Бизнес-аналитика (Business Intelligence) в архитектуре платформы 1С. Анализ данных и прогнозирование

Механизм анализа данных и прогнозирования позволяет реализовывать в прикладных решениях различные средства для выявления закономерностей, которые обычно скрываются за большими объемами информации.

Например, проанализировав данные о продажах товаров, можно выявить группы товаров, которые обычно покупаются вместе. В дальнейшем (один из многочисленных вариантов) эта информация может использоваться при раскладке товара в розничном магазине. Товары могут располагаться рядом (пришел покупатель за мангалом, увидел рядом жидкость для растопки, угли, мясо, удочки, резиновую лодку… в итоге купил все), могут располагаться в разных углах торгового зала (пришел покупатель за молоком, пока дойдет до хлеба, пройдет через весь магазин и еще чего-нибудь купит).

Другим примером использования механизма анализа данных является прогнозирование поведения контрагента, исходя из имеющихся данных о нем. Проведя такой анализ, можно выяснить, как зависит объем их закупок от территориального расположения, размера компании, времени сотрудничества и прочих показателей. На основании этих зависимостей можно спрогнозировать поведение нового контрагента и выбрать соответствующую стратегию для работы с ним.

Используя возможность построения прогнозов, можно планировать закупочную кампанию. Рассмотрим пример: в прошлом месяце зоомагазин продал 100 морских свинок. Нужно спланировать закупку товара на следующий месяц. Одним из вариантов (очень часто используемых) является ввод поправочного коэффициента на продажи прошлых периодов. Считаем, что поправочный коэффициент (коэффициент повышения спроса) равен 1,5. В итоге при планировании закупок описанным методом будем к следующему месяцу планировать закупку 150 морских свинок. Но если проанализировать, что обычно покупают клиенты после покупки таких питомцев, то можно прийти к совершенно другому выводу. Воспользовавшись возможностью проведения анализа данных, построения прогноза по этому анализу, можно прийти к выводу, что закупать на следующий месяц нужно корм, различные наполнители, сено и другие «аксессуары».

Следует отметить, что материал в первую очередь будет посвящен обзору механизмов «1С: Предприятия» и только косвенно будет касаться (на простых примерах) способов использования полученной информации.

Для применения любого из ниже описанных типов анализа можно использовать фрагменты кода, опубликованные на сайте https://its.1c.ru/db/v8319doc#bookmark:dev:TI000000690.

Реализованы типы анализа:

1) общая статистика;

2) поиск ассоциаций;

3) поиск последовательностей;

4) кластерный анализ;

5) дерево решений;

Общая статистика представляет собой механизм для сбора общей информации о данных, находящихся в полученном источнике данных. Этот тип анализа предназначен для предварительного исследования анализируемой информации.

Анализ показывает ряд характеристик дискретных и непрерывных полей. При выводе отчета в табличный документ заполняются круговые диаграммы для отображения состава полей.

Поиск ассоциаций осуществляет поиск часто встречаемых вместе комбинаций объектов или значений характеристик. С его помощью можно определять группы одновременно закупаемых товаров, выявлять наиболее привлекательные источники информации (в процессе «оптимизации» затрат на них) и т. п.

Рассмотрим особенности проведения данного типа анализа на следующей выборке данных (постараемся определить состав одновременно закупаемых товаров).

В выборе используются данные из одиннадцати документов (ссылка содержится в поле Регистратор), количество различных номенклатурных позиций равно двенадцати. Часто встречаемая группа встречается в документе только в двух случаях из одиннадцати. Получены ассоциативные правила.

Разберем второе из них. В двух случаях из одиннадцати в документе вместе с позицией Стол кухонный раскладной встречалась позиция Табурет прямоугольный. Исходя из этого, был рассчитан процент случаев: (2 / 11 * 100 = 18,18 %).

Достоверность была рассчитана следующим образом: обе номенклатурные позиции закупались в двух случаях, товарная позиция Стол кухонный раскладной встречалась в покупках 3 раза. Исходя из этого, достоверность равна: 2 / 3 * 100 = 66,67 %.

