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Smart Data statt Big Data. Schmidt Jutta
Читать онлайн.Название Smart Data statt Big Data
Год выпуска 0
isbn 9783527692248
Автор произведения Schmidt Jutta
Жанр Зарубежная образовательная литература
Издательство John Wiley & Sons Limited
Jetzt sind Sie so weit, das Modell aufzubauen. Starten Sie das Solver-Fenster, indem Sie auf der Registerkarte DATEN die Schaltfläche SOLVER anklicken.
Hinweis
Das Solver-Fenster von Excel 2010, das Abbildung 1.23 zeigt, ist fast identisch mit dem von Excel 2011 und 2013. Das Layout sieht in Excel 2007 etwas anders aus, aber der einzige größere Unterschied besteht darin, dass es dort kein Feld für die Auswahl der Lösungsmethode gibt. Sie erfahren später alles Nötige über diese Elemente.
Abb. 1.23 Das »jungfräuliche«Solver-Fenster
Die wichtigsten Elemente, die Sie in das Solver-Fenster (aus Abbildung 1.23) eintragen, um ein Problem zu lösen, sind eine Zielzelle, eine Optimierungsrichtung (Minimieren, Maximieren oder Erreichen eines bestimmten Wertes), einige Variablen für die Entscheidungsfindung, die von Solver geändert werden können, und ein paar Bedingungen.
In unserem Fall ist das Ziel, in Zelle C16 die Zahl der Artikel so klein wie möglich zu halten. Bei den Zellen, die geändert werden können, handelt es sich um die Artikelauswahl in C2:C15. Und als Bedingung gilt, dass in C17 die Summe der Kalorien 2.400 lauten soll. Außerdem müssen wir eine Bedingung hinzufügen, die aussagt, dass unsere Entscheidungen mit Zahlen zu tun haben, die nicht negativ werden dürfen. Aktivieren Sie deshalb das Kontrollkästchen vor NICHT EINGESCHRäNKTE VARIABLEN ALS NICHT-NEGATIV FESTLEGEN (das in Excel 2007 über die Schaltfläche OPTIONEN erreicht werden kann) und fügen Sie den Bedingungen eine ganzzahlige Einschränkung hinzu, weil Ihnen vielleicht sonst empfohlen wird, 1,7 Flaschen Limonade zu kaufen. Ganzzahlige Einschränkungen werden im Einzelnen in Kapitel 4 behandelt.
Um die Bedingung hinzuzufügen, wie viele Kalorien es insgesamt sein müssen, klicken Sie auf die Schaltfläche HINZUFüGEN und legen fest, dass C17 gleich 2400 ist (siehe Abbildung 1.24).
Abb. 1.24 Die Kalorien-Bedingung hinzufügen
Fügen Sie auf die gleiche Weise die Bedingung hinzu, dass die Zellen C2:C15 nur ganzzahlige Werte enthalten dürfen (siehe Abbildung 1.25).
Abb. 1.25 Hinzufügen, dass nur ganzzahlige Werte verwendet werden dürfen
Klicken Sie auf OK.
Achten Sie darauf, dass die Lösungsmethode in Excel 2010, 2011 und 2013 SIMPLEX-LP ist. SIMPLEX-LP ist die für unser Problem geeignete Wahl, weil es sich um ein lineares Problem handelt (wie Kapitel 4 zeigt, steht das L in LP für linear). Wenn ich von linear spreche, meine ich, dass es bei dem Problem im Bereich von C2 bis C15 nur um lineare Kombinationen der Entscheidungen (Summen, Produkte mit Konstanten wie Kalorienwerten und so weiter) geht.
Wenn es in diesem Modell nichtlineare Berechnungen gäbe (zum Beispiel die Quadratwurzel einer Entscheidung, einen Logarithmus oder eine Exponentialfunktion), könnten Sie einen der anderen Algorithmen verwenden, die Excel in Solver zur Verfügung stellt. Kapitel 4 behandelt diesen Themenkomplex ausführlicher.
In Excel 2007 legen Sie in dem Dialogfeld, das auftaucht, wenn Sie auf die Schaltfläche OPTIONEN klicken, fest, dass das Problem linear ist. Wenn Sie alle Daten eingegeben haben, sollte das Fenster SOLVER-PARAMETER aussehen wie das in Abbildung 1.26.
