Кластерный анализ в задаче многомерной оценки деятельности сельскохозяйственных организаций

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

ПК – персональный компьютер

ИТ – информационные технологии

ИСБУ – информационные системы бухгалтерского учета

БАС – бухгалтерские автоматизированные системы

ВВЕДЕНИЕ

"Кластерный анализ  – совокупность математических  методов, предназначенных для формирования  относительно "отдаленных" друг  от друга групп "близких" между  собой объектов по информации  о расстояниях или связях (мерах  близости) между ними. По смыслу  аналогичен терминам: автоматическая классификация, таксономия, распознавание образов без учителя." Такое определение кластерного анализа дано в последнем издании "Статистического словаря". Фактически "кластерный анализ" - это обобщенное название достаточно большого набора алгоритмов, используемых при создании классификации. В ряде изданий используются и такие синонимы кластерного анализа, как классификация и разбиение. Кластерный анализ широко используется в науке как средство типологического анализа. В любой научной деятельности классификация является одной из фундаментальных составляющих, без которой невозможны построение и проверка научных гипотез и теорий. Таким образом, в своей работе своей основной целью я считаю необходимым рассмотреть вопросы кластерного анализа (основы кластерного анализа), а так же рассмотреть его терминологию и привести некоторые примеры использования данного метода с обработкой данных.

Основными задачами, которые нужно раскрыть в данном реферате, являются:

• выяснить, какую роль играют информационные технологии  в бухгалтерском учете и анализе хозяйственной деятельности;
• выяснить цели и задачи кластерного анализа;
• рассмотреть основные методы кластерного анализа.

1.  
   РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В БУХГАЛТЕРСКОМ УЧЕТЕ И АХД

1.   Роль информационных технологий в бухгалтерском учете

Развитие постиндустриальной (информационной) экономики оказывает прямое влияние на всю систему бухгалтерского учета и на концепции, лежащие в основе его теории.

 Среди важнейших факторов, оказывающих непосредственное влияние  на развитие теории и практики  бухгалтерского учета, можно отметить  следующие. Развитие вычислительной  техники, средств связи и передачи данных. Использование ПК и ИТ в учете и его основных составляющих - бухгалтерском (управленческом и финансовом), статистическом, налоговом, первичном - позволило построить совершенно новые динамичные системы различных видов учета. При этом ПК и ИТ применяются не только для выполнения рутинных операций (сложение, таксировка и др.), но и для выполнения логических операций.

В настоящее время созданы инструментальные средства, образующие ИСБУ и включающие взаимосвязанные пользовательские места, которые имеют строгую функциональную направленность в соответствии с разделением полномочий между верхним, средним и оперативным уровнями управления.

Новые возможности документирования фактов хозяйственной деятельности, их регистрации и архивирования - в настоящее время в учете широкое применение находят универсальные первичные документы, в которых совмещаются оперативные и бухгалтерские данные, и машиночитаемые носители информации (флэш-накопители, дискеты и др.), позволяющие с наименьшими затратами разрабатывать на ПК систему любых регистров и необходимую отчетную документацию.

Новые подходы к реализации принципа двойной записи - двойная запись хозяйственных операций на счетах бухгалтерского учета ранее имела важное значение для контроля, поскольку каждая операция в равной сумме отражалась по дебету одного и кредиту другого бухгалтерского счета. Это обеспечивало равенство итогов записей по дебету счетов итогам записей по кредиту счетов. Нарушение этого равенства показывало на наличие ошибок в записях, которые должны были быть найдены и исправлены.

В условиях автоматизированного ведения учета таких ошибок не может быть. Значение двойной записи определяется тем, что она позволяет контролировать хозяйственные операции по существу, показывая взаимосвязь между счетами, и дает возможность организовать контроль за контрагентами, покупателями и др.:

• возможность автоматизации логических операций по ведению учета с использованием информационных технологий - к числу логических операций по ведению учета можно отнести определение корреспонденции бухгалтерских счетов, контроль правильности корреспонденции счетов, контроль соответствия отдельных реквизитов, выбор данных по определенному признаку и др. Основным является автоматическое определение корреспонденции счетов.
• применение системы регистров, определенной последовательности их изготовления и способов записи и хранения информации, а также возможность использования запросного режима - использование ПК решает проблему полной автоматизации получения учетных регистров, которые являются носителями разнообразной информации.

