Статистический продукт высокого передела. Data Science в управлении


Статистический продукт высокого передела. Data Science в управлении

В конце 2021 года на территории РФ была проведена очередная перепись населения, которую официальные лица называют уникальной в силу ее гибридного характера и глубины охваченных в анкете параметров. Гибридность заключаете в том, что какая-то часть населения приняла участие в формате так называемой цифровой переписи, что подразумевало самостоятельное заполнение анкеты на сайте Госуслуги.ру. Бюджет переписи населения составил 32 млрд. рублей, к переписи привлечено около 400 тыс. человек, а для технического оснащения переписчиков закуплено 360 тыс. планшетных компьютеров. Масштабы процесса просто колоссальные, но в 2021 году такая организационно-техническая организация переписи просто лишена смысла.

ПереписьЕсли вдуматься, то в эпоху смартфонизации, интернетизации, цифровизации и развитых инструментов обработки больших (Big Data) такой архаичный формат получения обобщённых демографических, экономических и социальных сведений, как перепись населения лишен смысла. Большие данные в распоряжении телекоммуникационных компаний и таких финансово-кредитных учреждений как «Сбербанк» могут достаточно точно оценивать, как численность населения, так и любые другие его характеристики. Причем обработка потоковых данных позволяет получать аналитику практически в реальном времени, а не раз в 10 лет (именно с такой периодичностью проводятся в РФ ритуалы по переписи населения).

Кто-то скажет, что точность такого прогноза будет ниже, чем у традиционного формата сбора данных. Точного ответа на данный вопрос пока нет. Однако, полагаю данное утверждение ошибочным. С одной стороны, уже сейчас есть инструментарий высокоточной потоковой аналитики, с другой стороны, при традиционном способе переписи населения также возможны как ошибки, так преднамеренные и случайные фальсификации (просто чисто технически они возможны, а потому не будем их исключать). Обрабатывая цифровые следы, мы получаем высокую пропускную способность и низкую латентность (современный человек отбрасывает очень длинную и четкую цифровую тень), а вот работая с респондентами в офлайне латентность существенно выше хотя бы по той причине, что человек хочет как можно лучше себя позиционировать (другими словами, какую-то информацию респондент скроет, какую-то умолчит, а что-то и исказит).

Допускаю, что в 2021 году мы видели последнюю в истории РФ перепись населения в традиционном понимании этого процесса (пусть и с цифровым привкусом). Вероятно, что перепись осуществлялась как раз с целью верификации данных собранных искусственно нейронной сетью из цифровых следов граждан РФ и нерезидентов, постоянно проживающих в стране. Просто в любом другом случае столь архаичный способ получения обобщенных демографических, экономических и социальных сведений с точки зрения последующих управленческих решений лишен смысла.

 

Если Ваша учебная работа или исследовательский проект посвящены вопросам Data Science, проектированию полносвязной нейросети, применению Machine Learning в построении управленческой отчетности, например, в выявлении паттернов и последующей сегментации клиентов по характеристикам, то наши авторы на высоком прикладном и методологическом уровне, учитывая все актуальные тенденции менеджмента в исследовательских проектах на тематику стандартизации управленческой деятельности, проведут исследование для Вас.

Под исследовательскими проектами мы подразумеваем следующие их типы: бизнес-кейсы, выпускные работы, дипломные проекты, выпускные квалификационные работы, дипломные работы, итоговые квалификационные работы, магистерские диссертации (в том числе для соискателей степени MBA), докторские диссертации для соискателей степени DBA, др. Все эти типы работы могут быть выполнены на заказ.


Напоминаю, что мы работаем со студентами практически всех русскоязычных бизнес-школ:

  1. Экономический факультет Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова (Data Science часто встречаемая тематика у студентов MBA)
  2. Академия PricewaterhouseCoopers / PWC (Data Science, нейросети, Machine Learning, бинарная классификация – это стандартный набор инструментов)
  3. Балтийский государственный технический университет им. Д.Ф. Устинова (БалГТУ)
  4. Бизнес-школа AMI
  5. Бизнес-школа Уральского федерального университета им. первого Президента России Б.Н. Ельцина
  6. Высшая школа бизнеса Государственного университета управления (ВШБ ГУУ)
  7. Высшая школа бизнеса Казанского федерального университета (ВШБ КФУ)
  8. Высшая школа бизнеса Новосибирского государственного университета экономики и управления (ВШБ НГУЭиУ)
  9. Высшая школа бизнес-информатики НИУ ВШЭ (ВШБИ)
  10. Высшая школа корпоративного управления РАНХиГС (ВШКУ)
  11. Высшая школа международного бизнеса Самарского государственного экономического университета (ВШМУ СамГЭУ)
  12. Высшая школа менеджмента Высшей школы экономики (ВШМ НИУ ВШЭ)
  13. Высшая школа менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета (ВШМ СПбГУ)
  14. Высшая школа управления проектами НИУ ВШЭ
  15. Высшая школа финансов и менеджмента РАНХиГС
  16. Высшая экономическая школа Санкт-Петербургского государственного экономического университета, Санкт-Петербург
  17. Евразийская школа менеджмента и администрирования (ЕШМиА)
  18. Институт бизнеса и делового администрирования Российской академии народного хозяйства и государственной службы (ИБиДА РАНХиГС)
  19. Институт государственной службы и управления РАНХиГС (ИГСиУ)
  20. Институт делового администрирования и бизнеса ГУУ (ИДАиБ ГУУ)
  21. Международная школа бизнеса Финансового университета при Правительстве РФ (МШБ ФУП)
  22. Международный институт менеджмента ЛИНК
  23. Московская международная высшая школа бизнеса МИРБИС
  24. Плехановская школа бизнеса «Integral» Российского Экономического университета им. Г.В. Плеханова
  25. Санкт-Петербургский международный институт менеджмента ИМИСП
  26. Стокгольмская школа экономики в России (СШЭ)
  27. Факультет международного бизнеса Всероссийской академии внешней торговли
  28. Факультет международных программ MBA Института общественных наук РАНХиГС (с Kingston University London)
  29. Школа IT-менеджмента Экономического факультета РАНХиГС
  30. Бизнес-школа «Синергия»
  31. Школа бизнеса и международных компетенций Московского государственного института международных отношений (Университет) МИД Российской Федерации (ШБиМК МГИМО МИД РФ)
  32. Бизнес-школа City Business School (CBS)
  33. Бизнес-школа Moscow Business School (MBS)
  34. Бизнес-школа Алматы Менеджмент Университет (Almaty Management University, AlmaU)

Делайте заказ, гарантирую, останетесь довольны результатами сотрудничества.


Чтобы оформить заказ или уточнить стоимость, заполните, пожалуйста, форму обратной связи, и я свяжусь с Вами в самое ближайшее время:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.