Однако для большинства традиционных систем управления бизнесом, бухгалтерского учета, управления человеческими ресурсами и экономики начальный расчет и статистика составляют все математические требования.
Какой вид математики — это бизнес-математика?
Математика, обычно используемая в торговле, включает элементарную арифметику, элементарную алгебру, статистику и вероятность. Для решения некоторых задач управления применяется более сложная математика, такая как исчисление, матричная алгебра и линейное программирование.
Какую математику изучают специалисты по бизнесу?
Программы получения степени по управлению бизнесом обычно требуют, чтобы вы закончили курс алгебры в колледже, часто с упором на анализ данных, или класс математики для бизнес-приложений.
Почему математика важна в управлении бизнесом?
Понимание базовой бизнес-математики необходимо для прибыльных операций и точного ведения учета. Знание того, как складывать, вычитать, умножать, делить, округлять и использовать проценты и дроби, — это минимум, который вам нужен для определения цены вашего продукта и соблюдения вашего бюджета.
Математика не нужна!
Каковы основные предметы бизнес-администрирования?
(xxxii) Университет Лагоса (UNILAG) требует очень хороших результатов по трем предметам уровня JUPEB / A ‘: экономика и любые два предмета по финансовому учету, управлению бизнесом, государственному управлению, географии и математике.
.
Комбинация предметов JAMB UTME для изучения делового администрирования должна включать:
- Экономика.
- Математика.
- Торговля.
- Английский.
Статистика сложнее расчетов?
Мне больше нравятся вычисления, чем статистика, но когда дошло до этого, по крайней мере для меня, статистика была более легким делом. … Я понимаю, почему кто-то считает, что статистика сложнее. Статистика требует хорошего понимания прочитанного, поскольку задачи со словами, как правило, менее просты, чем математические.
Деловое администрирование — сложная дисциплина?
Насколько сложно получить степень в области делового администрирования? … Если вы хотите добиться успеха, иметь высокие оценки, многому научиться, развиваться ради будущего и заложить прочный фундамент для делового мира, тогда да, это сложно. Изучение бизнес-администрирования включает в себя развитие опыта во многих различных областях, связанных с бизнесом.
Какая самая легкая специальность в бизнесе?
Самые простые бизнес-направления
- Человеческие ресурсы. …
- Маркетинг. …
- Организационное лидерство. …
- Международный бизнес. …
- Управление бизнесом и менеджмент.
8 центов 2020 г.
Много ли математики в бизнес-администрировании?
Однако для получения определенных бизнес-степеней часто может потребоваться гораздо больше математики, чем эти основные требования. … Тем не менее, для большинства традиционных систем управления бизнесом, бухгалтерского учета, управления человеческими ресурсами и экономики начальные вычисления и статистика составляют все математические требования.
Как стать лучше в математике
Бизнес-администрирование — хорошее направление?
Да, бизнес-администрирование — хорошая специальность, потому что она доминирует в списке самых востребованных специальностей. Специальность в области делового администрирования также может подготовить вас к широкому спектру высокооплачиваемых профессий с перспективами роста выше среднего (Бюро статистики труда США).
В чем разница между математикой и бизнес-математикой?
Ответ: Бизнес-математика — это математика, используемая коммерческими предприятиями для записи бизнес-операций и управления ими. Пошаговое объяснение: Математика включает изучение: Чисел: как можно считать.
Как математика используется в бизнесе и финансах?
Математика — важная часть управления бизнесом. … Бизнес-математика используется коммерческими предприятиями для записи бизнес-операций и управления ими. Коммерческие организации используют математику в бухгалтерском учете, управлении запасами, маркетинге, прогнозировании продаж и финансовом анализе.
Что такое базовая бизнес-математика?
Обзор базовых навыков бизнес-математики обеспечивает основу арифметики, математики и измерений, используемых в обычной деловой и отраслевой практике. … Выполнять основные арифметические операции с числами со знаком и членами со знаком, а также преобразовывать и решать уравнения.
Какие 5 основных предметов?
Термин «основные академические предметы» означает английский язык, чтение или изучение языков, математику, естественные науки, иностранные языки, гражданское право и государственное управление, экономику, искусство, историю и географию ».
Является ли математика обязательной для бизнес-администрирования?
(а) для делового администрирования требуются математика, английский язык, экономика и государственное управление / коммерция или любой другой предмет социальных наук. … Имейте в виду, что в JAMB английский язык, также известный как использование английского языка, является обязательным для всех курсов.
Какой курс делового администрирования самый лучший?
Например, в Университете Народного бакалавра наук в области делового администрирования студенты проходят следующие бизнес-классы:
- Многонациональное управление.
- Предпринимательство.
- Деловое право и этика.
