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

О компании Бизнес и аналитика книгу и каталог эйвон 3 модные акценты и бизнес-аналитика иногда используются как синонимы, но между ними есть разница. Что такое бизнес-аналитика и зачем вам о ней знать? Паклин, В. Орешков и другие произведения в разделе Книги. Самая полезная книга по бизнес-анализу, многие компании фактически работают по. Издать и продать книгу Книга. Конец и Бизнес на Аналитика.

Бизнес-аналитика от данных к знаниям

Русский : В книге Принципы инвестиций подробно рассматриваются основные проблемы управления инвестиционным процессом. В этом издании всесторонне отражены наиболее значимые изменения, произошедшие на мировых финансовых рынках в последнее десятилетие и непосредственно затрагивающие сферу инвестиционного бизнеса.

расширяемого хранилища данных на основе универсальной .. Паклин, Н. Б . Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н. Б. Паклин, В. И. Орешков.

Кластерный анализ выполняет следующие основные задачи: Разработка типологии или классификации. Исследование полезных концептуальных схем группирования объектов. Порождение гипотез на основе исследования данных. Проверка гипотез или исследования для определения, действительно ли типы группы , выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных примечание 1. Независимо от предмета изучения применение кластерного анализа предполагает следующие этапы: Отбор выборки для кластеризации.

Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке.

Допоміжні джерела

Нормализация и кодирование данных Глава 4. Визуализация данных 4. Введение в визуализацию 4. Визуализаторы общего назначения 4.

расширяемого хранилища данных на основе универсальной .. Паклин, Н. Б . Бизнес-аналитика: от данных к знаниям / Н. Б. Паклин, В. И. Орешков.

Раздел 1. Технологии обеспечения качественного анализа данных Тема 1. Технологии анализа данных. Аналитический и информационный походы к моделированию. Формы представления, типы и виды анализируемых данных. Источники данных для анализа. Введение в технологию . Программный инструментарий анализа данных. Тема 2. Консолидация данных. Введение в консолидацию данных.

Ваш -адрес н.

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.

Паклин, Орешков - Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD) . данных к знаниям (+CD)" (авторы Паклин Николай Борисович, Орешков Вячеслав.

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. То есть без применения какого-либо закона распределения вероятностей определяется, что клиент может совершить покупку как на сумму, близкую к нулю, так и на сумму, почти вдвое превышающую средний чек.

Если управленческая задача не требует количественное измерение результата решения, то дерево решений упрощается и включает только узлы с текстовым описанием вариантов и частотами вероятностями. Например, в рассмотренной выше ситуации с работой магазина отдел маркетинга может исследовать привязанность лояльность посетителей. Тогда вторым узлом вместо среднего чека может быть повторяемость покупки: Качественные шкалы оценки вариантов позволяют провести ассоциативный анализ дерева решений. Таким образом, комплексное использование научных методов построения деревьев решений и оценки ассоциативных показателей является гибким и наглядным инструментом практического управления.

Рассмотренные методические приемы анализа могут использоваться для организации, администрирования и управления предприятиями разных форм собственности, отраслей и секторов экономики. Литература Бажинов А.

Интеллектуальный анализ данных как важнейший инструмент

От себя: 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.

4. Паклин Н. Б. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: учебное пособие / Н . Б. Паклин, В. И. Орешков. - СПб. [и др.], - с.: ил. + 1 CD-ROM. 5.

Топ 20 книг по бизнес-анализу для бизнес-аналитиков В данной статье приведена подборка 20 книг как для начинающих бизнес-аналитиков и системных аналитиков, так и состоявшихся профессионалов в данной сфере. Книги будут полезны для людей, которые хотят развить системное видение решения проблем. Бизнес-аналитик — специалист, использующий методы бизнес-анализа для аналитики потребностей деятельности организаций с целью определения проблем бизнеса и предложения их решения.

Термин не является устоявшимся, часто для наименования специалистов, выполняющих функции бизнес-аналитика используются синонимы — системный аналитик, аналитик требований. В консалтинговом бизнесе бизнес-аналитиком называется низшая позиция для консультанта. Перечень книг по бизнес-анализу, по системному анализу, по сбору и обработке требований и других полезных книг:

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям

Средства интеграции онтологий предметных областей для создания баз знаний интеллектуальных обучающих систем Авторы: Егошина А. В статье рассматривается организация системы формирования и обновления онтологической базы знаний интеллектуальной обучающей системы. Предложен алгоритм и состав программного обеспечения инструментальных средств объединения онтологий предметных областей. Метод поиска ключевого узла словообразовательного дерева для экспертной обучающей системы Авторы:

является задача получения новых знаний из массивов данных, . Паклин Н. Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.

Скачать Часть 1 Библиографическое описание: Гончарук Н. По мысли автора, современные носители информации обладают свойством хранения огромного количества информации, необходимой для систематизации и анализа. С этой целью используют программные средства, такие, как , дающие возможность с высокой степенью достоверности провести оценку фактов и способствовать принятию оптимального решения в системе управления.

Ключевые слова: , автоматизация систем управления, принятие решений, аналитическая обработка данных. . , . , , - . , , - , представляет собой аналитическую платформу, призванную создавать законченные прикладные решения в области анализа данных. Время на создание законченного решения минимально: Аналитические платформы позволяют сохранять и извлекать необходимую информацию, на основе которой легко сделать выводы, сформировать стратегию развития и найти новые решения [3, .

Рассмотрим структуру платформы . Данные программа является многомерным хранилищем данных, позволяющем получать их из различных источников для последующего аккумулирования.

Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ ). Паклин Н.Б., Орешков В.И.

Минц канд. С точки зрения систематики экономических задач, ранжирование можно рас- сматривать как разновидность задач классификации, где объекты должны располагаться в порядке уменьшения или увеличения рангового признака, который может как явно при- сутствовать в описании объекта, так и являться внешней по отношению к объекту харак- теристикой. В простейшем виде, при единственном и явном критерии, задачи ранжиро- вания встречались и успешно решались еще в античности. С развитием экономических отношений и появлением компьютерных информаци- онных систем, позволяющих обрабатывать большие массивы данных, стали усложняться и задачи ранжирования.

В настоящее время актуальные задачи ранжирования могут яв- ляться многофакторными и многокритериальными, а также включать показатели различ- ной природы и значимости. Сложная природа современных задач ранжирования, в которых ранговый признак является внешней характеристикой, не имеющей явной связи с известными параметрами ранжируемых объектов, в ряде случаев делает невозможным существование единствен- ного достоверного метода их решения.

Contribute to dzianis-pirshtuk/data-analysis-course-bsu-mmf development by creating an account on GitHub. Find File. Clone or download Паклин, Н.Б ., Орешков, В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учебное пособие.

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 дня ]. В качестве критерия достаточного количества данных рассматривается как область исследования, так и применяемый алгоритм анализа[ источник не указан дня ].

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. Это привело, в свою очередь, к созданию т.

и искусственный интеллект[ править править код ] Знания, добываемые методами , принято представлять в виде закономерностей паттернов. В качестве таких выступают:

Бизнес аналитика. Как сделать отчет для руководителя. Как работать с подрядчиками

Узнай, как мусор в"мозгах" мешает людям эффективнее зарабатывать, и что сделать, чтобы избавиться от него навсегда. Нажми тут чтобы прочитать!