Книга: Бизнес-аналитика От данных к знаниям

Исторический экскурс[ править править код ] Область началась с семинара, проведённого Григорием Пятецким-Шапиро в году. Первоначально задача ставится следующим образом: В текущих условиях глобальной конкуренции именно найденные закономерности знания могут быть источником дополнительного конкурентного преимущества. Это должны быть обязательно знания: Эти требования во многом определяют суть методов и то, в каком виде и в каком соотношении в технологии используются системы управления базами данных, статистические методы анализа и методы искусственного интеллекта. и базы данных[ править править код ] Методы могут быть применены как для работы с большими данными , так и для обработки сравнительно малых объемов данных полученных, например, по результатам отдельных экспериментов, либо при анализе данных о деятельности компании [ источник не указан дней ]. В качестве критерия достаточного количества данных рассматривается как область исследования, так и применяемый алгоритм анализа[ источник не указан дней ]. Затем возникла необходимость в получении аналитической информации например, информации о деятельности предприятия за определённый период , и тут оказалось, что традиционные реляционные базы данных, хорошо приспособленные, например, для ведения оперативного учёта на предприятии, плохо приспособлены для проведения анализа.

Бизнес-аналитика. От данных к знаниям (+ - )

Анализ тенденций и закономерностей, планирование, ранжирование. Построив модель на исторических примерах, ее можно использовать для прогнозирования ситуации в будущем. По мере изменения ситуации нет необходимости перестраивать все, необходимо всего лишь дообучить модель. Реализованные в системе алгоритмы позволят достаточно точно определиться с тем, какие характеристики объектов и как влияют на риски, благодаря чему можно прогнозировать наступление рискового события и заблаговременно принимать необходимые меры к снижению размера возможных неблагоприятных последствий.

уже используется в Российских банках для создания скоринговых систем.

закрепление и углубление теоретических знаний в области поддержки Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD).

Устный зачет, 20 минут на студента 7. Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по ти балльной шкале. Хранилища данных для бизнес-структур Цели появления хранилищ данных. Хранилища как ответ на потребность бизнес-структур в отчетности. Хранилища как ответ на потребность бизнес-структур в оперативной - аналитике. Хранилища как инструмент монетизации исторических данных о развитии бизнеса. Потенциальная предпосылка — хранилище как шина синхронизации.

Причины скачка потребности в хранилищах данных в веке. Аппаратные и программные предпосылки. Исторические предпосылки — накопление критического объема данных. Текущее представление об обязательных компонентах хранилища. Старое представление хранилища и витрины данных.

Нормализация и кодирование данных Глава 4. Введение в визуализацию 4. Визуализаторы общего назначения 4. Визуализаторы для оценки качества моделей 4. Визуализаторы, применяемые для интерпретации результатов анализа Глава 5.

Готовое хранилище данных и гибкие механизмы предобработки, очистки, загрузки, визуализации Анализ данных маркетинговых и социологических исследований. Бизнес-аналитика: От данных к знаниям (+CD), год.

Имя пользователя или адрес электронной почты Бизнес-аналитика: Во второй части авторы на демонстрационных примерах показывают, как можно решать такие задачи как консолидация, аналитическая отчетность, кредитный скоринг, стимулирование продаж, прогнозирование спроса и другие средствами бизнес-аналитики на базе аналитической платформы компании . Консолидация данных и аналитическая отчетность аптечной сети Ассоциативные правила в стимулировании розничных продаж Сегментация клиентов телекоммуникационной компании Скоринговая карта для оценки кредитоспособности заемщиков Прогнозирование продаж товаров в оптовой компании Повышение эффективности массовой рассылки клиентам Книга может выступать в качестве руководства для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем.

Для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальностям"Прикладная информатика","Бизнес-информатика" и других экономических специальностей, специалистов в области анализа данных, аспирантов. К изданию прилагается компакт-диск с дистрибутивом свободнораспространяемой версии аналитической платформы , файлы с демопримерами ко второй части книги, а также дополнительные материалы по .

Свежий выпуск /

Список полей представлен выше. Оператор означает, что документ должен соответствовать всем элементам в группе: По-умолчанию, поиск производится с учетом морфологии.

