Главная страница
Навигация по странице:

  • Практическое задание №4

  • Практическое задание 4

  • бизнес аналитика практическая работа 4. Практическая работа 4. Используя возможности сети Интернет изучить технологии интеллектуального анализа данных, результаты оформить в виде таблицы 1


    Скачать 422.03 Kb.
    НазваниеИспользуя возможности сети Интернет изучить технологии интеллектуального анализа данных, результаты оформить в виде таблицы 1
    Анкорбизнес аналитика практическая работа 4
    Дата25.04.2022
    Размер422.03 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаПрактическая работа 4.docx
    ТипДокументы
    #495235

    М ИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
    федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

    высшего образования

    «Тольяттинский государственный университет»
    Институт финансов, экономики и управления

    (наименование института полностью)
    38.03.01 Экономика

    (код и наименование направления подготовки, специальности)

    Финансовый контроль и экономическая безопасность организаций

    (направленность (профиль) / специализация)


    Практическое задание №4
    по учебному курсу «Бизнес-аналитика и финансовое моделирование»

    (наименование учебного курса)
    Вариант ____ (при наличии)


    Студент

    Салмина Д.А.







    (И.О. Фамилия)




    Группа

    ЭКбвд-1905б













    Преподаватель

    Глухова Людмила Владимировна








    (И.О. Фамилия)





    Тольятти 2022

    Практическое задание 4

    Используя возможности сети Интернет изучить технологии интеллектуального анализа данных, результаты оформить в виде таблицы 1. Разработать алгоритм чат-бота, способного консультировать клиентов вашей организации по основным видам ее деятельности.

    Работу оформить в виде отчета, который должен содержать:

    1) табличное описание существующих технологий интеллектуального анализа данных;

    2) описание идеи и алгоритма предложенного вами чат-бота;

    3) схему алгоритма вашего чат-бота.

    Таблица 1 – Современные технологии интеллектуального анализа данных



    Наименование технологии

    Описание технологии

    1.

    OLAP (On-Line Analytical Processing)

    OLAP (On-Line Analytical Processing) – аналитические системы, предназначенные для анализа больших объемов информации в интерактивном режиме для создания интеллектуального капитала (аналитических данных), позволяющего руководителю принять обоснованное решение. OLAP обеспечивают:

    - Агрегирование и детализацию данных по запросу.

    - Выдачу данных в терминах предметной области.

    - Анализ деловой информации по множеству параметров.

    - Многопроходный анализ информации, который позволяет выявить не всегда очевидные тенденции.

    - Произвольные срезы данных по наименованию, выбираемых из разных внутренних и внешних источников (например, по наименованию товара).

    - Выполнение аналитических операций с использованием статистических и других методов.

    - Согласование данных во времени для использования в прогнозах, трендах, сравнениях.

    2

    САТ

    САТ - структурные аналитические технологии, которые разработаны для интеллектуального анализа текстовой информации и ориентированы на углубленную обработку неструктурированной информации. Реализуют уникальную способность человека интерпретировать (толковать) содержание текстовой информации и устанавливать связи между фрагментами текста. САТ реализованы на базе гипертекстовой технологии, лингвистических процессоров, семантических сетей. Структурные аналитические технологии предназначены для решения разнообразных задач аналитического характера на основе структуризации предварительно отобранной текстовой информации. Являются инструментом создания аналитических докладов, отчетов, статей, заметок для использования в информационно - аналитических службах организаций, отраслей, государственного управления, СМИ и т.д.

    3

    Data Mining

    Data Mining (добыча данных) – технологии, разработанные для поиска и выявления в данных скрытых связей и взаимозависимостей с целью предоставления их руководителю в процессе принятия решений. Для этого используются статистические методы корреляции, оптимизации и другие, позволяющие находить эти зависимости и синтезировать дедуктивную (обобщающую) информацию. Технологии Data Mining обеспечивают:

    - Поиск зависимых данных (реализацию интеллектуальных запросов);

    - Выявление устойчивых бизнес - групп (выявление групп объектов, близких по заданным критериям);

    - Ранжирование важности измерений при классификации объектов для проведения анализа;

    - Прогнозирование бизнес - показателей (например, ожидаемые продажи, спрос);

    - Оценка влияния принимаемых решений на достижение успеха предприятия;

    - Поиск аномалий и т.д.

    Продолжение таблицы 1



    Наименование технологии

    Описание технологии

    4

    BIS (Business Intelligence Services)

    BIS (Business Intelligence Services) - интеллектуальные деловые технологии, которые преобразуют информацию из внутренних и внешних баз в интеллектуальный капитал (аналитические данные). Главными задачами систем интеллектуального выбора данных является поиск функциональных и логических закономерностей в накопленных данных для подсказки обоснованных управленческих решений. Они основаны на применении технологий информационного хранилища и алгоритмов автоматизации деловых процессов (Workflow). Аналитические данные предоставляются руководству всех уровней и работникам аналитических служб организации по запросам в удобном виде.



    Описание идеи и алгоритма предложенного чат-бота.
    Благодаря чат-боту можно автоматизировать работу салона красоты. Как можно применить чат-бота:

    - Ответить на часто задаваемые вопросы об услугах и их стоимости;

    - Уведомить клиентов об акции, специальном предложении в салоне;

    - Отправить портфолио работ мастеров;

    - Рассказать о продолжительности процедур, оказываемых в салоне;

    - Отправить прайс-лист PDF-файлом или картинкой;

    - Выслать купон или промокод на скидку;

    - Записать клиента на стрижку или маникюр;

    - Провести опрос клиентов и узнать их предпочтения.

    Чат-бот спроектирован в визуальном редакторе TextBack — пример того, как может выглядеть чат-бот для салонов красоты.


    Рисунок 1 – Алгоритм чат-бота для салона красоты


    написать администратору сайта