Тепловая карта привлекательности регионов (командный проект)

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Версия от 01:09, 30 октября 2017; GalinaKaleeva (обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Компания Х5 Retail Group
Учебный семестр Осень 2017
Учебный курс 3-й курс
Максимальное количество студентов, выбравших проект: TBA



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