Сметы на первые два пункта будут не сильно разниться в решениях, предлагаемых различными компаниями-разработчиками (если, конечно же, решения не кардинально отличаются своими технологиями): все оборудование и лицензионные программы продаются в свободном доступе, и цены на них легко сравнить. Зачастую, в те услуги, что предоставляют клиенту компании-разработчики входят только третий и четвертый пункты – те места, где имеет смысл сравнивать и анализировать. В большинстве случаев цена непосредственной работы и сроки зависят от:
- трудоемкости проекта заказчика;
- специфичности проекта для специалистов компании;
- необходимых сроков реализации;
- условий гарантийных обязательств и условий дальнейшего технического сопровождения проекта;
- эффективности производственного процесса;
Иногда, если компания-заказчик является крупной общеизвестной фирмой, разработчики могут позволить себе немного завысить стоимость своих услуг. Если же стоимость наоборот – кажется вам довольно низкой в сравнении с аналогичными предложениями, то стоит задуматься о качестве предлагаемых услуг и быть готовым к тому, что, скорее всего, цена и сроки возрастут в процессе непосредственной разработки.
Как использовать структурный подход в решении любых задач
По своей ценовой и качественной политике все компании, занимающиеся разработкой ПО на заказ, довольно многогранны и их сложно разнести по каким-то строгим категориям. Но грубо можно вынести три группы:
- «Любители» — как правило, занимаются разработкой ПО на заказ недавно, отличаются дешевыми ценами на свои услуги и отсутствием квалификации, необходимой для реализации крупных проектов. Занимаются в основном доработкой существующих коробочных вариантов и не способны реализовывать заказы, требующие сложного юридического договора и серьезной материальной ответственности. Их легко узнать по ярким сайтам с кричащими заголовками и отсутствием партнерских соглашений с крупными производителями программного обеспечения. «Слабый» сервис сопровождения клиентов.
- «Профессионалы» — обладают достаточным профильным опытом, их система сопровождения клиентов хорошо построена и нацелена на дальнейшее взаимодействие с заказчиком. Качественно составленные юридические соглашения в полной мере отображают все аспекты будущего сотрудничества компании-разработчика и компании-заказчика, что предупреждает образование каких-либо неурядиц и непонимания в ходе всего взаимодействия. Цена за такие услуги – соответствующая и, зачастую, выше средних по рынку.
- «Гиганты» — им присущи все те качества и признаки «профессионалов», только в отличие от последних, это крупные компании, нередко с представительской сетью по всей стране и за рубежом и работают они, соответственно, только с крупными заказами. Отличаются возможностью реализовывать особо крупные проекты и своим брендом, за который выставляется соответствующая цена.
«Некоторые компании, в большинстве случаев – крупные, любят обращаться к «большим разработчикам» с именитым брендом. Это связано с их желанием через разработку информационной системы повысить свою рыночную стоимость и престиж. Ведь потраченные на программное решение деньги проходят в бухгалтерии, как «нематериальный актив», да и перед акционерами всегда приятно похвастаться «уровнем» своих партнеров. В моей компании мы не берем денег за бренд, пока что – (смеется, ред.), но все равно: мы не можем предложить самые низкие цены, так как основные затраты в нашем бизнесе приходятся на профессиональные кадры. В сфере IT невозможно обеспечить должное качество продукта, экономя на профессионалах.
Решение бизнес-задач из единой точки входа
Решение бизнес-задачи с помощью многофакторного кластерного анализа и здравого смысла
В рамках данной публикации я постарался не только поделиться своим практическим опытом решения аналитической задачи, но и уделить внимание профессиональным особенностям, связанным и с софт-скиллами, так как глубоко убеждён, что когнитивные умения в работе не менее важны, чем умение использовать тот или иной инструмент.
Постановка и понимание задачи
Своевременное и качественное выполнение поставленных задач может отличать успешный бизнес от неуспешного. Однако, та же успешность выполнения задачи зачастую прямым образом зависит от того, насколько прозрачно дошла её постановка от источника до исполнителя. Поясню на основе простейшего принципа: «делать не значит сделать». Идея практически любой задачи представлена концепцией из трёх шагов:
- Субъект А ставит задачу;
- Субъект Б её выполняет;
- Субъект А оценивает результат её выполнения.
