Аналитика операций

По материалам Wharton Business School.

University of Pennsylvania.

Об этом курсе

Этот курс разработан, чтобы повлиять на то, как вы думаете о преобразовании данных в лучшие решения. Недавние выдающиеся улучшения в технологиях сбора данных изменили способ принятия фирмами информированных и эффективных бизнес-решений. Курс по операционной аналитике, который преподают три ведущих эксперта Wharton, посвящен тому, как данные могут быть использованы для выгодного согласования спроса и предложения в различных бизнес-условиях. В этом курсе вы узнаете, как моделировать неопределенность будущего спроса, как прогнозировать результаты конкурирующих политических решений и как выбрать лучший курс действий перед лицом риска. В рамках курса будут представлены основы и идеи, которые дадут представление о спектре реальных бизнес-задач, научат вас методам и программному обеспечению, доступным для количественного решения этих проблем, а также вопросам, связанным со сбором соответствующих данных.

Этот курс подходит для начинающих и бизнес-профессионалов, не имеющих опыта аналитики.

Курс предложен
Университетом Пенсильвании.

Пенсильванский университет - частный университет, расположенный в Филадельфии, штат Пенсильвания, США. Член Лиги плюща, Пенн является четвертым по возрасту высшим учебным заведением в Соединенных Штатах.

Программа курса

4 недели

# 1 Неделя

Введение, описательная и прогнозная аналитика

5 видео, 1 чтение, 1 тест

В этом модуле вы познакомитесь с фреймвокром Newsvendor. Он помогает определить объем будущего спроса и предложения в неопределенных ситуациях. Мы вам расскажем, где и как используется описательная аналитика операций. Мы построим модель будущего спроса используя исторические данные. В течение недели вы познакомитесь с основными аналитическими концепциями, такими как случайные переменные, описательная статистика, общие инструменты прогнозирования и меры для оценки качества ваших прогнозов.

# 2 неделя

Предписательная аналитика, низкая неопределенность

6 видео, 1 чтение, 1 тест

В этом модуле вы узнаете, как определять лучшие решения в условиях с низкой неопределенностью, создавая модели оптимизации и применяя их к конкретным бизнес-задачам. В течение недели вы будете использовать алгебраические формулировки, чтобы кратко выразить проблемы оптимизации, посмотрите, как алгебраические модели должны быть преобразованы в формат электронной таблицы, и узнаете, как использовать решатели электронных таблиц в качестве инструментов для определения наилучшего курса действий.

# 3 неделя

Прогнозная аналитика, риски

4 видео, 1 чтение, 1 тест

Как вы можете оценивать и сравнивать решения, когда их влияние неочевидно? В этом модуле вы узнаете, как создавать и интерпретировать имитационные модели, которые могут помочь вам оценивать сложные бизнес-решения в неопределенных условиях. В течение недели вы познакомитесь с некоторыми общими мерами риска и вознаграждения, вы будете использовать моделирование для оценки этих величин и научитесь интерпретировать и визуализировать результаты моделирования.

# 4 неделя

Предписательная аналитика, высокая неопределенность

6 видео, 1 чтение, 1 тест

Этот модуль знакомит с деревьями решений, полезным инструментом для оценки решений, принятых в условиях неопределенности. На конкретном примере вы узнаете, как оптимизация, моделирование и деревья решений могут использоваться вместе для решения более сложных бизнес-задач с высокой степенью неопределенности. Вы также узнаете, как проблема Newsvendor, представленная на неделе 1, может быть решена с помощью структуры моделирования и оптимизации, представленной на неделе 2 и 3.