Попробуйте !

Войдите или зарегистрируйтесь , чтобы комментировать. Рассмотрено понятие интеллектуального капитала, как фактора успешности функционирования предприятия на рынке. Исследованы методы интеллектуального анализ данных и области их применения,проанализированы аналитические платформызарубежного и российского рынка. , интеллектуальный анализ данных, аналитические платформы, интеллектуальные системы. Интеллектуальные и информационные ресурсы играют все возрастающую роль в постиндустриальном обществе. Экономика и бизнеспроцессы не могут полноценно функционировать без информации. В настоящий момент интеллектуальные данные, специальные знания и информация становятся определяющими факторами конкурентных преимуществ на рынке. Организация должна обладать достаточным качественным интеллектуальным материалом и умело его применять на практикедля того чтобы быть успешной в своей деятельности. Информационная база организации служит основой принятия управленческих решений.

: новое оружие для малого бизнеса

Для достижения поставленной цели служит внедрение системы, реализующей методы , которые предназначены для обработки и содержательной интерпретации данных с целью выявления актуальных трендов и выработки оптимальных стратегий. Исследуя затраты на маркетинговую деятельность, компании все больше внимания начинают уделять возможностям их оптимизации. Как можно больше узнать о своих клиентах? Как правильно использовать имеющуюся информацию для формирования пакета наиболее интересных предложений определенным клиентам?

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ. В бизнесе. Наибольший интерес к технологиям интеллектуальной обра- ботки данных, в первую очередь.

Деревья решений Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач . Для того чтобы решить, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный — то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом.

Популярность подхода связана с наглядностью и понятностью. Но очень остро для деревьев решений стоит проблема значимости. Дело в том, что отдельным узлам на каждом новом построенном уровне дерева соответствует все меньшее и меньшее число записей данных — дерево дробит данные на большое количество частных случаев. Чем больше этих частных случаев, чем меньше обучающих примеров попадает в каждый такой частный случай, тем менее уверенной становится их классификация.

Как показывает практика, в большинстве систем, использующих деревья решений, эта проблема не находит удовлетворительного решения. Кроме того, общеизвестно, и это легко показать, что деревья решений дают полезные результаты только в случае независимых признаков. В противном случае они лишь создают иллюзию логического вывода. Область применения деревьев решений в настоящее время широка, но все задачи, решаемые этим аппаратом, могут быть объединены в следующие три класса: Деревья решений позволяют хранить информацию о данных в компактной форме, вместо них мы можем хранить дерево решений, которое содержит точное описание объектов.

Деревья решений отлично справляются с задачами классификации, то есть отнесения объектов к одному из заранее известных классов.

Основное их назначение — фиксация хозяйственных операций: Работа по анализу данных в целом строится по следующей схеме. Сначала средствами учетных систем производится подготовка отчетов: Затем полученные отчеты анализируются с целью принятия адекватных управленческих решений.

Рекомендуется использовать интеллектуальный анализ данных в SQL . Этот шаг включает анализ бизнес-требований, определение.

В современных социально-экономических условиях актуальной задачей является государственное регулирование субъектов рыночной экономики, среди которых одним из важнейших в регионе выступает малый бизнес МБ. Высокая значимость МБ объясняется множеством факторов. Во-первых, он создает необходимую мобильность, специализацию и кооперацию, без чего невозможно эффективное функционирование рыночной модели хозяйствования. Во-вторых, он способен быстро реагировать на изменяющийся спрос, заполнять образовывающиеся ниши в потребительском секторе, сравнительно быстро окупаться.

В-третьих, малое и среднее предпринимательство создает конкурентную среду, способствует созданию культуры ведения бизнеса, формирует прослойку креативного среднего класса. В-четвертых, МБ увеличивает занятость и самозанятость населения, способствует социальной стабильности, росту ВВП и ВРП, увеличивает налоговые поступления в бюджет, содействует экономическому росту и устойчивости экономики к кризисам.

Социальную значимость МБ усиливает и то, что большую часть в структуре потребительских расходов домашних хозяйств занимают расходы на товары и услуги, реализуемые в основном малыми и средними хозяйствующими субъектами.