- Бизнес и общество.
- Организационное поведение.
- Деловая политика и стратегия.
- Лидерство.
- Управление качеством.
Источник: frameboxxindore.com
Школа Данных: как совместить математику и бизнес
Этот текст — первая из серии статей о том, как корректно встроить инструменты big data с выгодой для бизнеса.
Маленький спойлер: все получится, если помнить о самом бизнесе.
Еще 5 лет назад крупные компании хотели внедрить у себя новомодную “бигдату”. Но настоящих экспериментаторов было мало. Исключениями стали те, кто точно обладал массой данных: телеком, банковский сектор, интернет-компании. А в 2018 году за экспертизой в больших данных бизнесы приходят сами, причем из самых неожиданных отраслей: металлургия, страхование, авиаиндустрия.
С чего начинается модель?
Big data перестала быть волшебной мантрой (теперь эту корону носит блокчейн). Но пока не избавилась от главного мифа:
“Более-менее адекватный математик может набросать на бумажке модель, ее быстренько внедрят, а после этого можно потягивать коктейль и наблюдать за ростом продаж”.
Я утрирую, конечно, но не очень сильно. Приведу пример из нашей практики.
Есть компания-производитель строительного кирпича. Немелкая, с опытом и налаженными продажами. В такие моменты в компаниях нередко задаются вопросом: а как бы нам еще уменьшить издержки и увеличить прибыль?
Кандидатом на улучшение стала логистика. В доставках кирпича было много хаоса, трудно было заранее оценить клиентский спрос, поэтому расходы на ГСМ и амортизацию транспорта нервировали. Узнав о big data, в компании решили: будем предсказывать, когда на клиентских стройках закончится кирпич, чтобы оперативно его туда отправлять. Проанализировали предыдущие данные, сделали модель, которая пообещала интересные проценты оптимизации.
Всю радость поломал привычный порядок. Во-первых, нужно было найти машины для оперативной доставки и продумать маршруты. Во-вторых, эти машины могли заехать на склад для загрузки только в строго определенные тайм-слоты, потому что график приезда клиентских машин был составлен на несколько недель вперед. Двигать клиентов было нельзя. Поэтому оперативность шла прахом.
Получилось, что начали с обычного “давайте предскажем”, а закончили на трансформации бизнес-процесса.
Задача по big data имеет две постановки: бизнес и математику. И порядок их именно такой. Прежде чем сажать аналитика за построение модели, нужно пройти три этапа.
1. Определить задачу с точки зрения бизнеса.
Допустим, мы хотим бороться с оттоком клиентов. И решили предсказывать, что определенная группа покупателей близка к тому, чтобы уйти к конкуренту. Для них мы будем формировать всяческие плюшки, чтобы удержать.
Задача на первый взгляд тривиальная. Аналитик строит модель на исторических данных — ушедших и постоянных клиентах — чтобы вывести признаки тех и других. Например, в реальном кейсе сотового оператора отток анонимного абонента = абонент перестал пользоваться связью. Но сколько времени — неделю, месяц, год — он должен не включаться, чтобы его записали в “оттекшие”?
Определить эту задачу можно по-разному. Можно по готовому бизнес-шаблону. Или по историческим данным — как часто возвращаются абоненты, которые не пользовались связью месяц? А если таких — целых 10%? К примеру, абонент был в долгосрочной командировке или повелся на ограниченную акцию другого оператора.
Здесь важно: кого считать “отточниками” — полностью бизнес-решение.
Необходимый минимум любого подразделения big data — 2 роли. Первая — data scientist, на котором математика и построение модели. Вторая от команды к команде именуется по-разному — product owner, product manager, бизнес-аналитик. На совести этого человека корректная постановка задачи. Его миссия — вникать в тонкости бизнеса заказчика и подбирать нужные ему инструменты.
Причем вникать в активной коммуникации со всеми сторонами.
2. Проверить бизнес-кейс.
Окей, определимся мы с моделью. Но во сколько нам обойдется оптимизация?
Возьмем тот же отток. Чтобы удержать потенциально уходящих клиентов, можно позвонить или маякнуть правильным сообщением. Или, если есть ресурс, предложить бонус. Можно подсказать клиенту более экономически интересный тариф, проанализировав его расходы.
Но раз уж мы задумались о бонусах, то это — наши траты на подобных клиентов. И ладно бы мы точно знали, что этот клиент уйдет, если ничего не предпринять. Но модели неидеальны в своих предсказаниях. Кого-то мы удержим правильно. А, например, 20% потенциальных “отточников” на самом деле таковыми не будут являться.
При это мы будем предлагать бонусы и им. Сколько на это потратится денег, допустимо ли это в нашем случае — нужно смотреть на объем клиентской базы, масштабы оттока и считать абсолютные цифры.
