Чем полезна лепка


Какую роль играет лепка из пластилина в развитии ребенка?

Лепка из пластилина. Какую роль играет она в жизни каждого ребенка? С чего следует начинать и как подготовиться к занятиям?

В чем польза лепки из пластилина для детей?

Многие родители даже не подозревают, что лепка имеет огромное значение в развитии малыша. Он учится владеть своими руками, самостоятельно создавать различных персонажей. Пластилин — самое доступное средство для детей, которое вызывает интерес и способствует всестороннему развитию как в техническом плане, так и психологическом, например:

Развитие мелкой моторики

Мелкая моторика — способность выполнять руками точные и скоординированные движения. Развитие этого навыка дает возможность ребенку научиться управлять кистями рук. В этом процессе участвует непосредственно нервная система и зрительная. Когда малыши начинают обращать внимание на окружающие предметы, необходимо давать трогать их, так появляется первый опыт общения и познания окружающей среды. Лепка помогает усовершенствовать подобный навык.

Развитие творчества и воображения

В работе с пластилином включается воображение и творческое мышление. Малыш придумывает различные новые образы или воспроизводит знакомые. Подробнее знакомится с различными формами. Учится сочетать цвета. Кроме этого, при разминании пластилина, происходит массаж некоторых точек на ладошках и пальцах, непосредственно связанных с отделом мозга, отвечающего за интеллект. Таким образом закладывается фундамент для умственного развития.

Развитие координации глаз и рук

Ловкость рук во взрослой жизни помогает не только расширить горизонт профессий, но иногда спасти жизнь. Важно ребенку как можно раньше и лучше развить координацию движений и зрительную память. Это поможет улучшить скорость реакции. Лепка с пластилином «связывает» координацию глаз и рук, дает толчок для усовершенствования навыка.

Успокаивающее и терапевтическое воздействие

Занятия лепкой не терпят суеты. Они успокаивающе действуют на нервную систему. Если ребенок гиперактивный, не может усидеть на месте и нескольких минут, регулярные занятия с пластилином помогут ему научиться быть более терпеливым, усидчивым, упорным и доводить начатое дело до успешного завершения.

Социализация

Трудно поверить, но обычная лепка из пластилина способна изменить поведение ребенка. Когда он воспроизводит окружающий мир в деталях, то учится более терпимо относится к взрослым, сверстникам, животным, природе. Приобретает навыки строить более тесные социальные связи, активнее общаться. Особенно актуально такое занятие для проблемных деток.

Интересное занятие

Не стоит лишний раз напоминать, что лепка из пластилина — приятное и интересное времяпрепровождение. Когда малыш немного овладеет техникой, то сможет дольше заниматься. Будет создавать героев из мультфильмов, своих друзей, домашних любимцев или новых персонажей.

С какого возраста ребенка можно познакомить с пластилином?

Некоторые специалисты рекомендуют начинать осваивать основы лепки еще с 1 года. Другие, советуют не раньше 1,5-2 лет. В этом возрасте еще трудно объяснять, что кушать пластилин нельзя, то применять для лепки лучше смеси на натуральной основе. С 4-5 лет уже можно ребеночку показать как делать простые фигурки, постепенно обучая более сложным манипуляциям.

С чего начать лепку из пластилина

Прежде всего познакомить ребенка с новым для него материалом на ощупь. Потом научить малыша разминать пластилин в руках. Отщипывать кусочки. Раскатывать «колбаску», колобки, формировать лепешки, баранки. Все занятия лучше проводить в игровой форме. Придумать сказку или использовать готовую, знакомую ребенку, и создать несколько персонажей попроще, например, колобка. Разрешать играть с ним. Можно знакомить таким образом с животным миром, водным или с другими окружающими предметами.

Что необходимо подготовить к занятиям

Чтобы расширить возможности ребенка и сделать занятия более интересными, необходимо приготовить специальные инструменты:
  • Доску. Может быть деревянной или пластиковой.
  • Пластиковый нож. Обычно продается вместе с набором пластилина, если нет, то отдельно купить в специализированной точке. Помогает отделять куски необходимой величины и декорировать готовые изделия.
  • Пластиковые формы для выдавливания.
При занятиях лепкой, у ребенка должно быть свое постоянное рабочее место, хорошо освещенное. Он привыкнет там заниматься и потом самостоятельно убирать. Можно пошить или купить «рабочую» одежду — фартук, нарукавники. Столик и пол застилать клеенкой, чтобы не запачкать.

Как сделать пластилин в домашних условиях

Начинать лепить не обязательно из дорогих видов пластилина, можно приготовить заменитель в домашних условиях:
Смешайте в кастрюльке стакан поваренной соли, такое же количество воды и пол чашки пшеничной муки. Поставьте на слабый огонь и, помешивая варите до однородной эластичной консистенции. Когда немного остынет, добавляя понемногу муку, замесите плотное тесто, такое, чтобы держало хорошо форму.
Если хотите, чтобы ребенок научился лепить и полюбил это занятие, не оставляйте его одного, составьте компанию. Не обязательно часами сидеть, просто поиграйте минут 15-20, но вместе.

