Ефективно бизнес разузнаване и висококачествен анализ на данни. Анализ на бизнес информация - Основи Конектори за големи данни

Малкият бизнес в страните от ОНД все още не използва анализ на данни за развитие на бизнеса, определяне на корелации, търсене на скрити модели: предприемачите успяват да се справят с отчетите на търговците и счетоводителите. Лидерите на малкия и полусредния бизнес разчитат повече на интуицията си, отколкото на анализа. Но в същото време анализът има огромен потенциал: помага за намаляване на разходите и увеличаване на печалбите, вземане на решения по-бързо и по-обективно, оптимизиране на процесите, по-добро разбиране на клиентите и подобряване на продукта.

Счетоводителят не е заместител на анализатора

Лидерите на малкия бизнес често приемат, че отчетите на маркетолозите и счетоводителите отразяват адекватно дейността на компанията. Но е много трудно да се вземе решение въз основа на суха статистика и грешка в изчисленията без специализирано образование е неизбежна.

Случай 1. След анализ на промоционални кампании.За Нова година предприемачът обяви промоция, в рамките на която се предлагат определени стоки с отстъпка. След като оцени приходите за новогодишния период, той видя увеличение на продажбите и беше доволен от находчивостта си. Но нека вземем предвид всички фактори:

Продажбите растат особено силно в петък, денят, когато приходите са най-високи – това е седмична тенденция.
В сравнение с ръста на продажбите, който обикновено се случва под Нова година, тогава печалбата не е толкова голяма.
Ако филтрираме промоционалните артикули, се оказва, че продажбите са се влошили.

Случай 2. Изследване на оборота.В магазина Дамски дрехитрудности с логистиката: стоките са дефицитни в някои складове, а в някои лежат с месеци. Как да определите, без да анализирате продажбите, колко панталони да донесете в един регион и колко палта да изпратите в друг, като същевременно получите максимална печалба? За да направите това, трябва да изчислите оборота, съотношението на скоростта на продажбите и средния запас за определен период. Казано по-просто, оборотът е индикатор за това колко дни ще са необходими на един магазин, за да продаде продукт, колко бързо се продава средната наличност, колко бързо продуктът се изплаща. Икономически е неизгодно да се съхраняват големи резерви, тъй като това замразява капитала и забавя развитието. Ако запасът се намали, може да има недостиг и компанията отново ще загуби печалба. Къде можете да намерите златната среда, съотношението, при което продуктът не застоява в склада, и в същото време можете да дадете определена гаранция, че клиентът ще намери желаната единица в магазина? За да направите това, анализаторът трябва да ви помогне да определите:

желан оборот,
динамика на оборота.

При разплащане с доставчици с отсрочка е необходимо също да се изчисли съотношението на кредитната линия и оборота. Оборот в дни = Средна наличност * брой дни / Оборот за този период.

Изчисляването на останалия асортимент и общия оборот по магазините помага да се разбере къде е необходимо да се премести част от продукта. Също така си струва да се изчисли какъв е оборотът за всяка единица от асортимента, за да се вземе решение за намаление с намалено търсене, допълнителна поръчка с повишено търсене, преместване в различен склад. По категории можете да разработите отчет за оборота в този формуляр. Вижда се, че тениските и джъмперите се продават по-бързо, но палтата - за дълго време. Ще може ли един обикновен счетоводител да свърши този вид работа? Съмняваме се. В същото време редовното изчисляване на оборота и прилагането на резултатите могат да увеличат печалбите с 8-10%

В кои области е приложим анализът на данните?

