Коефіцієнти варіації для вихідних даних
|
Показник |
Дохід від реалізації тис.грн |
Вартість статутний капітал тис. грн |
Роки існування компанії |
Кіл-сть працівників |
Прибуток (збиток) тис. грн |
Кількість відділень |
|
|
У |
Х1 |
Х2 |
ХЗ |
Х4 |
Х5 |
|
Значення коефіцієта |
1,1645221 |
1,08141 |
0,385536 |
0,634485 |
1,364298 |
0,668857 |
З наведеної таблиці видно, що з розгляду немає необхідності виключення жодного з факторів. Однак для аналізу виберемо ознаки які сильно впливають на результат, а саме дохід від реалізації, вартість статутного капіталу та прибуток.
Стандартизуємо вихідні дані (наведено у табл. 2.10).
Таблиця 2.10
Вихідні дані після стандартизації
|
Підприємство |
Дохід від реалізації тис.грн |
Вартість статутний капітал тис. грн |
Роки існування компанії |
Кіл-сть праців ників |
Прибуток (збиток) тис. грн |
Кількість відділень |
|
У |
Х1 |
Х2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
|
|
ТОВ «ТД ИРБИС» |
2,19 |
1,66 |
0,98 |
2,22 |
3,11 |
2,41 |
|
ЧП «ГалПідшипник» |
0,36 |
0,11 |
0,53 |
0,32 |
0,81 |
0,95 |
|
ООО «ВТК» |
-0,86 |
-0,92 |
-0,36 |
-0,63 |
-0,73 |
-0,52 |
|
«Бином» |
1,08 |
-0,76 |
-0,36 |
2,05 |
0,47 |
-1,01 |
|
«Світ підшипників» |
-0,86 |
-0,92 |
0,38 |
-0,94 |
-0,73 |
-0,03 |
|
«BRB АВТО» |
-0,16 |
-0,65 |
-1,11 |
-0,63 |
-0,30 |
-1,01 |
|
«Карника» |
-0,61 |
-0,72 |
-0,36 |
-1,01 |
-0,58 |
0,95 |
|
«Автопідшипник» |
-0,78 |
-0,76 |
0,38 |
-0,31 |
-0,24 |
-0,52 |
|
«АЛК» |
-0,43 |
-0,60 |
0,08 |
0,42 |
-0,47 |
-0,03 |
|
«УПЕК» |
-0,72 |
-0,70 |
1,12 |
-0,31 |
-0,65 |
-0,52 |
|
«Підипникзбит» |
2,23 |
1,72 |
1,87 |
0,95 |
1,19 |
1,43 |
|
«Інтерпідшипник» |
-0,46 |
1,54 |
0,68 |
0,32 |
-0,48 |
0,46 |
|
«Промпідшипник» |
-0,21 |
1,14 |
0,38 |
-0,31 |
-0,33 |
-0,03 |
|
«АРКОВ Украина» |
-0,66 |
0,64 |
-0,81 |
-0,63 |
-0,61 |
-0,52 |
|
«Старт Ап» |
-0,13 |
-0,76 |
-1,85 |
-0,94 |
-0,28 |
-1,01 |
|
«ЕПК Запоріжжя» |
0,02 |
-0,01 |
-1,55 |
-0,56 |
-0,19 |
-1,01 |
Спочатку проведемо кластеризацію ієрархічним методом кластеризації- Joining (tree clustering).
Вид дерева класифікації обирається суб'єктивно. На рис. 2.3. показано вертикальне дерево класифікації підприємств за трьома ознаками.
Розглянемо отриману дендрограму. На ній наглядно представлено об'єднання підприємств у кластери. Якщо розбити дендрограму на 2 рівні, тут прослідковуються 3 кластери. У перший кластер увійшло 4 компанії (ТОВ «ТД ИРБИС», «Підшипникзбут», «Інтерпідшипник», «Промпідшипник»), у другий кластер увійшли 4 компанії, в третій кластер увійшло 8 копаній (назви компаній, що увійшли в кожен кластер можна подивитися на дендрограмі).
Рис. 2.3. Вертикальна дендрограма
У функціональній частині вікна є ряд кнопок, що дозволяють усебічно розглянути результати класифікації. Призначення кнопок наведено в табл. 2.11.
Таблиця 2.11
Кнопки вікна результатів кластеризації методом k-середніх
|
Summary: Cluster means & Euclidean distances |
Середні значення змінних у кластерах і Евклідові відстані між кластерами |
|
Analysis of variance |
Аналіз варіації |
|
Graph of means |
Графік середніх |
|
Descriptive statistics for each cluster |
Основні характеристики кластерів |
|
Members of each cluster & distances |
Елементи, що ввійшли в кластери і відстані елементів до центрів кластерів |
На графіку середніх (рис. 2.4.) представлені середні значення змінних у кластерах. Так у перший кластер увійшли компанії, в яких характерна найвищий приріст доходу від реалізації, вартість статутного капіталу та їх прибутковість. У третьому кластері - протилежна ситуація. Підприємства, що увійшли в другий кластер, характеризуються середніми значеннями ознак у порівнянні з двома іншими кластерами.
Рис. 2.4. Графік середніх значень показників для кластерів
На рис. 2.5. наведені описові характеристики кластерів. У таблицях вказані середні стандартизовані значення кожної ознаки в кожному кластері (Mean), стандартне відхилення (Standard Deviation) та дисперсія (Variance) цих ознак усередині кластерів.
Рис. 2.5. Елементи кластерів, отриманих методом к-середніх
Як бачимо обидва методи кластеризації визначили, що підприємства розподіляються на 3 кластери. Дані цих методів співпадають.
В алгомеративних методах, які буди використані у розрахунках, відбулося послідовне об'єднання найбільш близьких об'єктів в один кластер. Процес такого послідовного об'єднання показано на графіку у вигляді дентограми, або дерева об'єднання.
Для подальших розрахунків у дипломній роботі було обрано наступні підприємства: ТОВ «ТД ИРБИС», «Підшипникзбут», «Інтерпідшипник», «Промпідшипник» вони входять до одного кластеру і мають схожі ознаки.