Базы данных Oracle - статьи

         

VI. Просмотр результатов


Чтобы посмотреть результаты, надо зайти в Decision Center - приложение для среды J2EE, которое обеспечивает доступ к проекту через Web и позволяет бизнес пользователям просматривать и администрировать проекты, следить за работой всей системы, собирать статистику. На сегодняшний момент корректно Decision Center работает только с Internet Explorer.

  • Зайти по адресу http://oc4j_host:8080/ui, и ввести имя пользователя и пароль admin/admin

  • Выбрать Open Inline Service и далее Surveys

  • После этого открывается интерфейс Decision Center, слева отображается дерево объектов системы, которые можно анализировать.

    Выбрать Surveys (Development) в дереве, затем справа выбрать Interactive Integration Map.

    На Integration Map отображается вся информация о логике работы системы, в ней присутствуют все объекты взаимодействия: информаторы (Informants) и советчики (Advisors). В ней можно интерактивно выполнять тот или иной объект, указывая его входные параметры. В нашем тестовом проекте мы ввели только два информаторы Process, которые записывает очередную реакцию на продукт в модель FeedbackAnalysis и End, который закрывает сессию.

    Скриншот 32

    Выбрать Surveys > Decision Process > Feedback

    Ветка Decision Process является для нас наиболее важной, потому что именно там, находится вся информация о построенной модели для анализа отзывов покупателей.

  • Выбрать закладку Performance

  • Скриншот 33

    Мы увидим общую информацию по группе выборов Feedback, сколько было положительных и отрицательных отзывов.

  • Перейти на закладку Analysis

  • Скриншот 34

    На этой закладке выводится общая информация по прогнозированию значений атрибутов. Мы видим, что наилучшие прогноз получается на негативных отзывах (NEGATIVE), причем наибольшую влияние на отзыв оказывает атрибуты LAST_UPGRADE_YEAR, VERSION, PRODUCT.

  • Перейти в дереве слева в NEGATIVE или POSITIVE и затем на закладку Analysis

  • На закладке Best-fit указаны атрибуты и их значения, которые наиболее сильно влияют на отзыв покупателя или наибольшим образом коррелированны с отзывом.

  • Скриншот 35


    Для NEGATIVE мы видим, что наибольшая корреляция наблюдается с LAST_UPGRADE_YEAR = 1991, VERSION = 1 и PRODUCT = A (в порядке степени корреляции)

    Скриншот 36

    В то время как для POSITIVE наиболее характерно VERSION = 3, LAST_UPGRADE_YEAR = 2006 и PRODUCT = B (в порядке степени корреляции).


  • Перейти на закладку Drivers


  • Скриншот 37

    Для NEGATIVE указано, качество предсказания 83%, причем по LAST_UPGRADE_YEAR качество, даже выше, чем вся модель – 85%.


  • Нажать на ссылку Satisfaction LAST_UPGRADE_YEAR


  • Скриншот 38

    Получим, что негативные отзывы наиболее сильно коррелированны со следующими значениями атрибута LAST_UPGRADE_YEAR: 1999, 2001, 2002 (в порядке степени влияния).

    Скриншот 39

    Для позитивных отзывов получим следующее распределение по атрибуту LAST_UPGRADE_YEAR

    Скриншот 40

    Наиболее сильно коррелированные годы для POSITIVE: 2005,2006,2003,2004 (в порядке степени влияния).

    Скриншот 41

    Аналогичным образом, мы посмотреть результаты по атрибутам VERSION и PRODUCT.

    В результате получаются следующие наиболее устойчивые кластеры NEGATIVE: LAST_UPGRADE_YEAR: 1999, 2001, 2002 VERSION: 1,2 PRODUCT: A POSITIVE: LAST_UPGRADE_YEAR: 2005, 2006, 2003, 2004 VERSION: 3 PRODUCT: B

    Таким образом, мы получили следующие результаты: основное расщепление или ветвление осуществляет по атрибуту LAST_UPGRADE_YEAR, если он меньше 2003 года, то отзыв отрицательный, иначе он положительный. При этом если учитывать атрибуты VERSION и PRODUCT в анализе, то получается, что отрицательный отзыв получают продукт A с версиями 1 и 2, а положительный B с версиями 3.


    Содержание раздела