[МУЗЫКА] [МУЗЫКА] [МУЗЫКА] Добрый день. На этой неделе мы поговорим о том, как в систему Business Intelligence можно интегрировать интеллектуальный анализ данных. Иногда возникают такие задачи, для которых недостаточно просто построить различные диаграммы. Нужно привлечь некоторое другое программное обеспечение и провести более глубокий анализ. Вот одна из таких задач, которые мы рассмотрим в течение этой недели. Наша компания работает с корпоративными клиентами. При этом менеджеры этой компании работают индивидуально с каждым клиентом. Договариваются о заказах, которые эти клиенты делают. Это могут быть заказы как на товары, так и на услуги. При этом менеджеры отдельно обговаривают для каждого заказа сумму предоплаты, количество недель, в течение которых эту сумму необходимо внести, а также количество выплат, которые необходимо сделать для закрытия этой суммы. Ну, естественно, менеджеры могут влиять и на саму сумму заказов. При этом топ-менеджер компани хочет понять, насколько гибко работают их менеджеры. Они проявляют индивидуальный подход к каждому клиенту или имеют некоторую свою стратегию и навязывают клиенту то, как они хотят формировать заказы. Ну, естественно, хочется и более детально рассмотреть и сами группы заказов. Как решать такую задачу? Если просто построить систему отчетов, этого может быть недостаточно. Мы предлагаем решать ее таким образом. Мы предлагаем разбить заказы на некоторые группы похожих между собой заказов по четырем критериям, а именно: сама сумма заказа, размер предоплаты, количество недель, за которые необходимо выплатить всю сумму, и количество транжей, которое нужно внести. Разбив на такие группы, нам придется применить кластерный анализ. Такой анализ не входит в систему BI, но он есть в другой системе, это система R. И, по счастью, в системе Power BI можно интегрировать именно это программное обеспечение, после этого построить систему отчетов, которые помогут топ-менеджеру ответить на его вопросы. В результате мы получим отчет следующего вида. Он будет состоять из нескольких листов. Лист 1 — это описание группы заказов. Мы видим, что у нас заказы разбиваются на три группы, в данном случае получится, и мы можем посмотреть характеристики каждой группы заказов. При этом, как обычно в любом отчете, мы можем посмотреть более детально каждую группу заказов, например, по обычным клиентам, проведя детализацию, и по крупным клиентам. Кроме того, еще один отчет мы можем посмотреть, где точно так же мы можем сравнить группы заказов по разным характеристикам. Кроме того, мы можем более детально рассмотреть, какие клиенты в какие группы входят. Применив фильтры, мы можем увидеть, например, какие у нас крупные клиенты вошли в первую группу заказов, проанализировать и посмотреть, и, может быть, обратиться к клиенту и работать с ним в индивидуальном порядке. Наконец, лист «Анализ работы менеджеров» как раз нам и покажет те проблемы, которые есть при работе менеджеров с клиентами. Мы можем посмотреть, как менеджер работает с клиентами, находящимися в разных городах, отдельно с крупными и с обычными клиентами. Если нам не удобно сравнивать всех менеджеров, мы можем выбрать одного из менеджеров и посмотреть, как работал он, или посмотреть всю картину в целом. Кроме того, мы можем построить очень специфические диаграммы, которые не входят в базовый набор диаграмм системы Power BI, но они нам более наглядно покажут некоторые детали работы нашей компании и наших заказов. Это вы видите специфические диаграммы Dendogram и «Распределение сумм заказов». Об этом мы будем говорить в наших следующих уроках. Таким образом, применяя и объединяя разные программные продукты, мы расширяем возможности аналитики нашей компании, при этом получаем отчеты в той форме, которая удобна менеджерам.