Задачи анализа данных в бизнес-аналитике (семинар К. В. Воронцова)
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Программа семинара) |
|||
| (5 промежуточных версий не показаны.) | |||
| Строка 14: | Строка 14: | ||
* способствовать обмену опытом между настоящими и будущими профессионалами. | * способствовать обмену опытом между настоящими и будущими профессионалами. | ||
| - | Семинар ведёт д.ф.-м.н. [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] ([[ММП|кафедра | + | Семинар ведёт д.ф.-м.н. [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] ([[ММП|кафедра Математических методов прогнозирования]]) |
{{well| | {{well| | ||
| - | Семинар проводится регулярно на факультете [[ВМК]] [[МГУ]] по пятницам в '''18: | + | Семинар проводится регулярно на факультете [[ВМК]] [[МГУ]] по пятницам в '''18:20''', аудитория '''П5''' (первый этаж). |
'''Посещение семинара — свободное''' | '''Посещение семинара — свободное''' | ||
| Строка 42: | Строка 42: | ||
:Рассматривается классическая и новая технологии построения скоринговых карт. На семинаре рассказывается о том, как устроены данные о клиентах и о том, как породить наиболее правдоподобную скоринговую модель, отвечающую, к тому же, требованиям международных банковских стандартов. | :Рассматривается классическая и новая технологии построения скоринговых карт. На семинаре рассказывается о том, как устроены данные о клиентах и о том, как породить наиболее правдоподобную скоринговую модель, отвечающую, к тому же, требованиям международных банковских стандартов. | ||
*[[Медиа:Strijov10scoring_slides_ru.pdf|Презентация (PDF, 582 Кб)]]. | *[[Медиа:Strijov10scoring_slides_ru.pdf|Презентация (PDF, 582 Кб)]]. | ||
| + | *[[Медиа:Strijov10AHX_ru.pdf|Презентация АНХ (PDF, 3370 Кб)]]. | ||
|- | |- | ||
| 24 сентября 2010<br>18:20 | | 24 сентября 2010<br>18:20 | ||
| Строка 62: | Строка 63: | ||
| '''''Федор Романенко''''', менеджер отдела качества поиска, Яндекс. | | '''''Федор Романенко''''', менеджер отдела качества поиска, Яндекс. | ||
'''История и принципы ранжирования веб-поиска.''' | '''История и принципы ранжирования веб-поиска.''' | ||
| - | : | + | :Рассматриваются вопросы использования и развития методов Information Retrieval, от текстового и ссылочного ранжирования до Machine Learning to Rank в задаче интернет-поиска. Основные принципы, лежащие в основе современного веб-ранжирования, излагаются в привязке к историям успеха поисковых систем. Особое внимание уделяется влиянию качества поиска на рыночные показатели и жизненно важной необходимости постоянно работать над его улучшением. |
*[[Медиа:MSU-BI-Romanenko-2010-10-08.pdf|Презентация (PDF, 279 Kб)]]. | *[[Медиа:MSU-BI-Romanenko-2010-10-08.pdf|Презентация (PDF, 279 Kб)]]. | ||
|- | |- | ||
| Строка 68: | Строка 69: | ||
| '''''Виталий Гольдштейн''''', разработчик, Яндекс. | | '''''Виталий Гольдштейн''''', разработчик, Яндекс. | ||
'''Геоинформационные сервисы Яндекс.''' | '''Геоинформационные сервисы Яндекс.''' | ||
| - | : | + | :Рассказывается о проекте Яндекс.Пробки и других геоинформационных проектах Яндекс, о том, откуда берутся исходные данные для построения геоинформационных систем, о новой масштабируемой технологии обработки данных, о конкурсе Интернет-математики и некоторых перспективных задачах. Предоставляются данные и даётся формальная постановка задачи восстановления карты дорог. |
*[[Медиа:MSU-BI-Goldshtein-2010-10-15.pdf|Презентация (PDF, 1,67 Mб)]]. | *[[Медиа:MSU-BI-Goldshtein-2010-10-15.pdf|Презентация (PDF, 1,67 Mб)]]. | ||
*Страница прикладной задачи: [[Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными)]]. | *Страница прикладной задачи: [[Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными)]]. | ||
