Тепловая карта привлекательности регионов (командный проект) — различия между версиями
X5 (обсуждение | вклад) |
|||
| Строка 29: | Строка 29: | ||
=== Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? === | === 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. | 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. | |
| − | С точки зрения работы с данными, проект позволяет получить навыки сбора данных из открытых источников, подготовки | + | |
Проект позволяет проявить навыки программной инженерии и анализа данных. | Проект позволяет проявить навыки программной инженерии и анализа данных. | ||
| − | |||
=== Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) === | === Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) === | ||
| − | После выбора темы групповой работы, со | + | 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. | + | Студенты будут работать в группе, обращаясь за консультациями к представителю бизнеса по вопросам предметной области. |
| − | + | ||
=== Компоненты (Из каких частей состоит проект?) === | === Компоненты (Из каких частей состоит проект?) === | ||
Проект состоит из: | Проект состоит из: | ||
| − | + | - программной оболочки (web-интерфейс либо мобильное приложение); | |
| − | - программной оболочки (web-интерфейс либо мобильное приложение) | + | - подсистемы сбора данных; |
| − | + | - подсистемы анализа данных. | |
| − | - подсистемы | + | |
| − | + | ||
| − | - подсистемы анализа данных | + | |
| − | + | ||
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
| − | Технологии реализации задачи определяются студентами и научным руководителем. Приветствуется применение инструментов: R, Python. | + | Технологии реализации задачи определяются студентами и научным руководителем. Приветствуется применение инструментов: R, Python. |
| − | + | ||
=== Какие начальные требования? === | === Какие начальные требования? === | ||
| − | Опыт создания сайтов или мобильных приложений | + | Опыт создания сайтов или мобильных приложений. |
| − | + | Работа с общедоступными источниками данных. | |
| − | Работа с общедоступными источниками данных | + | Понимание математической статистики. |
| − | + | ||
| − | Понимание математической статистики | + | |
| − | + | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
На вводных занятиях будет дано понимание следующих областей: | 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 === | === Критерии оценки === | ||
Проект будет оцениваться по следующим направлениям: | Проект будет оцениваться по следующим направлениям: | ||
| − | + | 1) корректность выводов; | |
| − | 1) | + | 2) методологическая чистота получения результатов; |
| − | + | 3) дружественность интерфейса. | |
| − | 2) | + | |
| − | + | ||
| − | 3) | + | |
| − | + | ||
=== Похожие проекты === | === Похожие проекты === | ||
TBA | TBA | ||
| Строка 81: | Строка 62: | ||
=== Контактная информация === | === Контактная информация === | ||
Александр Идиатуллин | Александр Идиатуллин | ||
| − | |||
Aleksandr.Idiatullin@x5.ru | Aleksandr.Idiatullin@x5.ru | ||
Версия 16:22, 4 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
