Модель обучения по системе 2+2+2, в которой первые два года студенты изучают общие дисциплины, вторые два года — углубленно свою специализацию, а последние два года — магистратура.
ФОРМИРУЕТ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИЕ НАВЫКИ
Дает знания и развивает навыки, способствующие развитию предпринимательского мышления, обеспечивает связь бизнеса с образованием и наукой, способствуя развитию инновационного типа предпринимательства, обеспечивая трансфер знаний, результатов научно-исследовательской деятельности во внешнюю среду.
ЯВЛЯЕТСЯ ЛИДЕРОМ РЕЙТИНГОВ УНИВЕРСИТЕТОВ
3 место среди вузов России, реализующих образовательные программы по предпринимательству, 12 место среди вузов России по средней зарплате выпускников, версия исследовательского центра Superjob, 18 место среди вузов России в международном рейтинге экологической устойчивости Green Metric.
ОБЕСПЕЧИВАЕТ НАУЧНОЕ, СПОРТИВНОЕ И ТВОРЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ
В НГУЭУ разработана и реализуется уникальная технология внеучебной деятельности — система внеучебных траекторий, в рамках которой проводится множество мероприятий — конференции, форумы, олимпиады, семинары, экскурсии и многое другое.
Кто такой бизнес-аналитик?
ПРЕДОСТАВЛЯЕТ РАЗНООБРАЗНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ТРУДОУСТРОЙСТВА
В результате практико-ориентированного обучения более 80% выпускников НГУЭУ трудоустраиваются в течение полугода после окончания университета, 65% — работают по специальности. Центр содействия трудоустройству выпускников — одна из самых успешных подобных структур НГУЭУ в России (входит в десятку лучших).
СОВРЕМЕННЫЙ КАМПУС В ЦЕНТРЕ НОВОСИБИРСКА
НГУЭУ — единственный университет Новосибирска, имеющий полноценный кампус в центре города: пять современных учебных корпусов, студенческий бизнес-инкубатор, общежитие, бассейн, спортивный комплекс.
около 700
345
Преподавателей с учёной степенью кандидата наук и доктора наук
30%
более 12000
БИЗНЕС-АНАЛИТИКА И ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ — ЭТО О ТОМ, КАК
Принимать успешные управленческие решения на основе данных
Интерпретировать и анализировать данные о бизнес-процессах на разных уровнях, оценивать финансовые и коммерческие риски
Разрабатывать сценарии развития бизнеса и рекомендации по укреплению рыночных позиций
Выстраивать комфортные и эффективные коммуникации и кооперации между участниками бизнес-процессов
Чему ты научишься?
Получишь актуальные знания о функционировании современных экономических систем, методах анализа числовых и нечисловых данных, особенностям моделирования бизнес-процессов
Сможешь оценивать качество данных , используемых для принятия управленческих решений и делать верный выбор для успешного развития
Освоишь методы анализа финансовой и коммерческой информации, методы определения и прогнозирования ключевых показателей эффективности бизнеса
Сможешь ставить задачи разработчикам информационных технологий и цифровых продуктов, формировать пользовательские сценарии
Что такое бизнес-аналитика? Основы бизнес-анализа. Интенсив по аналитике
Изучишь языки программирования , методы управления на основе данных, навыки работы с нейросетевыми и веб-технологиями.
почему бизнес-аналитика и экономическое прогнозирование в нгуэу?
Легко выстроить собственную карьерную лестницу, множество возможностей для формирования связей с бизнес-сообществом, представителями органов государственной и муниципальной власти
Преимущество НГУЭУ в релизации междисциплинарного подхода, системно взглянуть на проект или всю компанию и выявить точки роста
С первого курса за вами будут закреплены куратор группы от выпускающей кафедры, обеспечивающий информационную и организационную поддержку в процессе обучения.
Бизнес-наставник Акселератора НГУЭУ поможет воплотить любые ваши идеи в жизнь — выпустить на рынок собственный проект, открыть свое предприятие, защитить диплом как стартап.
ТРУДОУСТРОЙСТВО
Молодые специалисты после освоения образовательной программы могут работать биржевыми и финансовыми аналитиками, специалистами по анализу экономических данных, бизнес-аналитиками, специалистами в области статистических исследований, системными аналитиками.