Но на самом деле, в большинстве случаев, отношения вышеупомянутых субъектов продолжаются гораздо дольше и, в лучшем случае, на основе хорошего опыта от взаимной работы, а в худшем (и самом реалистичном), Субъект А будет постоянно отправлять замечания с требованиями переделать выполненную задачу Субъекту Б, а он в свою очередь, переделывать и отправлять обратно до тех пор, пока не будет достигнуто взаимное понимание или, пока отношения не расстроятся окончательно.
Природа такого происшествия интуитивно понятна: люди по-разному смотрят на одну и ту же задачу. Причины могут быть разные, вероятно, постановщик задачи слишком сильно акцентируется на своём видении того, что он хочет, а не на конкретной проблеме, которую необходимо решить. Но с той же вероятностью исполнитель задачи может сделать не то, потому что изначально увидел постановку проблемы отличной от конкретной. И все это нормально.
Итак, я определился, с ролью правильного понимания и постановки задачи на старте её решения, и с должной ответственностью можем приступать к знакомству с задачей. Запрос от бизнеса был таков: «Выяснить, почему похожие клиенты приносят разное количество прибыли». С виду задача сформулирована довольно понятно и вроде сходу в голове представляется, как может выглядеть конечный вывод по задаче! Но стоит только задуматься о погружении в практику процессов взаимодействия с заказчиком или практического решения для бизнеса и появляются вопросы:
- Насколько сложное технически должно быть решение, чтобы эффективно интерпретировать его заказчику?
- Каким образом будет оцениваться результат исследования?
- Позволяют ли возможности заказчика реализовать потенциальное решение?
- В каком виде заказчик ожидает результат решения задачи?
По идее, эти вещи чуть тоньше, чем видится постановка задачи самим заказчиком или попросту он может о них даже не задумываться и не разбираться. И за это ни одного заказчика нельзя винить – у каждого своя работа и своя ответственность. Самое лучшее что можно сделать на месте исполнителя — это сформировать оставшиеся непрозрачными вопросы и ДО начала осуществления решения прояснить вместе с заказчиком все эти моменты. Те, кто опрометчиво брал на себя ответственность «подумать обо всем», представляют какое количество часов, сил и нервов можно было бы сэкономить всем участникам процесса просто назначив «обсуждение на берегу» между исполнителем и заказчиком в необходимый момент.
Вернусь к задаче. Данные, которые можно собрать, позволяют разделить пользователей по группам и, на основе объективных скрытых и явных зависимостей, составить стандартное поведение представителя каждой группы. Получится этакий «портрет» клиента. Это поможет проранжировать значимость клиентов и их продуктов и сформировать потенциальное решение. Начну с изучения данных.
Изучение и подготовка данных
Использовать буду подходящие средства для работы с данными: Python и Jupyter Notebook.
Библиотеки, которые понадобятся для решения задачи:
import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.preprocessing import StandardScaler, normalize from IPython.display import Markdown Загружаю данные, указав признак даты: df = pd.read_csv(‘data.csv’, parse_dates=[‘mon’]) И теперь взгляну на базовую статистику по выгрузке: display(df.info()) display(df.corr()) display(df.shape) display(df.describe())
В рамках данной задачи не буду извлекать признаки, оттолкнусь от того, что есть. В данном случае, очистка данных представляет собой только удаление от неинформативных признаков (признаки, где все значения – это нули и признаки со слишком большим количеством пропусков), удаления десятков строк с пропущенными значениями, а также удаления не интерпретируемых признаков. Сделаю это и перемещусь к более интересным вещам.
Кластеризация – это класс задач машинного обучения без учителя, чтобы математически и логически корректно «отдать» модели данные, необходимо провести с ними некоторые преобразования. Все эти преобразования оберну в функцию с пояснением:
# Стандартизация, one-hot кодирование, нормализация, PCA-преобразование def preproces(df): num_cols = df.select_dtypes(exclude=[‘object’]).columns.tolist() num_transform = StandardScaler() num_scaled = num_transform.fit_transform(df[num_cols]) df[num_cols] = num_scaled cat_cols = df.select_dtypes(include=[‘object’]).columns.tolist() ohe = pd.get_dummies(df[cat_cols]) df = df.drop(cat_cols, axis=1) df = df.join(ohe) df = normalize(df) df = pd.DataFrame(df) pca = PCA(n_components=2) df = pca.fit_transform(df) df = pd.DataFrame(df) df.columns = [‘PCA1’, ‘PCA2’] return df
Для начала, с помощью метода StandardScaler, стандартизирую данные, то есть приведу к единой дисперсии. Сделать это необходимо, чтобы количественные признаки не имели для модели повышенную значимость над категориальными. Она должна понимать, что значение полученного дохода, измеряемое тысячами и миллионами, не важнее признака пола, принимающего значение, например, 0 или 1. Дальше, применю процедуру OneHot-кодирования, призванную для преобразования в целочисленный вид признаков с текстовыми данными. Таким образом, тот же признак пола будет вместо вида «муж» представлен как 1, «жен» как 0 соответственно.