Что такое модель?

Модель может быть разных форм, размеров и стилей. Важно подчеркнуть, что модель - это не реальный мир, а просто человеческая конструкция, чтобы помочь нам лучше понять системы реального мира. Как правило, все модели имеют ввод информации, информационный процессор и вывод ожидаемых результатов. Методология моделирования для учителей физики (дополнительная информация) (1998 г.) дает набросок общей структуры модели, которая полезна для обучения геонаукам. В «Моделировании окружающей среды» Эндрю Форд дает философское обсуждение того, что такое модели и почему они полезны.Стоит взглянуть на первые несколько абзацев главы 1 книги Форда.

Ключевые особенности, общие с разработкой любой модели:

  • необходимо сделать упрощающие предположения;
  • граничные условия или начальные условия должны быть определены;
  • следует понимать диапазон применимости модели.

Типы моделей:

Ниже мы выделяем 4 типа моделей для обсуждения и справки. Перейдите по ссылке на тип модели, чтобы ознакомиться с ее использованием в классе и примерами действий.На практике хорошо разработанная модель реальной системы, вероятно, будет содержать аспекты каждого отдельного типа модели, описанного здесь.
Концептуальные модели - это качественные модели, которые помогают выделить важные связи в реальных системах и процессах. Они используются в качестве первого шага при разработке более сложных моделей. Интерактивные демонстрации лекций Интерактивные демонстрации представляют собой физические модели систем, которые можно легко наблюдать и которыми можно легко управлять и которые имеют характеристики, аналогичные ключевым характеристикам более сложных систем в реальном мире.Эти модели могут помочь преодолеть разрыв между концептуальными моделями и моделями более сложных систем реального мира. Математические и статистические модели включают решение соответствующего уравнения (й) системы или характеристику системы на основе ее статистических параметров, таких как среднее значение, режим, дисперсия или коэффициенты регрессии. Математические модели включают аналитические модели и численные модели. Статистические модели полезны для выявления закономерностей и лежащих в основе отношений между наборами данных.
Обучение с помощью визуализаций Под этим мы подразумеваем все, что может помочь визуализировать, как работает система.Модель визуализации может быть прямой связью между данными и некоторым графическим или графическим выводом или может быть последовательно связана с каким-либо другим типом модели, чтобы преобразовать ее вывод в визуально полезный формат. Примеры включают пакеты 1-, 2- и 3-D графики, наложения карт, анимацию, обработку изображений и анализ изображений.

Несколько дополнительных цитат, относящихся к использованию моделей и развитию теорий, включают:

  • «Все модели неправильные, но некоторые полезны». Джордж Э.Box
  • «Сделайте свою теорию как можно проще, но не проще». А. Эйнштейн
  • «На каждый сложный вопрос есть простое и неправильное решение». А. Эйнштейн.

Ссылки

.

3D-моделирование строительства - какая выгода для отрасли?

Будь то кинофильмы, видеоигры, разработка продуктов или медицина, 3D Models широко используются для визуализации, моделирования и визуализации графического дизайна. 3D-технологии оказали огромное влияние на каждый аспект нашей жизни, и мир строительства не остался равнодушным к его магии! Приближая воображение к реальности, он делает дизайн более доступным для большего числа людей новыми и захватывающими способами.

Так что же такое 3D-моделирование? Это процесс, при котором трехмерное представление объекта создается с помощью программного обеспечения. В строительной индустрии 3D Architectural Modeling - это замечательный инструмент визуализации, который может помочь воплотить в жизнь замысел архитектора.

Чем 3D-моделирование полезно в строительстве?

3D-моделирование Строительство дает архитекторам, инженерам, маркетологам, а также домовладельцам целым рядом преимуществ.

Используя 3D-моделирование, архитекторы и дизайнеры могут быть более творческими и экспериментальными. Это не только ускоряет процесс проектирования, но также помогает всей проектной команде прийти к единому мнению в отношении проектирования здания. Они могут получить хорошее представление о том, как будет выглядеть готовый проект, еще до того, как на месте будет перевернута первая лопата грязи! При этом они могут легко определить потенциальные проблемы до того, как они возникнут, и найти их решения, прежде чем они вызовут какие-либо проблемы.

Будь то BIM или 3D Revit Modeling , достижения в области технологий позволяют строительной отрасли добиваться большего за меньшее время и при минимальных затратах. В качестве инструмента презентации 3D-моделирование дает четкое представление о завершенном проекте и может использоваться архитекторами для представления своих концепций всем заинтересованным сторонам и вовлечения их в проект. 3D-анимация проведет ваших клиентов через каждую комнату предполагаемого здания и поможет им получить четкое представление о помещениях.Хотя большинство непрофессионалов часто не в состоянии понять 2D-чертежи, такие как планы или фасады, 3D-виды и анимацию очень легко понять, поскольку они ничего не оставляют для воображения.