Выпускник данной образовательной программы подготовлен к профессиональной аналитической работе в органах государственного, регионального и муниципального управления, в финансовых и экономических подразделениях предприятий и организаций всех форм собственности, в отделах развития и маркетинга, в банковском секторе, налоговых органах, в страховых компаниях, инвестиционных фондах, органах внутренних дел, таможенных органах.
ПРОДОЛЖЕНИЕ ОБРАЗОВАНИЯ
Для продолжения образования приглашаем на магистерские программы:
- по направлению 38.04.01 «Экономика» профиль «Современные технологии анализа данных в экономике».
- по направлению 38.04.05 «Управление цифровой трансформацией в бизнесе».
- по направлению 01.04.05 «Интеллектуальный анализ и управление данными».
На кафедре действует самая успешная в университете по количеству защищённых диссертационных работ программа аспирантуры по специальности 08.00.12 «Бухгалтерский учет, статистика».
ВНЕУЧЕБНАЯ Деятельность
Учащихся ждут в центре культуры и творчества, в студотрядах, в рядах волонтеров, в студенческом профсоюзе, в совете обучающихся, на молодежном ТВ, в народной дружине. Все направления от политики до творчества, от волонтерства до науки доступны для студентов НГУЭУ.
СТОИМОСТЬ ОБУЧЕНИЯ в 2023 г.
- Очная форма обучения — 132 000 руб. в год
- Очная форма обучения — 79 040 руб. в год
Источник: nsuem.ru
Предиктивная аналитика: что это такое, методы и инструменты прогностического анализа
Предиктивная аналитика — это комплекс, состоящий из методов анализа данных и способов их интерпретации, позволяющий принимать успешные решения в будущем на основе результатов прошлых событий. Для того чтобы справиться с реализацией аналитической работы такого порядка, специалисту следует выявить набор важных, значимых параметров, каждый из которых действительно приводит к тому или иному итогу.
В современном мире подобные инструменты прогнозирования получили самое активное, максимально значимое распространение. Они применяются, например, в бизнесе, торговле и маркетинге. Даже обыкновенный процесс оформления кредита определенным образом касается прогнозов такого формата. Банковская система создает портрет неплатежеспособного клиента, а затем отсеивает заявки от людей, обладающих схожими характеристиками.
Что такое предикативная (предиктивная) аналитика
Под термином Predictive Analytics сегодня принято понимать совокупность операций, позволяющих предсказывать результаты событий в будущем исключительно на основании прошлого опыта аналогичных дел. В данной структуре, если принимать во внимание ее обозначение в самом широком смысле, присутствуют элементы классической статистики, теории игр и функционального математического анализа. Как уже говорилось ранее, перечень сфер, в рамках которых используются выкладки подобного порядка, чрезвычайно широк. С соответствующей терминологией приходится сталкиваться банковским работникам, бизнесменам, специалистам по рекламе и даже программистам.
Области применения предикативного моделирования и систем предиктивной аналитики
- директ-маркетинг;
- сетевое продвижение;
- потребительское и юридическое страхование;
- традиционное банковское дело;
- классическая педагогика (создание эффективных порядков преподавания);
- медицина и фармакология;
- выдача страховых сертификатов по суммам, вкладам и займам.
На самом деле проще перечислить сферы, в рамках которых модули PA не оказались бы чрезвычайно полезными.
Польза предиктивной аналитики в торговле
В 2022 году почти любая более или менее крупная дистрибьюторская или ритейлерская корпорация тем или иным образом взаимодействует со структурами Predictive Analytics. Соответствующие операции проводятся для:
- составления прогнозов ежедневного спроса на конкретные товары;
- учета товарного замещения для позиций во время акций и скидок;
- формирования карт вариации цены в зависимости от сезонности и спроса;
- принятия во внимание климатических факторов, локаций и размеров точек;
- уточнения статистических показателей конкурирующих фирм и так далее.
Все перечисленные мероприятия самым непосредственным образом влияют на параметры доходности сопутствующих бизнес-процессов.