продажби.Важно е да се разбере защо продажбите вървят добре (или зле), каква е динамиката. За да разрешите този проблем, трябва да проучите факторите, които влияят върху печалбата и приходите – например да анализирате продължителността на чека и приходите на клиент. Такива фактори могат да бъдат изследвани по продуктови групи, сезони, магазини. Можете да идентифицирате върховете и ямите на продажбите, като анализирате възвръщаемостта, анулирането и други транзакции.
Финанси.Мониторинговите индикатори са необходими за всеки финансист, за да наблюдава паричния поток и да разпределя активи в различни области на бизнеса. Това помага да се оцени ефективността на данъчното облагане и други параметри.
Маркетинг.Всяка маркетингова компания се нуждае от прогнози и анализи след запасите. На етапа на разработване на идея трябва да определите групите стоки (контролни и целеви), за които създаваме оферта. Това е работа и за анализатор на данни, тъй като обикновеният маркетолог няма необходимите инструменти и умения за добър анализ.Например, ако общите приходи и броят на купувачите за контролната група са еднакви в сравнение с целта група, промоцията не проработи. Необходим е интервален анализ, за да се определи това.
Контрол.Лидерството не е достатъчно за лидер на компанията. Във всеки случай за компетентното управление на предприятието са необходими количествени оценки на работата на персонала. Важно е да се разбере ефективността на управлението на заплатите, съотношението на заплатите и продажбите, както и ефективността на процесите - например натоварването на касовите апарати или заетостта на товарачи през деня. Това помага за правилното управление на работното време.
Уеб анализ.Сайтът трябва да бъде правилно популяризиран, за да се превърне в канал за продажби, а това изисква правилна стратегия за промоция. Тук се намесва уеб анализът. Как се използва? Изучавайте поведението, възрастта, пола и други характеристики на клиентите, активността на определени страници, кликванията, канала за трафик, ефективността на пощенските съобщения и т.н. Това ще ви помогне да подобрите бизнеса и уебсайта си.
Управление на асортимента. ABC анализът е от съществено значение за управлението на асортимента. Анализаторът трябва да разпредели продукта според неговите характеристики, за да проведе този тип анализ и да разбере кой продукт е най-доходоносен, кой е основата и от кой си струва да се отървете. За да разберете стабилността на продажбите, е добре да проведете XYZ анализ.
Логистиката.По-доброто разбиране на доставките, стоките, тяхното съхранение и наличност ще даде изучаването на логистичните показатели. Загубите и нуждите от стоки, инвентара също е важно да се разбере за успешното управление на бизнеса.

Тези примери показват колко мощен може да бъде анализът на данни дори за малкия бизнес. Опитен главен изпълнителен директор ще увеличи крайния резултат на компанията и ще се възползва от най-малките прозрения, като използва правилно анализа на данни, а работата на мениджъра ще бъде значително опростена чрез визуални отчети.

Основната цел на всеки анализ на данни е да намери и открие закономерности в обема на данните. В бизнес анализа тази цел става още по-широка. За всеки лидер е важно не само да идентифицира моделите, но и да открие тяхната причина. Познаването на причината ще ви позволи да повлияете на бизнеса в бъдеще и ще ви позволи да предвидите резултатите от дадено действие.

Цели за анализ на данни за компанията

Ако говорим за бизнес, то целта на всяка компания е да спечели конкуренцията. Така че анализът на данните е вашето основно предимство. Той е този, който ще ви помогне:

Намалете разходите на компанията
Увеличете приходите
Намалете времето, прекарано за изпълнение на бизнес процеси (открийте слабото място и го оптимизирайте)
Повишаване на ефективността на бизнес процесите на компанията
Да изпълнява всякакви други цели, насочени към подобряване на ефикасността и ефективността на компанията.

Това означава, че победата над конкурентите е във вашите ръце. Не разчитайте на интуицията. Анализирам!

Цели за анализ на данни за отдели, отдели, продукти

Колкото и да е странно, но изброените по-горе цели са напълно подходящи за анализиране на дейността на отделите, анализиране на продукт или рекламна кампания.

Целта на всеки анализ на данни на всяко ниво е да се идентифицират модели и да се използват тези знания за подобряване на качеството на продукт или работата на компания или отдел.

Кой се нуждае от анализ на данни?

Всеки. Всъщност всяка компания, от всяка сфера на дейност, до всеки отдел и всеки продукт!

В какви области може да се приложи анализът на данните?

Производство (строителство, нефт и газ, металургия и др.)
На дребно
Е-търговия
Услуги
И много други

Кои отдели могат да бъдат анализирани в рамките на компанията?

Счетоводство и финанси
Маркетинг
Реклама
администрация
Друго.

Всъщност компании от всяка сфера, всякакви отдели в компанията, всякакви сфери на дейност могат, трябва и трябва да бъдат анализирани.

