Tictrac — центр анализа всех ваших цифровых данных из различных сервисов — хитрые советы

Как устроен рынок big data в России | Rusbase

tictrac - центр анализа всех ваших цифровых данных из различных сервисов - хитрые советы

В 2015 году мировой рынок продуктов и услуг для работы с big data составит $33,3 млрд. Такая цифра приводится в мартовском исследовании американского агентства Wikibon. По их прогнозу, к 2020 году объем индустрии больших данных вырастет до $61 млрд, в 2026 году — до $85 млрд. Каждый год этот рынок прибавляет примерно на 17%.

В мировом масштабе российский рынок услуг и технологий big data исчезающе мал. В 2014 году американская компания IDC оценивала его в $340 млн. Зато растет он значительно быстрее глобального — как минимум на 40% в год.

По некоторым данным, по итогам 2015 года он увеличится до $500 млн (возможно, эту цифру придется корректировать из-за девальвации рубля).Данных много, а пользы нет? Только проверенные компании, которые специализируются на Big DataИзвестно, что большие данные существовали задолго до появления самого термина.

Поисковики и соцсети изначально строили свои сервисы на технологиях обработки big data. Сегодня к большим данным обратился и традиционный бизнес. Прежде всего, в датамайнинге заинтересованы представители зрелых и высококонкурентных рынков — им очень нужны новые инструменты повышения эффективности.

Из 108 компаний, опрошенных в феврале агентством СNews Analytics, 40 уже приступили к работе с большими данными. Главными покупателями таких решений остаются банки (24 из 43 респондентов) и телеком-операторы (8 из 12 собеседников СNews). Также технологии обработки больших данных активно используются в онлайн-рекламе и ритейле.

Судя по открытым источникам, решения по анализу больших данных внедрены в Сбербанке, Газпромбанке, ВТБ24, «Альфа-Банке», ФК «Открытие», «Райффайзенбанке», «Ситибанке», «Нордеа-Банке», банке «Уралсиб», «ОТП Банке», компании «Тройка Диалог», «Всероссийском банке развития регионов» и «Уральском банке реконструкции и развития», а также у главных телеком-операторов. Из крупных ритейлеров этими технологиями пользуются X5 Retail Group, «Глория Джинс», «Юлмарт», сеть гипермаркетов «Лента», «М.Видео», Wikimart, Ozon, «Азбука вкуса», из нефтяных компаний — «Транснефть», «Роснефть» и «Сургутнефтегаз».

По теме: Мир big data в 8 терминах

А вот в госсекторе, где технологии big data могут дать взрывной прирост эффективности, они используются относительно слабо.

По словам экспертов, среди госструктур обработку big data внедрили Федеральная налоговая служба, аналитический центр правительства России, Пенсионный фонд, правительство Москвы, Фонд обязательного медицинского страхования, Федеральная служба безопасности, Следственный комитет и Служба внешней разведки. С применением анализа больших данных в отечественной медицине все печально — о реальных внедрениях речь пока не идет, несмотря на высочайший потенциал.

В преддверии нашей конференции о больших данных ICBDA 2015 рассказываем о том, как устроена индустрия big data в России. Наш обзор призван дать общее представление о рынке, а не исчерпывающий список игроков (как обычно, дополняйте в комментариях).

Для удобства читателя мы разделили участников рынка big data на несколько категорий (на деле границы между ними не так уж и четки): ● поставщики инфраструктуры, которые решают задачи хранения и предобработки данных (Sap, Oracle, IBM, EMC, Microsoft и др.);

● датамайнеры — разработчики алгоритмов, которые помогают клиентам извлекать ценность из больших данных (Yandex Data Factory, «Алгомост», Glowbyte Consulting, CleverData и др.);

● системные интеграторы, которые разворачивают системы анализа больших данных на стороне клиента («Форс», «Крок» и др.

); ● потребители, которые покупают программно-аппаратные комплексы и заказывают алгоритмы у консультантов (телеком, банки, ритейл и др.

); ● разработчики готовых сервисов на базе больших данных (в основном цифровой маркетинг), которые открывают возможности big data для широкого круга пользователей, в том числе для малого и среднего бизнеса.

Что касается рынка данных, он в России только зарождается. Внутри экосистемы RTB поставщиками данных выступают владельцы программатик-платформ управления данными (DMP) и бирж данных (data exchange). Телеком-операторы в пилотном режиме делятся с банками потребительской информацией о потенциальных заемщиках.

Обычно большие данные поступают из трех источников: — интернет (соцсети, форумы, блоги, СМИ и другие сайты);- корпоративные архивы документов;- показания датчиков, приборов и других устройств.

Конечно, экспертные классификации игроков рынка технологий для больших данных куда сложнее и выглядят примерно так:

Источник — Capgemini

Основные поставщики инфраструктуры

Они продают специализированные системы управления базами данных, программно-аппаратные комплексы и сопутствующий аналитический софт — напрямую или через официальных дистрибьюторов.

Разбираться в этих продуктах нужно компаниям с собственной экспертизой в сфере анализа больших данных.

Поэтому многие предпочитают доверяться системным интеграторам и IT-консультантам, которые подбирают железо и софт под задачи клиента.

SAP

На рынок бизнес-аналитики немецкая SAP вышла в 2007 году, купив фирму Business Objects.