Предиктивная аналитика на производстве
Нетрудно догадаться, что разнообразные методы, системы и структуры данной области академических знаний подходят и для оптимизации и автоматизации труда на фабриках всевозможных типов. В таких условиях они задействуются:
- для предсказания факторов, влияющих на характеристики выпускаемых изделий;
- прогнозирования состояния оборудования и шансов его выхода из строя;
- учета, касающегося потребления ресурсов и состояния основных активов;
- предварительного оповещения администрации и персонала о случаях ЧП.
Особое значение PA-методики получают в рамках предприятий, нуждающихся во всесторонней минимизации рисков.
Источник: www.cleverence.ru
Прогнозная аналитика: определение, примеры и преимущества
По данным Google Trends, интерес к предиктивной аналитике неуклонно растет в течение последних пяти лет.
Прогнозная аналитика (также известная как расширенная аналитика) все больше связывается с бизнес-аналитикой. Но действительно ли они связаны, и если да, то какие преимущества получают компании, объединяя свою деятельность по бизнес-аналитике с этой аналитикой? В чем разница между бизнес-аналитикой и прогнозной аналитикой? Давайте ответим на вопросы, а также посмотрим на реальный пример прогнозной аналитики в этой статье.
Что такое прогнозная аналитика?
Использование исторических данных, машинного обучения и искусственного интеллекта для прогнозирования того, что произойдет в будущем, называется прогнозной аналитикой. Эти исторические данные загружаются в математическую модель, которая учитывает основные тенденции и закономерности в данных. После этого модель применяется к текущим данным, чтобы предсказать, что будет дальше.
Использование данных прогнозной аналитики может помочь предприятиям и бизнес-приложениям предлагать действия, которые могут привести к полезным изменениям в работе. Прогнозная аналитика может помочь аналитикам оценить, поможет ли изменение снизить риски, улучшить операции и/или увеличить доход. Прогнозная аналитика по своей сути стремится ответить на вопрос: «Что, скорее всего, произойдет на основе моих текущих данных, и что я могу сделать, чтобы изменить этот результат?»
Пример реальной прогнозной аналитики в бизнес-аналитике
Прогнозная аналитика не является чем-то новым для многих компаний. Тем не менее, он все чаще используется в различных отраслях для улучшения повседневных корпоративных процессов и создания конкурентной дифференциации.
На практике прогнозная аналитика может принимать различные формы. Рассмотрим следующие возможности.
- Определите, какие клиенты могут отказаться от услуги или продукта. Рассмотрим студию йоги, в которой реализована модель предиктивной аналитики. Основываясь на предыдущих данных, алгоритм может предсказать, что «Джейн» не будет продлевать свое членство, и порекомендовать стимул, который побудит ее сделать это. Когда Джейн вернется в студию, система отправит предупреждение команде по связям с членами, которая предложит ей поощрение или поговорит с ней о продлении ее членства. В этом примере прогнозная аналитика может использоваться в режиме реального времени для предотвращения оттока клиентов.
- Отправляйте маркетинговые сообщения клиентам, которые с наибольшей вероятностью совершат покупку. Если у вашей компании есть только 5,000 долларов, которые можно потратить на маркетинговую кампанию по увеличению продаж, и у нее три миллиона потребителей, вы не можете позволить себе предоставить каждому 10-процентную скидку. Предиктивная аналитика и бизнес-аналитика могут помочь предугадать клиентов, которые с наибольшей вероятностью купят ваши товары, а затем распространить купон только среди этих людей, чтобы максимизировать доход.
- Улучшите обслуживание клиентов за счет правильного планирования. Предприятия могут лучше оценивать спрос, используя расширенную аналитику и бизнес-аналитику. Рассмотрим гостиничную компанию, которая хочет спрогнозировать, сколько людей остановится в определенном месте в эти выходные, чтобы убедиться, что у них достаточно сотрудников и ресурсов для удовлетворения спроса.
Приложения прогнозной аналитики
Предиктивная аналитика — это инструмент принятия решений, используемый в ряде предприятий.
