Тепловая карта привлекательности регионов (командный проект) — различия между версиями
Строка 54: | Строка 54: | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
Проект будет оцениваться по следующим направлениям: | Проект будет оцениваться по следующим направлениям: | ||
+ | |||
1) корректность выводов; | 1) корректность выводов; | ||
+ | |||
2) методологическая чистота получения результатов; | 2) методологическая чистота получения результатов; | ||
+ | |||
3) дружественность интерфейса. | 3) дружественность интерфейса. | ||
=== Похожие проекты === | === Похожие проекты === | ||
Строка 62: | Строка 65: | ||
=== Контактная информация === | === Контактная информация === | ||
Александр Идиатуллин | Александр Идиатуллин | ||
+ | |||
Aleksandr.Idiatullin@x5.ru | Aleksandr.Idiatullin@x5.ru |
Текущая версия на 01:09, 30 октября 2017
Компания | Х5 Retail Group |
Учебный семестр | Осень 2017 |
Учебный курс | 3-й курс |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: TBA | |
Содержание
|
Что это за проект?
Компания Х5 Retail Group – крупнейший продовольственный ритейлер России. Компания управляет торговыми сетями (ТС) Пятёрочка, Перекрёсток и Карусель. В настоящее время компания ведет активную экспансию в новые регионы. В связи с этим компании необходимо получить инструмент оценки привлекательности выхода в тот или иной регион России.
В качестве задания необходимо разработать ПО с веб-интерфейсом либо мобильное приложение, которое выводит тепловую карту привлекательности регионов для торговых сетей X5.
Тепловая карта строится на основании анализа:
- насыщения рынка продуктового ритейла (как минимум, основные конкуренты компании),
- социально-демографических факторов (население, домохозяйства, инфраструктура,…),
- показателей продаж, количества объектов, площади т.д.
Критерий «привлекательности» мы планируем уточнить, либо проработать совместно со студентами.
Для решения необходимо будет настроить взаимодействие с поставщиком открытых данных (http://openstreetmap.ru/#map=13/55.75/37.6585 и/или другие), реализовать обработчик входных плоских файлов по нашей или внешней статистике.
Мы готовы будем предоставить агрегированные файлы по макропоказателям и информацию о конкурентах. Эта же информация может быть собрана студентами самостоятельно в открытом доступе.
Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?
Проект знакомит студентов с индустрией ритейла. Дает базовое понимание о работе торговой сети, позволяет научиться формулировать критерий успешности бизнес-проекта. С точки зрения работы с данными, проект позволяет получить навыки сбора данных из открытых источников, подготовки и предобработки данных, формулирования KPI, калькуляции и интерпретации с точки зрения бизнес-логики. Проект позволяет проявить навыки программной инженерии и анализа данных.
Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)
После выбора темы групповой работы, со студентами будет проведена вводная встреча с представителем X5, на которой будет детализирована задача, сформулированы ожидаемые подходы к решению задач и обсужден перечень данных, требуемых для реализации проекта. Студенты будут работать в группе, обращаясь за консультациями к представителю бизнеса по вопросам предметной области.
Компоненты (Из каких частей состоит проект?)
Проект состоит из: - программной оболочки (web-интерфейс либо мобильное приложение); - подсистемы сбора данных; - подсистемы анализа данных.
Какие будут использоваться технологии?
Технологии реализации задачи определяются студентами и научным руководителем. Приветствуется применение инструментов: R, Python.
Какие начальные требования?
Опыт создания сайтов или мобильных приложений. Работа с общедоступными источниками данных. Понимание математической статистики.
Темы вводных занятий
На вводных занятиях будет дано понимание следующих областей: - понятие ритейла; - принципы формирования и работы торговых сетей; - конкуренция на рынке продовольственного ритейла; - количественные оценки при принятии решений об открытии объектов и экспансии в новые регионы.
Критерии оценки
Проект будет оцениваться по следующим направлениям:
1) корректность выводов;
2) методологическая чистота получения результатов;
3) дружественность интерфейса.
Похожие проекты
TBA
Контактная информация
Александр Идиатуллин
Aleksandr.Idiatullin@x5.ru