Сегодня в ее портфель решений для работы с big data входят аналитические системы управления базами данных SAP Hana и SAP IQ, СУБД в оперативной памяти SAP Hana, SAP Event Stream Processing на базе Hadoop, инструмент визуализации Lumira и софт для прогнозной аналитики от KXEN (SAP купила ее в 2013 году). По части оборудования вендор сотрудничает с Dell, Cisco, Fujitsu, Hitachi, HP и IBM. В России продуктами SAP для работы с большими данными пользуются, например, Федеральная налоговая служба, Пенсионный фонд, банковская группа «Открытие» и энергетический холдинг «Сибирская генерирующая компания». В октябре 2014 года SAP запустила 9-месячный акселератор для стартапов в сфере big data, четыре из них дошли до уровня прототипов.

Oracle

Американская корпорация продает широкий спектр технологий для больших данных — специализированные устройства, системы управления базами данных, различные аналитические приложения. В 2014 году Oracle купила облачную платформу управления большими данными BlueKai, получив ее массивы неструктурированной информации (самые большие на американском рынке).

В линейке вендора — аналитические СУБД Oracle Database, Oracle MySQL и Oracle Essbase, СУБД в оперативной памяти Oracle TimesTen, Oracle Event Processing на базе Hadoop, программно-аппаратные решения Oracle Big Data Appliance, Exadata и Exalytics. В России продуктами Oracle пользуются, например, Федеральная налоговая служба и «Альфа-Банк».

IBM

По расчетам Wikibon, в прошлом году американская компания стала лидером по заработку на big data ($1,4 млрд).

IBM продает оборудование для работы с большими данными IBM PureData и Watson, СУБД DB2, систему для Hadoop BigInsights, систему интеграции данных InfoSphere, инструменты бизнес-аналитики Cognos, SPSS и другие продукты.

Крупнейшие потребители решений IBM для больших данных в России — Пенсионный фонд и компания «Вымпелком».

Microsoft

Компания предлагает технологии big data для любого масштаба бизнеса. Небольшим компаниям адресован инструмент Power BI, который входит в Office 365 и встроен в приложение Excel. Сервис включает публичный и корпоративный каталоги данных, новые инструменты поиска информации, интерактивную визуализацию и широкие возможности для совместной работы.

Ряд решений для работы с большими данными доступен пользователям облачной платформы Microsoft Azure. Так, обрабатывать информацию в режиме реального времени помогает Azure Stream Analytics, извлекать сведения из различных источников и управлять потоками данных — Azure Data Factory, а составлять бизнес-прогнозы — инструмент машинного обучения Azure Machine Learning.

Другая платформа Microsoft — SQL Server — позволяет управлять любыми объемами информации в облаке или в собственной инфраструктуре. В SQL Server 2014 реализована технология in-memory OLTP, которая в среднем в 100 раз повышает производительность обработки транзакций за счет выборочного переноса высоконагруженных таблиц в оперативную память.

Teradata Американская компания специализируется на программно-аппаратных комплексах для обработки и анализа данных.

В линейку продуктов для big data входят устройство Teradata Data Warehouse Appliance, платформа Teradata Aster Discovery и аналитическое ПО. Также компания оказывает услуги по анализу больших данных.

В России решения Teradata внедрены у Федеральной налоговой службы, банка «ВТБ24», «Сбербанка» и «Ситибанка».

Pivotal (EMC)

В 2013 году корпорация EMC открыла подразделение Pivotal. Оно занимается обработкой больших данных и поставляет решения PaaS (платформа как услуга) и IТaaS (ИТ как услуга).

Для big data компания предлагает базу данных Greenplum, SQL-механизм обработки HAWQ для Hadoop и in-memory СУБД GemFire. В марте корпорация представила озеро данных Federation Business Data Lake.

В России решения EMC используют «Тинькофф-банк» и компания «Тройка Диалог» (ныне Sberbank CIB).

SAS

SAS считается одним из пионеров business intelligence. Компания продает решения для бизнес-аналитики, управления данными и их анализа. Заказчикам SAS предлагает консалтинг, внедрение, обучение и техническую поддержку. Продукты компании для работы с большими данными используют «Сбербанк», «Тинькофф-банк», «ЮниКредит Банк», ВТБ24, РЖД и Теле2.

Продукты SAS для big data решают различные типы задач. В линейку входят технологии управления распределенными вычислениями SAS Grid Computing, продукты на базе in-database вычислений и продукты на базе технологии in-memory.

К последней группе относятся платформа для интерактивного исследования и визуализации данных SAS Visual Analytics, интерактивная среда для анализа данных SAS In-Memory Statistics, инструмент для создания аналитических моделей SAS Visual Statistics, средство для ускоренного аналитического моделирования SAS Factory Miner, SAS Event Stream Processing Engine для анализа потока событий в режиме реального времени, механизм анализа текста SAS High-Performance Text Mining и другие инструменты.

HP Vertica

Источник: https://rb.ru/howto/big-data-in-russia/

7 книг для начинающего специалиста по анализу данных

Книги, которые помогут изучить основы анализа данных и стать специалистом в данной области.

Читайте также:  Neuview media player - смотрим видео качественно - хитрые советы

За последние несколько лет я прочел существенное количество книг об анализе данных и выделил семь, на мой взгляд, лучших из них. Вместе данные книги являются основой изучения анализа данных. В них вы найдете все, что вам необходимо знать.