№1. Прогнозирование
Прогнозирование имеет решающее значение в производстве, поскольку оно гарантирует оптимальное использование ресурсов в цепочке поставок. Например, управление запасами и производственные цеха являются важными звеньями цепочки поставок, для работы которых требуются точные прогнозы.
Прогнозное моделирование часто используется для очистки и оптимизации качества данных, используемых для таких прогнозов. Моделирование гарантирует, что дополнительные данные, в том числе данные о действиях, связанных с клиентами, могут быть использованы системой, что приведет к более точному прогнозу.
№2. Кредит
Кредитный рейтинг использует прогнозную аналитику. Когда потребитель или бизнес подает заявку на получение кредита, информация из кредитной истории заявителя и кредитных историй заемщиков с аналогичными характеристиками используется для прогнозирования риска того, что заявитель не сможет погасить любой предоставленный кредит.
№3. Андеррайтинг
андеррайтинг сильно зависит от данных и прогнозной аналитики. Страховые компании исследуют заявителей на получение полиса, чтобы определить вероятность того, что им придется платить по будущему иску, исходя из текущего пула рисков аналогичных страхователей, а также предыдущих событий, которые привели к выплатам. актуарии обычно используют прогностические модели, которые сравнивают атрибуты с данными о предыдущих страхователях и претензиях.
№4. Маркетинг
При планировании новой кампании люди в этой области учитывают, как потребители отреагировали на общую экономическую ситуацию. Они могут использовать демографические сдвиги, чтобы определить, будет ли текущий ассортимент товаров побуждать потребителей совершить покупку.
Между тем, активные трейдеры рассматривают различные показатели, основанные на прошлых событиях, при принятии решения о покупке или продаже ценной бумаги. Скользящие средние, полосы и контрольные точки основаны на предыдущих данных и используются для оценки колебаний цен в будущем.
Наиболее распространенными моделями прогнозирования являются деревья решений, регрессии (линейные и логистические) и нейронные сети, которые являются частью новой области методов и технологий глубокого обучения.
Типы моделей прогнозной аналитики
Прогнозная аналитика использует три метода: деревья решений, нейронные сети и регрессию. Читайте дальше, чтобы узнать больше о каждом из них.
№1. Деревья решений
Если вы хотите понять, что движет чьими-то решениями, вам могут помочь деревья решений. Эта модель делит данные на части в зависимости от определенных переменных, таких как цена или рыночная капитализация. Он напоминает дерево, как следует из названия, с отчетливыми ветвями и листьями. Ветки отображают различные варианты в доступной форме, а отдельные листы представляют конкретный выбор.
Поскольку деревья решений просты для понимания и анализа, они являются самыми основными моделями. Они также весьма полезны, когда вам нужно быстро принять решение.
№ 2. Регрессия
Это наиболее распространенная модель статистического анализа. Когда вам нужно найти закономерности в больших объемах данных и между входными данными существует линейная зависимость, используйте его. Этот метод работает путем вычисления формулы, которая описывает взаимосвязь между всеми входными данными в наборе данных. Например, вы можете использовать регрессию, чтобы определить, как цена и другие важные факторы влияют на производительность ценной бумаги.
№3. Искусственные нейронные сети
Создание нейронных сетей как типа предиктивной аналитики происходило путем имитации того, как работает человеческий мозг. Используя искусственный интеллект и распознавание образов, эта модель может иметь дело со сложными взаимодействиями данных. Используйте его, когда вам нужно преодолеть несколько препятствий, например, когда у вас слишком много данных, нет формулы, которая вам нужна, чтобы помочь вам определить взаимосвязь между входными и выходными данными в вашем наборе данных, или когда вам нужно делать прогнозы, а не чем придумывать объяснения.
Если вы уже использовали деревья решений и регрессию в качестве моделей, вы можете использовать нейронные сети для подтверждения своих выводов.
Как компании могут использовать прогнозную аналитику?
Как было сказано ранее, прогностический анализ может применяться в самых разных приложениях. Предприятия могут использовать модели для достижения своих целей и улучшения своей деятельности. Предприятия обычно используют прогностические модели, чтобы помочь им улучшить обслуживание клиентов и охват.