Трехмерное моделирование также меняет способ, которым агенты по недвижимости продают свою недвижимость. В качестве маркетингового инструмента агенты по недвижимости используют изображения 3D-моделирования в своих рекламных баннерах, брошюрах и на своих веб-сайтах, чтобы привлечь и привлечь потенциальных покупателей. Было доказано, что объявление о недвижимости, демонстрирующее фотореалистичное трехмерное изображение, с гораздо большей вероятностью привлечет внимание, чем объявление, показывающее просто двухмерное изображение объекта.

Просматривая 3D-пошаговое руководство здания, клиенты могут представить, как они проходят через дом и видят, как расположены все комнаты. Они смогут визуализировать перетекание пространств между комнатами и даже увидеть, как будет выглядеть интерьер. Когда они смогут представить себя в этом пространстве, они с гораздо большей вероятностью подпишутся на пунктирной линии и совершат покупку.

Домовладельцы, которые решат получить 3D-рендеры своего здания или интерьера, смогут лучше визуализировать дизайн.Им гораздо проще общаться с дизайнерами и говорить им, что именно им нравится или не нравится в дизайне. Используя Сервисы 3D моделирования , их дома можно наполнить мебелью и предметами интерьера на свой вкус, и они могут выбрать освещение, цвета и отделку, которые они предпочитают. Когда их идеи воплощаются в жизнь, конечным результатом будет дизайн, в котором нет сюрпризов, и в который они действительно могут влюбиться!

Вот как создать высококачественные 3D-модели для строительной отрасли

  • Выберите угол наклона камеры, который продемонстрирует красоту собственности.
  • Заполните детали, такие как цвета и текстуры, чтобы получить аутентичный вид.
  • Свет и освещение должны быть реалистичными, чтобы вдохнуть жизнь в пространство.
  • Обратите особое внимание на пейзаж и фон.
  • Выбирайте высококачественный рендеринг, чтобы изображения не выглядели плоскими и безжизненными.

Используя 3D AutoCAD Modeling , 3D-художники могут воплотить ваш проект в жизнь со степенью реализма, которую 2D-изображения просто не могут обеспечить.Сегодня, когда технологии нового века, такие как моделирование реальности, стали неотъемлемой частью строительной индустрии, дизайн наконец вошел в сферу высоких технологий; и нет оглядки!

Rayvat Rendering Studio - ведущая компания в области архитектурной визуализации и рендеринга, помогающая клиентам со всего мира в рендеринге, анимации, черчении и моделировании. Свяжитесь с для удовлетворения ваших требований к 3D-моделированию по телефону + 1-888-863-4445 или напишите нам по адресу engineering @ rayvat.com.

.

Почему моделирование является важным методом бизнес-анализа

Программные системы могут быть чрезвычайно сложными. Сложность увеличивается, когда несколько программных систем связаны между собой или когда продукт также включает в себя аппаратные компоненты. Один из способов справиться со сложностью - это абстракция. Абстракция позволяет нам представлять информацию с разными уровнями детализации в зависимости от того, сколько информации требуется каждой конкретной аудитории и может обработать в определенный момент времени.

Модели визуального анализа предоставляют мощный набор инструментов, позволяющих бизнес-аналитикам отображать системную информацию на различных уровнях абстракции.Эти модели служат для понимания, а также для общения. Увы, я боюсь, что моделированием пренебрегают. Я считаю, что моделирование - важный навык, которым должен овладеть каждый бакалавр. Вот почему.

Краткая история

В 1970-х Эд Юрдон, Том ДеМарко, Ларри Константин и другие первопроходцы в области структурного анализа и структурного дизайна. Они изобрели и стандартизировали множество диаграмм для визуального представления знаний о проблемных областях, программных системах и программах.Более 30 лет назад я прошел курс структурированного анализа и дизайна Yourdon. Узнав о силе моделирования, я изменил мои представления о разработке программного обеспечения в начале своей карьеры.

Простые диаграммы, такие как блок-схемы, существуют уже много лет. Я помню, как видел пластиковый шаблон, который мой отец использовал для рисования, когда работал системным аналитиком в конце 1960-х годов. Ранние модели структурированного анализа включали контекстную диаграмму, диаграмму потока данных, диаграмму взаимосвязи сущностей и диаграмму перехода состояний.Они по-прежнему полезны и актуальны в сегодняшних системах; например, любая система может извлечь выгоду из контекстной диаграммы. Вскоре появились специальные программные инструменты, которые позволили легко рисовать и изменять диаграммы с использованием этих стандартных обозначений.

Более поздний Unified Modeling Language (UML) предоставил множество дополнительных моделей, полезных для системного анализа. Третьи были включены в язык моделирования требований (RML), разработанный Джой Битти и Энтони Ченом. Теперь у нас нет недостатка в полезных диаграммах, которые могут представлять широкий спектр системной информации, включая те, которые перечислены в таблице 1.О скольких из них вы знаете? Сколько вы используете?