Несмотря на то, что все они доставляют удовольствие при прочтении, ни одна из них не является книгой легкого чтения. Так что если вы решили начать с этих книг, то выделите под это немного времени и сил.

Оно того стоит! Если вы совместите данные знания с бесплатным практическим курсом по анализу данных, о котором я писал ранее, то этого будет вполне достаточно, чтобы получить начальный уровень знаний специалиста по обработке данных.

(На мой взгляд, по крайней мере.)

Примечание: вы могли заметить, что я включил в список 4 книги O’Reilly, если вам это кажется подозрительным, то могу вас заверить, что я никак не связан с данным издательством. Просто я, правда, считаю их очень полезными.

1. Lean Analytics — Алистер Кролл, Бенджамин Йосковиц

Первая для прочтения книга содержит основы бизнес-мышления о том, как использовать данные. Книга рассказывает о стартапах, но я считаю, что это больше, чем просто книга о стартапах. Вы изучите, почему важно фокусироваться на одной ключевой метрике, а также узнаете о 6 основных видах онлайн-бизнеса и стратегиях работы с данными в каждом из них.

2. Business value in the ocean of data — Ласло Чер, Тамаш Фехер

Если “Lean Analytics” – это книга о бизнесе и данных для стартапов, то данная книга о бизнесе и данных для больших компаний. Звучит менее красиво, чем первая, но всегда есть шанс получить ценные знания от крупных компаний. Например, как страховые компании используют прогнозную аналитику или с какими вопросами, касающихся данных, сталкиваются банки.

3. Naked Statistics (рус. Голая статистика) — Чарльз Уилан

Я постоянно рекламирую эту книгу на своих каналах.

Она предназначена не только для специалистов по обработке данных, в ней содержатся основы статистического анализа с которыми, я считаю, должен ознакомиться каждый.

Книга содержит большое количество историй, читая которые, вы узнаете, как не быть обманутым заголовками, наподобие “Как мы ускорили курс обмена валют на 1300%, изменив только одно слово” и т.п.

4. Doing Data Science — Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт

Последняя книга, прежде чем мы перейдем к действительно технической литературе. Данная книга поднимает уровень знаний, полученный из первых трёх книг, на новый уровень. В ней происходит углубленное изучение таких тем, как регрессионные модели, фильтрация спама, рекомендательные машины и даже big data.

5. Data Science at the Command Line – Жерон Янссенс

Другая вещь, которую я постоянно рекламирую, это изучение основ программирования. Со знанием основ программирования, вам будет проще получать, очищать, преобразовывать и анализировать данные.

Эта книга расширит ваши возможности в области анализа данных. И когда вы решите начать, я рекомендую начать с данной книги. Так как это единственная книга, содержащая информацию об анализе данных и командной строки, которую я видел.

Однако, одной бывает более чем достаточно, чтобы покрыть все.

6. Python for Data Analysis  — Уэс МакКинни

Вторым языком программирования для изучения анализа данных является Питон. Он не слишком сложный и широко применяется. В Питоне вы можете делать практически все, что связано с анализом, прогнозированием и даже машинным обучением. Это тяжелая книга (более чем 400 страниц), но она охватывает все, что связанно с Питоном.

7. I heart logs — Джей Крепс

Последняя книга данного списка содержит всего 60 страниц, но она очень техническая. Эта книга даст вам хорошее представление о технической стороне сбора и обработки данных.

Вероятнее всего, вы, как аналитик или специалист по обработке данных, не будете использовать эти знания напрямую, но, по крайней мере, будете знать, с какими данными работают специалисты по инфраструктуре различных компаний.

Вот и все!

Как я уже говорил, если вы будете придерживаться этого списка, то совместите его с бесплатным практическим курсом по анализу данных, и тогда у вас будут крепкие знания в области анализа данных.

Здесь вы можете узнать о том, как создать хороший исследовательский план.

Спасибо за прочтение!

Ссылка на оригинальную статью
Перевод: Александр Давыдов

Источник: https://proglib.io/p/data-science-books/

Как узнать о клиенте больше: 7 инструментов для сбора данных

Данные о клиентах являются наиболее ценным активом для современного бизнеса. Однако при их сборе следует соблюдать осторожность и пользоваться только проверенными инструментами.

В США количество и разнообразие сервисов, занимающихся поиском данных, значительно выше, чем в России.

Такая разница объясняется во многом более спокойным отношением американцев к своим персональным данным, а также отсутствием столь жестких ограничений (как ФЗ-152 в нашей стране).

Поэтому отечественным компаниям важно помнить, что использование информации, полученной с помощью сервисов по «пробиву инфы по мобиле» (которые просто перепродают краденные данные) может привести к претензиям и даже судебным искам от клиентов.

В то же время применение систем для сбора и анализа данных, которые зарекомендовали себя на рынке (и многие из которых получают данные от самих конечных пользователей), позволяет значительно повысить эффективность коммуникаций с потенциальными клиентами и значительно увеличить продажи.

Сквозная аналитика — главная магия интернет-маркетинга и самый мощный инструмент развития продаж без роста бюджета. Внедрив её, вы сразу поймёте, где клиенты теряются и что в вашем маркетинге надо улучшить.

Хотите освоить эту магию? Вот учебный курс где детально объясняют, как всё работает, как внедрять и как использовать на практике.

Спешите узнать подробности, регистрация скоро закроется!

