All categories
Featured selections
Trade Assurance
Buyer Central
Help Center
Get the app
Become a supplier
(6 מוצרים זמינים)
קיימים מספר סוגים של מטריצות פיזור, כל אחת מהן משמשת ביישומים ותחומי ניתוח נתונים שונים.
מטריצת פיזור בסיסית
מטריצת פיזור בסיסית מורכבת ממטריצה מלבנית, וכל איבר במטריצה זו הוא דיאגרמת פיזור של משתנה אחד כנגד משתנה אפשרי אחר. במטריצת פיזור בסיסית, האיברים האלכסוניים מציגים דיאגרמת פיזור של המשתנים, בעוד שהאיברים שאינם אלכסוניים מכילים דיאגרמת פיזור של כל משתנה לעומת המשתנים האחרים.
מטריצת פיזור צבע
מטריצה זו משמשת לעתים קרובות בעיבוד תמונה וגרפיקה ממוחשבת, כאשר יש רצון להתייחס לצבעים שונים. בסוג זה של מטריצת פיזור, כל נקודה במטריצת הפיזור מייצגת שילוב של ערכי צבע (לדוגמה, גוון, רוויה, בהירות) והנקודות יהיו המתאם בין הצבעים השונים הללו לבין הפלט הרצוי (לדוגמה, תמונה או טקסטורה אסתטית).
מטריצת פיזור של סדרות זמן
ניתן להשתמש במטריצת פיזור של סדרות זמן כדי לנתח קבוצת נתונים שנמדדה לאורך זמן בהיבטים שונים. במטריצה זו, כל ציר של המטריצה מתאים למרווח זמן מובחן, וכל נקודה היא ערך של סדרת זמן מסוימת במרווח הזמן המתאים. מטריצת פיזור זו משמשת בדרך כלל כדי לבחון את התלות לאורך זמן של קבוצת סדרות זמן.
מטריצת פיזור מאפיינים
בלמידת מכונה, בחירת מאפיינים עבור מודל דורשת לעתים קרובות ניתוח של מטריצת הפיזור שלהם. לדוגמה, בבעיות סיווג, המאפיינים עשויים להיות עוצמת הפיקסלים בתמונה, המילים בטקסט וכן הלאה. מטריצת פיזור המאפיינים מציגה את המתאם בין מאפיינים מובחנים ובין מאפיינים כאלה לבין תוויות. ניתוח זה גם יעזור לקבוע אילו מאפיינים לבחור בעת בניית מודל חיזוי.
מטריצת פיזור סיכונים
בפיננסים וביטוח, לעתים קרובות מועיל לזהות ולכמת סיכונים כדי לבנות מטריצת פיזור סיכונים. כל תא במטריצה זו מתאים לסוג סיכון מובחן, כגון סיכוני שוק, אשראי, תפעול או סיכונים בסיסיים הנמדדים כנגד דרגות חשיפה או טווחי זמן משתנים. מטריצה זו הוכחה ככלי מרכזי בניהול סיכונים, הממחישה את התלות ההדדית של סיכונים שונים.
העיצוב של מטריצת פיזור הוא בסיסי בקביעת התועלת והיעילות שלה לניתוח נתונים. להלן שיקולים מרכזיים לעיצוב מטריצת פיזור:
בחירת נתונים
הנתונים המשמשים ליצירת מטריצת פיזור צריכים להיות קשורים לבעיה הנדונה. בחירה רק של מאפיינים או משתנים רלוונטיים היא בעלת חשיבות עליונה מכיוון שכלול נתונים לא רלוונטיים עלול לתת תוצאה מטעה.
שיוך משתנים
מטריצת הפיזור מורכבת מכל שילוב זוגי של משתנים, ועד כמה שילובים אלה משמעותיים לניתוח יהיה תלוי במידה רבה באינטראקציה ביניהם. שיוך מתמטי/סטטיסטי נכון של המשתנים הכרחי כדי לשפר את ההבנה של מטריצת המתאם.
ממדי המטריצה
ככל שיותר משתנים נכללים במטריצת הפיזור, כך המטריצה הופכת מורכבת יותר, ובכך מגדילה את מספר הממדים. במונחים מעשיים, שמירה על מטריצת הפיזור למספר מצומצם של ממדים היא חשובה מכיוון שבדרך כלל קל יותר לפרש אותה כאשר משתמשים בפחות ממדים.
