КРОК - первый в России партнёр по продукту по программе

Профессиональная ежегодная площадка, где обсуждаются тенденции и направления развития бизнеса и аналитики, в третий раз объединила более ста представителей банковской сферы, ритейла, страховых компаний и других направлений бизнеса, а также экспертов по клиентской аналитике, управлению рисками, борьбе с мошенничеством, машинному обучению, интерактивной отчетности и визуализации данных. Она поможет создать инновационную экосистему, базисом которой станут цифровизация базовых отраслей экономики, развитие мобильного государства, формирование креативного общества и создание новой инфраструктуры. Уже сегодня доступны инструменты, которые способствуют достижению этих целей — именно они стали главной темой выступлений на , который носил ярко выраженный практический характер. Одной из самых насущных тем для казахстанского финансового рынка остается переход на новый стандарт финансовой отчетности МСФО 9 с 1 января года. Среди основных вызовов — разрозненность данных, необходимых для расчета резервов, сложность применения моделей и отсутствие необходимого опыта.. Решение поддерживает полный жизненный цикл аналитики от подготовки данных до подготовки построенных моделей к внедрению в бизнес-процессы. Помимо совершенствования и ускорения алгоритмов машинного обучения, имеющихся в других продуктах , например, , в новом решении представлены также новые алгоритмы, включая алгоритмы для выявления аномалий и обработки изображений. В частности, Николай Клемашев привел пример из зарубежной практики, когда современные инструменты машинного обучения увеличили доступность ипотечных кредитов.

Бизнес-приложения

Заказать Интеллектуальный анализ данных. Их можно считать синонимами . Возникновение всех указанных терминов связно с новым витком в развитии средств и методов обработки данных. До начала х годов, казалось, не было необходимости переосмысливать ситуацию в этой области, так как все соответствовало направлению, которое называлось прикладной статистикой.

Курс, семинар, тренинг Приложения Data Mining в бизнесе на основе статистической обработки данных»; кейс «Алгоритмическая торговля на бирже» розничного бизнеса; Разработка и внедрение маркетинговых стратегий.

- , 2. Но в первую очередь методы сегодня, мягко говоря, заинтриговали коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных . Например, известны сообщения об экономическом эффекте, в раз превысившем первоначальные затраты от до тыс. Известны сведения о проекте в 20 млн. Другой пример — годовая экономия тыс. представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Деловые люди осознали, что с помощью методов они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.

Кратко охарактеризуем некоторые возможные бизнес-приложения [2]. Некоторые бизнес-приложения Розничная торговля Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную информацию о каждой отдельной покупке, используя кредитные карточки с маркой магазина и компьютеризованные системы контроля. Вот типичные задачи, которые можно решать с помощью в сфере розничной торговли: Знание покупательской корзины необходимо для улучшения рекламы, выработки стратегии создания запасов товаров и способов их раскладки в торговых залах.

Эти знания нужны для разработки точно направленных, экономичных мероприятий по продвижению товаров. Банковское дело Достижения технологии используются в банковском деле для решения следующих распространенных задач: Путем анализа прошлых транзакций, которые впоследствии оказались мошенническими, банк выявляет некоторые стереотипы такого мошенничества.

Можно без преувеличения сказать, что Интернет становится средой ведения активного бизнеса. При этом одни предприятия выходят во Всемирную паутину в надежде получить новые возможности для дальнейшего развертывания своего производства и привлечения новых клиентов, других в Интернет выталкивает конкуренция - необходимость поиска новых идей и форм ведения бизнеса.

Безусловно, Интернет предоставляет значительные возможности. Глобальность сети и огромное количество ее пользователей свидетельствуют о том, что эта интерактивная информационная среда способствует развитию бизнеса.

торговых партнеров (например, дистрибьюторов, оптовых и розничных платформы, и рассматриваются типы бизнес-приложений на основе аналитики .. (Data Mining) для выявления множества переменных и сочетаний.

Большие данные в рознице: А как же офлайн-розница? Неструктурированные данные поступают из разных источников. Розница, работающая как в онлайн-, так и в оффлайн-режиме, является тем видом бизнеса, который в первую очередь сможет извлечь выгоду от использования больших данных. Чем больше инноваций внедряют магазины -метки, системы , анализ сведений из соцсетей и сигналов мобильных устройств , тем больше данных поступает для анализа и разработки новых стратегий.