Аналитика и прогнозирование

Транспорт Наука и образование Аналитика позволяет раскрывать суть вещей, выдвигать новые гипотезы и находить скрытые закономерности в огромных массивах данных. Построение воронки продаж и ее анализ Комплексный расчет показателей компании: Добываем информацию из самых укромных мест. Благодаря этому наши клиенты получают значительно больше практически полезной информации!

По количеству реальных приложений лидируют системы интеллектуального анализа данных в бизнесе и в управлении процессами.

Интеллектуальный анализ данных и знаний М . Управление и анализ больших объемов данных . Системы бизнес-аналитики , . Интеллектуальный анализ данных ИАД — общий термин для обозначения анализа данных с активным использованием математических методов и алгоритмов методы оптимизации, генетические алгоритмы, распознавание образов, статистические методы, и т. В общем случае процесс ИАД состоит из трех стадий: Методы выявления и использования формализованных закономерностей, требующие извлечения информации из первичных данных и преобразования ее в некоторые формальные конструкции, вид которых зависит от конкретного метода.

Алгоритмы, используемые в , требуют большого количества вычислений, что ранее являлось сдерживающим фактором широкого практического применения этих методов, однако рост производительности современных процессоров снял остроту этой проблемы. Системы бизнес-интеллекта , - класс информационных систем, которые позволяют преобразовать разрозненные и необработанные данные операционной деятельности предприятия в структурированную информацию и знания, используемые для принятия управленческих решений.

Обычно выделяют 2 типа знаний — явные и неявные. Явные знания — знания, представлен. Управление такими знаниями осущ-тся с использованием след.

: технологии и методы анализа данных

Принимаем на себя ответственность. Качественно и своевременно выполняем обещанное. Анализ и обработка информации Ключевую роль в бизнесе играет информация. Наша Компания специализируется на разработке аналитических систем для бизнеса, а также решении отдельных аналитических задач. Мы также предлагаем своим клиентам аналитическую поддержку в области моделирования поведения клиентов, создания программ лояльности, прогнозирования, оптимизации и управления рисками.

Интеллектуальный анализ данных. Глубокие В некоторых областях бизнеса крупные фирмы не могут конкурировать с маленькими по причине.

Программа конференции Основными особенностями научно-практической конференции, проводимой кафедрой экономической кибернетики и математических методов в экономике в этом году стали следующие: Впервые на базе конференции работали две секции, посвященные главным составляющим современной концепции формирования выпускника специальности Экономическая кибернетика — Новейшие информационные технологии в бизнесе и Теория и практика применения методов и моделей интеллектуального анализа данных в современной экономике.

Впервые основным рабочим языком конференции в этом году стал английский язык. Конференция проводилась при поддержке кафедры Иностранных языков Университета. Впервые в конференции принимал участие представитель бизнеса — выпускник специальности Экономическая кибернетика группа ЭК , директор по маркетингу компании — Северин Алексей, который: Впервые в конференции приняли участие аспиранты кафедры — Гудым Павел научный руководитель доцент Ризун Н. Впервые активными участниками конференции в этом году стали студенты младших курсов специальности Экономическая кибернетика.

Некоторые из них — участники и победители конкурса студенческих работ Нобелевской тематики Побережный Н. Оргкомитет конференции особо отметил доклады следующих участников:

Анализ данных в сфере научных исследований

В узком смысле это попытка адекватного русского перевода термина , который ввёл в обиход Григорий Пятецкий-Шапиро в году. Необходимость интеллектуального анализа данных возникла в конце века в результате повсеместного распространения информационных технологий, позволяющих детально протоколировать процессы бизнеса и производства. По составу решаемых задач практически не отличается от стандартного набора средств, применяемых с середины века в области прикладной статистики , машинного обучения , информационного поиска .

Программа дисциплины. Интеллектуальный анализ данных в бизнесе на платформе SAS Б1.В.ДВ Направление подготовки: - Экономика.

