Анализ данных в бизнесе 2019
Содержание
О курсе
Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу Анализ данных в бизнесе в 2019 учебном году на потоке образовательной программы "Прикладная Математика и Информатика" Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.
Программа курса
Первый модуль будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:
- Клиентская аналитика;
- Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
- Основы оценки рисков;
- Техника презентации.
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, а именно со следующими продуктами:
1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.
2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.
Второй модуль – командный проект только для 3 курса.
Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека 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.
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 за первый модуль O_мод рассчитывается по формуле O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)
Оценка за проект во втором модуле O_практ выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.
Итоговая оценка O_итог определяется по формуле O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ
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.
Контакты
Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).
Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA
Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA
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], 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.
Полезные ссылки
Рекомендуемая литература и полезные материалы
- SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models
- SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide
- Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC
- Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.
- LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&Company (2000) How to write a business plan.
- Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.
Полезные материалы
- Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide
- Основы программирования на SAS Base
Документы и программа курса
Внимание: файлы обновляются!
Рабочую программу дисциплины для 3 курса можно найти по следующей ссылке.
Рабочую программу дисциплины для 4 курса можно найти по следующей ссылке.
Материалы по курсу
Лекции и семинары Внимание: файлы обновляются!