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

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. Оценка качества данных 5.

Бизнес-аналитика от данных к знаниям

Советский спорт Книга представляет собой первое в отечественной литературе о спорте издание, посвященное участию студентов-легкоатлетов СССР и Российской Федерации с г. Она содержит краткие историко-статистические сведения о достижениях отечественных и зарубежных спортсменов в легкоатлетических дисциплинах на Универсиадах. Герд Нагель ФРГ 2. Джеймс Лотт США 2. Сасо Апостоловски Юг 2. Сорин Матеи Рум 2.

Использованные источники. 1. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учебное пособие. 2e изд., испр.

Цель, задачи и предмет дисциплины Требования к уровню освоения содержания дисциплины Объем дисциплины и виды учебной работы Распределение часов по темам и видам учебной работы Содержание и методология проведения практических занятий Цель и задачи практической работы Общие положения и начальные условия для выполнения практической работы 13 5. Оформление отчета по результатам практических занятий Порядок защиты итогового отчета Задания для самостоятельной работы студентов Виды и содержание самостоятельной работы студентов

- , . . Правительством РФ поставлена задача инновационного развития промышленности, что предполагает переход на компьютерные системы управления технологическими установками. В связи с этим, многократно возрастает роль проектирования автоматизированных систем управления технологическими процессами АСУ ТП. Объективным препятствием повышению качества проектов и сокращению сроков их разработки является несоответствие между сложностью объектов промышленности и устаревшими методами и средствами их проектирования.

Книга представляет собой руководство для бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением Сполл Б., Ксандер М. .. вы можете оформить заказ на книгу Паклин Н., Орешков В. «Бизнес-аналитика От данных к знаниям» и.

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 . В данное, второе, издание включены разделы по последовательным шаблонам, байесовскому классификатору, обучению в условиях несбалансированности классов, расширена практическая часть.

Книга будет полезна всем интересующимся вопросами интеллектуального анализа данных и методами автоматического поиска закономерностей в массивах информации. Для специалистов в области анализа данных, студентов и аспирантов. Книга, которую выдержите в руках, в какой-то степени уникальна. Во-первых, ей присущи системность и глубина изложения материала, чего так не хватает российским изданиям по бизнес-аналитике да и самих книг, к сожалению, единицы.

Во-вторых, материал рассчитан не на разработчиков информационно-аналитических систем проще говоря, программистов , а на тех, кто этими системами пользуется, — аналитиков. В-третьих, большинство рассмотренных технологий анализа данных можно проверить в действии на примере решения актуальных бизнес-задач создание хранилищ данных, , скоринг, оптимизация массовой рассылки и др. Несмотря на то что у книги два автора, за этим проектом стоит много талантливых людей, и в первую очередь — коллектив российской компании , разработчика аналитической платформы .

На протяжении многих лет компания целенаправленно занимается анализом данных, и сегодня ощутимы результаты этой кропотливой работы — десятки выполненных проектов, более 90 вузов-партнеров, образовательный портал с - -курсами по бизнес-аналитике, накопленный опыт решения разнообразных бизнес-аналитических задач. Книга в целом ориентирована на широкий круг читателей — от Т-специалистов до экономистов и медиков — то есть на всех желающих познакомиться с современными технологиями анализа данных.

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

Это только небольшой список решаемых задач. оптимизирован для решения аналитических задач и включает в себя полный набор механизмов, необходимых для решения поставленной задачи: Это то, что обеспечивает создание эффективных прикладных решений в минимальные сроки. , и :

Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. – СПб.: Питер, Интернет-ресурсы • International Institute of Business Analysis.

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.

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

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

Theoretical Basis, Methodology and Impacts on Global Higher Education // Springer. P. 73– 6. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика.

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 .

