Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск
Capture.PNG

Расписание занятий

Занятия проводятся по субботам

Общая ссылка для всех лекций и семинаров: https://zoom.us/j/92914699718

9:30 - лекция на английском
11:10 - лекция на русском (запись)
13:00 - семинар на русском (запись)
14:40 - семинар на английском
16:20 - семинар на русском
18:10 - семинар на английском

При посещении лекции и семинара в Zoom просим студентов сделать Rename и подписаться в формате «Префикс_Фамилия Имя», указав один из префиксов (БИ, МИЭФ, ПАД, ПМИ, ФЭН, БЭК). Например, «БИ_Иванов Алексей»

О курсе

Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу Анализ данных в бизнесе в 2020/2021 учебном году на потоке образовательных программ : .

дополнительные ссылки:

Программа курса

Первый модуль будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:

  • Клиентская и текстовая аналитика;
  • Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
  • Основы управления рисками.

Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS.

Второй модуль – командный проект только для 3 курса.

Студенты будут разделены на группы по 2-7 человек и каждой группе будет дана практическая задача. Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.

Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»

Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.

Студенты, планирующие выполнять практику на SAS, могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.

Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.

Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично, то он может получить:

  • сертификат о прохождении академической программы SAS
  • электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий

Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:

Также желающие студенты, готовые потратить дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) ссылка на курс.

Лекции

 суббота
ПАД и МИЭФ - 09:30 - 10:50;
ПМИ, БЭК и БИ - 11:10 - 12:30

ссылка на подключение к лекции - https://zoom.us/j/92914699718
Название раздела Тема Дата для 3 и 4 курса Презентация Запись
Клиентская аналитика Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику 16.01.2021 Лекция №1 Лекция №1
Клиентская аналитика Построение моделей и визуализация данных 23.01.2021 Лекция №2 Лекция №2
Клиентская аналитика Текстовый анализ данных 30.01.2021 Лекция №3 - рус Лекция №3 - Eng Лекция №3 - рус Лекция №3 - Eng
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса 06.02.2021 Лекция №4 - рус Лекция №4
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса 13.02.2021 Лекция №5 Лекция №5
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента 20.02.2021 Лекция №6 Лекция №6
Основы оценки рисков Введение в кредитные риски 06.03.2021 Лекция №7 Лекция №7
Основы оценки рисков Введение в рыночные риски 13.03.2021 Лекция №8 Лекция №8
Основы оценки рисков Валидация моделей 20.03.2021 Лекция №9 Лекция №9
ModelOps (запись) Операционализация моделей машинного обучения (запись доступна до 9.04.2021) Запись лекции №10

Семинары

суббота

Группа ПМИ 1 - 13:00, Группа ПМИ 2, БЭК - 16:20,
 Группа ПАД 1 - 14:40, Группа ПАД 2 и МИЭФ - 18:10
Группа БИ просматривает записи семинаров (запись будет направляться отдельно)

ссылка на подключение к семинару - https://zoom.us/j/92914699718

Название раздела Тема Дата для 3 курса Презентация Запись
Клиентская аналитика Знакомство с ПО SAS 16.01.2021 Семинар №1
Клиентская аналитика Методология исследования данных 23.01.2021 Семинар №2
Клиентская аналитика Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных 30.01.2021 Семинар №3 Семинар №3
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров 06.02.2021 Семинар №4 Семинар №4
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров Оптимизация запасов в сети 13.02.2021 Семинар №5 Семинар №5
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов 20.02.2021 Семинар №6 Семинар №6
Основы оценки рисков Практическое занятие по кредитным рискам 06.03.2021 Семинар №7
Основы оценки рисков Практическое занятие по рыночным рискам 13.03.2021 Семинар №8 Семинар №8
Основы оценки рисков Практическое занятие по валидации моделей 20.03.2021 Семинар №9 Семинар №9

Отчётность по курсу и критерии оценки

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • 3 практических домашних задания
  • Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов
  • Командный проект ( только для 3 курса )

Критерии оценки знаний, навыков

  • Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.

Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления.

Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

  • Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале.
  • Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.

