https://wiki.cs.hse.ru/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=MikhailPetrovsky 2026-09-22T06:12:22Z Вклад MediaWiki 1.43.9 https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32996 2019-03-25T14:28:36Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=13AR4KQkk5EgjYjed2O0GKPzUGMVqz9nL Лекция №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 ||<br /> [https://drive.google.com/open?id=1D-6CoweyhjFD-b1TrXazHj8J2J7fWgrB Лекция №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен || 16.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1EdmJ1pKWYbcwZg4pKuJBczKKzYS-xV1u Лекция №6]<br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/i/QxgOCgUapMPgJg Лекция 8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 09.03.2019 || [https://yadi.sk/i/WDmN-OqvvddqAA Лекция 9]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || [https://yadi.sk/i/mWNqO73qKKc9ag Лекция 10]<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1BPsEWtuU_sf0MwhOM73tZz0sc7BqF3mD Семинар №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1BR1ODuVTs21H6iDvOrRo7qIoRFXbb1IS Семинар №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 16.02.2019 || 16.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1uaqobAMZaTTnvGcL--FZx3bpJy3nw4J1 Семинар №6]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 02.03.2019 || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/d/23bF3Z6ruiFR0A Семинар №8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1bJs3GFD4Dz1p1WOc9odeSu68EJ3RlNCV Семинар №9]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1aW2IrUwcDFAyt5RElvtSRRiP7ojY33N3 Семинар №10] <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> ''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]''<br /> ''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> <br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> <br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> <br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> <br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> <br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> Дедлайн: 26.02.2018 23:59 (Moscow time)<br /> <br /> Описание задания и организационная информация приведена [https://drive.google.com/open?id=1IZwwERHsMGYg8gEx7N9c2xV9Ua7HuGyv в файле.]<br /> <br /> ''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]''<br /> <br /> ''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]''<br /> <br /> == Командный проект для 3 курса ==<br /> <br /> '''Выбор темы для командного проекта по курсу &quot;Анализ данных в бизнесе&quot; '''<br /> <br /> Студенты делятся на группы по 3 человека. Внутри группы должен быть определен капитан команды (Руководитель группы). Руководитель группы является ответственным лицом от лица группы. <br /> <br /> Руководитель группы отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:<br /> * отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;<br /> * предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;<br /> * отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.<br /> <br /> <br /> Описания тем проектов :[https://docs.google.com/document/d/1NN9Pva4OJwZBpIR6n2Oqf4ILTvfjMrsv11sQM19behM/edit#heading=h.e45y7bybvwox ссылка на файл]<br /> <br /> Ссылка на форму подачи заявки на тему :[https://docs.google.com/forms/d/1PmCOJsLsPo_RTjnmKrnzRspM6FnZI_SRCxdqslEW8KE/edit ссылка на файл]<br /> <br /> <br /> '''Сроки выбора тем:'''<br /> <br /> '''До 31 марта группа должна выбрать две темы из указанного списка''', указав первый и второй приоритет для этих тем.<br /> <br /> '''С 1 по 7 апреля - каждой группе, которая подала заявку на проект через указанную форму, будет назначена тема проекта и куратор.''' При назначении тем будут учитываться приоритеты указанные студентами, а также средний балл студентов в группе по первому модулю курса. На одну тему назначается не более 2-ух групп студентов.<br /> <br /> <br /> При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.<br /> <br /> <br /> Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10 минут. <br /> <br /> Защита проекта будет в начале июня.<br /> Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32993 2019-03-25T14:13:45Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=13AR4KQkk5EgjYjed2O0GKPzUGMVqz9nL Лекция №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 ||<br /> [https://drive.google.com/open?id=1D-6CoweyhjFD-b1TrXazHj8J2J7fWgrB Лекция №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен || 16.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1EdmJ1pKWYbcwZg4pKuJBczKKzYS-xV1u Лекция №6]<br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/i/QxgOCgUapMPgJg Лекция 8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 09.03.2019 || [https://yadi.sk/i/WDmN-OqvvddqAA Лекция 9]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || [https://yadi.sk/i/mWNqO73qKKc9ag Лекция 10]<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1BPsEWtuU_sf0MwhOM73tZz0sc7BqF3mD Семинар №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1BR1ODuVTs21H6iDvOrRo7qIoRFXbb1IS Семинар №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 16.02.2019 || 16.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1uaqobAMZaTTnvGcL--FZx3bpJy3nw4J1 Семинар №6]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 02.03.2019 || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/d/23bF3Z6ruiFR0A Семинар №8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1bJs3GFD4Dz1p1WOc9odeSu68EJ3RlNCV Семинар №9]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1aW2IrUwcDFAyt5RElvtSRRiP7ojY33N3 Семинар №10] <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> ''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]''<br /> ''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> <br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> <br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> <br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> <br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> <br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> Дедлайн: 26.02.2018 23:59 (Moscow time)<br /> <br /> Описание задания и организационная информация приведена [https://drive.google.com/open?id=1IZwwERHsMGYg8gEx7N9c2xV9Ua7HuGyv в файле.]<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32991 2019-03-25T14:12:21Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=13AR4KQkk5EgjYjed2O0GKPzUGMVqz9nL Лекция №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 ||<br /> [https://drive.google.com/open?id=1D-6CoweyhjFD-b1TrXazHj8J2J7fWgrB Лекция №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен || 16.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1Km7bJzNDFn78ZH0JkiKguO1u6Iqr_yO- Лекция №6]<br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/i/QxgOCgUapMPgJg Лекция 8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 09.03.2019 || [https://yadi.sk/i/WDmN-OqvvddqAA Лекция 9]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || [https://yadi.sk/i/mWNqO73qKKc9ag Лекция 10]<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1BPsEWtuU_sf0MwhOM73tZz0sc7BqF3mD Семинар №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1BR1ODuVTs21H6iDvOrRo7qIoRFXbb1IS Семинар №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 16.02.2019 || 16.