Бизнес-аналитика. От данных к знаниям

Цель, задачи и предмет дисциплины Требования к уровню освоения содержания дисциплины Объем дисциплины Объем дисциплины и виды учебной работы Распределение часов по темам и видам учебной работы Содержание курса Содержание и методология проведения практических занятий Цель и задачи практической работы

"Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+С )" Паклин Николай Борисович, Орешков Вячеслав Игоревич

Кудаев А. Кудаев, М. Предприятие должны иметь в своем распоряжении инструмент, который позволил бы проводить обоснованную аналитику, позволяющую сделать выводы об использовании или отказе от использования анализируемых объектов. Ключевые слова: , бизнес — анализ, бизнес — аналитик, процесс изменений.

Лидеры бизнеса в цифровую эпоху Пекка Вильякайнен «цифровая аборигенка» видела в них путь к свежим идеям и новым знаниям. Бизнес- аналитика в виду как раз сбор данных и превращение их в деловую информацию.

Лидеры, Провидцы, Претенденты, Нишевые игроки. Лидеры Лидеры поднимают на новый уровень стандарты качества для всех продуктов определенной категории на рынке и могут менять курс развития индустрии в целом. Для того чтобы быть признанным Лидером, вендор должен осуществить серию успешных внедрений своих решений. Лидеры производят продукты, обладающие высокими показателями качества и широким модельным рядом, их инновации соответствуют потребностям клиентов, а иногда и опережают их например, использование элементов интеллектуального анализа.

Лидеры чаще выигрывают тендеры и находятся в верхней части отборочных списков. Тем не менее, продукты Лидера не являются приоритетом для покупателей, и клиенты не должны делать вывод о необходимости приобретения только решений вендоров, расположенных в этой части Квадранта. Претенденты Претенденты обладают ограничениями, которые могут быть связаны не только с широтой спектра технологических решений, но и с рыночными показателями, такими как качество сбытовой сети и т.

У них высокий показатель способности реализации своих решений, однако, как правило, они не имеют четкого видения своего дальнейшего развития и поэтому в любой момент могут потерять свои позиции. У них имеются огромные финансовые ресурсы, но существует нехватка инноваций и общего понимания потребностей клиентов, а также того, в какую сторону и когда эти потребности могут измениться. Провидцы Провидцы — это вендоры, обладающие мощной стратегией продвижения -платформ, что проявляется в открытости стандартов, гибкости архитектуры решений и глубине функциональности создаваемых приложений.

Отрывок из работы Введение Аналитическая деятельность неразрывно связана с процессом интеллектуального взросления человечества. Начиная с античных времен, ею занимались лучшие и передовые умы всех народов. Древние философы, ученые средневековья и эпохи Возрождения, энциклопедисты Нового времени, создатели индустриального общества и новейших интеллектуальных технологий века — кто они? Прежде всего, это высокоразвитые личности, не склонные к стадному мышлению, подвижники мысли и духа, это стихийные или сознательные системщики, умеющие взращивать новое качество из уже имеющейся информации, делать прорыв в новое.

Зная цену этим качествам, правители и политики стремились обратить интеллектуальную мощь этих людей на службу своим интересам. Многие аналитики и сами поднимались до уровня руководителей государств, правительств, крупных политических или экономических структур.

аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные те Скачать Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.

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 . Рассматриваемые теоретические вопросы: 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 . Автор ы:

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

Отзывы и комментарии Книга представляет собой руководство для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. В теоретической части последовательно освещаются современные технологии сбора и анализа структурированной информации: В практической части приводятся примеры решения бизнес-задач на аналитической платформе .

I место - лицензионный ключ Deductor Studio Professional;; II, III место - книги" Бизнес-аналитика: от данных к знаниям",. А также: сувенирный кубок.

Нормализация и кодирование данных Глава 4. Визуализация данных Введение в визуализацию Визуализаторы общего назначения -анализ Визуализаторы для оценки качества моделей

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ ): Учебное пособие

И все эти характеристики присущи социологии. Таким образом, технология постоянно развивается, привлекает к себе всё больший интерес, как со стороны научного мира, так и со стороны применения достижений технологии в бизнесе, социологических исследованиях. С сентября г. Литература 1 .

Уметь квалифицировать задачи Data Mining, применять методы . Паклин, Н . Б. Орешков, В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям /Н.Б. Паклин.

Теоретическая часть универсальна, поскольку не привязана к конкретному программному продукту Большое количество примеров по ходу изложения На -диске — дистрибутив , файлы к бизнес-задачам, видеоролики и презентации Ориентация книги Книга ориентирована на широкий круг читателей, но в первую очередь - на бизнес-аналитиков, а также: Специалистов в области хранилищ данных Специалистов, занимающихся прогнозированием временных рядов Начинающих и профессиональных аналитиков Авторы книги Авторы книги Н.

