Просмотр кода страницы Анализ данных в бизнесе (Кафедра SAS)


[[Файл:Capture.PNG|1000px|безрамки|справа]]

=== О курсе ===
Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу  [https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Анализ данных в бизнесе]  в 2020/2021 учебном году на потоке образовательных программ :  .
*[https://cs.hse.ru/ami "Прикладная Математика и Информатика"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/data/about "Прикладной анализ данных"] Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ
*[https://www.hse.ru/ba/icef/ "Международный институт экономики и финансов"] Международный институт экономики и финансов НИУ ВШЭ  
*[https://www.hse.ru/ba/bi/ "Бизнес-информатика"] Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ

дополнительные ссылки:
*[https://cs.hse.ru/sas/ Базовая кафедра компании SAS на факультете компьютерных наук ВШЭ ]
*[https://www.hse.ru/edu/courses/375283606 Карточка курса и программа]
*[https://www.sas.com/ru_ru/home.html Сайт компании  SAS]

*'''[https://www.sas.com/ru_ru/careers/internship-program.html#m=schedule-2019 Календарь стажерской программы на 2020/2021 год]'''

== Программа курса==

'''Первый модуль''' будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:
* 	Клиентская и текстовая аналитика;
* 	Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
* 	Основы управления рисками.

Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. 
В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS.

'''Второй модуль''' – командный проект только для 3 курса.

Студенты будут разделены на группы по 2-7 человек и каждой группе будет дана практическая задача.
Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.

== Использование и изучение ПО SAS в курсе «Анализ данных в бизнесе»==

Студент по своему желанию может выбирать программный инструмент для выполнения практики: SAS, R, Python.

'''Студенты, планирующие выполнять практику на SAS''', могут пройти бесплатно углубленные онлайн курсы.

''Для получения доступа к курсу необходимо обратиться к преподавателю курса Титовой Наталии или написать запрос в Телеграм чате.''

'''Если студент выполнил все практические задания на SAS и сдал курс на отлично''', то он может получить:
*сертификат о прохождении академической программы SAS
*электронный бейдж Acclaim, подтверждающий сдачу курса и перечень использованных SAS технологий

Все желающие студенты могут бесплатно пройти базовые онлайн курсы SAS:
*по основам программирования на SAS Base [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=2588&ctry=RU ссылка на курс]
*по основам статистического анализа с использованием ПО SAS [https://support.sas.com/edu/schedules.html?id=5235&ctry=RU ссылка на курс]

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].

== Лекции ==


  '''суббота, ПАД, и МИЭФ - 09:30 - 10:50;  ПМИ, Экономика, и БИ - 11:10 - 12:30 '''
{| class="wikitable"
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 и 4 курса !! Материал 
|-
| Клиентская аналитика || Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику || 16.01.2021  || [https://drive.google.com/open?id=1bUQCwm0pd-7FN1Jyb-dCbSZYKya2Exqg Лекция №1]
|-
| Клиентская аналитика || Построение моделей и визуализация данных || 23.01.2021  || [https://drive.google.com/open?id=147qlx5bzHYfu1hkYlH_CovWB8KqJnZtz Лекция №2]
|-
| Клиентская аналитика || Текстовый анализ данных || 30.01.2021  || [https://drive.google.com/open?id=1t1fDVy9MsvSmVtvjZh9LIQlg3AHKXNwg Лекция №3]
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Введение в задачи анализа данных в ритейле. Прогнозирование спроса || 06.02.2021 || [https://drive.google.com/open?id=13AR4KQkk5EgjYjed2O0GKPzUGMVqz9nL Лекция №4] 
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Описательная аналитика в Ритейл: кластеризация магазинов, сегментация товаров, восстановление спроса || 13.02.2021 ||
[https://drive.google.com/open?id=1D-6CoweyhjFD-b1TrXazHj8J2J7fWgrB Лекция №5]   
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задачи оптимизации запасов товаров в ритейл-сети, оптимизация цен, оптимизация ассортимента|| 20.02.2021 || 
[https://drive.google.com/open?id=1EdmJ1pKWYbcwZg4pKuJBczKKzYS-xV1u Лекция №6]
|-
| Основы оценки рисков || Введение в кредитные риски  || 27.02.2021  || [https://yadi.sk/i/WDmN-OqvvddqAA Лекция 7]
|-
| Основы оценки рисков || Введение в рыночные риски  || 06.03.2021   || [https://yadi.sk/i/QxgOCgUapMPgJg Лекция 8]
|-
| Основы оценки рисков || Валидация моделей || 13.03.2021   || [https://yadi.sk/i/mWNqO73qKKc9ag Лекция 9]
|}

