Predictive Analytics Предсказательная аналитика в решении производственных задач

Описание

Предсказание поведения контролируемых параметров – одна из самых актуальных задач, возникающих на производстве. Сложность подобной задачи вызвана многообразием факторов и условий, при которых протекает процесс. На сегодняшний день существует достаточно много различных подходов, позволяющих решить задачу предсказания (прогнозирования), в том числе и с помощью современных методов машинного обучения (Machine Learning). На вебинаре будет представлен краткий обзор методов машинного обучения и рассмотрен кейс - определение ожидаемых значений контролируемого параметра на основе линейной регрессионной модели.

Программа вебинара

Программа:

• Типовые производственные задачи, требующие предсказательной аналитики

• Классификация основных методов машинного обучения: ключевые идеи, условия применения и полезность результатов

• Матрица «Задача – Метод»

• Кейс: как заранее предсказать, что будет с одной из контролируемых характеристик продукта при определенных параметрах качества сырья, которое поступило от нового поставщика? Демонстрация многофакторной линейной регрессии в Microsoft Excel и интерпретация результатов

Ведущий

Анна Монахова

Преподаватель-аналитик, эксперт

Руководитель отдела развития образовательных программ ЦСТ.

• Опыт консультационной деятельности 10 лет.
• Большой опыт аналитика-практика.
• Реализовала более двадцати консалтинговых проектов по анализу данных в бизнесе и научных исследованиях.
• Консультировала специалистов таких компаний, как "Пивоваренная компания "Балтика", "Пивоварня Москва — Эфес", "ВымпелКом", "МегаФон", "Газпром нефть", "Монокристалл", "НЛМК", "Кока-Кола", "Маревен Фуд Сентрал" и др.
• Является одним из ведущих консультантов в области использования статистических инструментов для решения прикладных задач.
• Проводит подготовку специалистов по концепции SixSigma.