Паклин и В. Орешков — сотрудники с большим опытом ведения реальных проектов и преподавания курсов по бизнес-аналитике: Освещение теории велось с учетом последних инноваций в анализе данных Некоторые разделы впервые широко публикуются в отечественной литературе Все бизнес-примеры излагаются с учетом российской специфики и реального опыта Научный редактор — к.

В ней излагаются базовые сведения о принципах анализа, подготовке информации, структурированных данных и технологиях и . Данные нередко хранятся в разрозненных источниках. Часть 1 — визуализация, очистка, предобработка Нерегламентированные запросы и аналитическая отчетность — неотъемлемые составляющие любого аналитического проекта по бизнес-анализу. Кроме того, существует множество способов расширенной визуализации — от графиков и диаграмм до специализированных визуализаторов — для оценки качества моделей и интерпретации выявленных зависимостей.

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям

Данные систем производства и распределения. Данные по использованию - в общественных зонах аэропорт, супермаркет, вокзал и т. При разработке совершенно новой системы управления базами данных для корпоративных вычислений, возникает вопрос, есть ли необходимость в такой системе. Современные компании изменились. В настоящее время в компаниях больше данных управления, чем раньше. Например, в процессе производства гораздо большее количество данных генерируется датчиками конвейеров или производственных роботов.

Big Data; Data Mining; Моделирование; Прогнозирование"Бизнес- аналитика: от данных к знаниям" - одна из самых популярных книг в России по Data.

Номер статьи: Дата публикации: Режим доступа: 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.

ЦЕЛЬ, ЗАДАЧИ И ПРЕДМЕТ ДИСЦИПЛИНЫ

Срок публикации - от 1 месяца. В бизнес-анализе поиске и исследовании значимой для ведения хозяйственной деятельности информации - знаний ассоциативные правила применяются с целью выявления причинно-следственных связей в поведении поставщиков, покупателей, сотрудников, инвесторов, конкурентов и иных лиц, оказывающих или могущих оказать влияние на предприятие. Ярким примером поиска ассоциаций является оценка продуктовых наборов товаров, приобретаемых вместе для их своевременной закупки и совместного размещения в торговом зале.

Как научное направление формализованный на основе обработки статистических данных бизнес-анализ требует дальнейшей разработки, научные работы по этой тематике немногочисленны например, [1, 2, 3]. В ассоциативном анализе применяется ряд показателей, которые охарактеризованы, в частности, Н.

Паклин Н. Б.Орешков В. И., Бизнес-аналитика от данных к знаниям, ( книга по экономическому анализу). Скачать бесплатно на MySocrat.

Питер Джамак Опубликовано Меняется поведение потребителей. Меняются сами потребители. И каждый стремится знать — почему, а не только кто или как. Теперь уже мало просто понимать, как компания перешла из пункта в пункт . Для сохранения конкурентоспособности предприятия стремятся в реальном времени узнавать, когда клиенты что-то покупают, где они покупают, и даже что они думают перед тем, как зайти в магазин или посетить -сайт.

Бизнес-аналитика. От данных к знаниям (+ С - ) — Н. Паклин, В. Орешков

Это позволит найти полезные знания в огромных наборах данных. А так же позволяет визуализировать географические и временные данные неограниченных объемов. Анализ телекоммуникационных данных является ключом к знаниям о том, насколько сеть устраивает абонентов и потенциальных потребителей. Используйте правильно выбранные каналы стационарные телефоны, мобильные телефоны или интернет , чтобы взаимодействовать с пользователями и укреплять позиции на рынке.

KDD (Knowledge in Databases) and Data Mining technologies were described. . Паклин, Н. Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: учеб. пособие / Н.

Нормализация и кодирование данных Глава 4. Визуализация данных 4. Введение в визуализацию 4. Визуализаторы общего назначения 4. -анализ 4. Визуализаторы для оценки качества моделей 4. Визуализаторы, применяемые для интерпретации результатов анализа Глава 5. Оценка качества данных 5. Технологии и методы оценки качества данных 5. Очистка и предобработка 5. Фильтрация данных 5.

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

Быстрый поиск, простейшие алгоритмы обработки Аналитическая обработка с целью поиска скрытых закономерностей, построения прогнозов и моделей и т. Уровень обобщения детализации данных Как детализированные, так и обобщенные агрегированные Требования к качеству данных Возможны некорректные данные ошибки регистрации, ввода и т. Хранилища данных ориентированы на аналитическую обработку и удовлетворяют требованиям, предъявляемым к системам поддержки принятия решений.

Основные особенности концепции ХД В настоящее время однозначного определения ХД не существует, из-за того что разработано большое количество различных архитектур и технологий ХД, а сами хранилища используются для решения самых разнообразных задач. Каждый автор вкладывает в это понятие свое видение вопроса.

предприятия с применением решения Oracle Business Intelligence. 11) Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: учеб.

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. Пример использования визуализации в предоставлении данных на информационной панели показателей Предиктивное моделирование и Предиктивное моделирование — это процесс создания или выбора модели для предсказания вероятности наступления некоторого события.

10 хитростей бизнес-аналитика