Реклама

Американский проект Spokeo помогает искать доступную в сети и не только информацию о любом жителе США. Технология работает столь эффективно, что сервис выводит предупреждение о том, что результаты выдачи могут быть шокирующими.

Сервис анализирует данные из телефонных книг, записи в материалах риелторских агентств, метки в онлайн-картографических сервисах, информацию из соцсетей и т. д. Кроме того, Spokeo может осуществлять «обратный поиск» людей по какой-то отдельной имеющейся о них информации: например, узнать имя и фамилию по адресу электронной почты.

Человек, чьи данные способна найти система, может заполнить специальную заявку, чтобы она его «забыла». Как правило, Spokeo используют для поиска клиентов представители малого бизнеса. Применять этот инструмент для проверки кредитоспособности заемщиков или при устройстве кандидата на работу не разрешается.

Melissa Data

Американский сервис, занимающийся обогащением данных. Заказчик загружает в систему файл, содержащий полное имя нужного человека, его адрес, город, штат и почтовый ZIP-код.

Через пару дней система возвращает ему файл, содержащий данные о предполагаемом доходе домохозяйства человека, его возраст (с погрешностью в два года), данные по наличию супруга и детей, наличию дома в собственности (или аренде), количество лет проживания по адресу, информацию по кредитной карте и т. п.

Кроме того, сервис умеет искать email-адреса для их последующего добавления в списки рассылок различных компаний.

Data.com

Принадлежащий Salesforce проект позволяет предпринимателям и профессионалам из различных отраслей бизнеса искать информацию с визитных карточек коллег. Работает этот инструмент по принципу обмена информацией: человек предоставляет данные о своей визитной карточки, за это ему начисляются баллы, дающие право просматривать карточки других людей.

Существует API этого сервиса, которое позволяет сторонним разработчикам интегрировать свои проекты с Data.com. СМИ писали о российском аналоге этого проекта — сервисе с функцией CRM Jetka.ru, однако в настоящий момент сайт системы недоступен.

Datacoup

Сервис Datacoup платит пользователям различных соцсетей за то, что они предоставляют доступ к своим данным (информация профилей и логи покупок) для коммерческого использования. Затем проект предоставляет доступ к этой информации заинтересованным в ней компаниям.

Предложение заплатить за данные о себе пользуется популярностью: руководитель Datacoup Мэтт Хоган год назад заявлял о том, что в ходе бета-тестирования к сервису подключились более 1500 пользователей.

Dadata.ru

Главный фокус российского проекта Dadata — исправление ошибок в адресах, ФИО и телефонах, которые пользователи онлайн-сервисов вбивают в формы. Однако это не все, что умеет система.

Dadata анализирует загруженный файл, содержащий, к примеру, список имен с телефонами и адресами, и определяет на основе ФИО — пол человека, по адресу — его регион, а также город, геокоординаты и даже примерную стоимость квартиры.

Адресам и именам, которые выглядят сомнительно, система автоматически присваивает соответствующую метку. Благодаря этому, такую информацию потом можно проверить вручную и исключить вероятность ошибки при ее использовании (например, отправка писем по неверному адресу и т. п.).

Существует публичный API-интерфейс, содержащий REST-методы, позволяющие исправлять ошибки в данных и реализовывать подсказки по их обогащению (например, выводит ФИО, email, почтовые адреса и реквизиты компании по ходу ввода) и т. д.

Doubledata

Решения компании позволяют финансовым организациям собирать дополнительную информацию о своих клиентах из интернета.

Система анализирует поведение пользователя в сети, оценивает круг его друзей в социальных сетях и многие другие параметры.

Эта информация используется банками для сегментации клиентов, определения их склонности к тому или иному продукту и анализа платежеспособности. По заявлению на сайте проекта, сервис находит в онлайне информацию о более чем 60% клиентов.

Таким образом, данные, которые собраны самими банками, обогащаются дополнительной информацией из открытых источников, что позволяет повысить эффективность работы с клиентом на каждом этапе его жизненного цикла: привлечение, оценка, кросс-продажи, взыскание.

Национальное бюро кредитных историй (НБКИ)

Организация оказывает услуги скоринга, анализа данных заемщиков с целью предотвращения мошенничества и финансовых убытков, а также осуществляет верификацию паспортных данных клиентов.

НБКИ работает только с конечными заказчиками (банками, коллекторскими агентствами и т. п.) и не предоставляет API для доступа к системе разработчикам сторонних сервисов.

Самим клиентам финансовых организаций компания помогает составить кредитную историю или оспорить негативные моменты в уже имеющейся. Существуют и другие компании, оказывающие подобные услуги, например, Equifax.

Читайте также:  Мгновенный поиск по почтовым базам ms outlook - хитрые советы

Rival IQ

Источник: https://www.cossa.ru/152/101943/

Психологические тесты при приеме на работу с ответами онлайн

Современные условия труда, производительность и качество выполняемой работы, все больше требуют от соискателей соответствующей работоспособности, личных, психологических и деловых качеств. Для этого многие серьезные организации используют тестирование при приеме на работу, особенно в такие ведомства как ФСБ, МВД, РЖД.., банки, в том числе Сбербанк.., а также в большие корпорации.

