Наша команда имеет несколько действующих проектов. Мы оказываем следующие услуги:   Разработка программного обеспечения. Также обслуживаем и автоматизируем программы на платформе 1С. Сайт проекта: moscowsoft.com Разработка графического дизайна: дизайн сайтов, продукции, упаковки, визитки, журналы. Смотрите сайт проекта. Оказание услуг по оформлению праздников и мероприятий: designvanilla.ru.

 

You are hereДерево решений 1С Консолидация 8

Дерево решений 1С Консолидация 8


Дерево решений 1С Консолидация 8

В результате применения этого метода к исходным данным создается иерархическая (древовидная) структура правил вида "Если... то...", а алгоритм анализа обеспечивает процесс вычленения на каждом этапе наиболее значимых условий и переходов между ними.

Рассматриваемый алгоритм получил наибольшее распространение при выявлении причинно-следственных связей в данных и описании поведенческих моделей.

Щелкните для увеличения

Щелкните для увеличения

Алгоритм поиска последовательностей является дальнейшим усовершенствованием алгоритма поиска ассоциаций. Он реализуем, если существует возможность связать события в единую временную последовательность каким-либо атрибутом, в качестве которого может выступать, например, субъект события. Это существенно расширяет функциональность аналитической системы возможностью рассмотрения хронологически связанных цепочек событий.

Этот алгоритм дает ответы на вопросы типа: "Если сегодня покупатель приобрел фотоаппарат, то через какое время он вероятнее всего купит новые батарейки и пленку? А видеокамеру?". Алгоритм получил наибольшее распространение для увеличения эффективности перекрестных продаж, а также выстраивания рекламных альянсов.

Не правда ли логично, что вблизи крупного автосалона располагается АЗС, а человека, пришедшего в туристическое агентство, заинтересуют рекламные купоны магазина, торгующего товарами для отдыха?

Типичная зона применимости деревьев решений - оценка различных рисков, например, просрочки платежа или закрытия заказа клиентом, недопоставки или несвоевременной поставки товара поставщиком. Другой часто встречающийся вариант использования этого алгоритма - анализ и прогноз поведенческих стереотипов (переход клиента к конкуренту, отклик на рекламную кампанию). И в этой ипостаси метод чрезвычайно эффективен, так как его логика близка к человеческой. А возможность использования варьируемых обучающих и актуальных выборок позволяет формировать на их основе сценарные прогнозы. Анализы этого типа получили название "Что, если...?", они незаменимы в бюджетном процессе.

Используя деревья решений можно существенно снизить влияние неопределенности поведения контрагентов на состояние компании, оптимизировав формы взаимоотношения с ними. Благодаря этому вполне реально, с одной стороны, минимизировать затраты на управление цепочками поставок, а с другой - добиться увеличения эффективности маркетинговых кампаний и оптимизации системы продаж.

Еще одним нетривиальным примером практического использования этого алгоритма является формирование дружественной клиенту среды коммуникации. Алгоритм позволяет выявить клиентов с подобными стереотипами общения и восприятия для разработки типовых сценариев обслуживания их в колл-центрах, сложных вариантов анкетирования или адаптивной топологии интернет-магазинов.  

Результаты анализа и прогноза с помощью деревьев решений позволяют существенно снизить влияние неопределенности бизнес-окружения на состояние компании, а также решить широкий спектр задач, связанных с выявлением сложных и неочевидных причинно-следственных связей. Адекватная оценка рисков обеспечивает принятие квалифицированных решений по оптимизации отношения доходность/риск в деятельности компании, а также полезна для увеличения реалистичности различных бюджетов.

Реклама

 

 

 Стоматологическое оборудование и расходные материалы