Автоматизированных алгоритмов при анализе больших данных в сфере маркетинга — КиберПедия 

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...

Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...

Автоматизированных алгоритмов при анализе больших данных в сфере маркетинга

2017-06-25 226
Автоматизированных алгоритмов при анализе больших данных в сфере маркетинга 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Объект исследования: интеллектуальный анализ данных в сфере бизнеса и маркетинга.

Результаты, полученные лично автором: разработана модель анализа потребительской корзины в среде RapidMiner; получена информация для последующей оптимизации данной модели.

 

На текущий момент наблюдается значительный рост внедрения технологий, связанных с искусственным интеллектом, в различных отраслях. Использование машинного обучения и интеллектуального анализа данных в сфере бизнеса и маркетинга доказывает эффективность данных решений.

Одной из задач маркетинга является анализ покупательской корзины. Его целью является нахождение товаров, которые имеют определенную связь между собой. Чаще всего для поиска таких комбинаций используются алгоритмы поиска ассоциативных правил, но также и другие методы интеллектуального анализа данных. При этом аналитики сталкиваются с рядом рутинных действия на этапе создания модели и интеграции данных.

По данным исследовательской компании Gartner в ближайшие три года автоматизация в сфере больших данных (big data) перейдет отметку в 40 процентов. Этот рост обусловлен спросом на новых сотрудников в области анализа данных, что делает новые программные продукты более открытыми для работников. Данный эффект достигается путем преодоления барьера в навыках между специалистом и новым сотрудником, принятым в компанию.

Для выявления возможностей автоматизации работы аналитика был выбран набор данных нескольких отделов гипермаркета. В качестве программного обеспечения использовалась платформа RapidMiner. При анализе самой модели выделяется следующие аспекты, на которые уходит определенное время:

1) фильтрация данных на этапе подготовки;

2) использование модифицированных и новых алгоритмов для последующей работы с моделью;

3) изменение начальных признаков модели;

4) изменение параметров модели и ее стабилизация.

Автоматизация данных процессов может привести к алгоритму, который поможет сэкономить время работы аналитика и снизит требования к его подготовке и знаниям. Отказ от самого же специалиста в области анализа данных и машинного обучения невозможен. Прежде всего это обусловлено интерпретацией полученных результатов и подготовкой начальных данных при исследовании модели.

Другой важной тенденцией является переход в среду облачных вычислений. Такие компании как Google, Amazon, Microsoft предоставляют свои платформы для использования и автоматизации машинного обучения. При использовании данных платформ от пользователя не требуется специальных знаний и понимая алгоритмов. Временный недостаток данных платформ заключается в ограниченности использования доступных методов.

Автоматизация работы специалистов в области анализа данных приводит к повышению качества работы, создавая рост спроса на них самих аналитиков.

Материал поступил в редколлегию 31.03.2017

УДК 004.418

А.С. Моисеев

Научный руководитель: доцент кафедры «Компьютерные технологии и системы», к.т.н., А.С.Сазонова

[email protected]

 

ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

БУХГАЛТЕРСКОГО УЧЕТА

Объект исследования: информационно-аналитическая система бухгалтерского учета для предприятия ООО «Снежка-Молотино».

Результаты, полученные лично автором: разработанная и отвечающая всем требованиям информационно-аналитическая система бухгалтерского учета для предприятия ООО «Снежка-Молотино».

Любая деятельность человека связана с обработкой информации. При этом наибольший успех имеет тот, кто может качественно обработать достаточно большой объем информации за приемлемое время. Естественно, что проблема создания различных средств и способов оперирования информацией всегда привлекала внимание общества.

В настоящее время компьютерная индустрия проникла во все области нашей жизни. Компьютер стал нашим повседневным помощником. Использование ЭВМ в системах обработки информации и управления, для научно-технических расчетов и моделирования стало вполне естественным.

Одна из областей применения компьютеров – это ведение бухгалтерского учета предприятия в электронной форме. Большинство компаний используют для этих целей базы данных и специализированные средства работы с ними. Однако остались и те компании, которые хранят документацию в разрозненных файлах и папках, что значительно затрудняет работу с ними. Именно ко второй группе относиться предприятие-заказчик.

Целью выпускной квалификационной работы является разработка информационно-аналитической системы бухгалтерского учета для предприятия ООО «Снежка-Молотино». Тема разработки является актуальной, а результат, то есть готовый программный продукт, может быть использован на других предприятиях для упрощения ведения бухгалтерского учета.

В работе представлено описание предметной области, выбранной среды и языка программирования, рассмотрены варианты внедрения продуктов-аналогов и причины их несоответствия потребностям сотрудников и предприятия в целом, а также построены SADT-диаграммы, отражающие процесс разработки системы.

Система разработана в соответствии с техническим заданием и отвечает всем поставленным целям, а также своему назначению и имеет ряд преимуществ:

• Учитывает все аспекты работы предприятия;

• Увеличивает скорость работы сотрудников с документами;

• Позволяет следить за использованием ресурсов;

• Позволяет быстро формировать отчеты.

Разработанная система удобна в использовании и универсальна для предприятий с похожей организацией труда.

Материал поступил в редколлегию 24.02.2017

 


УДК 004.03

А.В. Иванова

Научный руководитель: доцент кафедры «Компьютерные технологии и системы»,к.т.н., Е.А. Леонов

[email protected]


Поделиться с друзьями:

Семя – орган полового размножения и расселения растений: наружи у семян имеется плотный покров – кожура...

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...

Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.008 с.