ИССЛЕДОВАНИЕ ПОЛОЖИТЕЛЬНОГО ЭФФЕКТА ОТ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СВОДА ЗНАНИЙ ПО БИЗНЕС – АНАЛИЗУ

Предлагается для консолидации и аналитической обработки данных использовать технологию хранилищ данных. Это могут быть офисные документы, таблицы, файлы, базы данных различных неоднородных СУБД и т. При этом данные могут быть как избыточными, так и недостаточными. Для повышения информативности и оперативности данных проводят их консолидацию на основе концепции хранилищ данных [1,2].

Хранилище данных позволяют интегрировать информацию и обеспечивать более высокую скорость обмена данными с аналитическими приложениями.

Книга представляет собой руководство для профессиональных бизнес- аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем.

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

книга Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+ )

, 2 , - стр. Одна из лучших книг по ИИ, подробно рассматриваются интеллектуальные агенты Питер Джексон. Лучшая переводная книга по экспертным системам, многие вопросы раскрываются значительно глубже, чем в других книгах. финансы и статистика, Более старое издание, но также может быть использовано для изучения Гладков Л. В книге представлены лабораторные работы, которые можно выполнить в качестве дополнительного задания Базы данных.

Автор: Паклин Н. Б. Орешков В. И. УЧЕБНИКИ ПО ОБЩЕИНЖЕНЕРНЫМ ДИСЦИПЛИНАМ->Бизнес-аналитика: от данных к знаниям (+CD). Учебное.

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.

Применение эволюционных методик для решения различных задач — компьютер обучается, улучшая собственный код после каждой сыгранной игры.

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

Кандидат технических наук, доцент Алтайского государственного университета, Барнаул, Россия . Методология и методы социологических исследований Ссылка при цитировании: в социологии: Аннотация Рассматриваются принципы, опыт и перспективные возможности анализа больших объемов данных с помощью методов . Основные положения иллюстрированы примерами эмпирических исследований базы данных государственной службы занятости Управления Алтайского края по труду и занятости населения, более переменных, более записей.

Международный Институт Бизнес-Анализа (IIBA, International Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям.

Банковская сфера — одна из сложнейших, связанных с финансовой активностью. Каждый день жизни банка состоит из огромного числа бизнес-процессов, по исполнению которых достигается определенные, фиксируемые результаты, на основании которых принимаются дальнейшие решения. И естественно возникает вопрос в обработке и анализе данных результатов. Именно здесь на помощь, как банкам, так и различного рода предприятиям приходит бизнес-аналитика, целью которой является повышение эффективности деятельности, сокращение временных затрат и поиск оптимальных решений.

Договоры по кредитам для физических лиц, для юридических, для предпринимателей, депозиты, покупка ценных бумаг их продажа, состояние баланса, дебит, кредит. Все это лишь пустые слова для обывателей, в то время как банковские работники уже представляют море документации с океанами чисел. Именно их необходимо обработать, сгруппировать, проранжировать, проанализировать, сделать сводки, а после всего принять необходимые решение.

Просто сказав все это, неподготовленное сознание может помутиться, а как же справляются с этим банковские служащие? Они профессионалы, учились этому в институтах, скажут многие и будут правы, однако вопрос в том, каким образом они это делают? Одним из ответов может послужить бизнес-аналитика — предмет нашего исследования. Анализ в свою очередь есть операция реального или же мысленного расчленения целого вещи, свойства, процесса , выполняемая в ходе предметно-практической деятельности человека.

Исходя из этого прикладное значение бизнес-аналитики в функционировании банка становится более ясным. Выступая инструментом в обработке информационных массивов, бизнес-аналитика упрощает данную деятельность, позволяя увеличивать показатели обработки информации качественно и количественно. Но более четко представлять предназначение бизнес-аналитики нам помогут цели —Паклин Н.

Узнай, как мусор в"мозгах" мешает человеку эффективнее зарабатывать, и что ты можешь сделать, чтобы очистить свой ум от него навсегда. Нажми тут чтобы прочитать!