Регистры подразделяются на синтетические и аналитические, отличающиеся степенью детализации содержащихся в них сведений и группировкой показателей. Формы регистров изменяются исходя из эксплуатационных возможностей печатающих устройств ПК. Например, в регистрах накопительно-группировочного характера реквизиты по корреспондирующим счетам располагаются не по горизонтали, как это делается при ручном способе, а по вертикали. Регистры печатаются с автоматическим формированием листов, имеющих нумерацию страниц, заголовки форм, специальную графовку, наименование граф и справочный текст. Это придает регистрам законченный вид, делает их удобными для пользования и доступными для понимания.

Новая организация системы контроля и исправления ошибок, возникающих при выверке исходной информации, аналитических и синтетических регистров бухгалтерского учета - в условиях автоматизации учета создается определенная система исправления ошибок в исходных массивах.

Цель такой проверки - получение массива носителей, идентичного по содержанию первичным документам. Как правило, регистры бухгалтерского учета контролируются так называемым методом контрольных чисел. Вначале создают контрольные итоги основных показателей (при вводе информации в ПК и ее компоновке), с которыми сверяют итоги регистров. Все ошибки исправляются только на уровне первичного ввода. Редактировать регистры учета нельзя. Редактирование допускается только в отчетных формах.

Изменение принципов хранения первичной информации и регистров бухгалтерского учета - при использовании ПК применяется определенный порядок хранения первичных документов в соответствии с действующими положениями о документах и записях в бухгалтерском учете предприятий и хозяйственных организаций. Магнитные диски и другие носители с информацией о бухгалтерских записях, используемые при разработке квартальной и годовой отчетности, хранятся в специальной картотеке. Контрольные и справочные регистры хранятся в течение года, а регистры и разработки для заполнения отчетности, сброшюрованные в книги, - в течение пяти лет.

Изменение взаимосвязи между синтетическим и аналитическим учетом и их регистрами - использование ПК и ИТ кардинально меняет соотношение между понятиями «синтетический» и «аналитический» учет и принципами составления регистров. Действительно, в условиях автоматизации учета создается единый массив бухгалтерских записей, который позволяет получать регистры любой степени детализации: по синтетическим счетам, аналитическим счетам, поставщикам, покупателям и др. Нет необходимости сверять данные аналитического и синтетического учета, разрабатывать накопительные регистры для уменьшения объема входящей информации.

В настоящее время при решении вопроса о применении регистров бухгалтерского учета организации могут выбирать формы из рекомендованных Минфином России для коммерческих и некоммерческих организаций (за исключением бюджетных организаций) в зависимости от особенностей организации технологических процессов.

Учебники по теории бухгалтерского учета, управленческому, финансовому и налоговому учету должны быть ориентированы на новые информационные технологии, использование ПК, средств связи, регистрации и передачи информации.[3]

Информационная технология является наиболее важной составляющей процесса использования информационных ресурсов общества. К настоящему времени она прошла несколько эволюционных этапов, смена которых определялась главным образом развитием научно-технического прогресса, появлением новых технических средств переработки информации. В современном обществе основным техническим средством технологии переработки информации служит персональный компьютер, который существенно повлиял как на концепцию построения и использования технологических процессов, так и на качество результатной информации. Внедрение бухгалтерских пакетов и программ позволяет автоматизировать не только бухгалтерский учет, но и навести порядок в складском учете, в снабжении и реализации продукции, товаров, отслеживать договоры, быстрее рассчитывать заработную плату, своевременно сдавать отчетность. В настоящее время активно используются БАС [10].

Бухгалтерские автоматизированные системы – функциональное программное обеспечение, предназначенное для выполнения компьютерной обработки комплексов бухгалтерских задач. Правильный выбор программного продукта – один из определяющих Моментов автоматизации бухгалтерского учета. Выбор программного обеспечения осуществляется на стадии организации и проектирования АИС на основании данных обследования информационной системы объекта. На рынке компьютерных программ в России представлен широкий спектр вариантов бухгалтерских программ: от самых простейших, способных выполнить минимальный набор операций, необходимый для мелких фирм, до очень разветвленных, осуществляющих расширенный комплекс операций с глубокой аналитикой.

