Роль визуализации в анализе данных. Аналитическая платформа Tableau.
курс: Информационные технологии в менеджменте для факультета логистики НИУ ВШЭ, 2014 год
Семинар 24-25 апреля 2014 г. «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ»АНАЛИТИКА ПЛЮС
Публикуем небольшую часть раздаточных материалов нашего семинара «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ», который прошел 24-25 апреля 2014 г. в Москве. Подробнее о семинаре, отзывы участников семинара см. здесь: http://analytikaplus.ru/?page_id=2122
Визуализация данных на географических картах в Tableau. Следующий уровень.Gleb Zakhodiakin
Расширенный тренинг по созданию визуализаций на географических картах в Tableau. Рассматриваются визуализация линейных объектов, сетей распределения, использование собственных баз данных для геокодирования. Также рассматривается использование произвольных изображений в качестве подложки для визуализаций.
Материал разработан для курса Информационные технологии в менеджменте факультета логистики НИУ ВШЭ, 2014 год
Третья часть тренинга по решению задач оптимизации в пакете GLPK. На примере решения транспортной задачи рассматриваются операции с множествами, доступные в MathProg
Семинар 24-25 апреля 2014 г. «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ»АНАЛИТИКА ПЛЮС
Публикуем небольшую часть раздаточных материалов нашего семинара «R + TABLEAU. ПРОГНОЗИRОВАНИЕ И BIG DATA АНАЛИЗ», который прошел 24-25 апреля 2014 г. в Москве. Подробнее о семинаре, отзывы участников семинара см. здесь: http://analytikaplus.ru/?page_id=2122
Визуализация данных на географических картах в Tableau. Следующий уровень.Gleb Zakhodiakin
Расширенный тренинг по созданию визуализаций на географических картах в Tableau. Рассматриваются визуализация линейных объектов, сетей распределения, использование собственных баз данных для геокодирования. Также рассматривается использование произвольных изображений в качестве подложки для визуализаций.
Материал разработан для курса Информационные технологии в менеджменте факультета логистики НИУ ВШЭ, 2014 год
Третья часть тренинга по решению задач оптимизации в пакете GLPK. На примере решения транспортной задачи рассматриваются операции с множествами, доступные в MathProg
Тренинг GLPK, часть 1: Модель планирования производстваGleb Zakhodiakin
Первая часть тренинга по решению задач оптимизации в пакете GLPK. В презентации рассматриваются основные компоненты оптимизационной модели и их реализация на языке MathProg на примере задачи планирования производства. Рассматриваются автоматически формируемые отчеты по решению.
Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
Вторая часть тренинга по решению задач оптимизации в пакете GLPK. На примере задачи о рационе рассматривается работа с параметрами, зависящими от двух множеств. Описаны способы определения данных для таких параметров. Разобрана структура отчета по устойчивости, формируемого GLPK. Описаны приемы форматированного вывода результатов решения задачи с помощью операторов for и printf.
Визуализация данных на географических картах в Tableau (базовый уровень)Gleb Zakhodiakin
Лекция и тренинг по базовым навыкам визуализации данных на географических картах в системе Tableau. Рассматриваются способы визуализации данных на картах, виды геоданных, геокодирование. Базовый тренинг посвящен созданию тематических карт в Tableau. Рассмотрены возможности геокодирования объектов на территории РФ, а также подключение с дополнительными источниками тайловых карт (Google, OpenStreet Map, Stamen, Apple...)
Материал разработан для курса "Информационные технологии в менеджменте" для факультета логистики НИУ ВШЭ, 2014 год
Визуализация данных на географических картах - 2016Gleb Zakhodiakin
Обновленная версия тренинга по визуализации данных на географических картах. Добавлен пример создания картограмм на основе собственных полигонов с границами географических областей
Тренинг GLPK, часть 1: Модель планирования производстваGleb Zakhodiakin
Первая часть тренинга по решению задач оптимизации в пакете GLPK. В презентации рассматриваются основные компоненты оптимизационной модели и их реализация на языке MathProg на примере задачи планирования производства. Рассматриваются автоматически формируемые отчеты по решению.
Data Mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
Вторая часть тренинга по решению задач оптимизации в пакете GLPK. На примере задачи о рационе рассматривается работа с параметрами, зависящими от двух множеств. Описаны способы определения данных для таких параметров. Разобрана структура отчета по устойчивости, формируемого GLPK. Описаны приемы форматированного вывода результатов решения задачи с помощью операторов for и printf.
Визуализация данных на географических картах в Tableau (базовый уровень)Gleb Zakhodiakin
Лекция и тренинг по базовым навыкам визуализации данных на географических картах в системе Tableau. Рассматриваются способы визуализации данных на картах, виды геоданных, геокодирование. Базовый тренинг посвящен созданию тематических карт в Tableau. Рассмотрены возможности геокодирования объектов на территории РФ, а также подключение с дополнительными источниками тайловых карт (Google, OpenStreet Map, Stamen, Apple...)
Материал разработан для курса "Информационные технологии в менеджменте" для факультета логистики НИУ ВШЭ, 2014 год
Визуализация данных на географических картах - 2016Gleb Zakhodiakin
Обновленная версия тренинга по визуализации данных на географических картах. Добавлен пример создания картограмм на основе собственных полигонов с границами географических областей
Алексей Романенко, SAS. Опыт построения системы оптимального распределения то...IBS
Подробности на www.ibs.ru
Опыт построения системы оптимального распределения товара со склада. Алексей Романенко, бизнес-консультант направления Аналитики SAS Россия/СНГ
Бизнес-завтрак IBS и SAS «Прогнозирование спроса и оптимизация товарных запасов в розничном бизнесе. Примеры из практики» (12.03.2015)
среднесрочное прогнозирование нефтяных цен в RAnton Belov
На основании широко известно статьи с хабра подготовил расчет среднесрочного и краткосрочного прогнозирования цен на нефть марки Брент. Нейронные сети откровенно не получились, но краткосрочное прогнозирование экспоненциальным сглаживанием кажется вполне приемлемым.