Это называется ошибками первого и второго рода. Мы должны понимать, что результаты внедрения модели дадут больше, чем отнимут. И это должна быть приемлемая для нас разница. Требования к модели формируются прежде ее построения. Может быть, они выйдут такими, что и тратить время дейта-сайентиста будет незачем.
3. Спланировать, как будут использоваться результаты.
“Экономика сошлась, — говорит нам бизнес-кейс. — Можно уже наконец строить модель?”
Рано. Нужно продумать, что будет происходить с результатами.
Вот выдаст нам модель 200 000 человек, которые ежемесячно могут превратиться в “отточников”. И мы решим их обзванивать. А успеем ли пройтись по всем? Контакт-центр ведь не резиновый.
Другой момент — нужно понять, какой лаг по времени у нас будет между предсказанием ухода и реальным уходом клиента. Зачем нам предсказание, если клиент “оттечет” в очень ближайшее время? Ведь тогда мы можем не успеть с ними связаться. Но и чем дальше от момента ухода мы даем ответ, тем ниже точность предсказания. Здесь снова приходится высчитывать оптимум между плюсами и рисками.
И третий момент — как быстро мы сможем имплементировать новшества в наши бизнес-процессы? Чтобы не получилось, как с примером о производителе кирпича.
В заключение
Путь к четкой задаче для дейта-сайентиста сам по себе является задачей.
Если же все три пункта мы проверили, все сложилось и появилась модель, нас ждет следующий веселый этап — интеграция. Построение модели и смежная математика обычно занимает около 20% времени. Остальные 80% (а иногда гораздо больше, в зависимости от гибкости компании) — реализация в продуктиве. Вплоть до нескольких месяцев.
Модель — это только MVP. Все любят их строить, потому что гипотетические результаты всем нравятся. А потом внедрение их в реальные бизнес-процессы буксует в большинстве компаний. Ведь самое сложное — изменить отлаженные порядки.
Поэтому в любом big data проекте должен быть data scientist, на котором математика, product manager, отвечающий за бизнес, и project manager с проектной командой. Последним предстоит заниматься внедрением и перетряхивать бизнес-процесс. Иногда больно и тяжело. Но только в такой конфигурации работа с big data может принести выгоду.
Этим и прочим особенностям применения аналитики данных в бизнесе мы учим в нашей Школе Данных на курсах для аналитиков и для менеджеров.
Пост подготовлен Школой Данных на основе публикации основателя Школы в Business HUB ПАО «Киевстар»
- машинное обучение
- анализ данных
- анализ социальных сетей
- алгоритмы
- алгоритмы обработки данных
- школа данных
- big data
- data mining
- Kaggle
- sna
- рекомендательные системы
- Блог компании Школа Данных
- Big Data
- Математика
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
Источник: habr.com
16. Бизнес – это математика. Индикаторы и формула прибыли
Итак, вы начали работу и вышли на какой-то стандартный уровень прибыли. Рано или поздно любой владелец бизнеса задумывается о том, как увеличить прибыль. Владелец мойки, естественно, – не исключение. Проблема в том, что чаще всего предприниматели начинают искать способы сэкономить везде, где только можно, в то время как нужно искать способы больше зарабатывать. А единственный способ делать больше денег – это работа с клиентами.
В самом деле, кто приносит деньги в бизнес? Клиенты. Значит, чтобы бизнес приносил больше денег, нужно чтобы клиенты приносили больше денег. Некоторые владельцы моек понимают это интуитивно, но не имеют в голове целостной системной картины того, как должна быть построена работа с клиентами и как можно целенаправленно увеличивать прибыль.
Первое, что вам нужно понять. прибыль не является черным ящиком, где на входе количество клиентов, а на выходе деньги. Если брать в общем виде, то.
Прибыль мойки = Кол-во клиентов ? Средний чек ? Кол-во заездов ? Маржа.
Например, прибыль за месяц складывается из количества клиентов, обслуженных в этом месяце, количества услуг, которые они купили, количества денег, которые они оставили в кассе, и вашей маржи с этих денег.
Чтобы было понятнее, приведу упрощенный пример.
За июнь вы обслужили 100 клиентов.
Из них 50 человек заехали на мойку только один раз, 50 заезжали дважды.
Те, кто заехал один раз, покупали ополаскивание кузова за 100 руб., а те, кто заезжал дважды, покупали экспресс за 200 руб.
Итого выручка составила:
50 ? 1 ? 100 = 5000 руб.
50 ? 2 ? 200 = 20 000 руб.
Общая выручка за месяц составила: 25 000 руб.
Среднее количество заездов за месяц = 1,5.