Изображенная информация
Соответствующие модели анализа
Системные внешние интерфейсы
Контекстная диаграмма, диаграмма экосистемы, диаграмма вариантов использования, диаграмма дорожек
Поток бизнес-процессов
Диаграмма потока данных, диаграмма дорожек, диаграмма активности, блок-схема
Бизнес-требования
Модель бизнес-целей, модель ключевых показателей эффективности
Определения данных и отношения объектов данных
Диаграмма сущностей-отношений, диаграмма классов
Состояния системы и объекта
Диаграмма переходов между состояниями, диаграмма состояний
Системные события
Таблица событий-ответов
Системные функции
Дерево признаков
Сложная логика
Дерево решений, таблица решений
Пользовательские интерфейсы
Карта диалогов (архитектура), модель отображение-действие-реакция (подробности)

Таблица 1.Некоторые полезные модели для представления определенных типов системной информации

Идея рисовать картинки, чтобы думать о системах, открыла мне глаза. Я нашел эти модели полезными как для понимания предметной области, так и для изучения подходов к решению. Они также являются ценными инструментами коммуникации, помогая преодолеть разрыв между потребностями клиентов, аналитиками, которые должны понимать проблему и придумывать решения, разработчиками, которые создают решения, и тестировщиками, которые проверяют эти решения.

Некоторые важные уроки моделирования

Сразу после того, как я давно прошел этот курс, я начал использовать подходы визуального моделирования во всех своих проектах. Я рано усвоил важный урок, когда попытался найти единую диаграмму, которая отображала бы всю важную информацию о системе: ее нет. Как заметил гуру разработки требований Алан Дэвис, ни одно единственное представление требований не покажет вам все, что вам нужно знать о системе.

Каждая аналитическая модель обеспечивает одно представление требований, как и письменный список требований, таблицы, истории пользователей, приемочные испытания, прототипы и множество других способов представления информации.Бизнес-аналитик может рассматривать часть своей работы как «написание требований». что логически подразумевает использование текста на естественном языке. Однако я предпочитаю сформулировать эту задачу в более общем виде как «представление знаний о требованиях», что включает в себя все возможные способы, которыми вы можете это сделать.

Первоначальная надежда заключалась в том, что модели структурированного анализа устранят необходимость в подробных письменных спецификациях требований. Мы все быстро поняли, что это не так, и это важный вывод.Модели анализа представляют информацию на довольно высоком уровне абстракции, хотя вы можете делать модели сколь угодно детализированными. Однако даже при использовании многослойных и уточненных диаграмм многие необходимые детали требований все еще необходимо сообщать в виде текста. Например, нефункциональные требования, такие как атрибуты качества, действительно должны быть указаны с использованием точного естественного языка. Диаграммы не заменяют полностью текст, но они хорошо дополняют письменные спецификации.

Другой важный урок, который я усвоил, заключается в том, что мы должны по возможности использовать существующие стандартные нотации моделирования, а не изобретать свои собственные.У нас уже есть десятки моделей для представления практически всего, что вы хотите показать о системных процессах, данных, состояниях, интерфейсах, архитектуре и т. Д. Все БА должны ознакомиться с набором доступных моделей, чтобы они могли выбрать правильный инструмент для наиболее эффективного отображения той информации, которую они хотят.

Модели, как и все методы представления требований, являются средствами коммуникации. Мы сможем эффективно общаться, только если мы все говорим на одном языке и понимаем обозначения.Если вы изобретете новые символы, стили стрелок или другие условные обозначения, которые сочтете удобными, люди, читающие ваши схемы, могут не понять, что вы пытаетесь сказать. Это приводит только к путанице, а не к эффективному общению.

Преимущества моделирования

Одним из больших преимуществ моделирования была возможность легко пересматривать диаграммы по мере развития понимания проблем и концепций решения. Такая итерация - основа успешной разработки программного обеспечения. Итерировать по высокоуровневым диаграммам намного быстрее и дешевле, чем по коду.Модели также допускают постепенное уточнение деталей, эффективный подход к разработке требований. Моя стратегия состоит в том, чтобы повторять - то есть думать - о проблеме и ее решении несколько раз, а затем один раз написать код.

Сильный аргумент в пользу моделирования состоит в том, что представление знаний различными способами позволяет сравнивать эти альтернативные представления для поиска пробелов и несоответствий. Представления нескольких требований, о которых я упоминал ранее, дополняют друг друга. Они показывают вам информацию по-разному, но все модели должны совпадать.Если у вас есть только одно представление о требованиях, вы должны считать его правильным. Однако, если вы создаете несколько представлений, используя разные мыслительные процессы - и, возможно, даже разные человеческие мозги, - вы можете сравнивать эти представления для поиска проблем.

На рисунке 1 показано, как варианты использования могут служить источником информации для подробных функциональных требований, соответствующих тестов и моделей визуального анализа. Предположим, у вас есть BA, записывающий функциональные требования, которые разработчики будут реализовывать из варианта использования, а также тестировщик, который пишет тесты, основанные на его понимании варианта использования.Теперь вы можете сопоставить эти тесты с функциональными требованиями и искать конфликты.


