imported>Aapoludnitsin: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

2018-10-16T08:22:38Z

Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru

Новая страница

{{Карточка_командного_проекта
|name=Автоматическое обнаружение взаимно каннибализируемых групп товаров
|company=Sas
|semester=Осень 2018
|course=3-4
|number_of_students=2-3
|categorize=yes
}}

===Что это за проект? ===

Проблема обнаружения эффекта каннибализации – самая острая из открытых аналитических задач в ритейле. Одним из важных этапов на пути определения эффектов каннибализации – обнаружение групп товаров (и магазинов) в рамках которых происходит взаимопоглощение (каннибализация) спроса (так называемые, семейства товаров). В этом проекте предлагается разработать и применить на реальных данных метод для обнаружения групп товаров, характеризующихся взаимным влиянием друг на друга с точки зрения объёма спроса, помощью методов Machine Learning.

===Чему научатся студенты? Что самое интересное в проекте? ===

* Познакомиться с методами прогнозирования спроса и методами обнаружения причинно-следственных связей.
* Использовать инфраструктуру SAS для подготовки и анализа данных.
* Самое интересное – это попытка найти решение актуальной прикладной задачи анализа даных. В данном проекте предлагается разработать подход с помощью методов машинного обучения, претендующий на универсальность: т.е. будет разработан фреймворк для построения прогнозов по новым товарам независящий от природы данных.

=== Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===

Основные моменты взаимодействия:

* Рабочее окружение (ноутбук с дистрибутивом SAS) предоставляется компанией.
* Разработка ведётся командой из 2-3 человек, каждый из которых отвечает за свою часть задачи.
* Участники проекта могут консультироваться с кураторами (специалисты компании SAS).
* Каждые 2 недели встречаемся и обсуждаем текущее состояние задач.
* Удаленная работа, встречаться нечасто, контакты - по электронным каналам связи (почта, Whatsapp, скайп). .

===Компоненты (Из каких частей состоит проект?) ===

* Систематизация знаний по эффекту каннибализации (лит. обзор).
* Разведочный анализ исходного массива данных.
* Подготовка и анализ данных – работа в системе SAS, open-source инструментах.
* Выбор подхода к учету эффекта каннибализации в проекте.
* Применение и анализ эффекта от предложенного подхода.

===Какие будут использоваться технологии?===

Для реализации проекта студентам потребуется освоить ПО SAS. Будут использоваться следующие продукты:

* SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов;
* SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server;
* возможно, потребуется использовать open-source инструментов (Python, R).

===Какие начальные требования? ===

Навыки анализа данных. Навыки программирования (C, С++, C#, Python, R и др.) и знание SQL-like языков.

Представления о задачах интеллектуального анализа, алгоритмов Machine Learning

===Темы вводных занятий ===

# Постановка задачи прогнозирования спроса, план работа по проекту, погружение в специфику задач анализа данных в ритейле.
# Знакомство с SAS и входными данными
# План работ по исследованию данных и разработке алгоритма поиска взаимно каннибализаируемых групп (семейств) товаров

===Критерии оценки ===

* 8-10 – разработана полноценная система для определения групп взаимно каннибализируемых групп (семейств) товаров, создано её описание.
* 6-7 – разработана архитектура системы и верхнеуровневое описание методов.
* 4-5 – проведение анализа данных, выявление зависимостей и закономерностей. Подготовлен лит. обзор известных методов обнаружения эффектов каннибализации.

===Похожие проекты ===

Учёт эффекта каннибализации в моделях прогнозирования спроса (в ритейл-сети)

===Контактная информация ===

Алексей Романенко (Alexey.Romanenko@sas.com), Дмитрий Звежинский (Dmitry.Zvezhinsky@sas.com)

Автоматическое обнаружение взаимно каннибализируемых групп товаров - История изменений

imported>Aapoludnitsin: Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru