Бизнес-аналитика: современные платформы и технологии

Тема посвящена введению в бизнес-аналитику: рассматриваются её основные понятия, цели и задачи в современной компании, а также феномен Big Data и его ключевые характеристики (объём, скорость, многообразие, достоверность). Отдельное внимание уделяется дескриптивной (описательной) аналитике как фундаментальному уровню, который отвечает на вопрос «что произошло?» и реализуется через построение отчётов, систем визуализации и мониторинга ключевых показателей.

В рамках темы слушатели познакомятся с ключевыми программными инструментами и средами разработки, используемыми для анализа больших данных: языком Python и его библиотеками, интерактивной средой Jupyter Notebook, а также облачными платформами Kaggle и Google Colab. Будут рассмотрены их функциональные возможности, преимущества и специфика применения для решения задач обработки и исследования данных, а также роль в рабочем процессе современного аналитика.

Данная тема посвящена практическому освоению платформы Yandex DataLens как современного инструмента визуализации и исследования больших данных. Слушатели изучат возможности сервиса по подключению различных источников, построению интерактивных дашбордов и созданию наглядных графиков и диаграмм без написания сложного кода, что позволяет быстро представлять результаты анализа в удобной для бизнес-пользователей форме.

Данная тема посвящена изучению Tableau как одного из ведущих инструментов визуальной аналитики в мире. Слушатели познакомятся с архитектурой платформы, включая продукты Tableau Desktop, Server и Prep Builder, и освоят создание интерактивных дашбордов и широкого спектра визуализаций — от базовых диаграмм до сложных географических карт и прогнозных моделей . Особое внимание уделяется возможностям инструмента по подключению к различным источникам больших данных, совместной работе и публикации отчетов, что позволяет бизнес-пользователям самостоятельно проводить глубокий анализ данных и принимать обоснованные решения.

Тема посвящена изучению платформы Microsoft Power BI как одного из ведущих инструментов корпоративной бизнес-аналитики для визуализации данных и создания интерактивных отчетов. Слушатели познакомятся с архитектурой платформы, включая Power BI Desktop для разработки и Power BI Service для публикации и совместной работы, а также освоят процессы подключения к различным источникам данных, их трансформации с помощью Power Query и построения сложных моделей данных с использованием языка DAX . Особое внимание уделяется созданию информативных дашбордов, применению специализированных и AI-визуалов для углубленного анализа, а также вопросам публикации отчетов и организации командной работы, что позволяет бизнес-пользователям эффективно мониторить ключевые показатели и принимать обоснованные решения Тема 6. Аналитические технологии Loginom.

Данная тема посвящена практическому освоению отечественной low-code платформы Loginom для решения ключевой задачи аналитика — подготовки и очистки данных перед построением моделей и отчетов. Слушатели изучат визуальный конструктор сценариев, позволяющий без программирования выполнять основные этапы ETL-процессов: импорт данных из различных источников, обработку пропусков и дубликатов, фильтрацию выбросов, нормализацию, агрегацию и обогащение данных. Особое внимание уделяется применению визуальных компонентов (узлов) для очистки и преобразования данных, что позволяет обеспечить высокое качество исходной информации для последующего анализа и моделирования в Loginom.

Данная тема посвящена комплексному рассмотрению методов и инструментов визуализации данных как завершающего этапа аналитического исследования. Слушатели изучат базовые принципы построения диаграмм и графиков, позволяющие наглядно представлять распределения, тренды и взаимосвязи в данных, а также познакомятся со специализированным визуализатором «Статистика» для углубленного анализа показателей. Отдельное внимание уделяется сложным визуализаторам общего назначения, которые лежат в основе современных BI-платформ, и ключевой технологии многомерного анализа данных — OLAP-кубам, обеспечивающим быстрое формирование интерактивных отчетов и срезов по различным измерениям бизнес-показателей.

Тема посвящена решению задач прогнозирования (предиктивной аналитики) с использованием low-code платформы Loginom. Слушатели изучат визуальные инструменты построения регрессионных моделей для прогнозирования количественных показателей и нейросетевых классификаторов для анализа сложных зависимостей в данных. Особое внимание уделяется практическим аспектам: подготовке данных, настройке параметров моделей, оценке их качества и интерпретации полученных результатов для принятия бизнес-решений — всё это без необходимости написания программного кода.

Данная тема посвящена практическому освоению ключевых инструментов продуктовой аналитики для сегментации клиентов и товарного ассортимента. Слушатели изучают методологию ABC-XYZ анализа для классификации ресурсов (товаров или клиентов) по степени их важности (ABC) и стабильности потребления (XYZ), что позволяет оптимизировать ассортиментную политику и управление запасами. Также рассматривается RFM-анализ как инструмент оценки поведенческих характеристик клиентов на основе давности, частоты и глубины покупок для разработки персонализированных маркетинговых стратегий и повышения эффективности взаимодействия с клиентской базой.

Тема посвящена решению одной из ключевых задач предиктивной аналитики в маркетинге — прогнозированию оттока клиентов (churn prediction) с использованием методов бинарной классификации. Слушатели изучат процесс построения модели, которая на основе исторических данных о поведении клиентов относит их к одному из двух классов: «уйдут» или «останутся». Рассматриваются основные этапы: подготовка данных, выбор алгоритмов классификации (логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес), оценка качества модели с помощью метрик точности, полноты и ROC-AUC, а также интерпретация результатов для разработки удерживающих мероприятий.

Данная тема посвящена применению методов многомерного статистического анализа в low-code среде Loginom для решения задач сегментации и снижения размерности данных. Слушатели изучают кластерный анализ как инструмент автоматической группировки объектов (клиентов, товаров) по схожести характеристик без заранее заданных категорий, что позволяет выявлять однородные сегменты для таргетированных стратегий. Также рассматривается факторный анализ, позволяющий сокращать число взаимосвязанных переменных и выявлять скрытые (латентные) факторы, влияющие на изучаемые процессы. Особое внимание уделяется визуальному конструированию сценариев анализа, настройке параметров алгоритмов и интерпретации полученных результатов в Loginom без необходимости программирования.