Рисунок 1. Разработка и сравнение нескольких представлений требований из общего источника информации.

Вы можете найти тесты, у которых нет соответствующих требований или требований, которые нельзя «выполнить» с написанными тестами. Вы можете обнаружить противоречия между тем, что требование должно произойти при определенных условиях, и тем, что должно произойти в соответствующем тесте.Такие проблемы часто возникают из-за двусмысленности и различного толкования письменных требований. Создавая эти несколько представлений, вы можете обнаруживать такие ошибки и быстро исправлять их на ранних этапах процесса, прежде чем кто-либо напишет код. Это помогает предотвратить более дорогостоящие доработки в дальнейшем.

Точно так же вы можете использовать тесты для проверки правильности моделей визуального анализа. Фактически, рисование моделей является мощным подспорьем при тестировании системы, поскольку обеспечивает визуальный способ убедиться, что ваш набор тестов охватывает все ожидаемые пути или условия.(См. Главу 17 документа Требования к программному обеспечению, 3-е издание , где приведены примеры того, как тестировать требования с помощью моделей.) Опять же, вы можете использовать эти ранние тесты, чтобы найти и исправить проблемы с пониманием требований, что приведет к более последовательному и полному набору требования, которые необходимо реализовать. Эти усилия по раннему тестированию не пропадают даром: концептуальные тесты, которые вы разрабатываете на основе требований, можно легко преобразовать в конкретные процедуры тестирования позже.

Эти методы моделирования находят ценное применение и за пределами программных проектов.Однажды я работал специалистом по бизнесу в команде, которая занималась реинжинирингом жизненно важных бизнес-процессов компании. Мы использовали стикеры и рисовали линии на доске, чтобы показать новые этапы процесса и их взаимосвязь. Я взял интервью у представителя, которому принадлежал каждый шаг процесса, чтобы узнать, какие данные ему нужны для выполнения этого шага и какие данные он даст.

Затем я нарисовал диаграмму потока данных, чтобы показать, как эти элементы данных будут связывать различные шаги вместе, а также диаграмму отношения сущностей, чтобы показать различные объекты данных и их связи.После небольшого объяснения членам команды не составило труда понять эти простые диаграммы и работать с ними. Ведь модели в основном состоят из прямоугольников, кружков и разного рода стрелок. Их нетрудно понять, даже если они станут большими.

Начать моделирование прямо сейчас!

Если вы бизнес-аналитик, улучшите свои навыки в области моделирования и добавьте самые разные модели в свой набор инструментов BA. Будьте готовы объяснить используемые обозначения и почему вы нарисовали картинки своим коллегам и клиентам, которые с ними не знакомы.Вы не получите правильную схему с первого наброска, поэтому ищите инструменты, которые позволяют легко рисовать модели, которые вы считаете наиболее полезными, и повторять их. Я уверен, что вы обнаружите, что визуальное моделирование добавляет ценную составляющую к вашей практике БА.

Один из моих клиентов-консультантов возразил, когда я предположил, что его команде будет полезно моделировать требования для их текущего проекта. «Наша система слишком сложна для моделирования», - возразил он. Но подумайте об этом на мгновение.

По определению, модель проще, чем то, что она моделирует. Если вы не можете справиться со сложностью модели, как вы можете рассчитывать справиться со сложностью проблемы? Визуальные модели, безусловно, могут стать сложными и запутанными для сложных и запутанных систем. Но сама эта задача - хороший аргумент в пользу моделирования, чтобы справиться с этой сложностью, прежде чем она утомит вас во время строительства.

Необязательно моделировать всю проблему или пространство решения.Сосредоточьте усилия на моделировании на самых сложных, плохо понимаемых или наиболее рискованных частях, чтобы заинтересованные стороны проекта имели четкое общее понимание того, что вы пытаетесь построить.

Бизнес-аналитики иногда отвергают идею моделирования. "У меня нет времени!" они говорят. Конечно, вы должны выполнять только те действия, которые повышают ценность проекта. Некоторые виды деятельности приносят немедленную пользу; другие добавляют ценность в будущем. «Стоимость» обычно означает экономию времени и денег, как за счет более эффективной работы, так и за счет создания продуктов с более высоким начальным качеством.Все это помогает избежать необходимости доработки для исправления ошибок и добавления недостающих возможностей в дальнейшем.

Выделение времени на моделирование бизнес-процессов и требований к системе - это предварительное вложение, которое может окупиться несколькими способами. Конечно, стоит подумать о том, сэкономит ли создание моделей время: во время разработки или после доставки. Если вы решили, что это не так, не делайте этого! Но, как и во многих других аспектах качества программного обеспечения, вопрос не в том, «вы можете заплатить сейчас или можете заплатить позже».«Вы можете заплатить сейчас или можете заплатить намного больше позже».

Старая пословица гласит: «Картинка стоит тысячи слов». Программисты знают, что на самом деле это немного лучше: "Картинка лучше 1024 слов". По крайней мере.