Как системите за BI анализ могат да помогнат

BI системи за анализ, автоматизирани системианализатори, големи данни за анализиране на големи данни, са софтуерни решения, които вече имат вградена функционалност за обработка на данни, подготовката им за анализ, самия анализ и - най-важното - за визуализиране на резултатите от анализа.

Не всяка компания има аналитичен отдел или поне разработчик, който ще поддържа аналитичната система и бази данни. В този случай на помощ идват тези системи за BI-анализ.

Днес на пазара има повече от 300 решения. Нашата компания се спря на решението Tableau:

През 2018 г. Tableau стана лидер в изследванията на BI решения от Gartner за 6-ти път
Tableau е лесен за научаване (и нашите работилници го доказват)
Не са необходими познания или статистически данни за разработчиците, за да започнете напълно с Tableau

В същото време компании, които вече работят с Tableau, казват, че вече са необходими не повече от 15 минути за съставяне на отчети, които преди това са били събрани в Excel за 6-8 часа.

Не ми вярвате? Опитайте сами - изтеглете пробна версия на Tableau и вземете уроци как да използвате програмата:

Изтеглете Tableau

Изтеглете БЕЗПЛАТНО пълна версия Tableau Desktop 14 дни Вземете ПОДАРЪК уроци за Tableau Business Intelligence

Достъпна работа с Big Data с помощта на визуален анализ

Подобрете бизнес интелигентността и решавайте рутинни задачи, използвайки информация, скрита в Big Data с платформата TIBCO Spotfire. Това е единствената платформа, която предоставя на бизнес потребителите интуитивен, лесен за използване потребителски интерфейс, който позволява пълната гама от аналитични технологии за големи данни без нужда от ИТ специалисти или обучение.

Интерфейсът Spotfire го прави еднакво удобен за работа както с малки набори от данни, така и с многотерабайтни клъстери от големи данни: показания на сензори, информация от социални мрежи, точки на продажба или източници на геолокация. Потребителите на всички нива на умения могат лесно да навигират в смислени табла за управление и аналитични работни потоци, просто като използват визуализации, които графично представят агрегирането на милиарди точки от данни.

Прогнозният анализ се основава на учене чрез правене споделени преживяваниякомпаниите да вземат по-обосновани решения. Използвайки Spotfire Predictive Analytics, можете да откриете нови пазарни тенденции от прозренията на бизнес разузнаването и да предприемете действия за минимизиране на риска, което води до по-добри управленски решения.

Общ преглед

Свързване на големи данни за високопроизводителен анализ

Spotfire предлага три основни типа анализи с безпроблемна интеграция с Hadoop и други големи източници на данни:

Визуализация на данни при поискване: Вградени, конфигурируеми от потребителя конектори за данни, които улесняват свръхбърза интерактивна визуализация на данни
Анализ в база данни (In-Database Analytics): интеграция с разпределителна изчислителна платформа, която ви позволява да правите изчисления на данни с всякаква сложност въз основа на големи данни.
Анализ в паметта: Интегриране на платформата Статистически анализкойто взема данни директно от всеки източник на данни, включително традиционни и нови източници на данни.

Заедно тези методи за интеграция представляват мощна комбинация от визуално изследване и усъвършенствана аналитика.
Той позволява на бизнес потребителите да осъществяват достъп, да обобщават и анализират данни от всеки източник на данни чрез мощни, лесни за използване табла за управление и работни потоци.

Конектори за големи данни

Конекторите за големи данни на Spotfire поддържат всички видове достъп до данни: в източник на данни, в паметта и при поискване. Вградените конектори за данни на Spotfire включват:

Hadoop сертифицирани конектори за данни за Apache Hive, Apache Spark SQL, Cloudera Hive, Cloudera Impala, Databricks Cloud, Hortonworks, MapR Drill и Pivotal HAWQ
Други сертифицирани конектори за големи данни включват Teradata, Teradata Aster и Netezza
Конектори за исторически и текущи данни от източници като OSI PI сензори

Разпределени изчисления в източник на данни

В допълнение към удобния визуален избор на операции на Spotfire за SQL заявки, които осъществяват достъп до данни, разпределени между източници, Spotfire може да създава алгоритми за статистическо и машинно обучение, които работят вътре в източниците на данни и връщат само резултатите, необходими за създаване на визуализации в Spotfire.