Выбор программного продукта фактически ставят пользователя в зависимость от производителя. Очень трудно вести речь об универсальности бухгалтерских автоматизированных систем. Специфика ведения бухгалтерского учета на разных предприятиях, постоянно меняющиеся налоговые законодательства, изменение форм отчетности предопределяют необходимость адаптации и доработки практически любой системы к специфике учета и изменяющимся условиям. Лидирующее место на рынке заняли универсальные пакеты программ, предлагающие комплексный бухгалтерский учет. В условиях перехода к рыночной экономике усиливаются тенденции интеграции бухгалтерского учета с другими функциями управления, что находит отражение в составе программных продуктов. Немалое влияние на этот процесс оказывают и зарубежные программы, которые уже давно идут по пути слияния бухгалтерских задач с задачами управления экономикой. Характерной чертой отечественных программ для бухгалтерского учета стало расширение их традиционного состава за счет таких дополнительных модулей, как финансовый анализ, учет инвестиций, производство, складской учет и др. Разработка программных продуктов ведется различными отечественными фирмами. Многие из них накопили достаточный опыт и постоянно совершенствуют программы, выпуская новые версии. Завоевание рынка программных продуктов заставляет фирмы (корпорации) выпускать семейство программ самого широкого диапазона, в различных вариантах, применительно к различной специфике бухгалтерского учета. Фирмы составляют программные продукты в локальном и сетевом варианте. Следует иметь в виду, что сетевой вариант программ намного сложнее и дороже и предназначен в основном для использования на средних и крупных предприятиях, где ведется комплексная обработка бухгалтерских задач в тесной интеграции с другими функциями управления. Реализация сетевых программ предусматривает организацию многоуровневой вычислительной сети в бухгалтерии и сетевой обмен информацией между уровнями. Возможна организация ведения наиболее трудоемких участков учета (учет труда и заработной платы, учет материалов) на нескольких АРМ. Программы сетевой версии отличаются большой сложностью и высокой стоимостью. При внедрении они требуют индивидуальной настройки и авторского сопровождения для каждого клиента, а также наличия в структуре организации специального подразделения, где работают хорошие системные программисты-сетевики, и введение должности администратора системы. Система должна обеспечивать устойчивую работу до 60 автоматизированных рабочих мест и поддерживать мощную базу данных, организованную при помощи современного программного обеспечения базы данных, например «Oracle», «Btrieve», «Informix» и др. Сетевая версия включает в себя расширенный состав программ, цель которых – автоматизация задач финансово-хозяйственной деятельности, объединение решения бухгалтерских задач с коммерческими и техническими службами, производством, различными отделами управления: труда и заработной платы, нормирования, планово-финансового управления и др. Выбор программ для реализации поставленных целей - довольно трудоемкий процесс, который объясняется сложной организационной структурой предприятия, большим количеством сотрудников, сложным документооборотом.

Как уже отмечалось, применение сетевых программ возможно только при организации локальной вычислительной сети на предприятии. В настоящее время не существует единой, комплексной, общепринятой классификации бухгалтерских программ. Условно можно выделить несколько классификационных признаков: ориентация на размер предприятия; локальные и сетевые версии; ориентация на бухгалтерский учет в различных сферах деятельности (промышленности, торговли, строительстве), а также ориентация на бюджетный учет; отечественные и зарубежные программы. Основным классификационным признаком бухгалтерских программ остается их ориентация на размер предприятия и состав выполняемых ими функций. Накопленный опыт составления и применения программ компьютеризации бухгалтерского учета позволяет выделить четыре их группы [1].

Современные информационные технологии охватывают самые разносторонние аспекты бухгалтерского учета. Современный руководитель сегодня не представляет себе принятия управленческих решений, не располагая достоверной, обширной информацией, предоставляемой автоматизированной системой бухгалтерского учета.

За последние годы в нашей стране произошли значительные положительные изменения в структуре рынка информационных технологий: основную роль стали играть крупные поставщики, развивается качественный сервис, формируются дилерские сети. Но при существовании на рынке множества бухгалтерских программ, удовлетворяющих самые разнообразные к ним требования, задача выбора программы для конкретного предприятия остается весьма затруднительной. Ведь приобретение и внедрение элементов программного обеспечения требует значительных материальных и трудовых ресурсов; затрат ресурсов требует также практическое использование информационных систем. То есть, с одной стороны, автоматизация учетных процессов является объективной необходимостью, совершенствовать организацию и формы бухгалтерского учета возможно только на базе новейших технологических средств. Но, с другой стороны, для того, что бы правильно выбрать систему автоматизации бухгалтерского учета, удовлетворяющую всем запросам предприятия, а еще лучше и учитывающую определенные специфические особенности деятельности предприятия, необходимо четко представлять систему ведения бухгалтерского учета на предприятии и рынке предлагаемых программных продуктов. Оптимальное решение двухсторонней задачи позволит обеспечить современные требования, предъявляемые сегодня к организации бухгалтерского учета на предприятии [2].

