4452
.pdfПрезентации по предложенной теме составляются в программе Power Point или Impress.
Количество слайдов должно быть не менее 15 и не превышать 20 слайдов. Кроме текста на слай-
дах можно создавать схемы и таблицы. Шрифт должен быть читаемым, например, шрифт черного цвета на светлом фоне или светлый шрифт на темном фоне. Также шрифт не должен быть слиш-
ком мелким. В слайдах указываются только основные тезисы, понятия и нормы.
. 4.2 Темы для самостоятельного изучения
1.Особенности технологий Text Mining. Примеры задач в маркетинге, где они применяются.
2.Особенности технологий Visual Mining. Примеры задач в маркетинге, где они применяют-
ся.
3. . Особенности технологий Data Mining. Примеры задач в маркетинге, где они применяются.
4.Содержание методов аналитического маркетинга в экономической предметной области.
5.Типы многомерных OLAP-систем.
6.Задачи и содержание оперативного (OLAP) анализа в маркетинге.
7.Подберите в литературе материалы, отражающие специфику маркетинга образовательных услуг, и сформулируйте маркетинговую концепцию деятельности образовательных учре-
ждений в этой сфере.
8.Объясните влияние основных эффектов рынка образовательных услуг, подберите в литера-
туре материалы, отражающие проявление этих эффектов на российском рынке образова-
тельных услуг.
9.Проанализируйте внешнюю и внутреннюю среду конкретного образовательного учрежде-
ния, сделайте выводы о его потенциальных возможностях и недостатках его работы.
10. Примените на практике аппарат STEP, SWOT и SPACE анализа применительно к оценке маркетинговой среды выбранной вами организации.
5. Методические указания по выполнению расчетной работы (Общие рекомендации)
. 5.1 Общие требования к оформлению расчетной работы
Расчетная работа оформляется на листах формата А4 в печатном виде в формате Word (шрифт 12-14, поля: слева 2,5 см, остальные – по 2 см). Страницы работы следует пронумеровать.
Работа сдаётся на кафедру «Прикладной информатики и статистики». Работа, признанная не отве-
чающей предъявляемым требованиям, возвращается студенту для доработки. При этом указыва-
11
ются недостатки работы и даются рекомендации по их устранению.
Содержание отчета:
1.Цель работы и требования задания.
2.Для каждого задания нужно дать краткое описание метода решения на основании мате-
риала лекционного курса.
3.Привести подробные расчеты с комментариями и пояснениями.
4.Сделать выводы по работе.
Оценка «зачтено» выставляется студенту, являющемуся автором расчетной работы, соот-
ветствующей всем предъявляемым требованиям, в том числе формальным.
Оценка «не зачтено» выставляется студенту, являющемуся автором расчетной работы, не соответствующей предъявляемым требованиям. Оценка «не зачтено» выставляется также, если студент неправильно решил более 50% задач, не ориентируется в тексте работы; не может дать ответы на уточняющие вопросы, касающиеся методов бизнес-аналитики, использованных при вы-
полнении заданий и т.д.).
. 5.2 Примерные варианты расчетной работы
Задачи к расчетной работе:
1. Разработать подмодель, в ходе которой будут отобраны уникальные идентификаторы клиентов, которые совершали покупки, а также к каждому из них будет сопоставлена их любимая категория товаров. «Любимой» считается группа, по которой суммарное значение показателя мак-
симально.
2. Разработать подмодель по рекомендации товаром из товарной группы для клиентов с учетом их предпочитаемой категории.
Указания к расчетной работе:
Поиск любимой категории товара среди клиентов Шаг 1. Группировка
Первый этап будет направлен на решение первой задачи. Главным источником данных бу-
дет являться таблица «Продажи». Из-за того, что в данной таблице присутствуют повторения уни-
кальных идентификаторов клиентов, можно определить сколько клиент осуществил покупок в той или иной категории товаров. Таким образом, применив группировку к набору данных, а также осуществив агрегацию «Сумма» на поле «Количество» получим необходимый источник данных.
Шаг 2. Сортировка
Чтобы определить любимую группу товаров, достаточно провести сортировку для каждого
12
клиента, тем самым получив набор, где в каждой первой строке нового клиента будет иметься ин-
формация по его любимой группе. Этот процесс реализуется посредством применения двух сор-
тировок в одной: «ID клиента» – по возрастанию, а «Количество.Сумма» – по убыванию.
Шаг 3. Группировка Чтобы получить список из клиентов и только одной любимой группой, следует применить
еще одну группировку, где в качестве измерения будет выступать «ID клиента», а в качестве ре-
сурсов «Группа товаров», «Количество.Сумма» с агрегациями «Первый».
Разработка рекомендаций товаров для клиентов Шаг 1. Группировка
Первым шагом стоит выделить группировку таблицы «Продажи» по измерениям «Код то-
вара» и «Группа товара», а в качестве ресурса отнести «Количество» с агрегацией сумма. Это поз-
волит получить список товаров в единичном представлении, а также количество покупок, которое было совершено.
Шаг 2. Группировка На втором шаге необходимо определить весь список клиентов, которые фигурировали в
списке продаж. Это достигается посредством группировки «Продажи», где в качестве измерений выступают «ID клиента».
Шаг 3. Разработка новой подмодели.
Подмодель, в которой будет происходить рекомендация товаров клиентам, с учетом их лю-
бимой товарной номенклатуры. В первую очередь стоит определиться со всеми входными и вы-
ходными портами. На вход должна подаваться информация по клиентам, их любимой категории, а
также товары и их товарная категория без повторений. На выходе должны получить одну един-
ственную таблицу, в которой будет собрана информация по клиенту и его рекомендуемому това-
ру.
13
Прокопенко Н.Ю.
АНАЛИТИЧЕСКИЙ МАРКЕТИНГ
Учебно-методическое пособие по подготовке к лекциям, практическим занятиям
(включая рекомендации по организации самостоятельной работы),
по выполнению расчетной работы для обучающихся по дисциплине «Аналитический маркетинг»
по направлению подготовки 09.04.03 Прикладная информатика направленность (профиль) Прикладная информатика в аналитической экономике
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет»
603950, Нижний Новгород, ул. Ильинская, 65.
http://www. nngasu.ru, srec@nngasu.ru