Тесты при приеме на работу проводятся и для бухгалтеров, и для менеджеров, для полицейских и пожарных, для летчиков и машинистов, и для юристов, и даже для продавцов-консультантов…

На этой странице психоаналитического сайта Психоаналитик-Матвеев.РФ вы сможете бесплатно и онлайн пройти психологические тесты, используемые при приеме на работу в различные ведомства и организации онлайн и бесплатно.

Однако имейте ввиду, что здесь представлены примеры тестов, применяемых при устройстве на работу, т.к.

каждый работодатель может использовать свое тестирование, в зависимости от необходимых личностных, психических, эмоциональных, моральных и деловых качеств соискателя на конкретную должность или профессию, в конкретном предприятии или учреждении.
(Большие корпорации используют тесты SHL, Talent Q, Ontardent, Exect)

Какие психологические тесты при приеме на работу проходят соискатели

Примеры основных психологических тестов, используемых при приеме на работу в различных ведомствах, организациях и на предприятиях, таких как ФСБ, МВД, МЧС…, Банки (Сбербанк), торговля…, тестирование на должности менеджера, главного бухгалтера, полицейского, пожарного, спасателя, торгового работника (продавца-консультанта), юриста…и т.д. (тест на выбор профессии)

Психологические тесты

Общие психологические тесты при устройстве на работу используют не так часто, как специализированные для тех или иных профессий.
Однако результаты тестов на скорость протекания нервных процессов (темперамент), акцентуацию характера, память, внимание и внимательность, могут заинтересовать некоторых работодателей.

Вербальные тесты

Вербальный тест при приеме на работу — основа проводимого собеседования с соискателем на должность и профессию, где необходимы вербальные (речевые) способности соискателя.

Математические тесты

В некоторых корпорациях при приеме на работу используют математические тесты для определения аналитических способностей соискателя.

  • Математический тест (с ответами)
  • Аналитический склад ума

Числовые тесты

На некоторые должности, например бухгалтер, работодатели используют числовые тесты при приеме на работу.

Логические тесты

Логические тесты при устройстве на работу дают информацию работодателю о способностях соискателя находить правильные решения в незнакомых ситуациях.
Тест на логическое мышление

Тест на логику

Эмоциональные тесты

Эмоциональная стабильность, стрессоустойчивость — необходимые показатели аттестации — тестов при приеме на работу и последующей переаттестации — соискателей и действующих работников на должностях, где нужно работать с людьми, в опасных, чрезвычайных и стрессогенных ситуациях (например, полиция, МЧС, торговля…)

Личностные тесты

Основным, широко используемым личностным тестом при приеме на работу является тест СМИЛ (Стандартизированный Многофакторный Метод Исследования Личности) — он же Миннесотский Многомерный Личностный Опросник (MMPI) и его сокращенный вариант MMPI Мини-Мульт

Интеллектуальные тесты

Уровень, коэффициент интеллекта (IQ) соискателя — зачастую является важнейшим показателем тестирования при устройстве на работу, где необходимы интеллектуальные способности будущего работника.

Творческие тесты

Во многих современных организациях требуются креативные, творческие люди, у которых иногда должны быть организаторские и даже предпринимательские способности, поэтому при приеме на работу используют и творческие тесты.

Смотрите все психологические тесты сайта http://Психоаналитик-Матвеев.РФ

Общий список психологических тестов при приеме на работу будет расширен — добавьте сайт в закладки и заходите чаще…

Консультация психоаналитика перед устройством на работу (платно)

Психологические тренинги для каждого индивидуально

Самогипноз для настройки себя на устройство на работу и прохождение тестирования.

Психотренинг для снятия стресса перед собеседованием и прохождением тестов при устройстве на работу

Источник: https://xn—-7sbabkauaucayksiop0b0af4c.xn--p1ai/testy-detyam/testy-na-rabotu/

Как написать бота, которого будет нельзя обыграть в «крестики-нолики», или Знакомство с правилом «минимакс»

Вполне возможно, что после сотен партий в «крестики-нолики» вы задумывались: каков же оптимальный алгоритм? Но если вы здесь, то вы наверняка ещё и пробовали написать реализацию этой игры. Мы пойдём дальше и напишем бота, который будет невозможно обыграть в «крестики-нолики». Предугадав ваш вопрос «почему?», ответим: благодаря алгоритму «минимакс».

<\p>

Как и профессиональный шахматист, этот алгоритм просчитывает действия соперника на несколько ходов вперёд — до тех пор, пока не достигнет конца партии, будь то победа, поражение или ничья.

Попав в это конечное состояние, ИИ начислит себе положительное количество очков (в нашем случае +10) за победу, отрицательное (-10) — за поражение, и нейтральное (0) — за ничью.

В то же время алгоритм проводит аналогичные расчёты для ходов игрока. Он будет выбирать ход с наиболее высоким баллом, если ходит ИИ, и ход с наименьшим, если ходит игрок. Используя такую стратегию, минимакс избегает поражения.

Попробуйте сыграть вот в такую игру.

See the Pen Минимакс by Ahmad Abdolsaheb (@abdolsa) on CodePen.

Алгоритм «минимакс» проще всего описать в виде рекурсивной функции, которая:

  1. возвращает значение, если найдено конечное состояние (+10, 0, -10),
  2. проходит по всем пустым клеткам на поле,
  3. вызывает минимакс-функцию для каждой из них (рекурсия),
  4. оценивает полученные значения
  5. и возвращает наилучшее из них.