Значимость определяется как отношение достоверности правила к проценту нахождения Табурет прямоугольный в закупаемых товарах. Эта позиция встречается в двух документах из одиннадцати (18,18 %). Значимость равна: 66,67 % / 18,18 % = 3,67.

Поиск последовательностей позволяет выявить цепочки возникающих событий (шаблоны последовательностей). Он может использоваться тогда, когда одним из важных анализируемых показателей является последовательность наступления событий во времени. Например, можно выявить последовательность товаров, которые закупаются друг за другом в течение какого-либо определенного промежутка времени и т. п.

Особенности выполнения данного типа анализа рассмотрим на примере следующей выборки данных:

Параметры анализа, установлены по умолчанию. Количество элементов равно двенадцати. Ровно столько номенклатурных позиций встречается в приведенной выборке данных. Найдены две последовательности. Первая последовательность встречается в двух случаях из шести. Исходя из этого, процент случаев равен 33,33 %. Так как глубина последовательности равна 2, существует по одному значению каждого из приводимых интервалов.

Кластерный анализ ‑ математическая процедура многомерного анализа, позволяющая на основе множества показателей, характеризующих ряд объектов, сгруппировать их в кластеры таким образом, чтобы объекты, входящие в один кластер, были более однородными, сходными, по сравнению с объектами, входящими в другие кластеры.

В основе данного анализа лежит вычисление расстояния между объектами. Именно исходя из расстояний между объектами и производится их группировка по кластерам. Определение расстояния может проводиться разными способами (по разным метрикам). Поддерживаются следующие метрики:

● Евклидова метрика,

● Евклидова метрика в квадрате,

● Метрика города,

● Метрика доминирования.

После определения расстояний между объектами может использоваться один из нескольких алгоритмов распределения объектов по кластерам. Поддерживаются следующие методы кластеризации:

● Ближняя связь,

● Дальняя связь,

● k-средних,

● Центр тяжести.

Кластерный анализ позволяет разделить исходный набор исследуемых объектов на группы объектов, таким образом, чтобы каждый объект был более схож с объектами из своей группы, чем с объектами других групп. Анализируя в дальнейшем полученные группы, называемые кластерами, можно определить, чем характеризуется та или иная группа, принять решение о методах работы с объектами различных групп. Например, при помощи кластерного анализа можно разделить клиентов, с которыми работает компания, на группы, для того, чтобы применять различные стратегии при работе с ними:

С помощью Дерева решений можно получить причинно-следственную иерархию условий, приводящую к определенному решению. Например, получить дерево условий, по которому (с определенной долей вероятности) можно понять причину расторжения договоров с клиентами компании, определения условий, влияющих на вариант заключаемого договора. Можно проводить «профилирование» менеджеров компании по различным видам ее клиентов и т. п.

Разберемся с особенностью данного типа анализа на примере следующей выборки данных:

В результате проведения анализа получено следующее дерево решений:

Данное дерево можно представить в виде следующей схемы:

Ошибки классификации показывают, в каких случаях полученные правила расходятся с действительностью (исходной выборкой данных). Исходя из приведенных данных, видно, что ошибок в полученной классификации нет, то есть данные в фактической выборке совпадают с данными классификации.

Предыдущий пример получен, исходя из значения НеУпрощать параметра анализа ТипУпрощения. Данное значение параметра задано программно.

Модели прогноза, создаваемые механизмом, представляют собой специальные объекты, которые создаются из результата анализа данных, и позволяют в дальнейшем автоматически выполнять прогноз для новых данных.

Например, модель прогноза поиска ассоциаций, построенная при анализе покупок клиентов, может быть использована при работе с осуществляющим покупку клиентом, для того, чтобы предложить ему товары, которые он с определенной степенью вероятности приобретет вместе с выбранными им товарами.                                                                         

Источники статьи:

  1. https://v8.1c.ru/platforma/biznes-analitika/
  2. https://its.1c.ru/db/v8319doc#bookmark:dev:TI000000690

МЫ рады, если эта информация была для вас полезной. Появились вопросы или возникли сложности с настройкой продуктов 1С? Обращайтесь! Наши специалисты готовы проконсультировать!

Команда "1С:БИЗНЕС РЕШЕНИЯ" поможет в решении любых бизнес-вопросов!