Таким образом можно сделать вывод, что программы, которые используют бухгалтера являются неотъемлемыми помощниками в работе. Так как основная нагрузка ложиться на машину, а не на труд человека. Представленные программы и прикладные пакеты осуществляют весь необходимый учет и расчет всей поступающей информации. Автоматизация бухгалтерского учета на предприятии и подготовка финансовой отчетности в налоговые органы в условиях переходной экономики России является одной из наиболее важных задач. В настоящее время существует широкий выбор различных систем автоматизации бухгалтерского учета. Не следует делить их на плохие и хорошие, сильные слабые. Все они хороши и их возможности находят практическое применение на предприятиях различного размера, профиля и рода деятельности. При автоматизации следует выбрать необходимую систему, исходя из задач и имеющихся ресурсов. Конечно, компьютер, не позволит упорядочить бухучет и повысить его оперативность, увеличить количество получаемой информации, уменьшить число арифметических ошибок, оценить текущее финансовое положение предприятия и его перспективы. Компьютеру нужен опытный и грамотный бухгалтер.

2.   Роль информационных технологий в анализе хозяйственной деятельности

Аналитическая обработка экономической информации очень трудоемка сама по себе и требует большого объема разнообразных вычислений. С переходом к рыночным отношениям потребность в аналитической информации значительно увеличивается. Это связано прежде всего с потребностью разработки и обоснования перспективных планов предприятий, комплексной оценки эффективности краткосрочных и долгосрочных управленческих решений. В связи с этим автоматизация аналитических расчетов стала объективной необходимостью.

Современные информационные технологии позволяют целиком автоматизировать обработку всех экономических данных, в том числе и по анализу хозяйственной деятельности. Роль автоматизации аналитических расчетов заключается в следующем.

Во-первых, повышается продуктивность работы экономистов-аналитиков. Они освобождаются от технической работы и больше занимаются творческой деятельностью, что позволяет делать более глубокие исследования, вести постановку более сложных экономических задач.

Во-вторых, более глубоко и всесторонне исследуются экономические явления и процессы, более полно изучаются факторы и выявляются резервы повышения эффективности производства.

В-третьих, повышаются оперативность и качество анализа, его общий уровень и действенность.

Автоматизация аналитических расчетов и сам АХД поднялись на более высокий уровень с применением ПЭВМ, для которых характерны высокая производительность, надежность и простота эксплуатации, наличие развитого программного обеспечения, диалогового режима работы, низкая стоимость и другие. На их базе создаются автоматизированные рабочие места (АРМ) бухгалтера, экономиста, финансиста, аналитика и так далее. ПЭВМ, соединенные в единую вычислительную сеть, позволяют перейти к комплексной автоматизации АХД.

Автоматизированное рабочее место экономиста-аналитика — это совокупность информационно-программно-технических ресурсов, обеспечивающих автоматизацию аналитических расчетов.

Необходимым условием создания АРМ аналитика является наличие технической базы (персональных ЭВМ), базы данных о хозяйственной деятельности предприятия, базы знаний (методов и методик анализа) и программных средств, позволяющих автоматизировать решение аналитических задач.

Создание АРМ аналитика требует решения многих организационных вопросов, связанных с методическим, техническим, программным и информационным обеспечением.

Методическое обеспечение представляет собой систему общих и частных методик проведения анализа.

Техническое обеспечение включает комплекс технических средств, предназначенных для работы информационной системы: компьютеры любых моделей, устройства сбора, накопления, обработки, передачи и вывода информации, устройства передачи данных и линий связи и другие.

