[Презентация] Раздел 1. Введение в кластерный анализ Слайд 1: Тема и цель презентации Заголовок: *"Кластерный анализ: основа для анализа данных "Кластерный анализ: основа для анализа данных" Текст: Что такое кластеризация? Почему она важна? Основная цель презентации: понять, как метод работает и где применяется. Дизайн: Большой заголовок, подзаголовок с текстом. Фон: стильный график с разноцветными точками, образующими к Слайд 2: История метода Заголовок: "Истоки кластерного анализа" Текст: Первая идея группировки данных: исследования Карла Пирсона (1894). В 1932 году Роберт Трайлл впервые формализовал понятие кластеризации. Активное развитие в 1960-х в рамках вычислительных наук. Дизайн: Таймлайн с ключевыми событиями и годами. Мини-портреты учёных. Слайд 3: Определение кластерного анализа Заголовок: "Кластерный анализ: что это?" Текст: Это метод анализа данных, который позволяет объединить объекты в группы на основе их сходства. Пример: разделение клиентов на сегменты в маркетинге. Дизайн: График с 3 яркими кластерами (разными цветами). Краткое определение рядом с визуализацией. Слайд 4: Практическая значимость Заголовок: "Почему кластеризация важна?" Текст: Сегментация клиентов для персонализации. Обнаружение аномалий (например, мошенничества). Прогнозирование поведения. Дизайн: Три крупных иконки с подписями: "Маркетинг", "Анализ данных", "Искусственный интеллект". Слайд 5: Интересный факт Заголовок: "Кластеризация в действии: Netflix" Текст: В 2012 году Netflix внедрил алгоритмы кластеризации для рекоме Клиенты получили персонализированные предложения, что увеличило их лояльность. Дизайн: Фото Netflix + инфографика с ростом пользователей. Слайд 6: План презентации Заголовок: "Что мы рассмотрим?" Текст: Основы кластерного анализа. Методы и алгоритмы. Примеры из жизни. Практическая демонстрация. Заключение и вопросы. Дизайн: Список в виде блоков с иконками (анализ, алгоритмы, графики). Раздел 2. Основные понятия Слайд 7: Что такое кластер? Заголовок: "Кластеры: группы схожих объектов" Текст: Кластер — это совокупность данных, похожих внутри группы и отличающихся от других групп. Пример: покупатели в магазине (молодёжь, родители, пенсионеры). Дизайн: График с точками разного цвета. Слайд 8: Метрики сходства Заголовок: "Как измерить сходство?" Текст: Евклидово расстояние. Косинусное сходство. Манхэттенское расстояние. Дизайн: Формулы + графики, иллюстрирующие, как вычисляются расстояния между точками. Слайд 9: Качество кластеризации Заголовок: "Как понять, что кластеры хороши?" Текст: Внутрикластерное расстояние (должно быть маленьким). Межкластерное расстояние (должно быть большим). Дизайн: График с хорошей и плохой кластеризацией (точки разного качества). Раздел 3. Методы и алгоритмы кластеризации Слайд 15: K-means: основы Заголовок: "K-means: классика кластерного анализа" Текст: Делит данные на kk кластеров, минимизируя сумму расстояний до центров. Шаги: Задать количество кластеров kk. Определить начальные центры. Итеративно пересчитывать центры кластеров. Дизайн: Инфографика с последовательными шагами K-means. Слайд 16: Пример K-means Текст: Данные: покупатели онлайн-магазина. Кластеры: 1) Частые покупатели. 2) Покупатели со скидками. 3) Новички. Дизайн: График данных до и после кластеризации (анимация изменений). Раздел 4. Примеры из жизни Слайд 27: Кластеризация в маркетинге Текст: Пример: крупная сеть магазинов делит клиентов на группы для персональных акций. Преимущество: рост прибыли на 12%. Дизайн: Таблица: сегменты клиентов (например, родители, молодёжь). Слайд 30: Географические данные Текст: Городские службы используют кластеризацию для анализа аварий. Пример: плотность ДТП в разных районах. Дизайн: Карта города с цветными точками (кластеры аварий). Заключение и интерактив Слайд 39: Итоги Текст: Кластеризация — это инструмент для анализа данных в любой сфере. Алгоритмы K-means, DBSCAN и иерархическая кластеризация — основа методов.