== Семинары ==

 '''суббота Группа ПМИ 1 - 13:00, Группа ПАД 1 - 14:40, Группа ПМИ 2 - 16:20, Группа ПАД 2 и МИЭФ - 18:10 - семинары для 3 и 4 курса '''
{| class="wikitable"
|-
! Название раздела !! Тема !! Дата для 3 курса !!  Дата для 4 курса !!  Материал 
|-
| Клиентская аналитика || Знакомство с ПО SAS || 16.01.2021 || 16.01.2021 || [https://drive.google.com/open?id=1yek4SJg1S6VRCcHCYKy1jR70wfbv-rgR Семинар №1]
|-
| Клиентская аналитика 
|| Методология исследования данных ||23.01.2021 || 23.01.2021 ||  [https://drive.google.com/open?id=1-j2Y_-nbT57vGcX_gomVIXCssacSVVms Семинар №2]
|-
| Клиентская аналитика || Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных || 30.01.2021 || 30.01.2021 || [https://drive.google.com/open?id=15dXPH2iErVKN5KIVI93_9EGqSFMI3QqE Семинар №3] 
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Задача восстановления спроса, Прогнозирование новых товаров || 06.02.2021 || 06.02.2021 || [https://drive.google.com/open?id=1BPsEWtuU_sf0MwhOM73tZz0sc7BqF3mD Семинар №4] 
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Оптимизация запасов в сети || 13.02.2021 || 13.02.2021 ||   
[https://drive.google.com/open?id=1BR1ODuVTs21H6iDvOrRo7qIoRFXbb1IS Семинар №5] 
|-
| Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров || Расчёт эластичности товаров. Кластеризации магазинов || 20.02.2021 || 20.02.2021 || [https://drive.google.com/open?id=1uaqobAMZaTTnvGcL--FZx3bpJy3nw4J1 Семинар №6]
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по кредитным рискам || 27.02.2021 || 27.02.2021 || 
[https://drive.google.com/open?id=1bJs3GFD4Dz1p1WOc9odeSu68EJ3RlNCV Семинар №7]
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по рыночным рискам || 06.03.2021 || 06.03.2021 || [https://yadi.sk/d/23bF3Z6ruiFR0A Семинар №8]
|-
| Основы оценки рисков || Практическое занятие по валидации моделей || 13.03.2021 || 13.03.2021 || 
[https://drive.google.com/open?id=1aW2IrUwcDFAyt5RElvtSRRiP7ojY33N3 Семинар №9] 
|}

== Отчётность по курсу и критерии оценки ==

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:
* 3 практических домашних задания 
* Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов
* Командный проект ( только для 3 курса )

'''Критерии оценки знаний, навыков'''

*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. 

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. 

Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления. 

*Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале. 

*Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.

'''Порядок формирования оценок по дисциплине'''

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'''. 


Итоговая оценка для студентов ''4 курса'' '''O_итог''' рассчитывается по формуле

'''O_итог = 0.225 * O_1 + 0.225 * O_2 + 0.225 * O_3 + 0.325 * O_экз, 10'''


Итоговая оценка для студентов ''3 курса'' в первом модуле '''O_мод''' рассчитывается по формуле

'''O_мод = 0.1 * O_1 + 0.1 * O_2 + 0.1 * O_3 + 0.2 * O_экз'''

Оценка за проект во втором модуле '''O_пр''' выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта. 

Итоговая оценка '''O_итог''' определяется по формуле '''O_итог = O_мод + 0.5 * O_пр'''


Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое. 
 
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.

== Домашние задания ==

'''Домашнее задание №1'''
 
Необходимо произвести финансово-экономическое обоснование проекта:
*Рассчитать NPV проекта на 7 лет.
*Написать ключевые выводы по полученному результату ( 3-4 предложения).


''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com в списке.]''
''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]''


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.
Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

За домашнюю работу №1  будут выставляться оценки:

«2» – правильно сделан весь расчет в  Excel  и правильно сделаны выводы по результату.

«1,4» – правильно сделан весь расчет в  Excel, однако  финальные выводы некорректны.

«1» - задание решено не полностью. Расчет в Excel  верен до показателя Net Profit (Чистая прибыль) включительно.

«0,8» - задание решено не полностью. Расчет в Excel верен до показателя Revenue (Выручка от реализации) включительно.

«0» — задание не решено или решено неверно.


Срок сдачи – 2 недели. ( до 22.02.2021 включительно)

Решения присылать на почту Alexander.Mironov@sas.com и в копию Natalia.Titova@sas.com. 
В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ]. 

В названии файла необходимо указать:
*Номер варианта
*ФИО
*Номер курса
Пример: «Вариант_8_БурштеинДенисАнатольевич_3курс»



'''Домашнее задание №2'''

Дедлайн: 02.03.2021 23:59 (Moscow time)

Описание задания и организационная информация приведена [https://drive.google.com/open?id=1IZwwERHsMGYg8gEx7N9c2xV9Ua7HuGyv в файле.]