В состав программного обеспечения входят общесистемные и специальные программные продукты. К общесистемному программному обеспечению относятся универсальные программы, предназначенные для обработки любой информации, например пакеты для статистической обработки данных, для решения оптимизационных задач. Специальное программное обеспечение включает совокупность программ, разработанных для конкретной предметной области (в данном случае для решения конкретных аналитических задач). Это могут быть программы локальные и комплексные.

Локальные программы предназначены для многократного решения однотипных задач.

Программа комплексного анализа, охватывающая все стороны деятельности предприятия, включает целую систему взаимосвязанных задач. Для ее разработки требуются:

• постановка и описание задач комплексного экономического анализа;
• разработка алгоритмов и моделей решения задач, т.е. математическое описание задач для ПЭВМ;
• разработка новой информационной системы, создание банка данных для АРМ аналитика;
• разработка машинных программ решения задач АХД на алгоритмических языках ПЭВМ;
• внедрение АРМ аналитика в практику управления производством.

Эффективность АРМ аналитика во многом зависит от совершенства методик анализа, от того, в какой степени они соответствуют современным запросам управления, а также от технических возможностей ПЭВМ. Достижения в отрасли интегральной электроники, расширение ресурсной возможности и функционального совершенства ПЭВМ создают реальные условия для углубления экономических исследований, позволяют шире использовать оптимизационные методы решения аналитических задач с целью выработки оптимальных управленческих решений, направленных на повышение эффективности бизнеса и конкурентных преимуществ предприятия.[8]

2.  
   СУЩНОСТЬ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА

1.   Понятие, цели и задачи кластерного анализа

Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя.

Большинство исследователей склоняются к тому, что впервые термин «кластерный анализ» (англ. cluster — гроздь, сгусток, пучок) был предложен математиком Р. Трионом. Впоследствии возник ряд терминов, которые в настоящее время принято считать синонимами термина «кластерный анализ»: автоматическая классификация, ботриология.

Спектр применений кластерного анализа очень широк: его используют в археологии, медицине, психологии, химии, биологии, государственном управлении, филологии, антропологии, маркетинге, социологии и других дисциплинах. Однако универсальность применения привела к появлению большого количества несовместимых терминов, методов и подходов, затрудняющих однозначное использование и непротиворечивую интерпретацию кластерного анализа.

Кластерный анализ выполняет следующие основные задачи:

• разработка типологии или классификации;
• исследование полезных концептуальных схем группирования объектов;
• порождение гипотез на основе исследования данных;
• проверка гипотез или исследования для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.

Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы:

• отбор выборки для кластеризации. Подразумевается, что имеет смысл кластеризовать только количественные данные;
• определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке, то есть признакового пространства;
• вычисление значений той или иной меры сходства (или различия) между объектами;
• применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов;
• проверка достоверности результатов кластерного решения.

Можно встретить описание двух фундаментальных требований предъявляемых к данным — однородность и полнота. Однородность требует, чтобы все кластеризуемые сущности были одной природы, описываться сходным набором характеристик. Если кластерному анализу предшествует факторный анализ, то выборка не нуждается в «ремонте» — изложенные требования выполняются автоматически самой процедурой факторного моделирования (есть ещё одно достоинство — z-стандартизация без негативных последствий для выборки; если её проводить непосредственно для кластерного анализа, она может повлечь за собой уменьшение чёткости разделения групп). В противном случае выборку нужно корректировать.

Типы входных данных:

• признаковое описание объектов. Каждый объект описывается набором своих характеристик, называемых признаками. Признаки могут быть числовыми или нечисловыми;
• матрица расстояний между объектами. Каждый объект описывается расстояниями до всех остальных объектов метрического пространства;
• матрица сходства между объектами. Учитывается степень сходства объекта с другими объектами выборки в метрическом пространстве. Сходство здесь дополняет расстояние (различие) между объектами до 1.

В современной науке применяется несколько алгоритмов обработки входных данных. Анализ путём сравнения объектов, исходя из признаков, (наиболее распространённый в биологических науках) называется Q-типом анализа, а в случае сравнения признаков, на основе объектов — R-типом анализа. Существуют попытки использования гибридных типов анализа (например, RQ-анализ), но данная методология ещё должным образом не разработана.

Цели кластеризации:

• понимание данных путём выявления кластерной структуры. Разбиение выборки на группы схожих объектов позволяет упростить дальнейшую обработку данных и принятия решений, применяя к каждому кластеру свой метод анализа (стратегия «разделяй и властвуй»);
• сжатие данных. Если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера;
• обнаружение новизны (англ. novelty detection). Выделяются нетипичные объекты, которые не удаётся присоединить ни к одному из кластеров.

