Для группы 113 на 12.12.25 ( 2 пара)
презентация к уроку по информатике и икт

Практическая работа: «Графическое представление данных и деревьев решений»

Цель: Научиться структурировать и визуализировать результаты моделирования в виде, удобном для восприятия человеком, используя принципы построения графиков и деревьев решений.

Задача (Сценарий):
Вы — аналитик в магазине «Фруктовый Рай». Ваша задача — проанализировать, какие клиенты чаще покупают экзотические фрукты (например, манго), чтобы оптимизировать рекламную рассылку. У вас есть результаты опроса 16 условных клиентов. Модель (дерево решений) уже построена. Ваша цель — графически представить эти данные и само дерево.

Часть 1: Подготовка и визуализация исходных данных

Шаг 1: Таблица данных (исходная сырая информация)
Нарисуйте на листе бумаги таблицу с данными. Это основа для любого отчета.

(Для экономии места здесь 4 строки, в работе у вас должно быть 16 условных записей, которые вы придумаете)

Шаг 2: Сводная таблица (агрегация данных для наглядности)
Создайте таблицу, которая сразу показывает ключевую зависимость. Например:

«Зависимость покупки манго от Возрастной группы и Среднего чека»

Вывод из таблицы: Клиенты среднего возраста с высоким средним чеком — самая перспективная группа.

Шаг 3: Графическое представление (Рисуем вручную!)

1. Столбчатая диаграмма. Нарисуйте оси X и Y.

• Ось X: Возрастные группы (Молодой, Средний, Старший).
• Ось Y: Доля покупки манго (от 0% до 100%).
• Над столбцом «Средний» подпишите 100% — это сразу бросается в глаза.

2. Круговые диаграммы (секторные).

• Нарисуйте три круга для каждой возрастной группы.
• Разделите каждый круг на секторы, пропорциональные количеству клиентов, купивших и не купивших манго.
• Закрасьте сектор «Купил» одним цветом (например, оранжевым, как манго).

✅ Итог Части 1: Вы преобразовали сырые данные (таблицу из 16 строк) сначала в сводную таблицу, а затем в наглядные графики, которые за 10 секунд показывают главный инсайт.

Часть 2: Визуализация модели (Дерево решений)

Допустим, алгоритм построил следующее дерево для прогноза «Купит ли клиент манго?».

Логика дерева (текстовое описание):

1. Первый вопрос: «Средний чек = Высокий?»

• Если ДА, то дальше спрашиваем: «Возраст = Средний?»

• Если ДА → прогноз: «Купит манго (Да)». (Высокая уверенность)
• Если НЕТ → прогноз: «Может купить (50% Да)».

• Если НЕТ, то спрашиваем: «Частота покупок = Часто?»

• Если ДА → прогноз: «Может купить (25% Да)».
• Если НЕТ → прогноз: «Вряд ли купит (Нет)».

Шаг 4: Рисуем дерево решений на бумаге

1. Начните с корневого узла (прямоугольник или скругленный прямоугольник).

• Внутри напишите: «Средний чек = Высокий?»
• Из него выходят две ветви (стрелки): Да (→) и Нет (→).

2. Развиваем ветку «Да».

• Стрелка «Да» ведет к новому узлу. Внутри: «Возраст = Средний?»
• Из этого узла снова две ветви:

• Да → Лист дерева (рисуем овал или треугольник). Внутри: «Класс: Да (уверенность: 100%)». Можно нарисовать смайлик или знак ✅.
• Нет → Лист дерева: «Класс: Да? (уверенность: 50%)» (например, 2 из 4 клиентов).

3. Развиваем ветку «Нет» от корня.

• Стрелка «Нет» ведет к узлу: «Частота покупок = Часто?»
• Из него две ветви:

• Да → Лист: «Класс: Да? (уверенность: 25%)» (1 из 4).
• Нет → Лист: «Класс: Нет (уверенность: 85%)» (✅ или ❌).

4. Добавьте информативности (это ключ к «удобному для человека»):

• Раскрасьте листья: Зеленый = «Да», Красный = «Нет», Желтый = «Не уверен».
• Подпишите на стрелках количество объектов, которые пошли по этой ветви (например, из 16 клиентов у 8 «Средний чек = Высокий»).
• В корневом узле укажите общее количество клиентов в выборке (n=16).

✅ Итог Части 2: Вы превратили сложное текстовое описание логики модели в интуитивно понятную схему (дерево), по которой маркетолог или менеджер может легко принимать решения. Например: «Делать таргет на клиентов с высоким средним чеком, особенно среднего возраста».

Часть 3: Заключительный отчет и принципы

Шаг 5: Сформулируйте выводы (текст к графикам)
На отдельном листе напишите краткий отчет:

1. Цель: Определить целевую аудиторию для рекламы манго.
2. Данные: Проанализированы 16 клиентов по 3 признакам.
3. Главный вывод (по графику из Части 1): Наибольшая доля покупателей манго (100%) — среди клиентов среднего возраста с высоким средним чеком.
4. Как это использовать (по дереву из Части 2): Рекомендуется настроить рекламную рассылку на клиентов, попадающих в правую верхнюю ветку дерева (Ср.чек Высокий И Возраст Средний). Это наиболее предсказуемая и лояльная группа.

📚 Запомните принципы хорошей визуализации (для человека):

• Простота: Один график — одна главная мысль.
• Контраст: Используйте цвет и размер для выделения важного (например, целевая группа).
• Контекст: Всегда подписывайте оси, заголовки, единицы измерения, доли.
• Целостность: График и текст отчета должны дополнять друг друга, а не повторять.
• История: Визуализация должна вести зрителя к выводу, как сюжет в книге.

Задание для самостоятельного выполнения (вариант):

Представьте, что вы смоделировали спрос на зонты в зависимости от погоды. Признаки: Облачность (Солнечно, Облачно, Дождь), Ветер (Сильный, Слабый), Сезон.

1. Придумайте таблицу с 12 наблюдениями.
2. Нарисуйте столбчатую диаграмму, показывающую зависимость спроса от облачности.
3. Постройте и нарисуйте дерево решения для прогноза «Нужен ли зонт?», где первый вопрос — «Облачность = Дождь?».
4. Сделайте вывод для продавцов.

Такая практика «на бумаге» формирует глубокое понимание, которое потом легко переносится на работу с любыми программами (Excel, Python, Power BI). Удачи