Потребителите работят с табла за управление с функция за визуален избор, които имат достъп до скриптове, използвайки вградените възможности на езика TERR,
TERR скриптовете инициират разпределена изчислителна функционалност при взаимодействие с Map / Reduce, H2O, SparkR или Fuzzy Logix,
Тези приложения от своя страна имат достъп до високоефективни системи като Hadoop или други източници на данни,
TERR може да бъде внедрен като усъвършенстван аналитичен двигател в възли на Hadoop, които се управляват от MapReduce или Spark. TERR може да се използва и за възли за данни на Teradata.
Резултатите се визуализират на Spotfire.

TERR за разширени анализи

TIBCO Enterprise Runtime за R (TERR) - TERR е статистически пакет корпоративно ниво, който е разработен от TIBCO за пълна съвместимост с езика R, реализирайки дългогодишния опит на компанията в аналитичната система, свързана със S+. Това позволява на клиентите да продължат да разработват приложения и модели не само с помощта на R с отворен код, но и да интегрират и внедряват своя R код на търговска, надеждна платформа, без да се налага да пренаписват кода си. TERR има по-висока ефективност и надеждно управление на паметта, осигурява по-висока скорост на обработка на данни при големи обеми в сравнение с езика R с отворен код.

Комбиниране на цялата функционалност

Комбинирането на гореспоменатата мощна функционалност означава, че дори и за най-сложните задачи, изискващи високонадеждна аналитика, потребителите взаимодействат с прости, лесни за използване интерактивни работни потоци. Това позволява на бизнес потребителите да визуализират и анализират данни, както и да споделят резултатите от анализа, без да е необходимо да знаят подробностите за архитектурата на данните, лежаща в основата на бизнес анализа.

Пример: Интерфейс на Spotfire за конфигуриране, стартиране и визуализиране на резултатите от модел, който дефинира характеристиките на загубените товари. Чрез този интерфейс бизнес потребителите могат да извършват изчисления, използвайки TERR и H2O (разпределена изчислителна рамка), като осъществяват достъп до данни за транзакции и пратки, съхранявани в клъстери Hadoop.

Аналитично пространство за големи данни

Разширени и прогнозни анализи

Потребителите използват таблата за визуален избор на Spotfire, за да стартират богат набор от разширени функции, които улесняват правенето на прогнози, създаване на модели и оптимизирането им в движение. Използвайки големи данни, анализът може да се извърши вътре в източника на данни (In-Datasource), връщайки само обобщената информация и резултатите, необходими за създаване на визуализации на платформата Spotfire.

Машинно обучение

Широка гама от инструменти за машинно обучение се предлагат в списъка с вградени функции на Spotfire, които могат да се използват с едно щракване. Статистиците имат достъп до програмния код, написан на езика R и могат да разширят използваната функционалност. Функционалността за машинно обучение може да се споделя с други потребители за лесна повторна употреба.

Следните методи за машинно обучение са налични за непрекъснати категорични променливи в Spotfire и TERR:

Линейна и логистична регресия
Дърветата за решения, произволна гора, машина за усилване на градиент (GBM)
Обобщени линейни (адитивни) модели (Обобщени адитивни модели)
Невронни мрежи

Анализ на съдържанието

Spotfire предоставя анализи и визуализация на данни, значителна част от които не са били използвани преди - това е неструктуриран текст, който се съхранява в източници като документи, отчети, бележки CRM системи, журнали на сайтове, публикации в социални мрежии още много.

Анализ на местоположението

Карти на слоеве с висока резолюцияса чудесен начин за визуализиране на големи данни. Богатата функционалност за карти на Spotfire ви позволява да създавате карти с толкова референтни и функционални слоеве, колкото са ви необходими. Spotfire също така позволява използването на сложни анализи при работа с карти. Освен географски карти, системата създава карти за визуализиране на поведението на потребителите, складове, производство, суровини и много други показатели.

Всеки голям бизнеси повечето средни структури се сблъскват с проблема да предоставят на ръководството неточни данни за състоянието на компанията. Причините може да са различни, но последствията винаги са едни и същи – грешни или ненавременни решения, които влияят негативно върху ефективността на финансовите транзакции. За да се изключат такива ситуации, професионална система за бизнес анализ или BI ( от английски - Бизнес разузнаване). Тези високотехнологични „помощници“ допринасят за изграждането на система за управленски контрол на всеки аспект от бизнеса.

