Бизнес-аналитика: от данных к знаниям
В книге последовательно раскрываются основные технологии, используемые при создании и внедрении корпоративных информационно-аналитических систем, объединяемые термином "бизнес-аналитика": хранилища данных и OLAP, трансформация данных, ETL и методы очистки, базовые алгоритмы Data Mining, анализ временных рядов, подходы к построению ансамблей моделей и их сравнению.
Во второй части авторы на демонстрационных примерах показывают, как можно решать такие задачи как консолидация, аналитическая отчетность, кредитный скоринг, стимулирование продаж, прогнозирование спроса и другие средствами бизнес-аналитики на базе аналитической платформы Deductor компании BaseGroup Labs.
Рассматриваемые теоретические вопросы:
- Технологии KDD и Data Mining
- Хранилища данных и OLAP
- ETL, очистка и предобработка данных
- Алгоритмы кластеризации, классификации и регрессии
- Ассоциативные правила и анализ временных рядов
- Сравнение и ансамбли моделей
Примеры решения бизнес-задач в Deductor:
- Консолидация данных и аналитическая отчетность аптечной сети
- Ассоциативные правила в стимулировании розничных продаж
- Сегментация клиентов телекоммуникационной компании
- Скоринговая карта для оценки кредитоспособности заемщиков
- Прогнозирование продаж товаров в оптовой компании
- Повышение эффективности массовой рассылки клиентам
Книга может выступать в качестве руководства для профессиональных бизнес-аналитиков, занимающихся внедрением корпоративных аналитических систем. Для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальностям "Прикладная информатика", "Бизнес-информатика" и других экономических специальностей, специалистов в области анализа данных, аспирантов.
К изданию прилагается компакт-диск с дистрибутивом свободнораспространяемой версии аналитической платформы Deductor Academic, файлы с демопримерами ко второй части книги, а также дополнительные материалы по Deductor.