Порядок формирования оценок по дисциплине

Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — O_1,O_2,O_3, а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — O_экз.


Итоговая оценка для студентов 4 курса O_итог рассчитывается по формуле

O_итог = 0.225 * O_1 + 0.225 * O_2 + 0.225 * O_3 + 0.325 * O_экз, 10


Итоговая оценка для студентов 3 курса в первом модуле O_мод рассчитывается по формуле

O_мод = 0.1 * O_1 + 0.1 * O_2 + 0.1 * O_3 + 0.2 * O_экз

Оценка за проект во втором модуле O_пр выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

Итоговая оценка O_итог определяется по формуле O_итог = O_мод + 0.5 * O_пр


Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое.

Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.

Домашние задания

Домашнее задание №1

Задание состоит из 2 частей:

1. Исследование данных и обработка данных для проведения последующей сегментации;

2. Составить профили клиентов на основе проведенных сегментаций (использовать минимум 2 метода сегментации).


Подробное описание Домашнего задания №1 с примерами и результатами читай в приложенном файле


Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО в списке по ссылке


Варианты и описание данных представлены в папке по ссылке


Для того, чтобы получить оценку, требуется:

1. Прислать архив с файлами, где производились все расчеты и сопроводительное письмо с выводами и комментариями по каждой части:

  • Расчеты могут производиться через код (python/sas/sql), сводные таблицы и формулы в excel или проект SAS Viya;
  • Все выводы необходимо подтверждать визуально интерпретируемыми графикамии данными.

2. Архив (.zip) с файлами требуется отправить на почту Natalia.Titova@sas.com с темой «ФКН ВШЭ»

3. Название файла требуется отправлять по шаблону <Имя>_<Фамилия>_<номер группы>_hw1.zip.

Пример, Alexander_Sharipov_156_hw1


Оценка за домашнее задание №1 выставляется по 10-балльной шкале, где:

«8-10» — задание решено полностью, выполнены все 2 части домашней работы:

  • проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;
  • построены сегментации 2-мя методами;
  • предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«6-7» —задание решено неполностью или с недочётами:

  • проведен анализ данных, предоставленрабочий код и таблицы по исследованию данных;
  • построена сегментация хотя бы одним методом;
  • предоставлены понятные выводы с подтверждёнными данными (таблицы, графики);

«4-5» —задание решено с существенными недочетами,

  • проведен анализ данных, предоставлен рабочий код и таблицы по исследованию данных;
  • выявлены верхнеуровневые зависимости и закономерности по клиентам без построения модели сегментации;

«0-3» — задание не решено или решено неверно.

Срок сдачи – 2 недели (19 февраля 2021 23:59).


Домашнее задание №2

Описание ДЗ 2 находится в файле по ссылке

Срок сдачи – 4 марта 2021 23:59.


Домашнее задание №3

Необходимо построить скориниговую модель, оценивающую вероятность дефолта клиента на стадии заведения кредитной заявки. Для этого необходимо:

0. Скачать данные по ссылке https://drive.google.com/drive/u/0/folders/16CMyPnLu7Fv7IgsYOZimQK-7MaFZEWEZ

Каждый студент выбирает 2 выборки "accept" и "reject", которые начинаются с варианта студента. Номера вариантов для ДЗ №3 необходимо взять такие же как и для ДЗ №1

Выполненное задание необходимо отправить в следующем виде:

1) Файл/скрипты с построенными моделями (обязательно должны быть комментарии, без комментариев задание считается нерешенным)

2) Excel файл с ответами на следующие вопросы:

1. Какая доля 1 в выборке "accept"?

2. Необходимо рассчитать для всех интервальных переменных следующее: 

 - Доля пропущенных значений 
 - Медиана
 - Среднее
 - Среднеквадратическое отклонение
 - Есть ли аномальные значения, выбросы? 
 - Information Value

3. Необходимо рассчитать для всех категориальных переменных следующее: 

 - Мода
 - Доля пропущенных значений
 - Information Value
 - Есть ли выбросы, аномальные значений

4. Построить логистическую регрессию только на одобренных заявках с преобразованными переменными WoE. Какое значение GINI? F1 мера?