Повышение маржинальности бизнеса за счет внедрения интегрированного планированияSmart Person
Внедрение современных методов и ИТ-систем для комплексного планирования продаж и операций позволяет по-новому взгляднуть на качество управленческих решений, принимаемых менеджерами на разных участках производственно-логистической цепочки компании. Правильно организованный процесс, адекватная методика и эффективная автоматизация позволяют окупить вложенные инвестиции за 1 год и дают компаниям новые возможности для управления маржинальностью своей деятельности. В докладе будет представлен пример такого проекта.
Подробности на www.ibs.ru
Аналитика в Retail/CPG. Дмитрий Ларин, Директор по развитию бизнеса в Retail SAS Россия/СНГ.
Бизнес-завтрак IBS и SAS «Прогнозирование спроса и оптимизация товарных запасов в розничном бизнесе. Примеры из практики» (12.03.2015)
New opensource geospatial software stack from NextGISMaxim Dubinin
New open source geospatial software stack introduced by NextGIS including NextGIS Web (server backend and web interface), NextGIS Mobile (mobile app), NextGIS QGIS (desktop GIS), and NextGIS Manager (data management). The components provide functionality for data storage, management, access, visualization, editing, and integration across server, desktop, and mobile environments using open standards and open source technologies like Python, C++, PostGIS, and OpenLayers. NextGIS aims to create an integrated platform for working with geospatial data in all environments.
OpenStreetMap address base: ready for prime time?Maxim Dubinin
This document discusses an analysis of the OpenStreetMap (OSM) address database and its suitability for geocoding and creating geographic datasets across Russia. The analysis looks at the accuracy of fully automatic geocoding using OSM data, how much postprocessing can improve results, the completeness of OSM address data across Russian regions, and how OSM compares to other geocoders like Yandex. Case studies on addresses of police stations, voting locations, and orphanages in Moscow and Russia show that while automatic geocoding with OSM works reasonably well, manual postprocessing can significantly improve match rates and position accuracy.
Как спроектировать систему сквозной аналитикиMariia Bocheva
75% пользователей ищут товары в интернете, а покупают в офлайн-магазинах. 56% покупок в магазинах совершаются после изучения товаров в интернете. Эти цифры красноречивее любых аналитиков и маркетологов говорят, что интернет-магазинам и розничным сетям жизненно необходимо использовать сквозную аналитику, чтобы правильно оценивать эффективность рекламы. Несмотря на это, многие компании до сих пор не настроили систему сквозной аналитики, ошибочно полагая, что это сложно, дорого и небезопасно для их данных.
Softline и OWOX BI мы развеивают все страхи и предубеждения по поводу сквозной аналитики и рассказывают, как повысить эффективность рекламных кампаний в интернете, используя данные о продажах из внутренних IT-систем.
Вы узнаете:
-Как оценить текущие возможности аналитики в компании и определить зоны «провисания».
-Как выявить требования к системе сквозной аналитики и разработать целевую модель.
-Как поэтапно внедрить систему сквозной аналитики с расчетом эффекта для бизнеса.
-Как с помощью продуктов OWOX BI и Google объединить в Google BigQuery все данные, необходимые для сквозной аналитики: действия пользователей на сайте и в мобильных приложениях, расходы на рекламу, доходы, выполненные заказы, звонки и email-рассылки.
-Истории успеха наших клиентов: как они настроили систему сквозной аналитики и использовали полученные данные для достижения своих бизнес-целей.
Будет полезно:
Ecommerce и retail проектам, аналитикам и маркетологам.
Предотвратить ошибку в сборе данных дешевле, чем исправить ее последствия. От качества данных зависит эффективность бизнес-решений, которые вы принимаете на их основе.
На нашем вебинаре мы расскажем, на что нужно обратить внимание при сборе данных и их обработке, чтобы избежать неточностей в маркетинговых отчетах. Также рассмотрим, какие инструменты помогут вам с автоматизацией контроля качества данных и поделимся чек-листом, который поможет вам следить за актуальностью и точностью маркетинговых данных.
Скачать запись вебинара можно по ссылке https://www.owox.com/c/4om
Similar to Визуализация данных. Аналитическая платформа Tableau. (20)
2. 2
Процесс анализа данных
• Эксперт — специалист в предметной области, который умеет эффективно решать
возникающие в этой области задачи
• Аналитик — специалист в области анализа и моделирования
• Гипотезой в анализе данных часто выступает предположение о влиянии какого-либо
фактора или группы факторов на результат
Выдвижение
предположения,
гипотезы (эксперт)
Формализация
гипотезы, оценка
требований и поиск
источников данных
(аналитик)
Проверка гипотезы
с использованием
визуализации
данных
Проверка гипотезы
с использованием
моделирования
Перевод результатов
на язык бизнеса
(аналитик)
Интерпретация
результатов (эксперт,
аналитик)
Принятие решения
(эксперт, ЛПР)
3. 3
Цели использования аналитических систем
Какие типы аналитических систем наиболее полезны для вашей компании сейчас?
Будут наиболее полезны через 24 месяца?
9. Аналитическая платформа Tableau
9
Tableau Server
Tableau Desktop
Tableau Public
Tableau Reader
Tableau Online
Tableau Mobile
текстовые/офисные файлы
Корпоративные БД
веб-службы
облака
Источники данных