Практически готовые данные приведу к единому масштабу путем нормализации. Очень важной процедурой в рамках предобработки будет являться понижение размерности. Данные имеют большое количество признаков, с которыми модели будет сложно работать, и которые можно обобщить, путем понижения размерности. Как это сделать?
С помощью PCA (анализ главных компонент), повышу интерпретируемость данных для модели, с минимальной потерей информативности. Все рассматриваемые признаки обобщу до двух, чтобы можно было доступно представить данные на визуализации в двухмерном пространстве. В итоге предобработанные данные имеют следующий вид:
Выбор алгоритма
Одним из самых интересных этапов исследования является выбор подходящего алгоритма. Дело в том, что идея разделения на кластеры понятна: поделить все объекты на группы по схожести так, чтобы была ясна разница между ними. Однако, если разобраться в математической концепции расчёта схожести между объектами разных алгоритмов, отталкиваясь от конкретных данных, конечно, то ясно будет только одно – всё не так просто. Идея наглядна на довольно популярной картинке:
Пояснять как работает каждый отдельный алгоритм в посте не буду, благо, актуальный материал очень хорошо гуглится. Кратко выделю только то, что одни алгоритмы работают по иерархическому принципу, то есть каждому объекту присваивают собственный кластер, и затем объединяют два ближайших до тех пор, пока не образуется общий. Другие обобщают на основе расстояний к центральным точкам кластеров – центройдам. Необходим алгоритм, который будет подходить к данным, взгляну на их визуальное представление:
В двумерном пространстве, которое я определил, понизив размерность, данным характерна очень высокая плотность. Согласитесь, что алгоритмы, призванные отлавливать схожесть в данных следующего вида, вряд ли логично применять в данном случае:
Поверьте, к таким данным, даже подобрать предварительное число кластеров представится не таким очевидным. Отличным кандидатом на место в инструментарии моего исследования будет алгоритм «плотностной кластеризации» DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)! Он не требует на вход предварительного числа кластеров и хорошо работает с шумами.
Интуитивная идея алгоритма такова: если несколько людей общаются друг с другом и находятся достаточно близко, то они образовывают компанию. Это логично, и неважно, что вокруг может быть сколько угодно подобных компаний или компаний из одного человека – схожесть зафиксирована. Основными параметрами алгоритма являются: максимальное расстояние между соседними точками (eps) и минимальное количество объектов в кластере (min_samples).
Применение и выводы
Возьму необходимую выборку и применю алгоритм:
def dbscan_clusters(df, min_samples): db_default = DBSCAN(eps=0.0375, min_samples=min_samples).fit(df) df[‘db_cluster’] = db_default.labels_ return df
Если постараться, то какие-то выводы всё-таки можно сделать, но без конкретных цифр смысла решительно немного. Для того чтобы интерпретировать результат работы алгоритма, выведем статистику по каждому полученному кластеру, и эта статистка будет отражать среднестатистического пользователя-объекта соответствующей группы:
def description_seg(df, name): display(Markdown(f’n**Портрет клиента в группе **n’)) display(Markdown(‘n***Средний доход:***n’)) display(round(df[‘feature_34’].mean(), 2)) display(Markdown(‘n***Среднее количество продуктов:***n’)) display(round(df[‘feature_43’].mean(), 2)) display(Markdown(‘n***Среднее количество продуктов группы 1:***n’)) display(round(df[‘feature_54′].mean(), 2)) display(Markdown(‘n***Топ отраслей:***n’)) display(df[‘feature_23’].value_counts().head())
Соберу вывод в таблицу:
**прим. Данные умышленно изменены без потери сути.
Теперь, как минимум, «синее пятно» стало осмысленнее, а самое главное – появилась возможность анализировать! Уже можно выделить, к примеру, группы 1 и 2, участники которых схожи по большинству признаков, однако одни приносят доход, а другие нет. Почему так? Судя по всему, что-то «недопредложили», а может где-то отдел продаж работает не так добросовестно?
