Analiza Multidimensională a Datelor

Analiza Cluster

În cele ce urmează am încercat o clasificare a variabilelor pe clase utilizând o metodă neierarhică de clasificare, respectiv Analiza Cluster.

Prin metoda cluster, în cadrul acestei lucrări, se va urmări gradul de importană a fiecărei trăsături pe care un angajat în domeniul vânzărilor trebuie să le aibă.

Analiza s-a realizat pe o bază de date care conţine 9 variabile reprezentând caracteristicile unor maşini precum, consumul de carburant, capacitatea motorului, numarul de cai putere, greutatea maşinii, demarajul, originea, numărul de cilindri, modelul şi nu în ultimul rând existenţa unui filtru.

Variabilele luate în considerare pentu analiza Cluster sunt următoarele:

- Consumul de carburant la 100 Km

- Capacitatea motorului

- Numărul de cai putere

- Greutatea maşinii

- Demarajul de la 0 la 100 Km/h pe secundă

Tabelul nr. 1

Initial Cluster Centers

Cluster

1 2

Consumul de carburant la 100 Km 9 13

Capacitatea motorului 4 400

Cai putere 93 175

Greutatea masinii 732 5140

Demarajul de la 0 la 100 Km/h (s) 9 12

Clasa I cuprinde acele autoturisme care au umrătoarele caracteristici:

- Consumul 9 l la 100 Km

- Capacitatea motorului 4

- Numărul de cai putere egal cu 93

- Greutatea maşinii 732

- Demarajul 9

Clasa II cuprinde autoturismele cu următoarele caracteristici:

- Consumul 13 l la 100 Km

- Capacitatea motorului 400

- Numărul de cai putere egal cu 175

- Greutatea maşinii 5140

- Demarajul 12

Tabelul nr.2

Iteration Historya

Iteration Change in Cluster Centers

1 2

dimension0 1 1581,613 1378,664

2 43,621 74,063

3 12,260 19,796

4 3,154 4,876

5 ,000 ,000

a. Convergence achieved due to no or small change in cluster centers. The maximum absolute coordinate change for any center is ,000. The current iteration is 5. The minimum distance between initial centers is 4426,515.

Tabelul nr. 2 de mai sus redă repartiţia unităţilor pe clase. Pe ultima linie avem valoarea 0, deci putem spune ca repartitia a fost realizata corect. Analiza s-a oprit la repetiţia a 5-a. Convergenţa se realizează dacă nu există nici o schimbare sau există doar schimbări mici, în centrele de cluster .

Tabelul nr. 3

Final Cluster Centers

Cluster

1 2

Consumul de carburant la 100 Km 28 16

Capacitatea motorului 121 302

Cai putere 82 138

Greutatea masinii 2368 3864

Demarajul de la 0 la 100 Km/h (s) 16 15

Tabelul de mai sus ne arată situaţia valorilor medii, descriptive, ale variabilelor din fiecare clase. Rezultatele din tabel sunt următoarele :

Clasa I cuprinde autotuisme un consum de carburant de 28 l la 100 Km, o capacitate a motorului 121*2,5 cm*cm*cm, 82 cai putere, ,greutatea maşini este de 2368 şi un demarajul 16.

Clasa II cuprinde autotuisme un consum de carburant de 16 l la 100 Km, o capacitate a motorului 302*2,5 cm*cm*cm, 138 cai putere, ,greutatea maşini este de 3864 şi un demarajul 15.