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1uaqobAMZaTTnvGcL--FZx3bpJy3nw4J1 Семинар №6]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 02.03.2019 || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/d/23bF3Z6ruiFR0A Семинар №8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1bJs3GFD4Dz1p1WOc9odeSu68EJ3RlNCV Семинар №9]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1aW2IrUwcDFAyt5RElvtSRRiP7ojY33N3 Семинар №10] <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> ''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]''<br /> ''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> <br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> <br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> <br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> <br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> <br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> Дедлайн: 26.02.2018 23:59 (Moscow time)<br /> <br /> Описание задания и организационная информация приведена [https://drive.google.com/open?id=1IZwwERHsMGYg8gEx7N9c2xV9Ua7HuGyv в файле.]<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32990 2019-03-25T12:32:31Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=13AR4KQkk5EgjYjed2O0GKPzUGMVqz9nL Лекция №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 ||<br /> [https://drive.google.com/open?id=1D-6CoweyhjFD-b1TrXazHj8J2J7fWgrB Лекция №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен || 16.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1Km7bJzNDFn78ZH0JkiKguO1u6Iqr_yO- Лекция №6]<br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/i/QxgOCgUapMPgJg Лекция 8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 09.03.2019 || [https://yadi.sk/i/WDmN-OqvvddqAA Лекция 9]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || [https://yadi.sk/i/mWNqO73qKKc9ag Лекция 10]<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1BPsEWtuU_sf0MwhOM73tZz0sc7BqF3mD Семинар №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> [https://drive.google.com/open?id=1BR1ODuVTs21H6iDvOrRo7qIoRFXbb1IS Семинар №5] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 16.02.2019 || 16.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1stPkvvdUut7TD7DJZp8yMKdeXGOnLjz4 Семинар №6]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 02.03.2019 || 02.03.2019 || [https://yadi.sk/d/23bF3Z6ruiFR0A Семинар №8]<br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> ''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]''<br /> ''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> <br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> <br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> <br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> <br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> <br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> <br /> '''Домашнее задание №2'''<br /> <br /> Дедлайн: 26.02.2018 23:59 (Moscow time)<br /> <br /> Описание задания и организационная информация приведена [https://drive.google.com/open?id=1IZwwERHsMGYg8gEx7N9c2xV9Ua7HuGyv в файле.]<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32287 2019-02-04T17:51:33Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=13AR4KQkk5EgjYjed2O0GKPzUGMVqz9nL Лекция №4] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1BPsEWtuU_sf0MwhOM73tZz0sc7BqF3mD Семинар №4 - Драйверы спроса] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> '''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]'''<br /> '''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]'''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> <br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> <br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> <br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> <br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> <br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32286 2019-02-04T17:50:41Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1BPsEWtuU_sf0MwhOM73tZz0sc7BqF3mD Семинар №4 - Драйверы спроса] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> '''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]'''<br /> '''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]'''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> <br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> <br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> <br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> <br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> <br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32283 2019-02-04T17:16:12Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> '''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]'''<br /> '''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]'''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> <br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> <br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> <br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> <br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> <br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32282 2019-02-04T17:15:09Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> '''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]'''<br /> '''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]'''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32281 2019-02-04T17:13:21Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> <br /> == Домашние задания ==<br /> <br /> '''Домашнее задание №1'''<br /> <br /> Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:<br /> *Рассчитать NPV проекта на 7 лет.<br /> *Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).<br /> <br /> <br /> '''Каждый студент выберает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/open?id=1jtjHcOQL-HdjnwukHpdFjk5-1BpPlJ81 в списке.]'''<br /> '''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]'''<br /> <br /> <br /> Оценка за домашние задания №1 выставляется по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.<br /> <br /> За домашнюю работу №1 будут выставляться оценки:<br /> «2» – правильно сделан весь расчет в Excel и правильно сделаны выводы по результату.<br /> «1,4» – правильно сделан весь расчет в Excel, однако финальные выводы некорректны.<br /> «1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.<br /> «0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.<br /> «0» — задание не решено или решено неверно.<br /> <br /> Срок сдачи – 2 недели. ( до 18.02.2019 включительно)<br /> <br /> Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. <br /> В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ]. <br /> В названии файла необходимо указать:<br /> *Номер варианта<br /> *ФИО<br /> *Номер курса<br /> Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32280 2019-02-04T17:03:03Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3 - практика ФЭО] <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32221 2019-02-01T16:05:22Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32220 2019-02-01T14:33:36Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> '''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям:<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> ''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Наталие Титовой или написать запрос в Телеграм чате.''