קנה מידה של צירים
יש לקבוע את קנה המידה של הצירים בדיאגרמות הפיזור מכיוון שדיאגרמות פיזור שונות מוצגות על ידי קנה מידה שונה. במקרים שבהם למשתנים יש טווחים מובחנים, ייתכן שיהיה מתאים להשתמש בקנה מידה של נקודת קבע כדי לשפר את התחושה החזותית של הגרף.
אסתטיקה של הגרף
כאשר כל רכיב המעורב בתהליכים נחשב, היעילות של מטריצות פיזור מעוצבות, שבהן נבחרים צבעים, סמנים וגדלים שונים עבור נקודות נתונים שונות, תלויה באופן שבו הם מודגשים. במקרים של גרפים מעוצבים היטב, קל יותר להבחין בין אשכולות נתונים וחריגים, ולכן קל יותר לפרש.
אינטראקטיביות
עם השיפורים האחרונים בטכנולוגיה, מטריצות פיזור רבות הן אינטראקטיביות. משתמשים יכולים לרחף מעל נקודות ולהגדיל או להקטין כדי לבחור נתונים וממדים מסוימים. שיקול נוסף בעיצוב מטריצות פיזור הוא אינטראקטיביות מכיוון שהיא עוזרת לספק ניתוח נתונים טוב יותר.
מטריצות פיזור שימושיות במצבים שונים, כל אחד מהם מנצל את היכולת להמחיש קשרים בין משתנים מרובים.
ניתוח נתונים חוקר (EDA)
מטריצת פיזור היא כלי יעיל ושימושי ביותר לשימוש ב-EDA בתחום מדעי הנתונים. היא סוללת את הדרך לניתוח, סיכום והבנה של מערכות נתונים על ידי כך שהיא מאפשרת לאנליסטים לראות במהירות קשרים בין משתנים שונים ולבדוק את התפלגויות הנתונים. ב-EDA, בדרך כלל לפני הצבת תוכנית מגירה כלשהי, האנליסט מבקש להבין באופן גס מערכת נתונים זמינה ל-EDA.
בחירת מאפיינים של למידת מכונה
בלמידת מכונה, ניתן להשתמש במטריצת פיזור לבחירת מאפיינים בבניית מודלים חיזויים. בבעיות סיווג, לדוגמה, נתונים עם מאפיינים מיושמים כגון עוצמת פיקסלים בתמונה או הביטויים בטקסט ותוצאות כגון תוויות יתווספו למטריצת פיזור כדי לזהות את המתאם בין המאפיינים וכיצד הם משפיעים על התוצאה. מתאמים אלה יכולים להינתן כמידע מיותר, מה שאומר שניתן לבטל את המאפיינים כאשר הם קשורים למשתנה היעד.
גילוי אנומליות
מטריצת פיזור מאפשרת ניתוח של יחסי הגומלין של התצפיות כך שניתן לזהות אנומליות ביעילות. בפיננסים, לדוגמה, ניתן להשתמש במטריצות פיזור כדי לנתח קבוצת לקוחות כדי להבין טוב יותר את מערכת הרכישה שלהם, ובניתוח זה, לזהות חריגים שמבוססים על התחשבות במערכת, מראים התנהגות חריגה. בניתוח חריגים, הבעיה היא ניסיון לטפל בסוגיה של הבנת המקרה הממוצע או הנורמלי כדי לנסות לזהות תצפיות של מאפיינים חריגים.
פילוח שוק
מתרגלים שיווקיים מבינים את המתאם בין נתוני לקוחות שונים, כגון גיל, הכנסה, התנהגות קנייה וכו'. לכן הם משתמשים במטריצות פיזור כדי לפלח את הלקוחות שלהם כדי להבין טוב יותר את הצרכים וההעדפות השונים שלהם, וכך קמפיינים ממוקדים מפותחים עבור הלקוחות בפלחים המפותחים.
