---
# System prepended metadata

title: 11 Lab - Business Intelligence
tags: [Business Intelligence, Niestacjonarne, Tableau]

---

# 11 Lab - Business Intelligence 
###### tags: `Niestacjonarne` `Business Intelligence` `Tableau`

[TOC]

# Wprowadzenie - cel ćwiczenia
Celem ćwiczenia jest doskonalenie umiejętności wykorzystania narzędzi analityki wizualnej w Tableau.

# 1. Klastrowanie
Wśród narzędzi analitycznych oferowanych przez Tableau są znajdują się m.in. metody grupowania danych - tzw. analiza klastrowa. Klastrowanie to technika grupowania obiektów o podobnych własnościach, zaś klaster powstający podczas grupowania to klasa obiektów podobnych.

Klastrowanie to metoda uczenia maszynowego, należąca do klasy metod uczenia nienadzorowanego - jej celem jest znalezienie „naturalnych” skupień dla zbioru obiektów. Odpowiednikiem tej metody w uczeniu nadzorowanym jest proces klasyfikacji.

Problem klastrowania ppolega na podziale zbioru **P** na **k** klastrów tak aby funkcja **F** przyjmowała maksymalną wartość, gdzie:
* **k** - liczba klastrów,
* **P** - zbiór obiektów,
* **F** - funkcja oceny jakości klastrów (objective function).


## Przykład klastrowania - analiza atrakcyjności krajów pod katem trustyki senioralnej
Celem zadania jest przeprowadzenie procesu przyporządkowania poszczególnych krajów do zbiorów grupujących kraje, wśród których potencjał turystyczny osób w przewdziale wiekowym 65+ jest na podobnym poziomie.


## 1.1. Dane źródłowe
Analiza będzie przeprowadzona na wbudowanym w Tableau zbiorze wskaźników ekonomicznych - World Indicators.

## 1.2. Identyfikacja zmiennych wykorzystywanych do klastrowania
Podczas przygotowania analizy to projektant/analityk decyduje, które zmienne wykorzysta do realizacji procesu klastrowania. Wybór zmiennych powinien być uzasadniony logicznie, tzn. należy poszukiwać takich zmiennych, których wartości mogą być determinujące dla analizowanego podziału. W naszym zadaniu, jako zmienne wykorzystywane podczas klastrowania proponuję przyjąć:
* oczekiwana długość zycia kobiet, oczekiwana długość życia mężczyzn - im dłużej osoby z grupy 65+ żyją tym dłużej mogą być uczestnikami rynku turystycznego,
* liczebność grupy 65+ (w % ogólnej populacji)- im jest liczniejsza, tym rynek usług utystycznych skierowany do niej może być większy,
* suma wydatków trustycznych na osobę w danym kraju - większa wartość wpływa korzystnie na rynek usług turystycznych.

{%youtube mfrNWvoBCTg %}

## 1.3 Ocena wyników klastrowania
W celu oceny wynikó klastrowania należy wyświetlić z menu podręcznego opcję *Describe clusters*.

![](https://i.imgur.com/gCCparp.png)

Opcja ta wywołuje okienko , w którym mamy dostępne następujące informacje:
* współrzędne centrów poszczególnych klastrów,
* liczbę punktów sklasyfikowanych w poszczególnych grupach,
* **Suma kwadratów między grupami (Between-group sum of squares)** - metryka kwantyfikująca separację między klastrami jako suma kwadratowych odległości między centrum każdego klastra (wartość średnia), ważona liczbą punktów danych przypisanych do klastra i środkiem zestawu danych. **Im większa wartość, tym lepsza separacja między klastrami.**
* **Suma kwadratów w grupie (Within-group sum of squares)** - Metryka określająca spójność skupień jako suma kwadratowych odległości między środkiem każdego skupienia a poszczególnymi znakami w skupieniu. **Im mniejsza wartość, tym bardziej spójne są klastry.**

:::info
Zasadniczo, analiza jest tym bardziej udana im większa jest wartość metryki:
**(between-group sum of squares)/(total sum of squares)**
Powyższa metryka może przyjmować wartości z zakresu <0; 1>.
:::

![](https://i.imgur.com/PCIX6SR.png)



# 2. Ćwiczenie
W celu doskonalenia umiejętności wykorzystania analityki wizualnej w Tableau proponuję realizację ćwiczeń przygotowanych przez autorów Tableau: [Find Clusters in Data](https://help.tableau.com/v2020.1/pro/desktop/en-us/clustering.htm). Ostatni  przykład zaprezentowany na ww. stronie (Example: Create clusters using World Economic Indicators data) zawiera podobne zadanie jak zaprezentowane w pkt. 1.1-1.3 - użyto jednak innego zestawu zmiennych do klastrowania. Które podejście do wyboru zmiennych do klastrowania jest lepsze: z pkt.1.1-1.3 czy [strony Tableau](https://help.tableau.com/v2020.1/pro/desktop/en-us/clustering.htm) (spróbuj ocenić używając metryki z niebieskiej ramki powyżej)?


Zrealizowane ćwiczenie należy przesłać na zaliczenie w ramach zadania na Wirtualnym Kampusie do dnia **04.06.2020**.