<br /> <br /> '''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32219 2019-02-01T14:27:15Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==<br /> <br /> Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.<br /> <br /> Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично, то он может получить:<br /> *сертификат о прохождении академической программы SAS<br /> *электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий<br /> <br /> Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:<br /> *по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> *по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&amp;ctry=RU ссылка на курс]<br /> <br /> Студенты, планирующие выполнять практику на SAS, могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы по направлениям (для получения кода доступа необходимо обратиться к преподавателю курса Наталие Титовой или написать запрос в Телеграм чате):<br /> *SAS(R) Enterprise Guide eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Enterprise Miner eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Forecast Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics <br /> *SAS(R) Studio eLearning for SAS OnDemand for Academics<br /> <br /> Также желающие студенты, готовые потрать дополнительное время на изучение программирования в SAS, могут бесплатно попробовать сдать профессиональную сертификацию в рамках программы SCYP (SAS® Software Certified Young Professionals) [https://www.sas.com/sas/training/scyp.html ссылка на курс].<br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32197 2019-01-31T14:34:42Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> *'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2019 год]'''<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32193 2019-01-31T13:04:04Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> ''К разделу 1:''<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> <br /> <br /> <br /> ''К разделу 2:''<br /> <br /> * Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».<br /> * Tijms H.C., Groenevelt H. (1984). Simple approximations for the reorder point in periodic and continuous review (s, S) inventory systems with service level constraints. European Journal of Operational Research, Vol. 17, Issue 2, August 1984, Pages 175-190.]<br /> <br /> <br /> ''К разделу 3:''<br /> <br /> * Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.<br /> <br /> ''К разделу 4:''<br /> <br /> * Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32192 2019-01-31T12:52:20Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> Клиентская аналитика<br /> *[https://www.sas.com/store/books/categories/business-concepts-leadership/data-mining-techniques-for-marketing-sales-and-customer-relationship-management-third-edition/prodBK_64447_en.html Data Mining Techniques: For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management, Third Edition Michael J. A. Berry Gordon S. Linoff ]<br /> *[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789 Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]<br /> <br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan. ]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32191 2019-01-31T12:49:48Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> Клиентская аналитика<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/286-2012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 286-2012, SAS Institute, Inc]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings17/SAS0733-2017.pdf Baer D. (2017) Using Segmentation to Build More Powerful Models with SAS® Visual Analytics. Paper 733-2017, SAS Institute, Inc. ]<br /> *К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело. - Есть в открытом доступе.<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan. ]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%9E_%D1%84%D0%B0%D0%BA%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B5%D1%82%D0%B5&diff=32172 2019-01-31T11:05:38Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>__NOTOC__ <br /> <br /> = Учебные курсы факультета компьютерных наук=<br /> == Курсы за 2018/19 учебный год ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br /> |-<br /> |<br /> <br /> [[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Calculus_DSBA_2018/2019 | Calculus I DSBA (ПАД)]]<br /> <br /> [[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2019_(С%2B%2B,_основной_поток) | Основы и методология программирования на ПМИ (С++, основной поток)]]<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2018/2019_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[LAaG_DSBA_2018/2019 | LAaG DSBA]]<br /> <br /> [[Дискретная_математика_1_2018/2019 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Discrete Mathematics DSBA |Discrete Mathematics DSBA (ПАД)]]<br /> <br /> [[Introduction_to_programming | Introduction to programming DSBA (ПАД)]]<br /> <br /> [[Introduction_to_programming_2 | Introduction to programming 2 DSBA (ПАД)]]<br /> <br /> [http://hsealgebra19.wikidot.com Алгебра на ПИ]<br /> <br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_2018/2019 (пилотный поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> [http://math-info.hse.ru/s18/t Дифференциальные уравнения]<br /> <br /> [[Теория_вероятностей_2018/2019_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Теория_вероятностей_2018/2019_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_2018/2019_(пилотный_поток) | Математический анализ 2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[DM2-pilot2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[DM2-basic2018/2019 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_2_2018/2019 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> [[Машинное_обучение_1 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Машинное_обучение_2 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Численные_Методы_2018 | Численные методы ]]<br /> <br /> [[PDC | Параллельные и распределенные вычисления]]<br /> <br /> [[Theory_of_Computing_2018_2019 | Theory of Computing, AMI]]<br /> <br /> [[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br /> <br /> [[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении(2018)|Прикладная статистика в машинном обучении]]<br /> <br /> [[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]<br /> <br /> [[НИС_РС|НИС Распределенные системы]]<br /> <br /> [[Основные методы анализа данных]]<br /> <br /> [[Теория баз данных]]<br /> <br /> [[Непрерывная оптимизация/2019|Непрерывная оптимизация (161-162)]]<br /> <br /> [[Непрерывная оптимизация (163-167)]]<br /> <br /> [[Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]<br /> <br /> [[Data analysis (Software Engineering) 2019|Data analysis]]<br /> <br /> [[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> [[Statistical_learning_theory_2018_2019 | Introduction to statistical learning theory]]<br /> <br /> [[Анализ_неструктурированных_данных-2018 |Анализ неструктурированных данных ]]<br /> <br /> [[Байесовские_методы_машинного_обучения_2018|Байесовские методы машинного обучения]]<br /> <br /> [[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2018/2019|НИС Машинное обучение и приложения]]<br /> <br /> [[НИС_Науки_о_данных_2018/2019|НИС Науки о данных]]<br /> <br /> [[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2018)|НИС Распределенные системы]]<br /> <br /> [[Теория_Информации_2018/2019|Теория информации]]<br /> <br /> [[Безопасность_компьютерных_систем_2018|Безопасность компьютерных систем]]<br /> <br /> [[Методы_и_системы_обработки_больших_данных_(осень_2018)|Методы и системы обработки больших данных]]<br /> <br /> [[Философия_науки_2018|Философия науки]]<br /> <br /> [[Теория баз данных]]<br /> <br /> [[ConvAppr19 | Выпуклое программирование и аппроксимационные алгоритмы (ТИ)]]<br /> <br /> [[Функциональное программирование 2019 | Функциональное программирование]]<br /> <br /> [[A_Theorist's_Toolkit_2018_2019 | A Theorist's Toolkit, AMI]]<br /> <br /> [[Анализ данных в бизнесе 2019|Анализ данных в бизнесе на ПМИ ]]<br /> <br /> ||<br /> [[Дополнительные главы теории вероятностей 2019 | Дополнительные главы теории вероятностей 2019]]<br /> <br /> [[Введение в программирование (курс майнора) 2018/2019]]<br /> <br /> [[dopglavy_DM_1819|Допглавы дискретной математики]]<br /> <br /> [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора)_2018/2019 | Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2018/2019]]<br /> <br /> [[Прикладные_задачи_анализа_данных_(майнор_-_весна_2019) | Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2019)]]<br /> <br /> [[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br /> <br /> [[Функциональный анализ (весна_2019) | Функциональный анализ (весна_2019)]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> <br /> |}<br /> <br /> == Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br /> === 2 семестр ===<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули <br /> <br /> |-<br /> | [[Основы программирования на Python весна 2019 матфак|Основы программирования на Python-2]] || Математика || 2-4 курс || 3-4 модули<br /> |-<br /> | [[Цифровая_грамотность_(филология)|Цифровая грамотность]] || Филология || 1 курс || 3-4 модули<br /> |-<br /> | [[Цифровая_грамотность_(ИИ_и_культурология)|Цифровая грамотность]] || История искусств и Культурология || 1 курс || 3-4 модули<br /> |-<br /> | [[Цифровая_грамотность_(ИЯМК_2019)|Цифровая грамотность]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 1 курс || 3-4 модули<br /> |-<br /> | [[Основы_анализа_и_визуализации_данных_ДИЯ_2019|Анализ и визуализации данных]] || Иностранные языки и межкультурная коммуникация (ДИЯ) || 2 курс || 3-4 модули<br /> |-<br /> | [[Научно-исследовательский_семинар_2019| Научно-исследовательский семинар]] || Политология || 1 курс || 3 модуль<br /> |-<br /> | [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули<br /> |-<br /> | [[Основы_программирования_в_Python_2019|Основы программирования в Python]] || Мировая экономика || 2 курс || 3-4 модули<br /> |-<br /> | [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули<br /> |-<br /> | [[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули<br /> |-<br /> | [[ПМСАР-1|Автоматизированный сбор больших данных в экономико-социологических исследованиях]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 3-4 модули<br /> |}<br /> <br /> === 1 семестр ===<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Дисциплина !! Образовательная программа !! Курс !! Модули <br /> <br /> |-<br /> | [[Основы анализа данных в международных отношениях 2018/2019|Основы анализа данных в международных отношениях]] || Международные отношения || 2 курс || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Introduction_to_Data_Culture_2018-2019|Introduction to Data Culture]] || Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета &quot;Международные отношения&quot; || 1 курс || 2 модуль<br /> |-<br /> | [[Программирование_и_компьютерные_инструменты_лингвистического_исследования|Программирование и компьютерные инструменты лингвистического исследования]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 1 курс || 1-4 модули<br /> |-<br /> | [[Цифровая грамотность(востоковедение)|Цифровая грамотность]] || Востоковедение || 1 курс || 1 модуль<br /> |-<br /> | [[Разработка управленческих решений в маркетинге | Разработка управленческих решений в маркетинге]] || Маркетинг и рыночная аналитика || 2 курс || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Информационные технологии в деятельности юриста_2018-2019| Информационные технологии в деятельности юриста]] || Юриспруденция || 1 курс || 2 модуль<br /> |-<br /> | [[Машинное обучение на матфаке 2018/2019| Машинное обучение]] || Факультет математики || 2-4 курсы || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[ПМСАР-2| Методы анализа больших данных в исследованиях поведения покупателей]] || Прикладные методы социального анализа рынков || 2 г.о. || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Анализ данных в Python (Политологи 1 семестр 1-2 модули)|Анализ данных в Python]] || Политология || 4 курс || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Основы анализа и визуализации данных для медиа (Журналисты 1 семестр 1 модуль)|Основы анализа и визуализации данных для медиа]] || Журналистика || 4 курс || 1 модуль<br /> |-<br /> | [[Программирование_(python)_для_лингвистов|Программирование (Python) для лингвистов]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 4 курс || 1-3 модули<br /> |-<br /> | [[Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018|Введение в анализ текстов на Python для ФГН 2018]] || Фундаментальная и компьютерная лингвистика || 3 курс || 1, 2, 4 модули<br /> |-<br /> | [[Машинное обучение (ФЭН)]] || Факультет экономических наук || 3-4 курсы || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Программирование_(python)_для_экономистов|Программирование (Python) для экономистов]] || Факультет экономических наук || 2 курс || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Цифровая грамотность(философия)|Цифровая грамотность]] || Философия || 1 курс || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Цифровая_грамотность_(историки)|Цифровая грамотность]] || История || 1 курс || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Обработка и анализ данных физического эксперимента|Обработка и анализ данных физического эксперимента]] || Физика || 2 курс || 1-2 модули<br /> |-<br /> | [[Статистический анализ в среде R (Социологи 1 семестр 2 модуль)|Статистический анализ в среде R ]] || Социология || 4 курс || 2 модуль<br /> |-<br /> | [[ММО_Политология_201810|Методы машинного обучения]] || Прикладная политология || 1 г.