В основата си BI системите са усъвършенстван аналитичен софтуер за бизнес анализ и отчитане. Тези програми могат да използват данни от различни източници на информация и да ги предоставят в удобна форма и изрязване. В резултат на това ръководството получава бърз достъп до пълна и прозрачна информация за състоянието на компанията. Характеристика на отчетите, получени с помощта на BI, е способността на мениджъра самостоятелно да избира в кой контекст да получава информация.

Съвременните системи за бизнес разузнаване са многофункционални. Ето защо в големите компании постепенно заменят други методи за получаване на бизнес отчети. Експертите се позовават на основните им възможности:

Връзки към различни бази данни, по-специално към;
Генериране на справки с различна сложност, структура, вид и оформление с висока скорост... Възможно е също така да се зададе график за генериране на отчети по график без пряко участие и разпространение на данни;
Прозрачна работа с данни;
Осигуряване на ясна връзка между информация от различни източници;
Гъвкава и интуитивна настройка на правата за достъп на служителите в системата;
Записване на данни във всеки удобен за вас формат - PDF, Excel, HTML и много други.

Възможностите на информационните системи за бизнес разузнаване позволяват на мениджъра да не зависи от ИТ отдела или неговите помощници за предоставяне на необходимата информация. Това също е чудесна възможност да демонстрирате правилната посока на вашите решения не с думи, а в точни числа. Много големи мрежови корпорации на Запад използват BI системи от дълго време, включително световноизвестните Amazon, Yahoo, Wall-Mart и др. Горните корпорации харчат много пари за бизнес разузнаване, но внедрените BI системи носят безценни Ползи.

Предимствата на професионалните системи за бизнес разузнаване се основават на принципите, които се поддържат във всички усъвършенствани BI приложения:

Видимост. Основният интерфейс на всеки софтуер за бизнес анализ трябва да отразява основните показатели. Благодарение на това мениджърът бързо ще може да оцени състоянието на нещата в предприятието и да започне да предприема нещо, ако е необходимо;
Персонализиране. Всеки потребител трябва да може да персонализира интерфейса и функционалните клавиши по най-удобния за себе си начин;
Наслояване. Всеки набор от данни трябва да има няколко секции (слоя), за да осигури нивото на детайлност, което е необходимо на определено ниво;
Интерактивност. Потребителите трябва да могат да събират информация от всички източници и от няколко посоки едновременно. Необходимо е системата да има функция за конфигуриране на нотификацията по ключови параметри;
Многонишковост и контрол на достъпа. В BI системата трябва да се реализира едновременната работа на голям брой потребители с възможност за задаване на различни нива на достъп.

Цялата ИТ общност е съгласна с това Информационни системибизнес анализаторите са една от най-обещаващите области на развитие на индустрията. Тяхното изпълнение обаче често е възпрепятствано от технически и психологически бариери, некоординирана работа на мениджърите и липсата на определени области на отговорност.

Когато мислите за внедряването на системи от BI-клас, е важно да запомните, че успехът на проекта до голяма степен ще зависи от отношението на служителите на компанията към иновациите. Това важи за всички ИТ продукти: скептицизмът и страхът от съкращаване могат да подкопаят всички усилия за внедряване. Ето защо е много важно да се разбере какви чувства предизвиква системата за бизнес разузнаване у бъдещите потребители. Идеалната ситуация ще възникне, когато служителите на компанията се отнасят към системата като към помощник и инструмент за подобряване на работата си.

Преди започване на проект за внедряване на BI технологията е необходимо да се извърши задълбочен анализ на бизнес процесите на компанията и принципите на вземане на управленски решения. В крайна сметка именно тези данни ще участват в анализа на ситуацията в компанията. Също така ще помогне да направите избора на BI система заедно с други основни критерии:

Цели и задачи на внедряване на BI системи;
Изисквания за съхранение на данни и възможност за работа с тях;
Функции за интегриране на данни. Без да използва данни от всички източници в компанията, ръководството няма да може да получи цялостна картина на състоянието на нещата;
Възможности за визуализация. За всеки човек идеалният BI анализ изглежда различно и системата трябва да отговаря на нуждите на всеки потребител;
Универсалност или тясна специализация. В света има системи, насочени към конкретна индустрия, както и универсални решения, които ви позволяват да събирате информация във всякакъв аспект;
Взискателни ресурси и цената на софтуер... Изборът на BI система, както всеки софтуер, зависи от възможностите на компанията.

