ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 04.12.2023
Просмотров: 11
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
М
ИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИфедеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
«Тольяттинский государственный университет»
Институт финансов, экономики и управления
(наименование института полностью)
Кафедра /департамент /центр1 Кафедра «Экономика и управление»
(наименование кафедры/департамента/центра полностью)
38.03.01 Экономика
(код и наименование направления подготовки, специальности)
Баклавариат
(направленность (профиль) / специализация)
Практическое задание №4
по учебному курсу «Бизнес-аналитика и финансовое моделирование»
(наименование учебного курса)
Вариант ____ (при наличии)
| Студент | И.Р. Гусейнов | |
| | (И.О. Фамилия) | |
| Группа | ЭКбдо-2006а | |
| | | |
| Преподаватель | | |
| | (И.О. Фамилия) | |
Тольятти 2023
Таблица 1 – 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. |
Продолжение таблицы 1
| № | Наименование технологии | Описание технологии |
| 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. |
Описание идеи и алгоритма предложенного чат-бота.
Благодаря чат-боту можно автоматизировать работу салона красоты. Как можно применить чат-бота:
- Ответить на часто задаваемые вопросы об услугах и их стоимости;
- Уведомить клиентов об акции, специальном предложении в салоне;
- Отправить портфолио работ мастеров;
- Рассказать о продолжительности процедур, оказываемых в салоне;
- Отправить прайс-лист PDF-файлом или картинкой;
- Выслать купон или промокод на скидку;
- Записать клиента на стрижку или маникюр;
- Провести опрос клиентов и узнать их предпочтения.
Чат-бот спроектирован в визуальном редакторе TextBack — пример того, как может выглядеть чат-бот для салонов красоты.
Рисунок 1 – Алгоритм для чат-бота
1 Оставить нужное