Бизнес-аналитика
-
Извлечение знаний из больших данных
Добыча данных: анализ больших объемов информации, выявление закономерностей с помощью машинного обучения, статистики и баз данных. KDD, кластеризация, аномалии.
-
Стратегии анализа и использования данных в бизнесе
Бизнес-аналитика (BI): стратегии и технологии анализа данных для роста бизнеса. Отчетность, аналитика, прогнозирование – для принятия верных решений.
-
Системы поддержки принятия решений в бизнесе и организациях
Системы поддержки принятия решений (СППР): что это, для чего нужны и как помогают в управлении бизнесом. Инструмент для анализа и планирования.
-
Анализ данных: обнаружение, интерпретация и применение закономерностей
Аналитика данных: обнаружение, интерпретация и представление закономерностей. Применение статистики, программирования для принятия эффективных решений.
-
Обнаружение интересных связей в базах данных: Метод ассоциативных правил
Ассоциативные правила: метод машинного обучения для выявления связей в базах данных. Анализ закономерностей, примеры из POS-систем (супермаркеты).
-
Системы поддержки принятия решений для руководителей
Системы поддержки принятия решений (EIS/ESS): обзор для руководителей. Доступ к данным, графики, отчёты и анализ для эффективного управления компанией.
-
Анализ оберток данных: метод оценки эффективности
Анализ данных о границах эффективности (DEA) – непараметрический метод в экономике и операционных исследованиях для оценки производительности и бенчмаркинга.
-
SAS: Комплексная система статистического анализа данных
SAS: статистическое ПО для анализа данных, машинного обучения и AI. Применение в финансах, медицине, образовании. Разработка с 1966 года.
-
Обработка сложных событий: технологии и применение.
Обработка событий и CEP: анализ потоков данных в реальном времени для выявления важных событий и мгновенной реакции. Возможности и применение.
-
Бизнес-аналитик: роль, функции и области применения.
Бизнес-аналитик: кто это и чем занимается? Анализ бизнес-процессов, сбор требований, повышение эффективности и прибыльности компании. Обучение и карьера.
-
Система поддержки принятия решений в маркетинге: возможности и применение.
Система поддержки принятия решений в маркетинге (MKDSS): анализ данных, прогнозирование результатов стратегий и опережение конкурентов. Повышение эффективности!
-
Бизнес-правила: автоматизация и гибкость в управлении процессами.
Бизнес-правила в разработке ПО: абстракции политик компании, формализация логики принятия решений. Управление правилами для BPM систем и IT.
-
Добыча знаний из потоковых данных: вызовы и методы.
Добыча данных из потоков: машинное обучение в реальном времени для анализа непрерывных данных. Методы инкрементного обучения для адаптации к изменениям.
-
Системы управления бизнес-правилами: архитектура и применение
Движок бизнес-правил: автоматизация решений и политик компании. Управление правилами, тесты, интеграция с приложениями. Повышение гибкости бизнеса!
-
Управление решениями в бизнесе: Автоматизация и аналитика
Управление решениями (EDM/BDM): автоматизация бизнес-процессов, анализ данных для повышения эффективности, скорости и точности принятия решений в компаниях.
-
Анализ бизнес-потребностей и поиск решений
Бизнес-анализ: выявление потребностей бизнеса и поиск решений. Оптимизация процессов, разработка стратегий и изменений. Роль бизнес-аналитика (BA).
-
Маркетинговая разведка: сбор и анализ информации для принятия решений.
Маркетинговая разведка: сбор и анализ данных о рынках для принятия решений. SaaS решения, источники данных, оценка возможностей и стратегии продвижения.
-
Data farming
-
CRISP-DM: Стандартный процесс анализа данных и его развитие
CRISP-DM: стандартный процесс анализа данных. Методология CRISP-DM и её развитие ASUM DM от IBM. История, применение и ключевые этапы data mining.
-
Материаловедение и информатика: ускорение разработки новых материалов
Материаловедение и информатика: ускорение разработки новых материалов с помощью анализа данных, машинного обучения и ИИ. Сокращение сроков и рисков!
-
Прогнозирование будущего технологий: методы и тенденции
Прогнозирование технологий: анализ будущего развития техники, методов и процедур. Помогает организациям принимать взвешенные решения и максимизировать выгоду.
-
Прогностическая аналитика: методы и применение
Предиктивная аналитика: методы прогнозирования на основе данных. Машинное обучение, статистический анализ, выявление рисков и возможностей для бизнеса.
-
Sequential pattern mining
-
Commercial intelligence