.17 — Обработчик Линейная регрессия. Рисунок 4.15 — Результат Групповой обработки. Рисунок 4.11 — Результат Групповой обработки. Рисунок 4.18 — Диаграмма линейной регрессии. Рисунок 4.2 — Результат Мастера импорта. Рисунок 4.10 — Этап… Читать ещё >
Реализация модели анализа в Deductor (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Описание сценариев проекта Deductor
Последовательность действий, которые необходимо провести для анализа данных, называется сценарием. Сценарий можно автоматически выполнять на любых данных.
Для описания реализации модели анализа в Deductor использована модель BPwin в нотации IDEF0.
Построение сценария начинается с вызова Мастера импорта, с помощью которого загружается хранилище данных. (Рисунок 4.1).
Рисунок 4.1 — Мастер импорта.
В результате импорта получилась таблица, изображенная на рисунке 4.2.
Рисунок 4.2 — Результат Мастера импорта.
После того, как данные были успешно импортированы в ХД, была произведена Фильтрация по полю Товар = «Rollfina» (Рисунок 4.3) и с помощью обработчика Калькулятор было подсчитано Общее количество товара (Рисунок 4.4). Результат отображен на Рисунке 4.5.
Рисунок 4.3 — Фильтрация по Товару.
Рисунок 4.4 -Обработчик Калькулятор.
Далее по предыдущим узлам сценария производится Групповая обработка (Рисунок 4.5). Результат Групповой обработки в виде OLAP-куба приведен на рисунке 4.7.
Рисунок 4.5 — Этап Групповой обработки.
Рисунок 4.6 — Результат обработчика Групповая обработка.
Следующий узел сценария начинается с Фильтра по полю Менеджер = «Сидоров А. А». Далее с помощью обработчика Калькулятор рассчитывается количество проданного товара менеджером Сидоровым А. А. (Рисунок 4.8−4.11).
Рисунок 4.8 — Фильтр Менеджер = «Сидоров А.А.».
Рисунок 4.9 — Калькулятор Количество принятого товара.
Рисунок 4.10 — Этап Групповой обработки.
Рисунок 4.11 — Результат Групповой обработки.
Рисунок 4.12 — OLAP-Куб.
Следующий узел сценария начинается с Фильтра по полю Наименование сети = «Спортмастер». Далее с помощью обработчика Калькулятор рассчитывается общая сумма затрат по данному поставщику. (Рисунок 4.13−4.16).
Рисунок 4.13 — Фильтр Наименование поставщика = «Спортмастер».
Рисунок 4.14 — Калькулятор Общая сумма затрат.
Рисунок 4.15 — Результат Групповой обработки.
Рисунок 4.16 — OLAPКуб.
Также в данной курсовой работе использовался регрессионный анализ. Широкое применение линейной регрессии обусловлено тем, что достаточно большое количество реальных процессов в экономике и бизнесе можно с достаточной точностью описать линейными моделями.
Построение линейной модели изображено на Рисунках 4.17−4.18.
Рисунок 4.17 — Обработчик Линейная регрессия.
Рисунок 4.18 — Диаграмма линейной регрессии.
Таким образом, пройдя все этапы анализа, был получен следующий сценарий (Рисунок 4.19).
Рисунок 4.19 — Сценарий.
Описание выходных отчетов
В результате анализа были получены отчеты в виде OLAP-кубов и диаграмм.
В отчете «Общие данные по продажам» представлены сводные данные по продаже сумок Rollfina (Рисунок 4.20).
Отчёт «Данные по менеджеру» показывает количество проданного товара менеджером (Рисунок 4.21).
Рисунок 4.20 — OLAP-куб и диаграмма «Общие данные продажам».
Рисунок 4.21 — OLAP-куб и диаграмма «Данные по менеджеру».
Карта Кохонена
На последнем этапе мы создаем карту Кохонена, для более наглядного отображения наших продаж.