о. || 2-3 модули<br /> |}<br /> <br /> = Архив =<br /> <br /> == Курсы за 2017/18 учебный год ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! майноры и факультативы<br /> |-<br /> |<br /> <br /> [[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Математический_анализ_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br /> <br /> [[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток,_1_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (пилотный поток, 1 модуль)]]<br /> <br /> [[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_2_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 2 модуль)]]<br /> <br /> [[Основы_и_методология_программирования_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток,_3_модуль) | Основы и методология программирования на ПМИ 2017/2018 (основной поток, 3 модуль)]]<br /> <br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ 2017/2018 (основной поток)]]<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(пилотный_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Линейная_алгебра_и_геометрия_на_ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Дискретная_математика_1_2017/2018 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Алгоритмы и структуры данных 1 | Алгоритмы и структуры данных – 1 (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Алгебра_на_ПМИ_2017/2018 | Алгебра на ПМИ]]<br /> <br /> [http://hsealgebra18.wikidot.com Алгебра на ПИ]<br /> <br /> ||<br /> [[Теория_вероятностей_2017/2018_(основной_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Теория_вероятностей_2017/2018_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Математический анализ-3 на ПМИ_2017/2018_(основной_поток) | Математический анализ-2 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Математический анализ на ПМИ_2017/2018 | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[DM2-pilot2017/2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[DM_2_2017_2018 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Алгоритмы и структуры данных_2_2017/2018 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2017/2018)| Дифференциальные уравнения]]<br /> <br /> ||<br /> [[Машинное_обучение_1/2017_2018 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Машинное_обучение_2/2017_2018 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Численные_методы_2017 | Численные методы]]<br /> <br /> [[Statistics of Stochastic Processes|Статистика случайных процессов 2018]] <br /> <br /> [[Прикладная_статистика_в_машинном_обучении | Прикладная статистика в машинном обучении]]<br /> <br /> [[Theory_of_Computing | Theory of Computing, AMI]]<br /> <br /> [[Statistical_learning_theory | Introduction to statistical learning theory]]<br /> <br /> [[Основные_методы_анализа_данных_(специализация_АДИС) | Основные методы анализа данных на ПМИ]]<br /> <br /> [[Анализ неструктурированных данных]]<br /> <br /> [[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br /> <br /> [[НИС_Распределенные_системы_(3_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br /> <br /> [[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br /> <br /> [[Непрерывная_оптимизация | Непрерывная оптимизация]]<br /> <br /> [[ Сложность_и_логика| Сложность вычислений и логика в теоретической информатике]]<br /> <br /> [[Data_analysis_(Software_Engineering)_2018 | Data Analysis на ПИ]]<br /> <br /> [http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br /> <br /> [http://wiki.cs.hse.ru/Машинное_обучение_на_больших_данных Машинное обучение на больших данных]<br /> <br /> [[Дискретная_оптимизация | Дискретная оптимизация]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> [[Безопасность компьютерных систем 2017 | Безопасность компьютерных систем]]<br /> <br /> [[Философия_науки_2017 | Философия науки]]<br /> <br /> [[НИС_Распределенные_системы_(4_курс,_2017) | НИС Распределенные системы]]<br /> <br /> [[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2017/2018 | НИС Машинное обучение и приложения]]<br /> <br /> [[Анализ неструктурированных данных]]<br /> <br /> [[Байесовские методы машинного обучения 2017 | Байесовские методы машинного обучения]]<br /> <br /> [[Функциональное программирование 2018 | Функциональное программирование]]<br /> <br /> [http://telegra.ph/Kurs-Vvedenie-v-OOP-VSHEH-2018-Modul-3-01-30 Введение в ООП]<br /> <br /> ||<br /> <br /> [[Современные методы машинного обучения (курс майнора) 2017/2018]]<br /> <br /> [[Введение в программирование (курс майнора) 2017/2018]]<br /> <br /> [[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2017-2018 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br /> <br /> [[Прикладные задачи анализа данных (майнор - весна 2018)]]<br /> <br /> [[Маго-лего &quot;Линейная алгебра в приложениях&quot; весна 2018 | Линейная алгебра в приложениях (маго-лего)]]<br /> <br /> [[Функциональный анализ 2017/18 | Функциональный анализ на ПМИ (факультатив)]]<br /> <br /> [[Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы) | Дополнительные главы теории вероятностей и математической статистики (факультативы)]]<br /> <br /> [[Дополнительные главы дискретной математики 2017/18 | Дополнительные главы дискретной математики (факультатив)]]<br /> <br /> [[Цифровые технологии в гуманитарных науках]]<br /> <br /> |}<br /> <br /> == Курсы в рамках проекта [https://www.hse.ru/dataculture/ Data Culture]==<br /> <br /> === 2 семестр ===<br /> <br /> [[Цифровая_грамотность_2018_(2_семестр)|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 2 семестр: ИЯМК, Филология, История искусств, Культурология, 1 курс)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Научно-исследовательский семинар (ФСН) |Научно-исследовательский семинар (ОП &quot;Политология&quot;, 1 курс)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Introduction_to_Data_Culture|Introduction to Data Culture (HSE and University of London Parallel Degree Programme in International Relations, 1 year)]]&lt;br /&gt;<br /> [[ИИ_и_БД|Искусственный интеллект и большие данные (ОП &quot;Дизайн&quot;, &quot;Мода&quot;, 1 курс)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Программирование_(python)_для_лингвистов|Компьютерная лингвистика и информационные технологии (ОП &quot;Фундаментальная и компьютерная лингвистика&quot;, 4 курс, 2 семестр)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Основы анализа данных в международных отношениях|Основы анализа данных в международных отношениях (ОП &quot;Международные отношения&quot;, 2 курс, 4 модуль)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Введение в data science (2_семестр)|Профориентационный семинар (блок по введению в data scicence) (Факультет социальных наук — 2 семестр: Социология, 1 курс)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Введение в Data Science| Введение в Data Science (ФБиМ, 4 модуль)]]&lt;br /&gt;<br /> <br /> === 1 семестр ===<br /> <br /> [[Цифровая_грамотность|Цифровая грамотность (факультет гуманитарных наук — 1 семестр: История, Философия, 1 курс)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Машинное обучение (факультет экономических наук)|Машинное обучение (факультет экономических наук)]] &lt;br /&gt;<br /> [[Программирование (python) для лингвистов | Программирование (python) для лингвистов (факультет гуманитарных наук)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Извлечение и анализ интернет-данных | Извлечение и анализ интернет-данных (факультет экономических наук)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017) | Анализ больших данных в социальных науках (ФСН, 2017)]]&lt;br /&gt;<br /> [[Информационные_технологии_в_деятельности_юриста|Информационные технологии в деятельности юриста (Факультет права)]] &lt;br /&gt;<br /> [[Машинное_обучение_для_лингвистов|Машинное обучение (магистратура Школы лингвистики)]] &lt;br /&gt;<br /> <br /> == Курсы магистратуры Финансовые технологии и анализ данных ==<br /> <br /> [[Вероятностные_модели_и_прикладная_статистика_в_финансовой_математике|Вероятностные модели и прикладная статистика в финансовой математике]] <br /> <br /> <br /> [[Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных|Рекомендательные системы и поиск закономерностей в данных]]<br /> <br /> == Курсы за 2016/17 учебный год ==<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! 