Если вы не знакомы с рекурсией, то вам стоит посмотреть эту лекцию из гарвардского курса CS50:

Чтобы разобраться в том, как устроен минимакс, давайте напишем его реализацию и смоделируем его поведение. Займёмся этим в двух следующих разделах.

Реализация минимакса

Мы рассмотрим ситуацию, когда игра подходит к концу (смотрите картинку ниже). Поскольку минимакс проходит по всем возможным состояниям игры (а их сотни тысяч), имеет смысл рассматривать эндшпиль — так нам придётся отслеживать меньшее количество рекурсивных вызовов функции (всего 9).

Пусть ИИ играет крестиками, человек — ноликами.

Чтобы упростить работу с полем, объявим его как массив из 9 элементов со значениями, равными содержимому клеток. Заполним его крестиками и ноликами, как на картинке выше, и назовём origBoard.

var origBoard = [«O»,1,»X»,»X»,4,»X»,6,»O»,»O»];

Затем объявим переменные aiPlayer и huPlayer и присвоим им значения «X» и «O» соответственно.

Кроме того, нам потребуется функция, которая ищет победные комбинации и возвращает истинное значение в случае успешного поиска, и функция, которая хранит индексы доступных клеток.

/* начальное состояние доски O | | X ——— X | | X ——— | O | O */
var origBoard = [“O”,1 ,”X”,”X”,4 ,”X”, 6 ,”O”,”O”]; // человек
var huPlayer = “O”; // ИИ
var aiPlayer = “X”; // возвращает список индексов пустых клеток доски
function emptyIndices(board){ return board.filter(s => s != «O» && s != «X»);
} // победные комбинации с учётом индексов
function winning(board, player){ if( (board[0] == player && board[1] == player && board[2] == player) || (board[3] == player && board[4] == player && board[5] == player) || (board[6] == player && board[7] == player && board[8] == player) || (board[0] == player && board[3] == player && board[6] == player) || (board[1] == player && board[4] == player && board[7] == player) || (board[2] == player && board[5] == player && board[8] == player) || (board[0] == player && board[4] == player && board[8] == player) || (board[2] == player && board[4] == player && board[6] == player) ) { return true; } else { return false; }
}

Итак, давайте определим минимакс-функцию с двумя аргументами: newBoard (новое поле) и player (игрок). Затем найдём индексы свободных клеток на поле и передадим их в переменную availSpots.

// основная минимакс-функция
function minimax(newBoard, player){ //доступные клетки var availSpots = emptyIndices(newBoard);

Кроме того, нам нужно отслеживать конечные состояния и возвращать соответствующие значения. Если побеждает «нолик», нужно вернуть -10, если «крестик» — +10. Если размер массива availSpots равен нулю, значит, свободных клеток нет, игра закончится ничьёй, и нужно вернуть ноль.

// проверка на терминальное состояние (победа / поражение / ничья) //and returning a value accordingly if (winning(newBoard, huPlayer)){ return {score:-10}; } else if (winning(newBoard, aiPlayer)){ return {score:10}; } else if (availSpots.length === 0){ return {score:0}; }

После этого нужно собрать очки с каждой из пустых клеток. Для этого создадим массив ходов moves и пройдём в цикле по всем пустым клеткам, помещая индексы и очки каждого хода в объект move.

Затем зададим индекс пустой клетки, который хранился в виде числа в origBoard, равным свойству-индексу объекта move. Потом сходим за текущего игрока на пустую клетку нового поля newBoard и вызовем функцию minimax от другого игрока и получившегося поля newBoard. После этого нужно поместить свойство score объекта, возвращённого функцией minimax, в свойство score объекта move.

И наконец, функция сбрасывает изменения newBoard и помещает объект move в массив moves.

// массив для хранения всех объектов var moves = []; // цикл по доступным клеткам for (var i = 0; i < availSpots.length; i++){ //create an object for each and store the index of that spot var move = {}; move.index = newBoard[availSpots[i]]; // совершить ход за текущего игрока newBoard[availSpots[i]] = player; //получить очки, заработанные после вызова минимакса от противника текущего игрока if (player == aiPlayer){ var result = minimax(newBoard, huPlayer); move.score = result.score; } else{ var result = minimax(newBoard, aiPlayer); move.score = result.score; } // очистить клетку newBoard[availSpots[i]] = move.index; // положить объект в массив moves.push(move); }

Затем минимаксу нужно выбрать наилучший ход move из массива moves. Ему нужен move с наибольшим счётом, если ходит ИИ, и с наименьшим, если это ход человека.

Таким образом, если значение player равно aiPlayer, алгоритм инициализирует переменную bestScore очень маленьким числом и идёт циклом по массиву moves: если ход move приносит больше очков score, чем bestScore, алгоритм запоминает этот move. В случае ходов с одинаковыми очками алгоритм запоминает первый из них.

В случае, когда player равен huPlayer, всё аналогично — только теперь bestScore инициализируется большим числом, а минимакс ищет ход move с наименьшим количеством очков.

В итоге минимакс возвращает объект, хранящийся в bestMove.

