Лабораторна робота №4.

факторний аналіз даних

4.1 Ціль роботи

Закріплення теоретичних знань з методів факторного аналізу даних та придбання навичок у використанні інструментальних засобів факторного аналізу.

4.2 Методичні вказівки до виконання роботи

При підготовці до виконання роботи необхідно ознайомитися з літературними джерелами [1,2], розділи присвячені факторному аналізу та інструментальним засобам статистичного опрацювання даних..

4.3 Хід роботи

Модуль "Факторний аналіз" містить широкий набір статистик та методів факторного аналізу (і ієрархічного факторного аналізу) з розширеною діагностикою і великим різноманіттям дослідницьких графіків. Цей модуль дозволяє виконувати аналіз (загальний та ієрархічний косовугловий) головних компонент і головних факторів для набору даних, що містять до 300 змінних (моделі більшого обсягу можна досліджувати засобами модуля Моделювання структурними рівняннями).

Вихідні результати включають: власні значення (звичайні, кумулятивні та відносні), навантаження факторів і коефіцієнти факторних балів (які можна додати до файлу вхідних даних, переглянути на піктографіку та в інтерактивному режимі перекодувати), а також деякі більш спеціалізовані статистики та диагностики. У розпорядженні користувача є такі методи ротації факторів: варімакс, біквартімакс, квартімакс і еквімакс (за нормалізованим або початковим навантаженням), а також косокутові ротації. Простір факторів можна візуально переглядати "зріз за зрізом" на дво- або тривимірних діаграмах розсіяння з означеними точками даних. Після того, як факторне рішення визначено, користувач може обчислити (відновити) кореляційну матрицю та оцінити узгодженість факторної моделі шляхом аналізу остаточної кореляційної матриці (або остаточної дисперсійної/коваріаційної матриці). На вході можна використовувати як похідні данні, так і матриці кореляцій. Підтверджуючий факторний аналіз і інші зв'язані з ним види аналізу можуть бути виконані засобами модуля "Моделювання структурними рівняннями", де спеціальний "Мастер підтверджуючого факторного аналізу" проведе користувача через всі етапи побудови моделі.

Завантаження похідних даних

Завантаження похідних даних виконується через пункт меню File/Open або через пункт меню File/Get External Data/Open Query File. Після вдалої операції завантаження даних з'явиться вікно з відображенням даних (рис 4.1)

Рис. 4.1 Вікно даних

Модуль "Факторний аналіз"

Виклик модуля факторного аналізу виконується через пункт меню Statistic/Multivariate Exploratory Techniques/Factor Analysis. У діалоговому вікні (рис 5.2) необхідно вибрати для параметра "Input file" значення "Raw data".

Рис. 4.2 Вікно основних параметрів факторного аналізу

Наступним кроком слід вказати ті змінні, які обираються для виконання факторного аналізу. Для цього необхідно викликати вікно "Вибір змінних для факторного аналізу" (рис. 4.3) за допомогою кнопки "Variables:". Напис "none" біля цієї кнопки означає, що змінні для факторного аналізу ще не визначені.

Рис. 4.3 Вибір змінних для факторного аналізу

Після того як визначені змінні для факторного аналізу необхідно вказати параметри самого аналізу. Вікно визначення параметрів аналізу наведено на рис. 4.4.

Рис. 4.4 Вікно параметрів факторного аналізу

Після підтвердження вибору параметрів виконується факторний аналіз. Цей процес може займати від кількох мілісекунд до десятків хвилин або навіть годин, в залежності від обсягу даних та обчислювальної потужності комп’ютера. Після закінчення обчислювального процесу з'явиться вікно з результатами (рис. 4.5)

Рис. 4.5 Вікно результатів факторного аналізу

Тепер можна переглянути підсумки аналізу (рис. 4.6)

Рис. 4.6 Вікно підсумків факторного аналізу

Безпосередньо сам факторний аналіз на цьому закінчено. Але можна скористатись можливістю візуалізації результатів (див. рис. 4.7).

Рис. 4.7 Вибір типу графіка

На рис. 4.8 наведено тривимірний графік побудований за результатами факторного аналізу

Рис. 4.8 Відображення результатів факторного аналізу

4.4 Контрольні питання та завдання

1. Для яких задач застосовується факторний аналіз?

2. У чому полягає відмінність одно- та двофакторного аналізу?

3. Як впливає кількість змінних на обсяг обчислень при факторному аналізі?

4.5 Вимоги до оформлення звіту

Звіт повинний містити: назву роботи, ціль роботи, результати факторного аналізу, висновки.

Перелік посилань

1. М. Грубер Понимание SQL. - К.; М.; СПб.: Издат. Дом "Вильямс", 1997. 454 с.

2. Павлов П.Ф. Технології інформаційного менеджменту. - Навчальний посібник, Харків, Видавництво ХНУРЕ, 2005, 232 с. (готується до друку)

3. В. Дюк, А. Самойленко. Data mining: учебный курс. СПб: Питер, 2001.- 368 с.

4. Е.А. Соловьева, Бондаренко М. Ф., Маторин С. И., Павлов П.Ф. Проектирование естественноязыковых знаний. - К.: НМК ВО, 1992. - 136 с.

5. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем, СПб: Питер, 2000. - 384 с.

6. Пэйдж В.Дж. и др. Использование Oracle 8. - К.; М.; СПб.: Издат. Дом "Вильямс", 1998. 752 с.

7. Киселев М. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах. Открытые системы, №4, 1997,c.41-44

8. Корпорация ORACLE. Документ A76965-01. Oracle 8i Concepts, 902 p.

9. Корпорация ORACLE. Документ A76939-01. Oracle 8i Application Developer’s Guide - Fundamentals, 640 p.

10. Корпорация ORACLE. Документ A76976-01. Oracle 8i Application Developer’s Guide – Object Relational Features, 204 p.

11. Бакаев А.А. и др. Методы организации и обработки баз знаний.– К.: Наукова думка, 1993.– 149с.

12. Буров К. Обнаружение знаний в хранилищах данных. Открытые системы, №5-6, 1999, С. 67-77

ЗМІСТ

Вступ	3
Лабораторна робота №1. Пошук, фільтрація та сортування даних за допомогою SQL-серверів	3
Лабораторна робота №2. Групування та узагальнення даних за допомогою SQL-серверів	5
Лабораторна робота №3. Інструментальні засоби створення звітної інформації	7
Лабораторна робота №4. Факторний аналіз даних	9
Перелік посилань

7