1 курс !! 2 курс !! 3-4 курс !! майноры<br /> |-<br /> |<br /> <br /> [[Математический анализ на ПМИ_2016/2017 | Математический анализ на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Линейная алгебра и геометрия_2016/2017 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br /> <br /> [[Дискретная_математика_1_2016/2017 | Дискретная математика-1 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Основы и методология программирования_2016/2017_пилотный_поток | Основы и методология программирования на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Основы и методология программирования_2016/2017 | Основы и методология программирования на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Алгоритмы_и_структуры_данных_на_ПМИ_(основной_поток) | Алгоритмы и структуры данных на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Алгебра_на_ПМИ_2016/2017 | Алгебра на ПМИ]]<br /> <br /> [http://hsealgebra17.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br /> <br /> || <br /> <br /> [[Математический анализ_2016/2017 | Математический анализ-3 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Математически_анализ_3_на_ПМИ_(пилотный_поток) | Математический анализ-3 на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[DM_2_2016_2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Дискретная математика_2_2016/2017 | Дискретная математика-2 на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Алгоритмы и структуры данных_2_2016/2017 | Алгоритмы и структуры данных – 2 на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Теория вероятностей_2016/2017 | Теория вероятностей на ПМИ (основной поток)]]<br /> <br /> [[Теория_вероятностей_2016/2017_(пилотный_поток) | Теория вероятностей на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы]]<br /> <br /> [[Факультатив_теория_вычислений_2016/2017 | Факультатив теория вычислений на ПМИ]]<br /> <br /> [[Дополнительные_главы_теории_вероятностей_(факультатив,_2017) | Дополнительные главы теории вероятностей (факультатив)]]<br /> <br /> [[Дифференциальные_уравнения_(2_курс,_2016/2017) | Дифференциальные уравнения]]<br /> <br /> [[Математическая_статистика_2016/2017_(пилотный_поток) | Математическая статистика на ПМИ (пилотный поток)]]<br /> <br /> [[Архитектура_компьютеров_и_операционные_системы_2016/2017 | Архитектура компьютеров и операционные системы ]]<br /> <br /> || <br /> <br /> [[НИС_Машинное_обучение_и_приложения_2016/2017 | НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br /> <br /> [[Машинное_обучение_1/2016_2017 | Машинное обучение 1 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Машинное_обучение_2/2016_2017 | Машинное обучение 2 на ПМИ]]<br /> <br /> [[Прикладной_статистический_анализ_данных | Прикладной статистический анализ данных на ПМИ]]<br /> <br /> [[Численные_методы_в_анализе_данных | Численные методы в анализе данных на ПМИ]]<br /> <br /> [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Статистика_случайных_процессов_(курс_лекций,_ФКН_ВШЭ) Вероятностные модели и статистика случайных процессов на ПМИ]<br /> <br /> [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=Opt Методы оптимизации на ПМИ (специализации МОП и РС)]<br /> <br /> [[Методы_оптимизации_(весна_2017)|Методы оптимизации 2 (дискретная оптимизация)]]<br /> <br /> [[НИС_Распределенные_системы_(осень_2016) | НИС Распределенные системы]]<br /> <br /> [[Анализ и верификация алгоритмов биржевой торговли | Анализ и верификация алгоритмов для систем биржевой торговли ]]<br /> <br /> [[Программирование_на_графических_процессорах | Программирование на графических процессорах]]<br /> <br /> [[ЯРПО | Языки разработки ПО (курс по выбору) на ПМИ]]<br /> <br /> [[Data analysis (Software Engineering) 2017 | Data analysis на ПИ]]<br /> <br /> [[Базы данных 2 | Базы данных 2 ]]<br /> <br /> [[Компьютерные сети 2 | Компьютерные сети 2]]<br /> <br /> [[Машинное_обучение_на_больших_данных | Машинное обучение на больших данных на ПМИ]]<br /> <br /> ||<br /> <br /> [[Современные_методы_машинного_обучения_(курс_майнора) | Современные методы машинного обучения (курс майнора)]]<br /> <br /> [[Майнор_Интеллектуальный_анализ_данных/Введение_в_программирование_2016/2017 | Введение в программирование (курс майнора)]]<br /> <br /> [[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2016-2017 | Введение в анализ данных (курс майнора)]]<br /> <br /> [[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Прикладные задачи анализа данных| Прикладные задачи анализа данных (курс майнора)]]<br /> <br /> |}<br /> <br /> {|width=100%<br /> |style=&quot;vertical-align:top;&quot;|<br /> <br /> &lt;!-- Первая колонка --&gt;<br /> <br /> === Курсы за 2015/16 учебный год ===<br /> {|<br /> |-<br /> | [[Технологии программирования|Технологии программирования на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[ОиМП-2015|Основы и методология программирования на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[Алгоритмы и структуры данных 2016]]<br /> |-<br /> |[[Линейная алгебра и геометрия_2015/2016 | Линейная алгебра и геометрия на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[Алгебра_2015/2016 | Алгебра на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[http://hsealgebra.wikidot.com/ Алгебра на ПИ]<br /> |-<br /> |[[Компьютерные системы]]<br /> |-<br /> |[[Математический анализ на ПМИ_2015/2016 | Математический анализ на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[Факультатив_Матпрактикум | Матпрактикум (факультатив) на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[Data analysis (Software Engineering)]]&lt;br /&gt;<br /> |-<br /> |[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в программирование|Введение в программирование (курс майнора) на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[Майнор Интеллектуальный анализ данных/Введение в анализ данных/2015-2016|Введение в анализ данных (курс майнора) на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[НИС Машинное обучение и приложения|НИС Машинное обучение и приложения на ПМИ]]<br /> |-<br /> |[[Архитектура компьютеров и системное программирование (ПМИ_4, 2015/2016)|Архитектура компьютеров и системное программирование (4 курс)]]<br /> |-<br /> |[[Дифференциальные уравнения (2 курс, 2015/2016)| Дифференциальные уравнения]]<br /> |-<br /> |[[Введение в VBA|Введение в VBA]]<br /> |}<br /> <br /> |style=&quot;vertical-align:top;&quot;|<br /> <br /> &lt;!