Читайте также:  Главные причины потери вашей энергии - хитрые советы

// если это ход ИИ, пройти циклом по ходам и выбрать ход с наибольшим количеством очков var bestMove; if(player === aiPlayer){ var bestScore = -10000; for(var i = 0; i < moves.length; i++){ if(moves[i].score > bestScore){ bestScore = moves[i].score; bestMove = i; } } }else{ // иначе пройти циклом по ходам и выбрать ход с наименьшим количеством очков var bestScore = 10000; for(var i = 0; i < moves.length; i++){ if(moves[i].score < bestScore){ bestScore = moves[i].score; bestMove = i; } } } // вернуть выбранный ход (объект) из массива ходов return moves[bestMove]; }

В следующем разделе мы смоделируем работу нашей программы, чтобы понять, как она работает.

Минимакс в действии

Пользуясь схемой ниже, разберем пошаговую модель алгоритма.

  1. Алгоритму подаются origBoard и aiPlayer. Он составляет список из трёх найденных пустых клеток, проверяет конечность состояния, и проходит циклом по всем пустым клеткам. Затем алгоритм меняет newBoard, помещая aiPlayer в первую пустую клетку. После этого он вызывает сам себя от newBoard и huPlayer и ждёт, пока второй вызов вернёт значение.
  2. Пока первый вызов функции всё ещё работает, запускается второй, создавая список из двух пустых клеток, проверяя конечность состояния и проходя циклом по всем пустым клеткам. Затем второй вызов изменяет newBoard, помещая huPlayer в первую пустую клетку. После этого он вызывает сам себя от newBoard и aiPlayer и ждёт, пока третий вызов вернёт значение.
  3. Алгоритм составляет список пустых клеток и фиксирует победу игрока после проверки конечности состояния. Поэтому он возвращает объект с полем счёта, равным (-10).
  4. Алгоритм составляет список пустых клеток и фиксирует победу игрока после проверки конечности состояния. Поэтому он возвращает объект с полем счёта, равным (-10).
  5. В пятом вызове функции алгоритм составляет список пустых клеток и фиксирует победу ИИ после проверки конечности состояния. Поэтому он возвращает объект с полем счёта, равным +10.
  6. Шестой вызов  составляет список из двух пустых клеток, проверяет конечность состояния и идёт циклом по всем пустым клеткам. Затем он изменяет newBoard, помещая huPlayer в первую пустую клетку. Потом он вызывает сам себя от newBoard и aiPlayer и ждёт, пока седьмой вызов вернёт значение.
  7. Новый вызов составляет список из одной пустой клетки, проверяет конечность состояния и изменяет newBoard, помещая aiPlayer в пустую клетку. После этого он вызывает сам себя от newBoard и huPlayer и ждёт, пока этот вызов вернёт значение.
  8. Восьмой вызов составляет пустой список пустых клеток и фиксирует победу aiPlayer после проверки конечности состояния. Поэтому он возвращает объект с полем счёта, равным (+10), на уровень выше, седьмому вызову.
  9. После этого алгоритм составляет список пустых клеток и фиксирует победу aiPlayer после проверки конечности состояния. Поэтому он возвращает объект с полем счёта, равным (+10), на уровень выше.

В рассмотренном выше сценарии минимакс решает, что оптимальным выбором будет ход в центральную клетку поля.

Конец!

К этому моменту вы должны были понять, как устроен алгоритм минимакс. Попробуйте написать его реализацию самостоятельно или посмотрите пример на GitHub или CodePen и оптимизируйте его.

Если вас заинтересовала тема ИИ в играх, советуем почитать наши материалы по этой теме:

Перевод статьи «How to make your Tic Tac Toe game unbeatable by using the minimax algorithm»

Источник: https://tproger.ru/translations/tic-tac-toe-minimax/

Анализ информации

Батарея «Анализ информации» состоит из двух тестов: Анализ числовой информации и Анализ вербальной информации. В настоящий момент это наиболее сложная батарея тестов ONTARGET. Тесты этой батареи предназначены для кандидатов на позиции старших и средних менеджеров крупных компаний, а также на позиции аналитиков.

Батарея тестов «Анализ информации» была разработана компанией ONTARGET в 2004 году на основе российских бизнес-материалов: периодических деловых изданий, материалов из Интернета, результатов маркетинговых исследований, аналитических записок, годовых отчётов и т.п.

Батарея «Анализ информации» доступна в бланковой версии, а также в он-лайн системе ONTARGET. При тестировании он-лайн вопросы выбираются случайным образом из банка заданий, включающего 60 вопросов для теста «Анализ числовой информации» и 90 вопросов для теста «Анализ вербальной информации».

Анализ числовой информации
Тест направлен на оценку способности кандидата работать с информацией, представленной в виде таблиц, графиков и диаграмм, анализировать ее и делать правильные выводы. Тест состоит из 19 вопросов. Время тестирования — 24 минуты.

Анализ вербальной информации
Тест направлен на оценку способности кандидата анализировать текстовую информацию и делать выводы на основе прочитанного. Тест стоит из 32 вопросов. Время тестирования — 22 минуты.

Нормативные группы

В настоящий момент для батареи «Анализ информации» доступны следующие нормативные группы:

Топ-менеджеры
Владельцы бизнесов, генеральные и функциональные директора крупных российских и мультинациональных компаний.

Выпускники
Выпускники ведущих российских ВУЗОВ (МГУ, ГУ-ВШЭ, МФТИ, Финансовая Академия и др.) 2005-2007 годов выпуска.

Менеджеры среднего звена
Менеджеры среднего звена (начальники отделов, служб и департаментов, региональные менеджеры и т.п.) российских и мультинациональных компаний: телекоммуникационная, энергетическая сфера, Retail, FMCG, энергетическая сфера, производственные компании.