Руководители и владельцы бизнеса используют этот тип статистического анализа для определения поведения клиентов. Например, владелец бизнеса может использовать методы прогнозирования для выявления и таргетинга на постоянных потребителей, которые могут отказаться и перейти к конкуренту.
Это важно в рекламе и маркетинге. Модели могут использоваться предприятиями, чтобы предсказать, какие клиенты, скорее всего, положительно отреагируют на маркетинговую деятельность и продажи. Вместо того, чтобы проводить широкий маркетинг, владельцы бизнеса могут сэкономить деньги, ориентируясь на клиентов, которые ответят положительно.
Преимущества прогнозной аналитики
Предиктивный анализ имеет множество преимуществ. Как указывалось ранее, использование этого типа анализа может помочь организациям прогнозировать результаты, когда другие (и очевидные) ответы недоступны.
Модели могут помочь инвесторам, финансовым специалистам и бизнес-лидерам снизить риск. Например, инвестор и его консультант могут использовать определенные модели прогнозной аналитики, чтобы помочь разработать инвестиционный портфель с наименьшим риском для инвестора, принимая во внимание такие аспекты, как возраст, капитал и амбиции.
Когда они используют эти модели, это значительно снижает затраты. Предприятия могут предсказать, будет ли продукт успешным или неудачным, еще до того, как они его выпустят. В качестве альтернативы они могут выделить средства на усовершенствование производства, применяя методы прогнозирования до начала производственного процесса.
Критика прогнозной аналитики
Из-за предполагаемого неравенства результатов использование прогнозной аналитики подвергалось критике и, в некоторых случаях, ограничивалось законом. Чаще всего это включает прогностические модели, которые приводят к статистической дискриминации расовых или этнических групп в таких областях, как оценка кредитоспособности, жилищное кредитование, занятость или риск преступного поведения.
Хорошо известным примером этой предиктивной аналитики является (теперь незаконная) практика красной черты в жилищном кредитовании банками. Независимо от того, точны ли прогнозы, полученные в результате использования такой аналитики, их использование, как правило, не одобряется, и данные, которые явно включают информацию, такую как расовая принадлежность человека, теперь часто исключаются из прогнозной аналитики.
Заключение
Все предприятия могут извлечь выгоду из использования прогнозной аналитики для сбора данных о клиентах и прогнозирования следующих шагов на основе прошлого поведения. Эти данные можно использовать для принятия решений, влияющих на итоговый результат и производительность.
Часто задаваемые вопросы по прогнозной аналитике
Что такое прогнозная аналитика в анализе данных?
Прогнозная аналитика — это тип анализа данных, который использует исторические данные и методы аналитики, такие как статистическое моделирование и машинное обучение, для прогнозирования будущих результатов.
Что такое прогнозная аналитика в HR?
Предиктивная аналитика в HR относится к технологии HR, которая использует статистику и учится на существующих данных, чтобы предвидеть будущие результаты. Это инструмент принятия решений.
Почему анализ прогнозной аналитики является следующим логическим шагом в любом процессе бизнес-аналитики BA?
Анализ прогнозной аналитики считается следующим логическим шагом в любой бизнес-аналитике, поскольку он оптимизирует маркетинговые кампании, определяя ответы или покупки клиентов, а также продвигает возможности перекрестных продаж и, таким образом, улучшает бизнес-операции за счет прогнозирования запасов и управления ресурсами.
Статьи по теме
- Прогностическая и предписывающая аналитика, объяснение. (+ Подробное руководство)
- Виды аналитики: как их применять в любом бизнесе
- Инструменты и методы предписывающей аналитики: 9+ лучших вариантов 2021 года
- Предписывающая аналитика: определение, примеры из реальной жизни, как это работает
- МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ: типы и подробное руководство по моделям
0 раз поделились:
Мир Нвадике
Пис — бизнес-консультант с многолетним опытом работы в сфере сельского хозяйства и недвижимости. Она написала множество электронных книг по бизнесу для стартапов с подтвержденным послужным списком историй успеха. Она также оказывает сельскохозяйственные услуги, начиная от агроконсалтинга и заканчивая установкой сельскохозяйственного оборудования. Она любит писать бизнес-статьи о своем богатом финансовом и деловом опыте.
Источник: businessyield.com