Аспекты аналитической подготовки принятия решений

Содержание

Слайд 2

Рынок инструментальных средств ИАС :

Рынок инструментальных средств ИАС :

Слайд 3

Слайд 4

Слайд 5

Слайд 6

SPSS - статистика и анализ данных

SPSS - статистика и анализ данных

Слайд 7

OLAP (On - Line Analytical Processing оперативный анализ данных (информации) Основной

OLAP (On - Line Analytical Processing оперативный анализ данных (информации)
Основной задачей

оперативного
или OLAP -анализа является
быстрое (в пределах секунд)
извлечение необходимой аналитику
или ЛПР для обоснования или принятия решения информации.
Основная функция OLAP - управление измерениями, которые применяются для моделирования основных характеристик бизнеса.

OLAP – технологии

Слайд 8

Требования, предъявляемые к OLAP-системам 1. Многомерное представление данных. 2. Прозрачность. 3.

Требования, предъявляемые к OLAP-системам

1. Многомерное представление данных.
2. Прозрачность.
3. Доступность.


4. Согласованная производительность.
5. Поддержка архитектуры «клиент-сервер».
6. Равноправность всех измерений.
7. Динамическая обработка разреженных матриц.
8. Поддержка многопользовательского режима работы с данными.
9. Поддержка операций на основе различных измерений.
10. Простота манипулирования данными.
11. Развитые средства представления данных.
12. Неограниченное число измерений и уровней агрегации данных.
Слайд 9

В конце 90-х годов получил распространение свод требований к информационно- аналитическим

В конце 90-х годов получил распространение свод требований к информационно-
аналитическим системам

в виде «теста FASMI» — аббревиатуры английских слов, определяю-
щих требования к OLAP-системам:
Fast Analysis Shared Multidimensional Information — русский перевод:
Быстрый
Анализ
Разделяемой
Многомерной
Информации

Признаки OLAP – систем

Слайд 10

Представление исследуемого объекта в виде многомерного куба

Представление исследуемого объекта в виде многомерного куба

Слайд 11

Слайд 12

Слайд 13

Пример «Бюджет продаж»

Пример «Бюджет продаж»

Слайд 14

Типы многомерных OLAP-cистем:

Типы многомерных OLAP-cистем:

Слайд 15

Технологии Data Mining Data Mining - это процесс обнаружения в сырых

Технологии Data Mining

Data Mining - это процесс обнаружения в сырых данных

ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
Слайд 16

 

Слайд 17

Основные задачи интеллектуального анализа данных:

Основные задачи интеллектуального анализа данных:

Слайд 18

Схема преобразования данных с использованием технологии Data Mining Этап 1: постановка

Схема преобразования данных с использованием технологии Data Mining

Этап 1:
постановка
бизнес-задачи

Этап 2:
первичное
исследование
данных

Этап 3:
подготовка
данных

для
анализа

Этап 4:
анализ
данных

Этап 5:
интерпретация
результатов

Слайд 19

Области применения технологии Data Mining Data Mining

Области применения технологии Data Mining

Data
Mining

Слайд 20

Можно назвать пять стандартных типов закономерностей, выявляемых с помощью методов Data Mining: Технологии Data Mining

Можно назвать пять стандартных типов закономерностей, выявляемых с помощью методов Data

Mining:

Технологии Data Mining

Слайд 21

Некоторые бизнес-приложения Data Mining

Некоторые бизнес-приложения Data Mining

Слайд 22

Главные тенденции российского рынка BI Увеличение доли отечественных решений Развитие Open

Главные тенденции российского рынка BI

Увеличение доли отечественных решений
Развитие Open Source инструментов

BI
Интерес среднего бизнеса к «легким» BI-системам
Спрос среди госструктур
BI в облаке
Новые игроки
Другие тренды
Слайд 23

Примеры визуализации данных от Visiology

Примеры визуализации данных от Visiology

Слайд 24

Примеры визуализации данных от Visiology

Примеры визуализации данных от Visiology

Слайд 25