*[[Обсуждение:Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными)|Страница обсуждения]]. | *[[Обсуждение:Построение графа дорог по данным о треках транспортных средств (задача с данными)|Страница обсуждения]]. | ||
|- | |- | ||
| - | | 22 октября 2010 | + | | 22 октября 2010 |
| Семинар отменён. | | Семинар отменён. | ||
|- | |- | ||
| Строка 79: | Строка 80: | ||
| '''''Федор Краснов''''', вице-президент по бизнес-процессам и информационным технологиям, АКАДО. | | '''''Федор Краснов''''', вице-президент по бизнес-процессам и информационным технологиям, АКАДО. | ||
'''Как получать данные о клиентах?''' | '''Как получать данные о клиентах?''' | ||
| - | : | + | :Рассматриваются практические аспекты клиентской аналитики. |
*[http://www.slideshare.net/fkrasnov Презентации Федора Краснова]: Клиентоориентированные KPI. Управление оттоком абонентов. Получение знаний о поведении абонентов. | *[http://www.slideshare.net/fkrasnov Презентации Федора Краснова]: Клиентоориентированные KPI. Управление оттоком абонентов. Получение знаний о поведении абонентов. | ||
*[http://ru.linkedin.com/in/fkrasnov Федор Краснов в LinkedIn] | *[http://ru.linkedin.com/in/fkrasnov Федор Краснов в LinkedIn] | ||
| Строка 88: | Строка 89: | ||
'''Повышение рентабельности инвестиций маркетинга в телекоммуникациях с помощью аппарата математической статистики.''' | '''Повышение рентабельности инвестиций маркетинга в телекоммуникациях с помощью аппарата математической статистики.''' | ||
:Большинство современных компаний работают на олигополистических рынках. В таких условиях на первое место выходит целевой маркетинг, который отвечает на вопросы «кого из клиентов развивать, а кого сохранять», «что предложить каждому сегменту клиентов» и «как максимально увеличить эффективность маркетинговых инвестиций» с помощью математического аппарата прогнозирования, сегментирования и описательной статистики. | :Большинство современных компаний работают на олигополистических рынках. В таких условиях на первое место выходит целевой маркетинг, который отвечает на вопросы «кого из клиентов развивать, а кого сохранять», «что предложить каждому сегменту клиентов» и «как максимально увеличить эффективность маркетинговых инвестиций» с помощью математического аппарата прогнозирования, сегментирования и описательной статистики. | ||
| + | *[[Медиа:MSU-BI-Maslik-2010-11-12.pdf|Презентация (PDF, 1,4 Mб)]]. | ||
| + | |- | ||
| + | | 19 ноября 2010 | ||
| + | | Семинар отменён. | ||
| + | |- | ||
| + | | 26 ноября 2010<br>18:20 | ||
| + | | '''''Михаил Дайчик''''', менеджер технических программ Google. | ||
| + | '''Университетские программы Google и некоторые повседневные задачи майнинга.''' | ||
| + | :Рассказывается об университетских программах Google, в частности о выдаваемых грантах и ресурсах, к которым Google может предоставить доступ. Также рассматриваются некоторые прикладные задачи майнинга и машинного обучения, с которыми мы сталкивались в московском офисе Google. | ||
| + | *[[Медиа:MSU-BI-Daichik-2010-10-26.pdf|Презентация (PDF, 160 Kб)]]. | ||
| + | <!-- | ||
|- | |- | ||
| ?? ?? 2010<br>18:20 | | ?? ?? 2010<br>18:20 | ||
| Строка 101: | Строка 113: | ||
| '''''Иван Гуз''''', IBM, SPSS. | | '''''Иван Гуз''''', IBM, SPSS. | ||
'''Название формируется'''. | '''Название формируется'''. | ||
| + | --> | ||
|} | |} | ||
Текущая версия
На семинаре студенты 3–5 курсов знакомятся с задачами интеллектуального анализа данных (Data Mininig) и машинного обучения (Machine Learning), возникающими в бизнес-аналитике (Business Intelligence).