Abb. 1.26 Die Solver-Einstellungen, die benötigt werden, um mit so wenig Artikeln wie möglich 2.400 Kalorien zu erhalten
Nun klicken Sie auf die Schaltfläche LÖSEN. Excel sollte eigentlich sofort eine Lösung finden. Und diese Lösung, die Abbildung 1.27 zeigt, lautet 5. Es kann sein, dass Ihr Excel über andere Artikel zu diesem Ergebnis kommt, als es Abbildung 1.27 zeigt, aber Sie müssen auf jeden Fall mindestens fünf Teile kaufen, um auf die gewünschten 2.400 Kalorien zu kommen.
Abb. 1.27 Die optimierte Artikelauswahl
1.14 OpenSolver: Ich wünschte, wir würden ihn nicht benötigen. Dem ist aber nicht so
Dieses Buch sollte ursprünglich nur mit dem in Excel eingebauten Solver auskommen. Es hat sich aber gezeigt, dass aus mysteriösen und nicht kommunizierten Gründen in bestimmten Excel-Versionen Funktionen aus Solver entfernt worden sind.
Dies bedeutet, dass das gesamte Buch problemlos funktioniert, wenn Solver in Excel 2007 oder Excel 2011 für Mac verwendet wird, während sich Solver in Excel 2010 und Excel 2013 ab und an darüber beschwert, dass ein lineares Optimierungsmodell zu groß sei (ich sage Ihnen in diesem Buch jedes Mal Bescheid, wenn ein Modell zu komplex werden könnte).
Glücklicherweise gibt es ein kostenloses Werkzeug mit dem Namen OpenSolver, das bei Excel für Windows diese Defizite beseitigt. Sie können Ihre Modelle beim Einsatz von OpenSolver auch weiterhin in der normalen Solver-Oberfläche zusammenbauen, und OpenSolver stellt eine Schaltfläche zur Verfügung, die Sie anklicken, um einen Simplex-LP-Algorithmus zu nutzen, der bemerkenswert schnell ist.
Um OpenSolver einzurichten, gehen Sie zu OpenSolver.org und laden sich die ZIP-Datei herunter. Entpacken Sie diese Datei in einen Ordner, und jedes Mal, wenn Sie ein dickes Modell lösen müssen, arbeiten Sie zunächst ganz normal in einem Excel-Arbeitsblatt. Dann führen Sie auf der Datei OpenSolver.xlsm einen Doppelklick aus, was in Excel auf der Registerkarte DATEN zu einem OPENSOLVER-Abschnitt führt. Klicken Sie auf die Schaltfläche SOLVE, um ein vorhandenes Modell zu lösen. Wie Abbildung 1.28 zeigt, wende ich OpenSolver in Excel 2010 auf das Modell aus dem letzten Abschnitt an, und es werden fünf Stück Pizza gekauft. Dieser Solver ist mir richtig sympathisch.
Abb. 1.28 OpenSolver kauft wie ein Verrückter Pizza.
1.15 Zusammenfassung
Schön, Sie haben erfahren, wie Sie sich schnell in Bereichen bewegen und sie auswählen können, wie Sie sich absolute Verweise zunutze machen, wie besondere Einfügeoptionen verwendet werden, wie Sie SVERWEIS und andere geeignete Formeln einsetzen, wie Daten sortiert und gefiltert werden, wie sich Pivot-Tabellen und Diagramme anlegen lassen, wie Array-Formeln ausgeführt werden und wie und wann Sie mehr als nur Excels Solver benötigen.
Es hängt ganz von Ihnen ab, ob das Folgende eine gute oder eine schlechte Nachricht ist. Ich kenne Unternehmensberater sehr bekannter Organisationen, die mehr als gutes Geld damit verdienen, dass sie etwas machen, das ich als »Zwei-Schritte-Beratung« bezeichne:
1. Sprechen Sie mit dem Kunden über Unwichtiges (Sport, Urlaub, Grillen … wobei es nichts Unwichtiges an gut durchgebratenem Fleisch gibt).
2. Fassen Sie die Daten in Excel zusammen.
Sie müssen die Abseitsregel nicht verstehen (zumindest ich tue das nicht), aber wenn Sie dieses Kapitel verinnerlichen, bereitet der zweite Punkt schon einmal keine Schwierigkeiten mehr.
Aber Sie sind nicht hier, um Unternehmensberater zu werden. Sie haben vor, sich intensiv mit Data Science zu beschäftigen, und das beginnt im nächsten Kapitel, in dem es mit ein wenig unbegleitetem Maschinenlernen losgeht.
Kapitel 2
Clusteranalyse