АНАЛИЗ ДАННЫХ
Data Science
Data Science - что это и зачем?
Что будет дальше?
Как меньше тратить и больше получать?
Что о нас думают клиенты?
Какого сотрудника на какой участок назначить?
Примеры задач, которые решает Data Science:

1. Логистика и производство:

● Анализ качества: как отличить естественную вариативность качества продукции от сигнала о системной проблеме?

● Составление рейтинга поставщиков с учётом качества, сроков, ассортимента, цен и прочих параметров.

● Оптимизация складских запасов.

● Классификация ассортиментных позиций по важности для компании.

● Проверка гипотез о влиянии небольших изменений на бизнес-результаты, отделение закономерностей от случайностей.



2. Маркетинг, продажи, CRM:


● Какова будет динамика насыщения рынка новым продуктом?

● Кластеризация (группировка) клиентов. Результаты этого анализа можно применять для персонализированных маркетинговых сообщений, для индивидуальных дисконтных программ, для таргетированной рекламы и т.д.

● Изучение разброса предпочтений каждого клиента: например, кто-то всегда покупает один и тот же бренд, а кто-то экспериментирует или безразличен к бренду.

● Анализ связи пола и возраста с предпочтениями клиентов.

● Расчёт пожизненной ценности клиента (Customer Lifetime Value) для решений о разумной стоимости приобретения или о последствиях потери клиента.



3. Финансы:


● Прогнозирование прихода на ближайший месяц в зависимости от прошлых данных, больничных и отпусков, дебиторской задолженности и т.п.

● Подбор оптимального инвестиционного портфеля.



4. Управление персоналом:

● Вычисление вероятности увольнения сотрудника.

● Поиск взаимосвязей эффективности (KPI) работы сотрудников с их зарплатой, лояльностью и прочими показателями.

● Автоматическое присвоение рейтингов кандидатам по их вероятному соответствию вакансии.