Горните критерии ще помогнат на ръководството да направи информиран избор сред цялото разнообразие от добре познати системи за бизнес разузнаване. Има и други параметри (напр. структура на съхранение, уеб архитектура), но те изискват квалификация в тесни ИТ области.

Не е достатъчно само да направите избор, да закупите софтуер, да го инсталирате и конфигурирате. Успешното внедряване на BI системи във всяка посока се основава на следните правила:

Коректност на данните. Ако данните за анализа са неверни, тогава има възможност за сериозна системна грешка;
Цялостно обучение за всеки потребител;
Бързо изпълнение. Трябва да се съсредоточите върху получаването на правилните отчети на всички ключови места, вместо да обслужвате перфектно един потребител. Регулирайте външен виддокладвайте или добавете друг раздел от него за удобство, винаги можете след внедряването;
Реализирайте ROI на вашата BI система. Ефектът зависи от много фактори и в някои случаи е видим само след няколко месеца;
Оборудването трябва да бъде проектирано не само за текущата ситуация, но и за близкото бъдеще;
Разберете защо е започнато внедряването на BI системата и не изисквайте от софтуерневъзможен.

Според статистиката само 30% от ръководителите на компаниите са доволни от внедряването на BI системи. През годините на съществуване на софтуера за бизнес анализи, експертите са формулирали 9 ключови грешки, които могат да намалят ефективността до минимум:

Неочевидност на целта на изпълнение за управление. Често проект се създава от ИТ отдела без тясното участие на мениджърите. В повечето случаи в процеса на внедряване и експлоатация възникват въпроси относно предназначението и целите на BI системата, ползите и използваемостта;
Липса на прозрачност в управлението, работата на служителите и вземането на решения. Мениджърите може да не знаят алгоритмите за работа на служителите на място и управленски решенияможе да се приеме не само въз основа на сухи факти. Това ще доведе до невъзможност за поддържане на съществуващата парадигма в резултат на внедряването на BI системата. И често нарушават културата, която се е развила през годините корпоративно управлениеневъзможен;
Недостатъчна надеждност на данните. Попадането на невярна информация в системата за бизнес анализ е неприемливо, в противен случай служителите няма да могат да й се доверят и да я използват;
Грешен избор на професионална система за бизнес разузнаване. Много примери в историята, когато ръководството наема организация на трета страна за внедряване на BI система и не участва в нейния избор, говорят сами за себе си. В резултат на това се въвежда система, която не позволява получаване на необходимия отчет или с която е невъзможно да се интегрира един от съществуващите софтуери във фирмата;
Липса на план за бъдещето. Особеността на BI системите е, че те не са статичен софтуер. Невъзможно е да завършиш проект за изпълнение и да не мислиш за него. Има много изисквания от потребителите и ръководството относно подобренията;
Трансфер на BI система външна организацияза подкрепа. Както показва практиката, най-често такива ситуации водят до изолация на продукта и изолация на системата от реалното състояние на нещата. Собствената услуга за поддръжка реагира много по-бързо и по-ефективно на потребителските отзиви и изискванията за управление;
Желание за спестяване на пари. В бизнеса това е нормално, но BI анализът работи само ако отчита всички аспекти на дейността на компанията. Ето защо системите за дълбок анализ с висока стойност са най-ефективни. Желанието да се получат няколко доклада по области на интерес води до чести грешки в данните и голяма зависимост от квалификацията на ИТ специалистите;
Различна терминология във фирмата. Важно е всички потребители да разберат основните термини и тяхното значение. Обикновеното недоразумение може да доведе до погрешно тълкуване на отчетите и индикаторите на BI системата;
Липса на единна стратегия за бизнес анализ в предприятието. Без единен курс, избран за всички служители, всяка система за BI клас ще бъде просто набор от различни отчети, които отговарят на изискванията на отделните мениджъри.