Самое главное – подсвечена проблема и наглядно показаны закономерности. Изначальная задача исследования выполнена, а дальше эти данные ждёт более детальный разбор с формированием практических решений.
Итог
Возможности кластерного анализа на самом деле далеко не ограничиваются применением, изложенным в публикации. Метод является очень гибким в плане использования в различных сферах и не менее полезным. Приведу несколько примеров из практики:
Анализ можно использовать в сфере кадров, он может помочь увидеть более объективную картину рынка кадров и строить стратегию подбора.
Также, в сфере страхования кластеризация может дать актуальную информацию (средний возраст, количество заболевании и т.д.) и, исходя из этого, формировать бизнес-политику.
Наконец, крайне успешно кластерный анализ применяется в исследованиях, связанных с социологией.
Сфер применения ещё больше, потому что анализ можно применять практически в любом случае, где данные нужно систематизировать и структурировать, но не стоит забывать об идеологической стороне исследования, ведь сделать можно любой анализ, суть в том, чтобы понимать и осознавать его практический смысл и пользу для бизнеса.
Источник: newtechaudit.ru
Решение задач по менеджменту на заказ
Решим любую задачу, объясним любое решение или пример в срок!
Оформить заявку
Как оформить заказ на решение задач
Оформляете заявку
Бесплатно рассчитываем стоимость
Вы вносите предоплату 25%
Эксперт выполняет работу
Вносите оставшуюся сумму
И защищаете работу на отлично!
Решения задач по предметам
Вас проконсультирует
Личный помощник (менеджер)
- Ответит головой за сроки
- Сделает всё, чтобы решить вашу проблему
- Проконтролирует выполнение услуги
- Подберет лучшего эксперта по вашей задаче
Мудрый советник (сотрудник колл-центра)
- Поможет описать вашу задачу
- Обучит работе с личным кабинетом
- Проконтролирует выполнение услуги
Персональный «Пушкин» (Эксперт)
- Откликнется на вашу проблему
- Проанализирует пути решения
- Объяснит материал
- Убедится, что вы все поняли
Шерлок Холмс (сотрудник отдела Контроля Качества)
- Придирчивый и внимательный: не даст расслабиться экспертам
- Проверит текст на уникальность сотней специальных программ
- Просканирует каждый миллиметр оформления на соответствие нормам и ГОСТу
Отзывы о нас
Заказать решение задач
Заказать решение задач для студентов по любому предмету и любой сложности. Соблюдение требований и сроков. Решение задач на заказ по выгодной цене!
Вид работы: Решение задач
Объем: 13 страниц Срок: 3 дня
Хочу выразить огромную благодарность сервису Заочник и исполнителю который помогал мне решить задачи по налоговому праву. Исполнитель оказался очень компетентным в данной тематике, серьёзно подошёл к выполнению моего заказа, сдал работу в срок и даже дополнил работу заметками с подробными объяснениями. Стоимость очень дешёвая для такой работы, я бы советовала сайту повышать тарифы, всё-таки качество соответствует))
Женя (3 курс)
31 Май 2023 | Москва
Вид работы: Решение задач
Работа выполнили отлично! Все в срок. Даже раньше! Благо дарю.
28 Май 2023
Вид работы: Решение задач
Объем: 10 страниц Срок: 1 день
Я абсолютно довольна сервисом Заочник, соотношением цены и качества, сроками выполнения заказа. Исполнитель нашёлся быстро и ответственно подошёл к решению задач. Работа была сдана мне уже на следующий день. Преподаватель остался доволен качеством и поставил соответствующий высокий бал. Благодарю вас за это и при случае непременно обращусь сюда ещё раз.
Саша (3 курс)
27 Май 2023 | Москва
Вид работы: Решение задач
Объем: 12 страниц Срок: 2 дня
Как только у меня намечается завал на учёбе, то я тут же бегу за помощью компетентных авторов на Заочник) в этот раз заказывала решение задач по высшей математике, автор молодец выполнил работу качественно и в срок, дополнил подробными объяснениями, да такими что я даже сама немного поняла как это решать, хотя по натуре я типичный гуманитарий) отдельно хочу выделить невысокую цену за работу, если вы бедный студент, то для вас это будет вполне доступно поэтому смело пользуйтесь.