Ваш бизнес собирает массу данных, о некоторых из них Вы можете даже не подозревать: Эти данные — ценный актив, который компании используют для увеличения прибыли и сокращения затрат. Работа с данными складывается из нескольких взаимосвязанных этапов: На завершающем этапе проводится презентации результатов и в случае необходимости проводятся работы по автоматизации. Этапы анализа данных 1.

Цель этапа — приведение исходных данных к удобной для анализа форме: Гипотезы предполагают наличие причинно-следственных связей между данными. Для их формулирования необходимо понимать особенности бизнеса клиента и отвергать те связи между параметрами, которые статистически возможны, но в реальности не имеют смысла. Эти знания позволят, либо управляя вспомогательными параметрами добиваться выгодных значений главных показателей, либо прогнозировать значение главных показателей при знании значений вспомогательных.

Примеры связей главных и вспомогательных величин: Влияющими параметрами могут быть: Гипотезы о наличии связи между переменными проверятся с использованием различных технологий анализа данных: Что такое интеллектуальный анализ данных? Эти знания отличаются от статистических показателей тем, что они:

369 на Интеллектуальный Анализ Данных

Этот процесс опровергает распространенное заблуждение: задействует четкое понимание бизнеса и мощные аналитические технологии для быстрого и тщательного изучения больших массивов данных с целью извлечения информации, необходимой для принятия решений. — будущее вашего бизнеса Сейчас ваш бизнес может процветать, однако быстро меняющаяся экономическая и политическая обстановка требуют уверенности не только в сегодняшнем, но и в завтрашнем дне.

Именно этот процесс помогает выявить характеристики потенциальных покупателей, которые впоследствии станут самыми прибыльными клиентами.

Интеллектуальный анализ данных. Бизнес-Анализ в России Logo Навигация по записям.

Выгоды от Интеллектуальный анализ данных заключается в преобразовании исходных необработанных материалов в ценную корпоративную информацию для принятия стратегических решений, влияющих на результаты деятельности компании. Такой подход к управлению информацией позволяет повысить эффективность ведения бизнеса, получить конкурентное преимущество и, как результат, увеличить прибыльность компании.

Эффективная работа системы управления информацией заключается в быстром принятии решений, основанном на достоверных данных, которые являются едиными для всего предприятия. Недостатком в деятельности любого бизнеса будет, как медленное принятие решений, в связи с временными затратами на сбор и анализ данных, так и обратная ситуация — принятие решений, основанное на недостаточно детальной обработке и анализе данных.

Поэтому, важным является определение ключевых показателей эффективности , по которым необходимо производить анализ корпоративной информации. Разработка индивидуальных метрик и при создании интеллектуальных систем анализа данных позволяет компаниям находить баланс между скоростью и глубиной обработки исходных данных , что влияет на эффективность принятия решений, минимизируя риски предприятия за счет оперативного принятия взвешенных решений.

Актуальность данного вопроса для компаний-лидеров каждой из отраслей бизнеса становится все более критичной. Под влиянием конкурентной среды и, учитывая развитие новых направлений в бизнесе, происходит переосмысление ценностей и характеристик эффективности ведения бизнеса. Системы интеллектуального бизнес-анализа современного типа создаются для того, чтобы каждый специалист в зависимости от его обязанностей имел достоверную информацию, необходимую для работы и оперативного принятия взвешенных решений.

Компании, которые первыми примут решение о внедрении систем бизнес-анализа получат устойчивое преимущество в своем бизнесе. Благодаря гибкости и ясности в ведении бизнеса, компании, имеющие в своем активе системы интеллектуального анализа данных, занимают наиболее выгодные позиции на рынке, имеют возможность предсказывать и избегать риски связанные с принятием решений и деятельностью в целом. В результате, при возникновении затруднительной экономической ситуации в конкретной отрасли, именно эти предприятия добиваются наивысших финансовых результатов и занимают позиции лидеров рынков.

Информационно аналитические системы позволяют осуществлять интеллектуальный анализ данных с помощью визуализации наиболее важной информации и удобно спроектированной инструментальной панели с поддержкой динамических функций анализа и моделирования.