В первом случае число кластеров стараются сделать поменьше. Во втором случае важнее обеспечить высокую степень сходства объектов внутри каждого кластера, а кластеров может быть сколько угодно. В третьем случае наибольший интерес представляют отдельные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров.

Во всех этих случаях может применяться иерархическая кластеризация, когда крупные кластеры дробятся на более мелкие, те в свою очередь дробятся ещё мельче, и т. д. Такие задачи называются задачами таксономии. Результатом таксономии является древообразная иерархическая структура. При этом каждый объект характеризуется перечислением всех кластеров, которым он принадлежит, обычно от крупного к мелкому.[4]

При анализе и прогнозировании социально-экономических явлений исследователь довольно часто сталкивается с многомерностью их описания. Это происходит при решении задачи сегментирования рынка, построении типологии стран по достаточно большому числу показателей, прогнозирования конъюнктуры рынка отдельных товаров, изучении и прогнозировании экономической депрессии и многих других проблем.

 Методы многомерного  анализа - наиболее действенный количественный  инструмент исследования социально-экономических  процессов, описываемых большим  числом характеристик. К ним относятся  кластерный анализ, таксономия, распознавание  образов, факторный анализ.

 Кластерный анализ  наиболее ярко отражает черты  многомерного анализа в классификации, факторный анализ – в исследовании  связи.

 Иногда подход кластерного  анализа называют в литературе  численной таксономией, численной  классификацией, распознаванием с  самообучением и т.д.

 Первое применение  кластерный анализ нашел в  социологии. Название кластерный  анализ происходит от английского  слова cluster – гроздь, скопление. Впервые в 1939 был определен предмет кластерного анализа и сделано его описание исследователем Трионом. Главное назначение кластерного анализа – разбиение множества исследуемых объектов и признаков на однородные в соответствующем понимании группы или кластеры. Это означает, что решается задача классификации данных и выявления соответствующей структуры в ней. Методы кластерного анализа можно применять в самых различных случаях, даже в тех случаях, когда речь идет о простой группировке, в которой все сводится к образованию групп по количественному сходству.

 Большое достоинство  кластерного анализа в том, что  он позволяет производить разбиение  объектов не по одному параметру, а по целому набору признаков. Кроме того, кластерный анализ  в отличие от большинства математико-статистических  методов не накладывает никаких  ограничений на вид рассматриваемых  объектов, и позволяет рассматривать  множество исходных данных практически  произвольной природы. Это имеет  большое значение, например, для  прогнозирования конъюнктуры, когда  показатели имеют разнообразный  вид, затрудняющий применение традиционных  эконометрических подходов.

 Кластерный анализ  позволяет рассматривать достаточно  большой объем информации и  резко сокращать, сжимать большие  массивы социально-экономической  информации, делать их компактными  и наглядными.

 Важное значение кластерный анализ имеет применительно к совокупностям временных рядов, характеризующих экономическое развитие (например, общехозяйственной и товарной конъюнктуры). Здесь можно выделять периоды, когда значения соответствующих показателей были достаточно близкими, а также определять группы временных рядов, динамика которых наиболее схожа.

 Кластерный анализ  можно использовать циклически. В этом случае исследование  производится до тех пор, пока  не будут достигнуты необходимые  результаты. При этом каждый цикл  здесь может давать информацию, которая способна сильно изменить  направленность и подходы дальнейшего  применения кластерного анализа. Этот процесс можно представить  системой с обратной связью.

 В задачах социально-экономического  прогнозирования весьма перспективно  сочетание кластерного анализа  с другими количественными методами (например, с регрессионным анализом).

 Как и любой другой  метод, кластерный анализ имеет  определенные недостатки и ограничения: В частности, состав и количество  кластеров зависит от выбираемых  критериев разбиения. При сведении  исходного массива данных к  более компактному виду могут  возникать определенные искажения, а также могут теряться индивидуальные  черты отдельных объектов за  счет замены их характеристиками  обобщенных значений параметров  кластера. При проведении классификации  объектов игнорируется очень  часто возможность отсутствия  в рассматриваемой совокупности  каких-либо значений кластеров.