Настя (3 курс)
26 Май 2023 | Екатеринбург
Вид работы: Решение задач
Объем: 10 страниц Срок: 5 дней
Решение задач по экономике то еще приключение, приходится учитывать множество показателей, очень легко ошибиться, тратится много времени. Преподаватель в университете обозначил задачу решить несколько десятков заданий. Решил не париться и обратиться к специалистам. Выбрал данный ресурс. Сделали все быстро, решения правильные (преподаватель уже проверил).
Андрей (3 курс)
16 Май 2023 | Москва
Вид работы: Решение задач
Объем: 15 страниц Срок: 3 дня
С математикой я не дружу от слова совсем. Но так уж получилось, что Математический анализ один из самых сложных предметов в этом семестре. Преподаватель дал целую кучу задач и выделил минимальный срок на выполнение- 3 дня. Самостоятельно осилить их я не смог, поэтому заказал на Заочнике. Спасибо менеджеру, который быстро подобрал мне автора который разбирается в тематике.
К счастью, исполнитель попался толковый и выполнил заказ точно в срок. Преподаватель остался доволен моей работой и по достоинству её оценил.
Леша (3 курс)
11 Май 2023 | Санкт Петербург
Вид работы: Решение задач
Объем: 13 страниц Срок: 3 дня
Уже не первый раз заказываю здесь решение задач для ВУЗа. На личном опыте убедилась, что авторы выдают качественный материал, а если вдруг всё-таки требуется какие-то правки, то исполнитель учтет все требования и исправит так как нужно. В целом я очень довольна сотрудничеством с Заочником, работа предоставляется всегда в указанный срок (а иногда даже раньше). Ну и конечно не последнюю роль играет стоимость, даже с постоянно ограниченным бюджетом, я могу себе позволить заказать работу онлайн, а всё потому что цены здесь адекватные и доступные студентам.
Маргарита (4 курс)
11 Май 2023 | Москва
Школьная математика
Вид работы: Решение задач
Никаких замечаний к самой работе. Всё быстро и верно.
Александра
09 Май 2023
Вид работы: Решение задач
заказ выполнен очень быстро и качественно, несмотря на сжатые сроки
08 Май 2023
Вид работы: Решение задач
Объем: 12 страниц Срок: 3 дня
Мой любимый сайт уже второй год. В начале было страшно даже не за деньги, а за качество работы, чтобы преподаватели не придирались. Но никто ничего не заметил 🙂 Работу получаю всегда четко в срок, надеюсь так будет и дальше. Нравится онлайн формат заказа, не нужно никуда идти. Заказал, оплатил, получил и ни одного лишнего движения.
Пока только положительные впечатления.
Максим (3 курс)
29 Апрель 2023 | Москва
Другие виды работ
Решение задач менеджмента
Современная модель менеджмента – это интегрированный целостный подход к управлению компанией. Студент должен научиться принимать решения по организации выполнения заданий, стоящих перед компанией, направлять ее деятельность на достижение общих целей. Один из обязательных навыков – умение мотивировать коллектив на повышение эффективности и качества работ. Для этого менеджеру следует знать виды, функции и психологию менеджмента. Решение задач по менеджменту организаций поможет закрепить усвоение теоретического материала и научиться использовать его в практической деятельности.
Как заказать решение задач по менеджменту на сервисе Zaochnik
При проверке знаний учащегося преподаватели обращают внимание его способность использовать теорию менеджмента в реальных ситуациях, требующих оперативного решения стандартных и нестандартных задач. Учащийся должен сделать обоснованный выбор мотивационной управленческой модели и аргументировать необходимость ее использования.
Эксперты сервиса предлагают помощь в решении задач по менеджменту с ответами различной тематики:
- построение сетевой модели;
- дифференциальный и комплексный методы оценки качества продукции;
- планирование производственной программы и затрат труда;
- расчет и построение экономической модели;
- принципы разработки стратегии развития организации;
- расчет плановой прибыли;
- расчет запаса финансовой прочности, др.
Оформить заказ можно на нашем сайте. Для этого следует заполнить заявку, сделать фото условия задачи и отправить нам. Менеджер клиентской поддержки в короткий срок найдет эксперта по вашей теме, который сможет оперативно сделать задачу. Выполнение задания на заказ сопровождается объяснением студенту способа решения. Решение ситуационных задач по менеджменту – залог получения хорошей оценки студентом.
Какие преимущества имеет сотрудничество с компанией Zaochnik