''Каждый студент выбирает вариант, который указан напротив его ФИО [https://drive.google.com/ в списке.]''

''Задания представлены [https://drive.google.com/open?id=1cL2rSTiRT63P1OeEaJIXVUfXOTyQYtE3 в папке.]''

== Командный проект для 3 курса ==

'''Выбор темы для командного проекта по курсу "Анализ данных в бизнесе" '''
 
Студенты делятся на группы по 3 человека. Внутри группы должен быть определен капитан команды (Руководитель группы). Руководитель группы является ответственным лицом от лица группы. 

Руководитель группы отвечает за выполнение и результат следующих основных функций:
*  отправка заявки на тему проекта и согласование темы проекта от лица всей группы с преподавателями;
*  предоставление информации куратору о текущем статусе проекта: учет, распределение и контроль выполнения задания по проекту;
*  отправка отчетов, презентаций, технической документации по выполненными работам группы в электронном виде.


Описания тем проектов :[https://docs.google.com/document/d/1NN9Pva4OJwZBpIR6n2Oqf4ILTvfjMrsv11sQM19behM/edit#heading=h.e45y7bybvwox ссылка на файл]

Ссылка на форму подачи заявки на тему :[https://docs.google.com/forms/d/1PmCOJsLsPo_RTjnmKrnzRspM6FnZI_SRCxdqslEW8KE/edit ссылка на файл]


'''Сроки выбора тем:'''

'''До 31 марта группа должна  выбрать две темы из указанного списка''', указав первый и второй приоритет для этих тем.

'''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.


При возникновении вопросов пишите в Telegram Титовой Наталии.


Итогом каждого проекта должна быть презентация результатов проекта на 10 минут. 

Защита проекта будет в начале июня.
Оценка за проект во втором модуле выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

== Контакты ==
'''Вопросы''' по курсу можно задавать на почту kafedraSAS.HSE@gmail.com, а также в телеграм чат или методисту кафедры Лобок Татьяне (@Tatiana Lobok).


Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/S5rtWXWI7-jw8fYV

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/S3PZRVqXeZeAB2cY


''' Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! '''
Преподаватели в чате бывают, но не всегда. 
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/ПАД ФКН ВШЭ/МИЭФ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года.
По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.

== Материалы по курсу ==
'''Документы и программа курса'''  
''Внимание: файлы обновляются!''

*Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=1s2yIzkdGDVGm92wDQBB0OlHOIANaJxK2 ссылке]. 

*Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей [https://drive.google.com/open?id=12FxhMSSkVVNHrHv2Jy4nboBEEVhfnu86 ссылке].

*'''[https://drive.google.com/open?id=1J7MHkux4wBq828_6Lg3trCmkxdutXV1K Инструкция по подключению к SAS OnDemand  и скачиванию ПО SAS]'''

*[https://drive.google.com/open?id=1ANDlimb5hp4ds0sUcReR6xq5sVrcX5n9 Лекции и семинары]  ''Внимание: файлы в папке обновляются!''

== Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы ==

'''Полезные материалы'''

*[https://support.sas.com/en/software/enterprise-guide.html#freetutorials Обучающий портал с дополнительной литературой для работы с SAS Enterprise Guide]
*[https://habr.com/company/sas/blog/ Блок компании  SAS  на хабре (Основы программирования на SAS Base)]


'''Полезная литература'''

''К разделу 1:''
*[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 ]
*[https://www.springer.com/gp/book/9780387725789  Database Marketing. Analyzing and Managing Customers, Blattberg, Robert C., Kim, Byung-Do, Neslin, Scott A. ]

*[http://10k.inc.hse.ru/files/McKINSEY_GUIDE_to_business_plan.pdf LeSueur J. (2007) McKinsey&Company  (2000) How to write a business plan.]
*[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]
*[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. ]
*К. Уолш (2000) Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании. М.: Дело.	- Есть в  открытом доступе.
*[http://kaplan-publishing.kaplan.co.uk/cima/p2/pages/study-text.aspx Kaplan Publishing (2018) CIMA P2 Study Text. Advanced Management Accounting.]
*[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]
*[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.]

*[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]
*[https://support.sas.com/documentation/cdl/en/vaug/68648/HTML/default/viewer.htm#n0lfkxxrf3zhugn14g96lr8spatc.htm SAS(R) Visual Analytics 7.3: User's Guide]



''К разделу 2:''

* Шапиро Дж (2006). Моделирование цепи поставок. Питер. Серия «Теория менеджмента».
* 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.]


''К разделу 3:''

* Christoffersen P. (2012) Elements of Financial Risk Management. 2nd ed. Elseiver Academic Press.

''К разделу 4:''

* Мортон С. (2016) Лаборатория презентаций. Формула идеального выступления. Альпина Паблишер.