Автор: Карл Вигерс

Карл Вигерс - главный консультант в Process Impact, консалтинговой и обучающей компании по разработке программного обеспечения в Портленде, штат Орегон. Имеет докторскую степень по органической химии. Карл является автором множества книг по разработке программного обеспечения, последняя из которых - Software Requirements, 3rd Edition (совместно с Джой Битти).Он также является автором книги «Успешное консультирование по бизнес-анализу: стратегии и советы, как действовать в одиночку», , воспоминаний об уроках жизни и детективного романа « Реконструкция ». Вы можете связаться с ним на ProcessImpact.com или KarlWiegers.com.

.

Наука о данных для стартапов: прогнозное моделирование | Бен Вебер

На приведенной выше диаграмме показаны визуализации различных функций в наборе данных. Красные точки данных представляют собой положительные примеры (близнецы), а синие точки данных представляют отрицательные примеры (одиночки). Для объектов с сильным сигналом часто можно провести вертикальную линию, разделяющую большинство красных и синих точек данных. С этим набором данных дело обстоит иначе, и нам нужно будет объединить различные функции, чтобы создать хороший классификатор.

Я использовал Weka для изучения следующих алгоритмов и вычисления показателей AUC при 10-кратной перекрестной проверке:

  • Логистика: 0,892
  • Наивный Байес: 0,893
  • LogitBoost: 0,908
0,908 Самым эффективным алгоритмом из тех, что я исследовал, был LogitBoost. Этот алгоритм имеет ряд гиперпараметров, таких как количество итераций, которые можно настроить для дальнейшего повышения производительности модели.В Weka могут быть другие алгоритмы, которые еще лучше работают с этим набором данных, но наше первоначальное исследование привело к многообещающим результатам.

Визуализация кривой ROC с помощью Weka

Визуализация кривой ROC для модели логистической регрессии показана на рисунке выше. С помощью Weka также можно изучить важность различных функций в модели логистической регрессии. Вы можете напрямую проверить коэффициенты модели. Например, веса_фунтов имеет наивысшее значение коэффициента 0.93. Также можно использовать средство ранжирования атрибутов InfoGain, чтобы определить, какие функции наиболее важны для этой задачи классификации. Weka обнаружила, что наиболее влиятельной характеристикой был weight_pounds (0,0415), за которым следовали gestation_weeks (0,0243).

Weka обычно не лучший выбор для создания моделей, но он предоставляет полезный инструмент для изучения большого количества различных алгоритмов.

BigML
Еще один инструмент, который я использовал в своем стартапе, - это BigML.Этот инструмент похож на Weka в том, что он предоставляет графический интерфейс (веб-интерфейс) для исследования различных типов моделей без необходимости кодирования. У инструмента меньше опций, чем у Weka, но есть более свежие модели, такие как DeepNets.

Оценка важности функций в логистической модели с помощью BigML

На изображении выше показан один из инструментов важности функций, предоставляемых BigML. Эти инструменты полезны для понимания того, какие функции полезны для прогнозирования результата. Я исследовал две разные модели с BigML, в результате чего были получены следующие показатели AUC:

  • Логистика: 0.890
  • DeepNet: 0.902

Вместо 10-кратной перекрестной проверки я использовал одно разделение данных 80/20 для оценки различных моделей. Производительность моделей в BigML была аналогична Weka, но не совсем соответствовала производительности LogitBoost.

Evaluation Metrics, предоставляемые BigML

Помимо построения кривых ROC, как показано выше, BigML может строить и другие полезные визуализации, такие как графики подъема. BigML также предоставляет полезные показатели классификации, такие как точность, отзыв и оценка F1.

R - Glmnet
Мы можем реализовать модель логистической регрессии, которую мы уже оценили, используя библиотеку glm в R. Функцию обобщенных линейных моделей можно применить к логистической регрессии, указав в качестве входных данных биномиальное семейство. Код R, который загружает CSV и обучает модель логистической регрессии, показан ниже.

 df <- read.csv ("Natality.csv") 
fit <- glm (label ~., Family = binomial (), data = df)
fitlibrary (Deducer)
rocplot (fit)

После установки модели, оператор соответствует выводит коэффициенты модели.Чтобы оценить производительность модели, я использовал библиотеку Deducer, которая включает функцию rocplot. Для этого подхода к подгонке базовой модели я не выполнял перекрестной проверки. Результатом было значение AUC 0,890 для набора обучающих данных.

ROC-кривая для модели логистической регрессии в R.

Чтобы использовать регуляризацию при подборе модели логистической регрессии в R, мы можем использовать библиотеку glmnet, которая обеспечивает лассо и гребенчатую регрессию. Пример использования этого пакета для оценки важности функции показан в приведенном ниже коде:

 библиотека (glmnet) 
x <- sparse.model.matrix (label ~., data = df)
y <- as.factor (df $ label) fit = glmnet (x, y, family = "binomial")
plot (fit, xvar = "dev", label = TRUE)

По умолчанию для подбора данных обучения используется модель «наименьших квадратов». На приведенной ниже диаграмме показано, как коэффициенты модели меняются по мере того, как дополнительные факторы используются в качестве входных данных для модели. Первоначально в качестве входных данных используются только функции weight_pounds. Как только этот член начинает наказываться примерно до значения -0,6, для модели рассматриваются дополнительные функции.