5. Провести анализ Reject Inference. Какая доля отказанных заявок?

6. Построить логистическую регрессию на всех заявках с преобразованными переменными WoE. Какое значение GINI, F1? Изменилась ли модель?

7. Какую модель вы рекомендуете для внедрения в продуктивную среду? Дать развернутое пояснение


Оценка за домашние задания №3 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

За домашнюю работу №3 будут выставляться оценки: «2» – правильно построена модель и на выборке accept, и на выборке reject. Даны верные ответы. «1,6» – правильно построена модель и на выборке accept, и на выборке reject. 50% ответов верные. «1,4» – правильно построена модель и на выборке accept, и на выборке reject. Даны неверные ответы «1» - построена модель только на выборке accept. «0,8» - задание решено не полностью. 50% ответов верные. «0» — задание не решено или решено неверно.

Срок сдачи – до 27.03.2021 включительно

Решения присылать на почту Maria.Vorobyova.Ser@gmail.com В теме письма обязательно должно быть следующее: ВШЭ + Номер курса+номер_вариант+ФИО.

В названии файла необходимо указать:

  • Номер курса
  • Номер варианта
  • ФИО


Пример: «ПМИ_3курс_Вариант_8_ИвановИванИванович»

Если работы будут повторять друг друга, обе работы будут считаться нерешенными.

Командный проект для 3 курса

Выбор темы для командного проекта по курсу "Анализ данных в бизнесе"

Студенты делятся на группы по 3 человека. В дальнейшем 2-3 группы могут соединить в одну. Внутри группы должен быть определен капитан команды - ответственное лицо группы.

Ответственное лицо отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:

  • отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;
  • предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;
  • отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.


Описания тем проектов: ссылка на файл

Ссылка на форму подачи заявки на тему: ссылка на файл


Сроки выбора тем:

До 17 апреля группа должна выбрать две темы из указанного списка, указав первый и второй приоритет для этих тем.

18 апреля - каждой группе, которая подала заявку на проект, через указанную форму, будет назначена тема проекта и куратор. При назначении тем будут учитываться приоритеты указанные студентами, а также средний балл студентов в группе по первому модулю курса. На одну тему назначается не более 3-х групп студентов.


При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.


Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10-15 минут.

Защита проекта для ПАД будет в середине мая (17-22 мая), а также для всех желающих.которые готовы будут защититься.

Финальная защита для ПМИ и БЭК будет в середите июня (15-19 июня) до начала сессии.

Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

Те студенты, которые не нашли себе группу тоже подают заяку на тему, но на одного себя. Мы сами соединим с группой по схожей теме.


Даты защиты учебных проектов в 4 модуле:

Защиты проектов пройдут с 17 по 19 июня 2021 года.

В файле по ссылке вы найдете список проектных групп с привязкой к дате и времени защиты, а так же ссылки для подключения к самим защитам.

Командные проекты - даты защит по группам и ссылки на подключение.

Задать вопрос по курсу

Вопросы по курсу можно задавать на почту kafedraSAS.HSE@gmail.com, а также в телеграм чат или методисту кафедры Лобок Татьяне (@tatianalobok) tlobok@hse.ru.


Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/S5rtWXWI7-jw8fYV

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/S3PZRVqXeZeAB2cY


Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! Преподаватели в чате бывают, но не всегда. По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года. По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.

Материалы по курсу

Документы и программа курса Внимание: файлы обновляются!

  • Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей ссылке.
  • Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей ссылке.

Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы

Полезные материалы


Полезная литература

К разделу 1:


К разделу 2:

  • Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».
  • Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]


К разделу 3:

  • Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.

К разделу 4:

  • Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.

Контакты

микро
Титова Наталия Николаевна - старший преподаватель

Natalia.Titova@sas.com



микро
Лобок Татьяна Сергеевна - менеджер базовой кафедры SAS

tlobok@hse.ru



микро
Колос Екатерина Геннадьевна - администратор сервера SAS

Ekaterina.Kolos@sas.com

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Анализ_данных_в_бизнесе_(Кафедра_SAS)&oldid=55152»