Бизнес-интересно

Группа компаний"ЛокоТех" внедрит систему интеллектуального анализа, которая позволит перейти к"умному" ремонту тягового подвижного состава российских железных дорог в ближайшей перспективе. Мы создаем систему интеллектуального анализа данных, чтобы повысить производительность локомотивного комплекса России, и рассчитываем на кооперацию с нашим ключевым партнером - РЖД", - отметил Белинский.

После этого локомотиворемонтный комплекс сможет перейти от модели"ликвидации последствий" к модели"управления событиями". По его словам, это позволит сократить внеплановое техобслуживание и увеличит эффективность планирования запасов и человеческих ресурсов в целом.

директор сегмента в дивизионе бизнес-решений IBS, рассказал о и интеллектуального анализа данных дает бизнесу большие.

Скачать Часть 2 Библиографическое описание: Данные требования создали сложный процесс интеллектуальному анализу данных. Большие данные объединяют три измерения: Когда все эти данные различных типов анализируются, рождаются новые идеи. Рассмотрим некоторые ключевые методы интеллектуального анализа данных. Ассоциация или отношение является наиболее известным методом интеллектуального анализа данных.

Для определения классификации применяют деревья принятия решений. Каждый класс обладает определенными свойствами, которые характеризуют его объекты. Исследуя один или более атрибутов можно сгруппировать отдельные элементы данных, вместе получая структурированное заключение. Этот метод, также называемый кластерным анализом, является логическим продолжением или, если хотите, обобщенным случаем задачи классификации, когда набор классов заранее не известен.

Прогнозирующие методы используют значения одних переменных для предсказания неизвестных целевых значений переменных. Метод под названием прогнозирование хорошо знаком бизнесменам: Метод комбинации используется довольно редко.

Интеллектуальный анализ данных — «золотая жила» большого бизнеса

Заключение Нейросетевые технологии предоставляют сегодня широкие возможности для решения задач прогнозирования, обработки сигналов и распознавания образов. По сравнению с традиционными методами математической статистики, классификации и аппроксимации, эти технологии обеспечивают достаточно высокое качество решений при меньших затратах. Они позволяют выявлять нелинейные закономерности в сильно зашумленных неоднородных данных, дают хорошие результаты при большом числе входных параметров и обеспечивают адекватные решения при относительно небольших объемах данных.

Сейчас уже накоплен богатый опыт успешного использования нейронных сетей в практических приложениях. По количеству реальных приложений лидируют системы интеллектуального анализа данных в бизнесе и в управлении процессами.

Кроме того, специалист, получивший образование и опыт в сфере бизнес- и интеллектуального анализа данных, будет всегда востребован на рынке.

, вначале занимается очисткой, консолидацией данных, преобразованием их в удобный для анализа формат, следующие задачи — интерпретировать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах, влияющих на эффективность, моделировать исход различных вариантов действий, отслеживать результаты принятия решений. Основное назначение — это именно принятие решений для бизнеса.

Основные операционные решения включают в себя позиционирование продукции или цен на нее. Стратегические бизнес-решения включают в себя приоритеты, цели и направления. -система наиболее эффективна, когда она объединяет данные, полученные с рынка, на котором работает предприятие внешние данные , с данными из источников внутри предприятия, такими как финансовые и производственные внутренние данные.

В сочетании внешние и внутренние данные дают более полную картину бизнеса, то есть аналитику, которую нельзя получить в результате анализа данных только от одного из этих источников. -системы развиваются по четырем основным направлениям: Данные в хранилище -системы , структурируются специальным образом для более эффективного анализа и обработки запросов в отличие от обычных баз данных, где информация организована таким образом, чтобы оптимизировать время обработки текущих транзакций.

Для всестороннего анализа данных используются -инструменты - . Они позволяют рассматривать различные срезы данных, выявлять тренды и зависимости по регионам, продуктам, клиентам и т. Для представления данных используются различные графические средства — отчеты, графики, диаграммы.

Qlik Sense ESRI ArcGIS QlikView использование географической карты для бизнес анализа