Веса характеристик основаны на различных значениях лямбда для glmnet.
 cvfit = cv.glmnet (x, y, family = "binomial", type.measure = "auc") 
cat (paste ("ROC:", max (cvfit $ cvlo)))
plot (cvfit)

Пакет glmnet предоставляет встроенную функцию перекрестной проверки, которую можно использовать для оптимизации для различных показателей, таких как AUC. Приведенный выше код R показывает, как обучить модель логистической регрессии с помощью этой функции, и отображает результат на рисунке, показанном ниже. Показатель AUC для модели регуляризованной логистической регрессии был равен 0.893.

Производительность (AUC) модели glmnet на основе различных значений лямбда.

Python - scikit-learn
Еще один инструмент, о котором я хотел рассказать в этом разделе, - это scikit-learn, потому что он предоставляет стандартизированный способ исследования точности различных типов моделей. До сих пор я был сосредоточен на R для подгонки моделей и EDA, но инструменты Python, доступные через scikit-learn, довольно полезны.

  # загрузить набор данных 
импортировать панды как pd
df = pd.read_csv ('./ Natality.csv') # построить случайный классификатор леса
из sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier ()
x = df.drop ('label', axis = 1)
y = df ['label']
rf.fit (x, y) # оценить результаты
из sklearn.metrics import roc_curve, auc
false_positive_rate, true_positive_rate, _ = roc_curve (y, rf.predict (x))
roc_auc = auc (false_positive_rate, true_positive_rate) # построить кривую
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot (false_positive_rate, true_positive_rate,
'b', label = 'AUC =% 0.2f'% roc_auc)
plt.legend (loc = 'lower right')
plt.show ()

The Код Python выше показывает, как читать во фрейме данных с помощью pandas, подбирать случайную модель леса с помощью sklearn, оценивать производительность модели и строить результаты, как показано на рисунке ниже. Для этой модели я не применял перекрестную проверку при оценке модели. Одним из преимуществ использования scikit-learn является то, что функции подбора и оценки согласованы для разных алгоритмов, что упрощает изучение различных вариантов.

Кривая ROC для модели случайного леса в scikit-learn

Кластеризация

Одним из видов анализа, который полезен для стартапов, является понимание того, есть ли разные сегменты или кластеры пользователей. Общий подход к этому типу работы состоит в том, чтобы сначала идентифицировать кластеры в данных, назначать метки этим кластерам, а затем назначать метки новым записям на основе помеченных кластеров. В этом разделе показано, как выполнить этот тип процесса, используя данные Обзора потребительских финансов Федеральной резервной системы за 2016 год.

Набор данных обследования обеспечивает разбивку активов для тысяч домашних хозяйств в США. Цель этого упражнения по кластеризации - определить, существуют ли разные типы зажиточных домохозяйств с чистой стоимостью более 1 миллиона долларов США. Полный код для загрузки данных и выполнения анализа представлен в этом блокноте Jupyter. Предыдущий анализ этого набора данных представлен в этом сообщении в блоге.

Для каждого из обследованных домохозяйств у нас есть ряд столбцов, в которых указывается, как активы распределяются между домохозяйствами, включая жилую и коммерческую недвижимость, собственный капитал, пенсионное обеспечение и многие другие активы.Первое, что мы хотим сделать, это определить, какие активы имеют сильные сигналы для пользователей кластеризации. Мы можем использовать PCA и карту факторов для достижения этой цели:

  # отфильтруйте зажиточные домохозяйства и выведите общее количество  
богатых <- домохозяйств [домохозяйства $ netWorth> = 1000000,]
cat (paste ("Affluent Домохозяйства: ", floor (сумма (вес в долларах богатства)))) # построить факторную карту активов
fviz_pca_var (PCA (affluent, graph = FALSE), col.var =" contrib ",
gradient.cols = c ("# 00AFBB", "# E7B800", "# FC4E07"), Repel = TRUE) +
labs (title = "Богатые домохозяйства - карта факторов активов")

Результаты, представленные ниже, показывают, что существует несколько разных групп активов, которые различаются в зажиточных домохозяйствах. Наиболее значимым фактором является справедливость бизнеса. Некоторые другие группы факторов включают инвестиционные активы (АКЦИИ, ОБЛИГАЦИИ) и активы в сфере недвижимости / пенсионные фонды.

Факторная карта, показывающая различия в распределении активов.