В качестве докладчиков на семинар приглашаются молодые специалисты, делающие успешную карьеру аналитиков в высокотехнологичных компаниях, таких, как Microsoft, IBM, Google, Яндекс, МТС, и др. На каждом семинаре студентам рассказывают о некоторых бизнес-задачах, которые решаются в этих компаниях, о том, как происходит накопление данных, как возникают задачи анализа данных, какими методами их можно решать.
Как правило, к концу лекции докладчик ставит одну или несколько конкретных прикладных задач и предоставляет студентам набор специально подготовленных реальных данных. Студенты могут попробовать свои силы в решении этих задач и поучаствовать в конкурсе на лучшее решение, поскольку каждая задача имеет чётко заданный критерий качества. Некоторые задачи можно брать в качестве темы преддипломной практики, курсовой работы или даже дипломной работы (при согласовании с научным руководителем).
Все приглашаемые специалисты открыты для контактов, и студенты смогут обращаться к ним за консультациями.
Цели семинара:
- способствовать устранению существующего разрыва между университетскими исследованиями и решением практических задач в области анализа данных;
- способствовать обмену опытом между настоящими и будущими профессионалами.
Семинар ведёт д.ф.-м.н. К.В.Воронцов (кафедра Математических методов прогнозирования)
| Семинар проводится регулярно на факультете ВМК МГУ по пятницам в 18:20, аудитория П5 (первый этаж).
Посещение семинара — свободное (если у Вас нет пропуска в МГУ, заранее сообщите вашу Ф.И.О. организаторам семинара для подачи списка участников на вахту). |
Программа семинара
| Дата | Докладчик и тема семинара |
|---|---|
| 10 сентября 2010 18:20 | Александр Ефимов, руководитель аналитического отдела розничной сети МТС.
Прогнозирование эффекта маркетинговых кампаний и оптимизация ассортимента магазинов.
|
| 17 сентября 2010 18:20 | Вадим Стрижов, научный сотрудник Вычислительного центра РАН.
Банковский кредитный скоринг: методы автоматического порождения и выбора моделей.
|
| 24 сентября 2010 18:20 | Владимир Крекотень, начальник управления маркетинга и продаж брокерского дома «Открытие».
Применение математических методов для прогнозирования и противодействия оттоку клиентов.
|
| 1 октября 2010 18:20 | Николай Филипенков, и.о. начальника отдела кредитного скоринга Банка Москвы.
Применение математических методов для управления розничным кредитным риском.
|
| 8 октября 2010 18:20 | Федор Романенко, менеджер отдела качества поиска, Яндекс.
История и принципы ранжирования веб-поиска.
|
| 15 октября 2010 18:20 | Виталий Гольдштейн, разработчик, Яндекс.
Геоинформационные сервисы Яндекс.
|
| 22 октября 2010 | Семинар отменён. |
| 29 октября 2010 18:20 | Федор Краснов, вице-президент по бизнес-процессам и информационным технологиям, АКАДО.
Как получать данные о клиентах?
|
| 12 ноября 2010 18:20 | Владимир Маслик, старший эксперт по целевому маркетингу, компания Вымпелком.
Повышение рентабельности инвестиций маркетинга в телекоммуникациях с помощью аппарата математической статистики.
|
| 19 ноября 2010 | Семинар отменён. |
| 26 ноября 2010 18:20 | Михаил Дайчик, менеджер технических программ Google.
Университетские программы Google и некоторые повседневные задачи майнинга.
|