Средний чек = 166 руб.
Маржа для удобства пусть будет равна 40 %.
Получаем 100 ?166 ? 1,5 ? 0,4 = 9960 руб.
Само собой, эта формула нужна не для того, чтобы вы знали, сколько за месяц заработано денег. Это вы знаете и так, без всяких формул, просто пересчитав выручку, которая осталась после выплаты зарплаты и других обычных платежей.
Эта формула нужна для того, чтобы вы четко знали, что именно приносит вам деньги и как увеличить прибыль. Потому что для увеличения прибыли вам нужно увеличивать каждый из этих четырех индикаторов. Причем они увеличиваются разными способами. Количество клиентов – это маркетинг, средний чек – это продажи «лицом к лицу», количество заездов – это система постоянного контакта и стимулирующие программы, маржа – это ценообразование и контроль издержек. И чтобы итоговое значение у вас увеличивалось, вам нужно работать над каждым индикатором в отдельности.
И первое, с чего вы должны начать, – это измерения этих самых индикаторов прибыли. Потому что если вы хотите что-то улучшить, вы должны иметь возможность отслеживать изменения. Чтобы увеличить средний чек, нужно знать, какой он сейчас. Чтобы увеличить количество заездов, нужно знать, какое оно сейчас. И измерять все эти индикаторы нужно постоянно.
Из опыта спортивных состязаний, например, известно, что простой замер результатов может дать до 20 % улучшения. Вы тоже обязаны знать свои цифры, потому что в бизнесе решения нужно принимать на основе сухих цифр и расчетов, точной информации. Бизнес – это не поэзия, бизнес – это математика.
К сожалению, большинство предпринимателей принимают решения, основанные на интуиции, а не на информации. Если перед владельцем мойки стоит вопрос. делать ли отдельный бокс для клиентов по записи или пусть во все боксы стоит обычная очередь, на чем основано его решение чаще всего? На интуиции. Или на чужих советах. А как стоило бы сделать?
Устроить бокс для мойки по записи и поставить цены на все услуги по записи на 15–20 % выше стандартного прайса. После этого посмотреть на количество желающих. Посчитать экономическую выгоду от этого бокса. Короче говоря, путем замеров и расчетов определить, выгодно оно или нет.
Запомните простую вещь. все, что вы не можете измерить, вы не можете и контролировать. Поэтому вы должны измерять все, что измеряемо, а то, что не измеряемо, сделать измеримым. Это касается и эффективности рекламы, и работы персонала, и обслуживания клиентов, и всего остального.
Несколько слов об интуиции. Что это такое? Можете ли вы представить себе, что сейчас в вашем бизнесе вы делаете то же, что делали десять лет назад? Сильно сомневаюсь. То, что вы делали десять лет назад, сегодня будет просто глупостью.
Мир меняется с такой скоростью, что все мгновенно устаревает. Решения, которые вы принимали даже год назад, сегодня могут быть неправильными и вредными. И на самом деле интуиция – это неконтролируемые случайные ассоциации с прошлым опытом.
Можете ли вы вспомнить, когда в первый раз обожглись, например, об электрическую плиту? Достаточно непросто восстановить ту картину, не правда ли?
Но тем не менее ваша интуиция безошибочно подсказывает, что прикасаться к включенной электрической плитке не стоит. То есть когда вы используете интуицию в бизнесе, ваш мозг подкидывает вам способ решения проблемы из прошлого опыта. Интуиция не может оперировать ничем, кроме прошлого опыта.
Бизнес-интуиция – это опыт в другом времени, в другом рынке, в других условиях, с другими клиентами. Принимая интуитивные решения, вы просто переносите этот опыт на сегодняшний день. Если раньше вы могли ничего не делать, чтобы привлечь клиентов, сейчас вы этого позволить себе не можете. Когда вы принимаете решение, вы принимаете решение за весь ваш бизнес.
Это было небольшое, но важное отступление. Вернемся к теме увеличения прибыли. Увеличение маржи – дело достаточно простое: повышать цены и снижать издержки. Вопросы снижения издержек я рассматривать не буду, поскольку основная задача в снижении издержек на мойке – это борьба с воровством. Гораздо проще и быстрее начать больше зарабатывать, чем экономить каждую копейку.
Таким образом, есть три основных способа увеличить прибыль автомойки:
• привлечь больше клиентов;
• сделать так, чтобы клиенты оставляли на мойке больше денег;
• сделать так, чтобы клиенты приезжали чаще.
Про каждый из них мы поговорим подробнее в следующих главах. Сразу хочу заметить, что чаще всего обращают внимание только на первый способ. Это неправильно, и дальше я объясню, почему.
Источник: www.nnre.ru