-- Вторая колонка --&gt;<br /> <br /> === Курсы за 2014/15 учебный год ===<br /> {|<br /> |-<br /> |[[Основы и методологии программирования]]&lt;br /&gt;<br /> |-<br /> |[[Алгоритмы и структуры данных 2015 | Алгоритмы и структуры данных]]&lt;br /&gt;<br /> |-<br /> |[[Анализ данных (Программная инженерия)]]&lt;br /&gt;<br /> |-<br /> |[[Алгебра_2014/2015 | Алгебра]]&lt;br /&gt;<br /> |-<br /> |[[Magolego_sna_2015| MAGoLEGO Social Network Analysis]]<br /> |}<br /> <br /> ==== Проектная работа ====<br /> {|<br /> |-<br /> |[[Проектная работа]] &lt;br /&gt;<br /> |-<br /> |[[Учебная практика 1 курс (2016)]]<br /> |-<br /> |[[Проектная работа 2 курс (2016)]]<br /> |}<br /> <br /> &lt;!-- Завершение двухколоночной таблицы --&gt;<br /> |}<br /> <br /> == Мероприятия факультета компьютерных наук ==<br /> === Summer School 2015 ===<br /> [[Introduction to Natural Language Processing|Introduction to Natural Language Processing]]<br /> #[[Lecture 1. Introduction|Introduction]]<br /> #[[Lecture 2. Tokenization and word counts|Tokenization and word counts]]<br /> #[[Lecture 3. POS tagging. Key word and phrase extraction|POS tagging. Key word and phrase extraction]]<br /> #[[Lecture 4. Parsing|Parsing]]<br /> #[[Lecture 5. Language sources|Language sources]]<br /> #[[Lecture 6. Synonyms and near-synonyms detection|Synonyms and near-synonyms detection]]<br /> #[[Lecture 8. Suffix trees for NLP|Suffix trees for NLP]]<br /> #[[NLP References|References]]<br /> <br /> == Архив ==<br /> * [[Учебная практика 1 курс (2015)]]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32168 2019-01-31T10:18:58Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> !!! '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32167 2019-01-31T10:18:33Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32166 2019-01-31T10:17:30Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32165 2019-01-31T10:16:36Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 16.03.2019 || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32164 2019-01-31T10:12:20Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || '''26.02.2019 &lt;br/&gt; (перенос 23.02.2019) &lt;br/&gt; ауд. 622, вторник 18.10''' || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Сдача долгов по ДЗ || || 16.03.2019 || 16.06.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32160 2019-01-30T17:52:19Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Сдача долгов по ДЗ || || 16.03.2019 || 16.06.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32159 2019-01-30T17:51:08Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации ассортимента и запасов товаров в ритейл-сети || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация цен, прогнозирование объёмов промо || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о кредитном риске || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о рыночном риске || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Понятие о валидации моделей оценки риска. || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || 16.03.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || 16.03.2019 || 16.06.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32158 2019-01-30T17:47:35Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 02.02.2019 || 02.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Кластеризация магазинов || 09.02.2019 || 09.02.2019 || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров || 16.02.2019 || 16.02.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || 23.02.2019 &lt;br/&gt; перенос || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 02.03.2019 || 02.03.2019 || <br /> |-<br /> | Основы оценки рисков || Практическое занятие || 09.03.2019 || 09.03.2019 || <br /> |-<br /> | Техника презентации || Лекция бизнес-тренера Яны Лейкиной || 16.03.2019 || 16.06.2019 || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32157 2019-01-30T17:40:19Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> '''01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311'''<br /> <br /> <br /> '''суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32156 2019-01-30T17:15:54Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> <br /> '''суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317'''<br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32155 2019-01-30T17:07:02Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 (Ауд. 317) || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 (Ауд. 317) || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 (Ауд. 317) || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 (Ауд. 317) || ||<br /> |}<br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32154 2019-01-30T16:51:49Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании SAS]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32153 2019-01-30T16:28:38Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32152 2019-01-30T16:28:28Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32151 2019-01-30T16:27:58Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32150 2019-01-30T16:27:44Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32149 2019-01-30T16:27:14Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32148 2019-01-30T16:26:37Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> '''Документы и программа курса''' <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32147 2019-01-30T16:24:59Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32146 2019-01-30T16:24:47Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32145 2019-01-30T16:17:50Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> <br /> *'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> <br /> '''Полезная литература'''<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32144 2019-01-30T16:14:59Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32143 2019-01-30T16:14:32Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании SAS на хабре (Основы программирования на SAS Base)]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32142 2019-01-30T16:12:45Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> *[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Иструкция по подключению к SAS OnDemand и скачиванию ПО SAS]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32141 2019-01-30T16:10:27Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> <br /> <br /> == Семинары ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !! Дата для 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 12.01.2019 || 12.01.2019 || Бурмистров  Р. || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика <br /> || Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.) &lt;br/&gt; Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.) &lt;br/&gt; ||25.01.2019 || 19.01.2019 || Сагайдак Г. / Титова Н. || [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2 для 3 курса]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 01.02.2019 || 26.01.2019 || Миронов  А. || <br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || 02.02.2019 || || <br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32140 2019-01-30T16:00:28Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> |}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32139 2019-01-30T15:59:54Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||}<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32138 2019-01-30T15:59:10Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Лекции ==<br /> <br /> {| class=&quot;wikitable&quot;<br /> |-<br /> ! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Преподаватель !! Материал <br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 12.01.2019 || Приглашенный гость + Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 19.01.2019 || Сагайдак Г. || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]<br /> |-<br /> | Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 26.01.2019 || Миронов  А. || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]<br /> |-<br /> | Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || || 02.02.2019 || ||<br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32131 2019-01-30T15:38:24Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32130 2019-01-30T15:36:49Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочую программу дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочую программу дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32129 2019-01-30T15:36:05Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> [[Файл:Capture.PNG|400px|безрамки|справа]]<br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.<br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочую программу дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочую программу дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky https://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2_%D0%B1%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B5%D1%81%D0%B5_2019&diff=32128 2019-01-30T15:33:00Z

<p>MikhailPetrovsky: </p> <hr /> <div>=== О курсе ===<br /> <br /> Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу [https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Анализ данных в бизнесе] в 2019 учебном году на потоке образовательной программы [https://cs.hse.ru/ami &quot;Прикладная Математика и Информатика&quot;] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ. <br /> <br /> <br /> == Программа курса==<br /> <br /> '''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:<br /> * Клиентская аналитика;<br /> * Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;<br /> * Основы оценки рисков;<br /> * Техника презентации.<br /> <br /> Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. <br /> В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:<br /> <br /> 1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.<br /> <br /> 2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.<br /> <br /> '''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.<br /> <br /> Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача.<br /> Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.<br /> <br /> <br /> == Отчётность по курсу и критерии оценки ==<br /> <br /> В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:<br /> * 3 практических домашних задания <br /> * Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов<br /> * Командный проект ( только для 3 курса )<br /> <br /> '''Критерии оценки знаний, навыков'''<br /> <br /> *Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно. <br /> <br /> Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления. <br /> <br /> Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. <br /> <br /> *Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. <br /> <br /> *Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.<br /> <br /> '''Порядок формирования оценок по дисциплине'''<br /> <br /> Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — '''O_1,O_2,O_3,''' а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — '''O_экз'''. <br /> <br /> Итоговая оценка за первый модуль '''O_мод''' рассчитывается по формуле<br /> '''O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)'''<br /> <br /> Оценка за проект во втором модуле '''O_практ''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. <br /> <br /> Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ'''<br /> <br /> Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. <br /> <br /> Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.<br /> <br /> == Контакты ==<br /> '''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).<br /> <br /> <br /> Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA<br /> <br /> Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA<br /> <br /> <br /> ''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''<br /> Преподаватели в чате бывают, но не всегда. <br /> По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.<br /> <br /> Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.<br /> По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.<br /> <br /> <br /> === Полезные ссылки ===<br /> <br /> *[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS]<br /> *[https://www.hse.ru/edu/courses/219879994 Карточка курса и программа]<br /> <br /> == Рекомендуемая литература и полезные материалы ==<br /> <br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaamgs/71329/PDF/default/vaamgs.pdf SAS Documentation (2015). SAS® Visual Analytics 7.2, 7.3,and 7.4: Getting Started with Analytical Models]<br /> *[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]<br /> *[http://support.sas.com/resources/papers/proceedings12/2862012.pdf Shive W. and Mouton D. (2012) Improving Retail Decisions with Customer Analytics: Leveragin Actionable Customer Insights across the Retail Enterprise to Build Sales and Profits. Paper 2862012, SAS Institute, Inc., Cary, NC]<br /> *[https://support.sas.com/resources/papers/proceedings16/SAS6222-2016.pdf Baer D. and Grover S. (2016) Enhanced Segmentation Using SAS® Visual Analytics and SAS® Visual Statistics. Paper 6222-2016, SAS Institute, Inc., Cary, NC.]<br /> *[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) Marketing Automation. Practical Steps to More Effective Direct Marketing. Wiley and SAS Business Series. 8. McKinsey&amp;Company (2000) How to write a business plan.]<br /> *[http://kaplanpublishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]<br /> <br /> '''Полезные материалы'''<br /> *[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]<br /> *[https://habr.com/company/sas/blog/ Основы программирования на SAS Base]<br /> <br /> == Материалы по курсу ==<br /> === Документы и программа курса === <br /> ''Внимание: файлы обновляются!''<br /> <br /> *Рабочую программу дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. <br /> <br /> *Рабочую программу дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].<br /> <br /> *[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары] ''Внимание: файлы в папке обновляются!''</div>

MikhailPetrovsky