Сколько кластеров использовать?
Теперь мы видим признаки того, что существуют разные типы миллионеров и что активы различаются в зависимости от сегмента чистой стоимости.Чтобы понять, как распределение активов различается по сегментам чистой стоимости, мы можем использовать кластерный анализ. Сначала мы идентифицируем кластеры среди богатых респондентов опроса, а затем применяем эти ярлыки к общей совокупности респондентов опроса.

 k <- 7 
res.hc <- eclust (домашние хозяйства [выборка (nrow (домашние хозяйства), 1000),],
«hclust», k = k, graph = FALSE)
fviz_dend (res.hc, rect = TRUE, show_labels = FALSE)

Чтобы определить, сколько кластеров использовать, я создал дендрограмму кластера, используя приведенный выше фрагмент кода.Результатом является рисунок, показанный ниже. Я также варьировал количество кластеров, k , пока у нас не было наибольшего числа отчетливо идентифицируемых кластеров.

Иерархическая визуализация назначений кластеров.

Если вы предпочитаете использовать количественный подход, вы можете использовать функцию fviz_nbclust , которая вычисляет оптимальное количество кластеров с использованием метрики силуэта. Для нашего анализа мы решили использовать 7 кластеров.

 clarax <- clara (affluent, k) 
fviz_cluster (clarax, stand = FALSE, geom = "point", ellipse = F)

Чтобы сгруппировать зажиточные домохозяйства в уникальные группы, я использовал алгоритм CLARA.Визуализация различных кластеров показана ниже. Результаты аналогичны PCA и подходу с факторной картой, описанному выше.

Визуализация двух основных компонентов, идентифицированных PCA.

Описания кластеров
Теперь, когда мы определили, сколько кластеров использовать, полезно проверить кластеры и назначить качественные метки на основе наборов функций. В приведенном ниже фрагменте кода показано, как вычислить средние значения функций для 7 различных кластеров.

 группы <- clarax $ clustering 
results <- as.data.frame (t (aggregate (affluent, list (groups), mean))))
results [2:18,]

Результаты этого блока кода показано ниже. Основываясь на этих результатах, мы придумали следующие описания кластеров:

  • V1: Акции / Облигации - 31% активов, за которыми следуют домашние и паевые инвестиционные фонды
  • V2: Диверсифицированные - 53% акций, 10% домашних и 9% в прочей недвижимости
  • V3: Жилая недвижимость - 48% активов
  • V4: Паевые инвестиционные фонды - 50% активов
  • V5: Вывод на пенсию - 48% активов
  • V6: Собственный капитал - 85% активов
  • V7: Коммерческая недвижимость - 59% активов

За исключением кластера V7, содержащего только 3% населения, большинство кластеров относительно одинаковы по размеру.Второй самый маленький кластер представляет 12% населения, а самый большой кластер представляет 20%. Вы можете использовать таблицу (группы) , чтобы показать невзвешенные размеры совокупности кластеров.

Суммы размещения активов для 7-ми определенных кластеров.

Кластерные популяции по сегментам чистой стоимости
Последним шагом в этом анализе является применение различных кластерных присвоений ко всей совокупности и группировка совокупностей по сегментам чистой стоимости. Поскольку мы обучили кластеры только зажиточным домохозяйствам, нам нужно использовать алгоритм классификации, чтобы обозначить небогатые домохозяйства среди населения.В приведенном ниже фрагменте кода для выполнения этой задачи используется knn . Остальные кодовые блоки вычисляют количество домашних хозяйств, которые классифицируются как каждый кластер, для каждого из сегментов чистой стоимости.

  # распределить все домохозяйства в кластер 
groups <- knn (train = affluent, test = Homes,
cl = clarax $ clustering, k = k, prob = T, use.all = T) # выяснить, сколько домохозяйств находится в каждом кластере
кластеров <- data.frame (
c1 = ifelse (groups == 1, weights, 0),
...
c7 = ifelse (groups == 7, weights, 0)
) # назначить каждое домохозяйство кластеру чистой стоимости
nw <- floor (2 * log10 (nwHouseholds)) / 2
results <- as. data.frame (t (агрегат (кластеры, список (nw), sum))) # вычисляем количество домашних хозяйств, которые принадлежат каждому сегменту
results $ V1 <- results $ V1 / sum (ifelse (nw == 4 , weights, 0))
...
results $ V11 <- results $ V11 / sum (ifelse (nw == 9, weights, 0)) # построить график результатов
plot <- plot_ly (results, x = ~ 10 ^ Группа.1, y = ~ 100 * c1, type = 'scatter', mode = 'lines', name = "Stocks")%>%
add_trace (y = ~ 100 * c2, name = "Diversified")%>%
...
add_trace (y = ~ 100 * c7, name = "Commercial RE")%>%
layout (yaxis = list (title = '% of Households', ticksuffix = "%"),
xaxis = list ( title = "Чистая стоимость ($)", type = "log"),
title = "Кластерное население по чистой стоимости")

Результаты этого процесса показаны на рисунке ниже. На диаграмме показаны некоторые очевидные и некоторые новаторские результаты: фонды домовладения и пенсионные фонды составляют большую часть активов небогатых домохозяйств, существует относительно равномерное сочетание кластеров около 2 млн долларов (без учета коммерческой недвижимости и акционерного капитала) и бизнеса. Собственный капитал преобладает над чистым капиталом сверхбогатых домохозяйств, за ним следуют другие инвестиционные активы.

.

Смотрите также