Кроме того, уже многие оффлайн-магазины осознают, что пришло время пересмотреть стратегии коммуникации с клиентами. Их интересуют возможности по созданию умных магазинов и построению персонализированного общения с потребителями. Откуда берутся большие данные? По словам Сергея Нестеренко, руководителя отделения интеграции дивизиона данных компании , розница использует большие данные, чтобы оптимизировать ценообразование, оперативно определять реакцию посетителя на предлагаемый товар, применять прогнозную аналитику и лучше планировать как поставки, так и расположение товаров.

Облачные вычисления и обработка данных в реальном времени с минимальной задержкой позволяют розничным предприятиям создавать точные и персонализированные маркетинговые предложения.

Презентация: - системы

Располагая сведениями о такой ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предлагаемая скидка. Последовательность — имеет место в том случае, если существует цепочка связанных во времени событий. Классификация — выявление признаков, характеризующих группу, к которой принадлежит тот или иной объект, посредством обучения на уже классифицированных объектах, формулирование набора правил для каждой группы; Кластеризация — отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы.

Средства самостоятельно выявляют различные однородные группы данных.

Data Mining переводится как «добыча» или «раскопка данных». некоторые возможные бизнес-приложения Data Mining в различных сферах. Предприятия розничной торговли сегодня собирают подробную.

Версия для печати Большие Данные и бизнес-аналитика — идеальная пара? Читайте на нашем сайте! Задолго до того как концепция больших данных овладела известным продавцом одежды ? Вооруженная -приложением на базе СУБД , она собирала массу данных о продажах и товарных запасах и использовала их для генерации информативных отчетов. Однако преимуществами этого инструмента пользовалась лишь небольшая группа продвинутых пользователей, которая активно работала с отчетами.

Компании требовалось понять, каким образом надо вводить становящиеся все более ценными данные в -среду и затем передавать их в руки торговых специалистов, решающих, какие товары и в каких количествах должны направляться в конкретные магазины. Дополнительной проблемой было и то, что СУБД не могла обрабатывать множащиеся данные и выдавать отчеты с той быстротой, которая бы устраивала растущие пожелания тех, кто занимался продажами.

(добыча знаний)

Сейчас на сайте 0 пользователей и 23 гостя. Бизнес-приложения Сфера применения ничем не ограничена и используется везде, где имеются какие-либо данные. Но в первую очередь методы сегодня интересуют коммерческие предприятия, развертывающие проекты на основе информационных хранилищ данных - ХД . Пример — в сети универсамов в Великобритании за счет внедрения достигнута годовая экономия тыс.

представляют большую ценность для руководителей и аналитиков в их повседневной деятельности. Топ-менеджеры осознали, что с помощью методов они могут получить ощутимые преимущества в конкурентной борьбе.

Сервис скоринга вызывается как этап в бизнес-приложении для получения Компания розничной торговли хочет выпускать в торговой точке файл com. mescoring_jar из архива.

Обратная связь Веб-форма не найдена. предназначен для анализа данных методами, относящимися к технологии извлечения знаний или . Основная задача этой технологии состоит в выявлении в больших наборах данных скрытых закономерностей, зависимостей и взаимосвязей, полезных при принятии решений на различных уровнях управления. Такие закономерности представляются в виде предиктивных или дескриптивных моделей различного типа, позволяющих проводить классификацию ситуаций или объектов, прогнозировать их поведение, выявлять группы сходных объектов и т.

Существенно, что модели строятся автоматически на основе анализа имеющихся данных об объектах, наблюдениях и ситуациях с помощью специальных алгоритмов. Методы применяются в различных областях для решения таких практических задач, как выявление возможной некредитоспособности клиентов, управление оттоков клиентов, борьба с мошенничеством, например, выявление подозрительных операций с кредитными карточками, анализ потребительской корзины, повышение эффективности маркетинговых мероприятий, персонализированное продвижению продуктов и услуг, выявление причин сбоев оборудования и так далее.

Основу опции составляют процедуры, реализующие различные алгоритмы построения моделей регрессии, классификации кластеризации. Версия 12с поддерживает широкий спектр таких алгоритмов, включая:

: возможности и применение

Главная Новости искусственного интеллекта : Это процесс, который призван найти в сырых данных новые, ранее неизвестные знания, которые можно затем применить в разных сферах деятельности человека. Он позволяет обнаружить скрытые закономерности, чтобы впоследствии принимать правильные деловые решения. Сфера применения технологии Применять технологию можно везде, где имеются данные. Шире всего применяют технологию в розничной торговле, банковском деле, телекоммуникациях и страховании.

и розничная торговля:

Цель: получить представление о Data Mining. Задачи: 1) рассмотреть понятие Data Mining;. 2) ознакомиться с методами Data Mining;.