Специалисты по продажам
Специалисты по продажам и работе с клиентами (региональные представители, менеджеры по продажам, менеджеры по работе с ключевыми клиентами) российских и мультинациональных компаний: финансовая, телекоммуникационная, транспортная сфера, FMCG, Retail.

Специалисты
Сотрудники российских компаний, проходившие тесты «Анализ информации» в рамках формирования кадрового резерва (Москва и регионы).

Источник: http://ontarget.ru/tests/analyzing-information/

Анализ данных в Excel с примерами отчетов скачать

Анализ данных в Excel предполагает сама конструкция табличного процессора. Очень многие средства программы подходят для реализации этой задачи.

Excel позиционирует себя как лучший универсальный программный продукт в мире по обработке аналитической информации. От маленького предприятия до крупных корпораций, руководители тратят значительную часть своего рабочего времени для анализа жизнедеятельности их бизнеса. Рассмотрим основные аналитические инструменты в Excel и примеры применения их в практике.

Одним из самых привлекательных анализов данных является «Что-если». Он находится: «Данные»-«Работа с данными»-«Что-если».

Средства анализа «Что-если»:

  1. «Подбор параметра». Применяется, когда пользователю известен результат формулы, но неизвестны входные данные для этого результата.
  2. «Таблица данных». Используется в ситуациях, когда нужно показать в виде таблицы влияние переменных значений на формулы.
  3. «Диспетчер сценариев». Применяется для формирования, изменения и сохранения разных наборов входных данных и итогов вычислений по группе формул.
  4. «Поиск решения». Это надстройка программы Excel. Помогает найти наилучшее решение определенной задачи.

Практический пример использования «Что-если» для поиска оптимальных скидок по таблице данных.

Другие инструменты для анализа данных:

  • группировка данных;
  • консолидация данных (объединение нескольких наборов данных);
  • сортировка и фильтрация (изменение порядка строк по заданному параметру);
  • работа со сводными таблицами;
  • получение промежуточных итогов (часто требуется при работе со списками);
  • условное форматирование;
  • графиками и диаграммами.

Анализировать данные в Excel можно с помощью встроенных функций (математических, финансовых, логических, статистических и т.д.).



Чтобы упростить просмотр, обработку и обобщение данных, в Excel применяются сводные таблицы.

Программа будет воспринимать введенную/вводимую информацию как таблицу, а не простой набор данных, если списки со значениями отформатировать соответствующим образом:

  1. Перейти на вкладку «Вставка» и щелкнуть по кнопке «Таблица».
  2. Откроется диалоговое окно «Создание таблицы».
  3. Указать диапазон данных (если они уже внесены) или предполагаемый диапазон (в какие ячейки будет помещена таблица). Установить флажок напротив «Таблица с заголовками». Нажать Enter.

К указанному диапазону применится заданный по умолчанию стиль форматирования. Станет активным инструмент «Работа с таблицами» (вкладка «Конструктор»).

Составить отчет можно с помощью «Сводной таблицы».

  1. Активизируем любую из ячеек диапазона данных. Щелкаем кнопку «Сводная таблица» («Вставка» — «Таблицы» — «Сводная таблица»).
  2. В диалоговом окне прописываем диапазон и место, куда поместить сводный отчет (новый лист).
  3. Открывается «Мастер сводных таблиц». Левая часть листа – изображение отчета, правая часть – инструменты создания сводного отчета.
  4. Выбираем необходимые поля из списка. Определяемся со значениями для названий строк и столбцов. В левой части листа будет «строиться» отчет.

Создание сводной таблицы – это уже способ анализа данных. Более того, пользователь выбирает нужную ему в конкретный момент информацию для отображения. Он может в дальнейшем применять другие инструменты.

Анализ «Что-если» в Excel: «Таблица данных»

Мощное средство анализа данных. Рассмотрим организацию информации с помощью инструмента «Что-если» — «Таблица данных».

Важные условия:

  • данные должны находиться в одном столбце или одной строке;
  • формула ссылается на одну входную ячейку.

Процедура создания «Таблицы данных»:

  1. Заносим входные значения в столбец, а формулу – в соседний столбец на одну строку выше.
  2. Выделяем диапазон значений, включающий столбец с входными данными и формулой. Переходим на вкладку «Данные». Открываем инструмент «Что-если». Щелкаем кнопку «Таблица данных».
  3. В открывшемся диалоговом окне есть два поля. Так как мы создаем таблицу с одним входом, то вводим адрес только в поле «Подставлять значения по строкам в». Если входные значения располагаются в строках (а не в столбцах), то адрес будем вписывать в поле «Подставлять значения по столбцам в» и нажимаем ОК.

Анализ предприятия в Excel: примеры

Для анализа деятельности предприятия берутся данные из бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках. Каждый пользователь создает свою форму, в которой отражаются особенности фирмы, важная для принятия решений информация.

Для примера предлагаем скачать финансовый анализ предприятий в таблицах и графиках составленные профессиональными специалистами в области финансово-экономической аналитике. Здесь используются формы бухгалтерской отчетности, формулы и таблицы для расчета и анализа платежеспособности, финансового состояния, рентабельности, деловой активности и т.д.

Источник: http://exceltable.com/vozmojnosti-excel/analiz-dannyh-v-excel

Ссылка на основную публикацию