ניתוח תיק השקעות
בפיננסים, ניתן להוסיף תיקי השקעות בבעלות משקיעים שונים למטריצת פיזור כדי להבין את המתאם בין סיכון לתשואה. באמצעות מטריצת פיזור, מנהלי תיקים יכולים להעריך את החשיפה לסיכון ולהבין כיצד נכסים שונים נעים ביחס זה לזה, מה שמוביל להחלטות השקעה מושכלות.
הפונקציונליות ואריכות הימים של פיזור מטריצת פיזור תלויות במפרט ובטיפוח שלה. כדי שתהיה מטריצת פיזור יעילה, יש לקחת בחשבון את הדברים הבאים:
שלמות נתונים
רמת האפקטיביות של מטריצת פיזור תלויה בזו של מערכת הנתונים המשמשת ליצירתה. חשוב להיות יסודיים לגבי תהליכי ניקוי ושינוי הנתונים כך שלא ישתמשו בנתונים שגויים או מיושנים. נתונים מנותחים שעליהם ניתן לקבל החלטות צריכים להיות נקיים מרעש, חריגים ותצפיות לא רלוונטיות.
עדכונים דינמיים
במקרים של מערכות נתונים לבביות מספיק כדי לדרוש עדכונים מתמידים, כגון נתוני מכירות או משוב לקוחות, רצוי שתהיה מטריצת פיזור שתעודכן גם היא באופן דינמי. יש לקחת בחשבון גם את העיצוב של מטריצות פיזור כאלה מכיוון שסביר להניח שהן ישתנו. יש לנקוט גם באמצעים נוספים כאשר הנתונים משתנים לעתים קרובות כדי להבטיח את הנכונות העקבית שלהם.
תאימות לכלי ניתוח
מטריצת פיזור בנויה על נתונים המנותחים על ידי כלי ניתוח שונים כגון R, Python או Tableau, בין כלי ניתוח אחרים הקשורים למטריצה. לכן, ודא שמטריצת הפיזור שנבחרה מסוגלת לפעול בקלות הדדית עם ניתוח נתונים מועדף. יצירת המטריצה לא צריכה להיות תהליך מייגע.
ידידותיות למשתמש ונגישות
בהתאם לעסק ולצוות המתאימים, יש להפוך את מטריצות הפיזור לקלות לשימוש ולהבנה. הפחתת המורכבות בתוך העיצוב תהיה גם גורם חשוב המסייע בהגדלת השימושיות של מטריצות הפיזור המעוצבות. כמו כן, צריכה להיות גישה קלה למסמכים תואמים כאשר מתייחסים אליהם.
תחזוקה שוטפת
לשימוש מעשי ומדויק במטריצת הפיזור המסופקת, תחזוקה שוטפת היא חובה מוחלטת. המשמעות היא שיש לטפל מיד בכל פער שמתעורר ויש לעדכן מטריצות קשורות מעת לעת. כאשר מזניחים תחזוקה, מטריצות עלולות להפוך מטעות כל כך מעודנות שהן אינן מכילות כל קשר פונקציונלי עם מערכות הנתונים התפעוליות המשתנות תמיד.
אופטימיזציה של ביצועים
ככל שמספר המשתנים בתוך מערכת נתונים גדול יותר, כך מטריצת הפיזור תהפוך גדולה ומבולגנת יותר. חשוב להמשיך ולחפש ביצועים אופטימליים אפילו בעת יצירת מטריצת פיזור.
ת1: המטרה העיקרית של מטריצת הפיזור היא לתאר את הקשרים בין משתנים רבים על ידי תיאור כל זוגות המשתנים האפשריים בגרף יחסי משתנים.
ת2: כן, ניתן לעדכן מטריצות פיזור באופן דינמי לניתוח נתונים בזמן אמת, המסייע לתובנות מיידיות לקבלת החלטות.
ת3: ניקוי נתונים מסיר שגיאות וחריגים, ומבטיח שמטריצת הפיזור מבוססת על נתונים מדויקים ואמינים לניתוח.
ת4: מטריצות פיזור יכולות להיות עמוסות במערכות נתונים גדולות, מה שהופך אותן למאתגרות לפרש. שקול הפחתת ממדים עבור מערכות נתונים גדולות.
ת5: המשתנים שנבחרו קובעים את תובנות מטריצת הפיזור. בחירת משתנים רלוונטיים מבטיחה שמתאמים משמעותיים וניתנים לפעולה יודגשו.
