Анализ показателей деятельности крупного холдинга (командный проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 14:21, 26 сентября 2017; GalinaKaleeva (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Компания SAS
Учебный семестр Осень 2017
Учебный курс 3-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: Будет добавлено позже



Что это за проект?

Использование методов машинного обучения для анализа показателей деятельности крупного холдинга, что обеспечит:

  • Выявление скрытых закономерностей и причинно-следственных связей
  • Исключение человеческого фактора при подготовке отчетности
  • Контроль и достоверность показателей деятельности

Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте?

Провести комплексный анализ показателей, включающий в себя:

  • Попарное влияние показателей друг на друга
  • Совокупное влияние множества факторов на конкретный показатель
  • Нелинейное влияние множества факторов на конкретный показатель
  • Отложенное влияние во времени одного показателя на другой
  • Влияние показателей друг на друга в разрезе сегментов бизнеса
  • Взаимосвязь показателей с учетом их влияния друг на друга в бизнес процессах

В результате будет построена комплексная имитационная модель холдинга, нужно будет выполнить следующие направления анализа из схемы ниже:

1. Визуальная аналитика;

2. Углубленная аналитика;

3. Прогнозирование и ситуационный анализ.

Организация работы (Как студенты будут работать в команде?)

Роли в проекте (2-4 человека):

1. Специалист по SAS Visual Analytics и SAS Visual Statistics

2. Специалист по SAS Forecast Server

3. Специалист по SAS Enterprise Miner

4. Специалист по SAS Simulation studio

Компоненеты (Из каких частей состоит проект?)

1. Попарное влияние показателей друг на друга: построение корреляционных матриц (SAS Visual Analytics)

2. Совокупное влияние множества факторов на конкретный показатель: построение модели линейной регрессии (SAS Visual Statistics и SAS Enterprise Miner)

3. Нелинейное влияние множества факторов на конкретный показатель: построение дерева решений (SAS Visual Statistics и SAS Enterprise Miner)

4. Отложенное влияние во времени одного показателя на другой: построение модели временных рядов (SAS Forecast Server)

5. Влияние показателей друг на друга в разрезе сегментов бизнеса: Построение отдельных моделей для каждого сегмента бизнеса позволяет выявить зависимости между показателями, которые наблюдаются в одном сегменте и отсутствуют в другом (SAS Visual Statistics)

6. Взаимосвязь показателей с учетом их влияния друг на друга в бизнес процессах: Применение дискретного имитационного моделирования позволяет выявлять зависимости между бизнес процессами, которые напрямую между собой не связаны (SAS Simulation Studio)

Какие будут использоваться технологии?

Будет добавлено позже

Какие начальные требования?

Понимание того, что такое КПЭ, как он использует в бизнесе.

Основы математического и статистического анализа.

Адекватность, целеустремленность.

Темы вводных занятий

  • План проекта, распределение ролей, задач;
  • Курсы по используемым продуктам.

Критерии оценки

Проведен анализ показателей и выявлено:

  • 4-5: выявлено:
    • Попарное влияние показателей друг на друга
    • Совокупное влияние множества факторов на конкретный показатель
  • 6-7: в дополнение к 4-5, выявлено:
    • Нелинейное влияние множества факторов на конкретный показатель
    • Отложенное влияние во времени одного показателя на другой
  • 8-10: в дополнение к 6-7, выявлено
    • Влияние показателей друг на друга в разрезе сегментов бизнеса
    • Взаимосвязь показателей с учетом их влияния друг на друга в бизнес процессах

Похожие проекты

Будет добавлено позже

Контактная информация

Kirill Dyakin, Ph.D., MBA

Mobile: + 7 965 1123627

Kirill.Dyakin@sas.com