Внедряването на BI системи е важна стъпка, която може да ви помогне да изведете бизнеса си на следващото ниво. Но това ще изисква не само доста голямо вливане на финанси, но и време и усилия на всеки служител на компанията. Не всеки бизнес е готов да завърши компетентно проект за внедряване на система за бизнес анализ.

(Бизнес разузнаване).

Като лектори на семинара са поканени млади специалисти. успешна кариераанализатори във високотехнологични компании като Microsoft, IBM, Google, Yandex, MTS и др. На всеки семинар студентите се разказват за някои от бизнес проблемите, които се решават в тези компании, как се натрупват данни, как възникват проблеми с анализа на данните , по какви методи могат да бъдат решени.

Всички поканени специалисти са отворени за контакт и студентите ще могат да се свържат с тях за съвет.

Цели на семинара:

допринасят за преодоляване на съществуващата разлика между университетските изследвания и решаването на практически проблеми в областта на анализа на данни;
улеснява обмяната на опит между настоящи и бъдещи професионалисти.

Семинарът се провежда редовно във Факултета на CMC MSU в петък в 18:20 , публика P5(първи етаж).

Посещението на семинара е безплатно(ако нямате пропуск за Московския държавен университет, моля, уведомете организаторите на семинара предварително, за да предадат списък с участници за смяната).

Програма на работилницата

дата	Тема на лектора и семинара
10 септември 2010 г 18:20	Александър Ефимов , началник аналитичен отдел търговска мрежа MTS. Прогнозиране на ефекта от маркетинговите кампании и оптимизиране на магазинния асортимент. Страница за приложение: Оптимизиране на асортимента от търговски обекти (проблем с данни).
17 септември 2010 г 18:20	Вадим Стрижов , изследователИзчислителен център RAS. Банкова кредитна оценка: Методи за автоматично генериране и избор на модели. Разгледани са класическите и новите технологии за конструиране на карти за точкуване. Семинарът обяснява как работят данните за клиентите и как да генерирате най-правдоподобния модел за оценка, който освен това отговаря на изискванията на международните банкови стандарти.
24 септември 2010 г 18:20	Владимир Крекотен , ръководител маркетинг и продажби, брокерска къща Откритие. Приложение математически методиза прогнозиране и противодействие на оттока на клиенти. Разглеждат се практически проблеми, възникващи при анализа. клиентска базав маркетинга. Поставени са задачите за групиране и сегментиране на клиенти, точкуване на нови клиенти, проследяване на динамиката на целевите сегменти. Страница за приложение: Групиране на клиенти на брокерска компания (проблем с данни).
1 октомври 2010 г 18:20	Николай Филипенков , и около. Ръководител на отдела за кредитен скоринг на Банката на Москва. Прилагане на математически методи за управление на кредитния риск на дребно. Разгледани са някои практически аспекти на изграждането на модели за оценка и оценка на риска. Страница за кандидатстване: Управление на кредитния риск на дребно (проблем с данни).
8 октомври 2010 г 18:20	Федор Романенко , мениджър на отдела за качество на търсенето, Yandex. История и принципи на класиране при търсене в мрежата. Статията се занимава с използването и развитието на методи за извличане на информация, от класиране на текст и връзки до машинно обучение до класиране в проблема с търсенето в Интернет. Основните принципи зад модерното уеб класиране са изложени във връзка с успешните истории на търсачките. Акцентът е поставен върху въздействието на качеството на търсене върху представянето на пазара и жизненоважната необходимост от непрекъснато подобряване на качеството на търсене.
15 октомври 2010 г 18:20	Виталий Голдщайн , разработчик, Yandex. Географски информационни услуги Yandex. Разказва за проекта Yandex.Traffic jams и други геоинформационни проекти на Yandex, за това откъде идват първоначалните данни за изграждане на геоинформационни системи, за нова мащабируема технология за обработка на данни, за конкуренцията на интернет математиката и някои обещаващи проблеми. Предоставят се данни и е дадено официално изложение на проблема с възстановяването на пътната карта. Страница за приложение: Изграждане на пътна графика въз основа на данни за пътеката на превозното средство (проблем с данни).
22 октомври 2010 г	Семинарът беше отменен.
29 октомври 2010 г 18:20	Федор Краснов , вицепрезидент по бизнес процеси и информационни технологии, АКАДО. Как да получа данни за клиенти?