Паклин Николай, Орешков Вячеслав Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD). Учебное пособие. 2-е издание, исправленное на

Концепция кластера в технологиях интеллектуального анализа данных Кластеризация — один из ключевых типов закономерностей, выявляемых методами интеллектуального анализа данных. Кластеризацию в контексте интеллектуального анализа обычно понимают как разделение целого множества на некоторое количество подмножеств по заранее неизвестным признакам, причем объекты внутри каждого из кластеров должны быть близки между собой по одному или нескольким признакам, доступным для интерпретации.

Методы кластеризации могут оказаться полезными в самых разных отраслях экономики. В первую роль речь идет об областях массового обслуживания. Банки, операторы мобильной связи, страховые организации — лишь некоторые экономические объекты, для которых объективное разделение множества потенциальных клиентов на разумно определяемые группы может привести к существенному положительному результату. Объектами сегментации могут выступать и другие экономические объекты, например, товары, контрагенты, ценные бумаги, транзакции.

Простейшим методом кластеризации является визуализация. Однако она применима лишь тогда, когда число значимых для кластеризации факторов ограничено. Не составляет особого труда выделить кластеры на двухмерной диаграмме; иногда удается разглядеть кластеры на объемной трехмерной диаграмме. Но увеличение размерности пространства изучаемых образцов делает визуальные методы невозможными, что приводит к необходимости использования иных инструментов. Целый ряд таких инструментов кластеризации был разработан в рамках концепции интеллектуального анализа данных.

Так, в составе аналитической платформы компании представлена кластеризация методами — , методами - , а также нейросетевыми методами на основе самоорганизующихся карт Кохонена. Вместе с тем на практике инструменты многомерной кластеризации находят довольно ограниченное применение.

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ )

Некоторые из этих возможностей представлены на рис. В ячейках многомерного куба помещаются числовые параметры, предназначенные для анализа, например, объемов продаж. Измерениями -куба могут служить такие параметры, как время, продукты, регионы, продавцы. Продажи по времени в консолидированном виде могут представляться по годам, при детализации — по кварталам, месяцам и дням. Многомерный анализ данных Продвинутая визуализация — инструменты продвинутой визуализации позволяют представлять данные для более эффективного их восприятия посредством использования интерактивных картинок и диаграмм вместо таблиц рис.

Обычно пользователи в динамическом режиме могут менять графическое представление, использовать масштабирование, объединять данные, изменять цвета.

форма, технология, редактор формул, анализ данных Паклин, Н. В. Бизнес-аналитика /Н. В. Паклин, В. И. Орешков/ От данных к знаниям (+CD): .

Так, в примере математическое ожидание — средняя арифметическая сумма среднего чека — составит: Таким образом, служба маркетинга может определить, основываясь на информации о прошлых посещениях магазина клиентами, что от случайного посетителя можно ожидать совершения покупки в среднем на руб. Среднеквадратическое отклонение — в примере корень квадратный из среднего арифметического квадрата отклонений сумм среднего чека — равно: Таким образом, служба маркетинга может ожидать, что усредненное отклонение средней ожидаемой покупки составит руб.

Коэффициент вариации — в примере отношение среднеквадратического отклонения суммы среднего чека к математическому ожиданию суммы среднего чека — равно: Таким образом, служба маркетинга может сделать вывод, что усредненное отклонение ожидаемой средней суммы покупки близко к этой средней покупке.

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ ). 2-е издание

Процесс принятия управленческих решений УР является важнейшим элементом системы управления в любой компании. От обоснованности решений, от того, насколько полно при их выработке учитывается предыдущий опыт, текущее и прогнозируемое состояние дел на предприятии и во внешнем окружении, зависит, в конечном итоге, эффективность его функционирования и перспективы развития. УР могут приниматься с целью обеспечения устойчивого функционирования экономической или бизнес-системы в рамках заданных параметров, либо с целью поиска новых возможностей роста и перспектив развития.

Независимо от цели, УР должны приниматься только на основе глубоких, достоверных, нетривиальных знаний о предметной области.

данные, бизнес-процесс, бизнес-аналитика, модель, IDEF0, . представляющий собой процесс получения из данных знаний в виде.

В реальности, на предприятиях отсутствуют высокоэффективные системы информационно-аналитическая поддержки, в первую очередь из-за ошибок, возникающих вследствие ненаучного и несистемного подхода к разработке системы сбора и подготовки первичных данных. К числу таких ошибок относятся: Отсутствует системное представление массива бизнес-данных по всему иерархическому дереву организационной структуры предприятия.

