Файл: По учебному курсу Бизнесаналитика и финансовое моделирование.docx

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования

«Тольяттинский государственный университет»

(наименование института полностью)

(Наименование учебного структурного подразделения)

38.03.01 Экономика

(код и наименование направления подготовки / специальности)

Бухгалтерский учет, анализ и аудит

(направленность (профиль) / специализация)

Практическое задание № 4

по учебному курсу «Бизнес-аналитика и финансовое моделирование»

^{(наименование учебного курса)}
Вариант ____ (при наличии)

Обучающегося	Губарева Юлия Сергеевна
	(И.О. Фамилия)
Группа	ЭКбвд-2001ас
Преподаватель
	(И.О. Фамилия)

Тольятти 2023

Содержание

1. Табличное описание существующих технологий интеллектуального анализа данных ……………………………………………………………………………………..3

2. Описание идеи и алгоритма предложенного чат-бота …………………………..5

---

3. Схема алгоритма чат-бота………………………………………………………… 6

1. 
   Табличное описание существующих технологий интеллектуального анализа данных
   

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.
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.

---

2. 
   Описание идеи и алгоритма предложенного чат-бота
   

Чат-бот – виртуальный консультант в личных сообщениях и по совместительству менеджер по продажам. В любое время суток он отвечает на вопросы пользователей по скрипту, может осуществлять рассылки по разным сегментам и пересылать данные о клиентах из Instagram в CRM.

Алгоритм работы простой: человек совершает целевое действие — упоминает аккаунт в сторис, пишет комментарий или сообщение в Директ, после чего бот оживает и отвечает по заданному сценарию.

Основные преимущества бота-помощника в Instagram — возможность освободить менеджера от рутины и поддержка пользователей 24/7.

Преимущество чат-бота:

- рост продаж. Клиенты, особенно те, кто пришел за импульсивными покупками, не тратят время в ожидании ответа консультанта и не уходят к конкурентам;

- возможность отправлять рассылки-напоминания, увеличивая LTV покупателей. Бот позволяет сегментировать пользователей и формировать разные сообщения в зависимости от интересов, статуса или других данных клиента;

- автоматизация продаж;

- рост вовлеченности. Бот на связи 24/7, он может не просто отвечать на вопросы, но и помогает поднять активность или предоставить информацию о проекте в удобном формате, дать ссылку на портфолио или кейсы. Для пользователя бонус в том, что не придется искать данные по всему профилю;

- ответы на повторяющиеся типичные вопросы без участия живого человека;

- напоминания о мероприятиях, вебинарах, акциях и распродажах;

- сбор информации о пользователях и обратная связь;

- автоматическая реакция на отметку в сторис или комментарии.

Чат-бот спроектирован в Instagram по инструкции сервиса SendPulse.

3. 
   Схема алгоритма чат-бота
   

Перед составлением сообщений чат-бота, были проанализированы топовые запросы на странице, изучена воронка продаж, составлена майнд-карту и прописаны в ней основные задачи бота. Это помогло продумать логику и архитектуру помощника.


Рисунок 1 – Майнд-карта для создания архитектуры и логики бота
Интерфейс сервиса SendPulse состоит из разделов:

- «Структура бота», в которой описывается логика коммуникации;

---

- «Аудитория», где собираются все данные о подписчиках;

- «Статистика» — информация о числе подписчиков за период, количестве сессий, отправленных и входящих сообщений.

Чат-бот начинается с триггера (ключевого сообщения, которое запускает общение с пользователем). SendPulse предлагает два вида таких месседжей:

предустановленные — стандартные ответы;

кастомизированные — сообщения, которые вы создаете «под себя».

Вариант алгоритма чат-бота для магазина косметики представлен на рисунке 2.



Рисунок 2 – Алгоритм чат-бота для магазина косметики

---