Глава
Comparative Analysis of Predictive Analytics Models in Classification Problems
P. 162-169.
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
✖В статье рассматриваются перспективные подходы к построению цифровой корпорации с использованием методов и технологий предиктивной аналитики, а также излагаются принципы трансформации существующих в компаниях информационных систем в цифровые системы корпоративного управления. Проведен анализ основных технологических трендов глобальной цифровизации, а также связанных с ними международных исследований. Предложена новая информационная модель цифровой корпорации, которая, в отличие от существующих аналогов, обеспечивает поддержку принятия оперативных управленческих решений в режиме реального времени. Автором показаны роль и место прогнозного моделирования в повышении операционной эффективности торговой компании, описаны ожидаемые эффекты от внедрения цифровой системы управления.
Modern co-authorship networks contain hidden patterns of researchers interaction and publishing activities. We aim to provide a system for selecting a collaborator for joint research or an expert on a given list of topics. We have improved a recommender system for finding possible collaborator with respect to research interests and predicting quality and quantity of the anticipated publications. Our system is based on a co-authorship network derived from the bibliographic database, as well as content information on research papers obtained from SJR Scimago, staff information and the other features from the open data of researchers profiles. We formulate the recommendation problem as a weighted link prediction within the co-authorship network and evaluate its prediction for strong and weak ties in collaborative communities.
В статье рассмотрена проблема прогнозирования численности клиентской базы компании в рамках решения задачи управления клиентами. Автором предложен новый подход к сегментоориентированному прогнозированию численности клиентов, в основе которого лежит адаптация модели движения кадров О.В. Староверова. Также в статье рассмотрены условия применимости данной модели и модификация основных положений в зависимости от характера взаимоотношений клиента и компании.