Поэтому формирование, сбор и подготовка бизнес-данных ведется не системно, без привязки к дереву сети бизнес-процессов по всей иерархии управления. Подразделения сами решают, какие им нужны данные. Отсутствует единая база бизнес-данных, которые необходимо собирать для предприятия. В результате, специалисты ИТ-подразделений в автоматизированном режиме собирают гигантское количество бизнес-данных и буквально заваливают ею персонал предприятия.

При этом большая часть бизнес-данных является излишней и никому не нужной. В то же время нет нужной информации для решения многих бизнес-задач. Кроме того, такой ежечасный поток бизнес-данных невозможно физически переработать силами сотрудников предприятия. Существенная часть бизнес-данных имеет низкое качество, так как содержит ошибки, противоречия, пропуски и недостоверную информацию.

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям

Относительная простота построения корпоративного хранилища привела к тому, что компании стали накапливать огромные массивы данных, неизбежно со временем сталкиваясь с проблемой их качества, согласованности и контроля. Компании стали буквально зарастать наборами данных, собранными в разное время разными подразделениями в разных форматах. Как следствие, выросли расходы на инфраструктуру и переработку данных в ценную информацию.

Ажиотаж вокруг больших данных привел к тому, что данные, не всегда оправданно, стали рассматриваться как самостоятельная ценность — их накапливают, не уделяя особого внимания интеграции с общим информационными полем организации, а сам факт сбора данных за определенный период времени создает у топ-менеджеров ощущение комфорта.

ми сущностями этого бизнес-процесса. в ходе исследования было . Паклин Н.Б., Орешков В.И. бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+cD). 2-е изд.

Согласно глобальному плану : В лекции подробно рассмотрено понятие . Описано возникновение, перспективы, проблемы . Дан взгляд на технологию как на часть рынка информационных технологий. Данные В лекции подробно рассматривается понятие данных. Объясняется значение понятий объект и атрибут, выборка, зависимая и независимая переменная.

Подробно обсуждаются типы шкал. Приводятся различные типы наборов данных. Кратко рассмотрены понятия базы данных и СУБД. Методы и стадии В лекции описаны стадии и действия, выполняемые в рамках этих стадий.

Паклин, Орешков: Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+С )

, 2 , - стр. Одна из лучших книг по ИИ, подробно рассматриваются интеллектуальные агенты Модуль 1. Введение в область ИИ. Формализация и модели представления знаний в ИС Питер Джексон. Лучшая переводная книга по экспертным системам, многие вопросы раскрываются значительно глубже, чем в других книгах.

Название: Бизнес-аналитика: от данных к знаниямАвтор: Николай Паклин, Вячеслав ОрешковИздательство: Питер ISBN.

Если вы используете или хотите использовать , тогда эта книга для вас книга года. Программируем коллективный разум Хотите знать, как реализуются ранжирование результатов поиска, рекомендование товаров, социальные закладки и онлайновый подбор пар? В этой захватывающей книге рассказывается, как построить приложение 2. Пользуясь описанными здесь изощренными алгоритмами, вы сможете писать интеллектуальные программы, которые получают интересные наборы данных с других сайтов или от пользователей ваших приложений и анализируют их на предмет выявления закономерностей.

В ней объясняется, как делать полезные с точки зрения маркетинга выводы о поведении и предпочтениях пользователей на основе информации, ежедневно собираемой вашими и сторонними приложениями. Каждый алгоритм описан четко и кратко и сопровождается кодом, который можно сразу же включить в собственный сайт, блог, Вики или какое-нибудь специализированное приложение.

Методы коллаборативной фильтрации, позволяющие розничным продавцам рекомендовать товары или мультимедийную продукцию. Методы кластеризации, применяемые для обнаружения групп схожих образцов в большом наборе данных. Алгоритмы оптимизации, позволяющие рассмотреть миллионы возможных решений задачи и выбрать среди них наилучшее.

Байесовская фильтрация, применяемая в антиспамных фильтрах для классификации документов на основе встречающихся слов и других признаков. Метод опорных векторов, применяемый для подбора пар на сайтах знакомств.

Всё о BA / Как стать бизнес-аналитиком / Интервью с Business Analyst

Узнай, как дерьмо в голове мешает людям больше зарабатывать, и что можно сделать, чтобы очистить свой ум от него навсегда. Кликни здесь чтобы прочитать!