Комментарии Что такое сервис скоринга и зачем он нужен? Сервисы скоринга в режиме реального времени принимают факты о бизнес-сущности например, о клиенте и совместно с моделью углубленного анализа данных используют эту информацию для выдачи оценки. Оценка может быть простой, как, например, значение, описывающее степень риска, связанного с клиентом, или номер сегмента или группы, к которым относится клиент.

Сервис скоринга вызывается как этап в бизнес-приложении для получения значения, на основе которого будет принято бизнес-решение. Компания по страхованию автомобилей хочет создать -сайт самообслуживания, где клиент сможет ввести факторы риска, такие как количество автомобилей, возраст водителя и средний годовой пробег. -приложение может использовать сервис скоринга для вычисления и отображения страховой ставки с индивидуальной скидкой, которая определяется в зависимости от риска, определенного на основании введенных данных.

Небольшой банк использует бизнес-процесс заявок на получение кредита, в котором необходимо оценить кредитный риск, связанный с каждой заявкой. На основании результатов скоринга заявка на получение кредита направляется либо на автоматическую обработку низкий риск и незначительный объем кредита , либо сотруднику операционного отдела банка высокий риск и большой объем кредита.

Компания розничной торговли хочет выпускать в торговой точке персональные премиальные купоны. Купон должен предлагать скидки и рекомендации по дополнительным покупкам исходя из товаров, покупаемых клиентом. На основе таблицы транзакций продаж создается модель ассоциаций или очередности покупок. Эта модель описывает родственность товаров, иначе говоря, какие товары обычно продаются вместе. Когда клиент рассчитывается с кассиром, активизируется сервис скоринга в режиме реального времени, определяющий другие товары, которые клиенты обычно покупают вместе с товарами, приобретаемыми в данный момент.

Системы деловой осведомленности ( ) и хранилища данных

Данная авторизация подтверждает квалификацию КРОК в области предиктивной аналитики. - один из лидеров рынка в области коммерческих статистических продуктов, предназначенных для проведения прикладных исследований. Применение статистического анализа данных и помогает в решении целого ряда бизнес-задач, включая прогнозирование сценариев поведения клиентов, разработка и анализ результатов маркетинговых исследований.

Robust data model with more than tables and 4, columns; Prebuilt OLAP and data-mining analytic models; Comprehensive business intelligence.

Платежные системы В заключительной четвертой части статьи подробно обсудим наиболее сложную с технической точки зрения часть -сервиса — аналитическую систему распознания мошеннических платежей по банковским картам. Выявление различного рода мошенничеств является типичным кейсом для задач обучения с учителем , поэтому аналитическая часть антифрод-сервиса, в соответствии с лучшими отраслевыми практиками, будет построена с использованием алгоритмов машинного обучения.

Для стоящей перед нами задачи воспользуемся — облачным сервисом выполнения задач прогнозной аналитики . Для понимания статьи будут необходимы базовые знания в области машинного обучения и знакомство с сервисом . Что уже было сделано? Во 2-ой части были описаны требования технического и нетехнического характера, которые предъявляются к таким системам, и то, как я собираюсь снизить стоимость разработки и владения -системы на порядок и. В 3-ей части была рассмотрена программная архитектура сервиса, его модульная структура и ключевые детали реализации.

В заключительной четвертой части у нас следующая цель… Цель В этой части я опишу проект, на первом шаге которого мы обучим четыре модели, используя логистическую регрессию, персептрон, метод опорных векторов и дерево решений. Далее для полученного сервиса напишем программного клиента и проведем нагрузочное тестирование на -сервис.

– технология добычи данных

— рабочее место аналитика. Он предназначен для визуального проектирования логики принятия решений. Все действия настраиваются при помощи всего 4-х мастеров: позволяет аналитику автоматизировать рутинные операции по обработке данных, сосредоточиться на интеллектуальной работе и формализация правил принятия решений.

Термин определяет категорию приложений и технологий, которые обеспечивают сбор, Data Mining — это процесс обнаружения в сырых данных ранее можно решать с помощью Data Mining в сфере розничной торговли.

В них содержится гигантское количество данных, которые могут обеспечить компании существенное конкурентное преимущество. Основной вопрос — эффективность и скорость извлечения и анализа ценной информации. -"добыча" или"раскопка данных". предназначены для решения задач интеллектуального анализа данных, что позволяет повысить эффективность принятия решений.

- это процесс обнаружения в сырых данных: Это процесс нахождения скрытых закономерностей в существующих данных.

Создание мобильного приложения для Вашего бизнеса