Введение 3
Глава 1 Анализ предметной области. Первичная обработка данных 5
1.1. Анализ предметной области 5
1.2. Описание алгоритма обработки данных 7
1.3. Проработка ключевых сущностей 8
Глава 2 Реализация алгоритма автоматизации в Tableau. Создание бизнес- приложения 17
2.1. Обоснование выбора Tableau как платформы реализации 17
2.2. Консолидация данных в Tableau 18
2.3. Разработка задач и гипотез 24
2.4. Решение поставленных для анализа задач и проверка гипотез в BI-системе
«Tableau» 27
2.5. Создание dashboard^ для визуального представления данных 47
Заключение 53
Список использованных источников 54
Приложения
В настоящее время, чтобы принимать управленческие решения будучи игроком товарного рынка, необходимо знать его общую конъюнктуру, данные по отрасли, региону и т.д. В случае индустриального рынка производители зачастую прибегают к помощи информационных агентств, так как затраты на поиск и обработку таких данных могут существенно превысить стоимость соответствующих исследований.
В рамках обозначенной сферы можно выделить деятельность ИА «ИНФОЛайн- Аналитика», которая состоит в подготовке ежегодных отраслевых обзоров по рынку металлоконструкций и сэндвич-панелей, помогающих производителям и потребителям металлопродукции ориентироваться в соответствии с реалиями рынка. Проблемой составления таких обзоров является разрозненность данных, которая существенно затрудняет процесс исследования. На решение этой проблемы уходят недели работы с данными, что очевидным образом свидетельствует об актуальности процесса автоматизации по их обработке. Данная проблема стала определяющим фактором при выборе темы исследовательской работы.
Объект исследования
Индустриальный рынок металлоконструкций и сэндвич-панелей РФ.
Предмет исследования
Массивы разнородных текстовых данных таможенных транзакций внешнеторгового оборота металлопродукции, а также информация по «Топ 400 производителей металлоконструкции» на территории РФ и республики Беларусь.
Цель
Разработать алгоритм автоматизации обработки, хранения и предоставления изначально слабоструктурированных массивов данных индустриального рынка в целях маркетинговых исследований с использованием таких программных продуктов как MS Excel и Tableau.
Задачи
1) Ознакомиться со спецификой новой предметной области на базе
исследований, проведенных ИА «ИНФОЛайн-Аналитика», выделить ключевые информационные ресурсы, являющиеся основанием маркетинговых исследований по индустриальному рынку;
2) Подготовить данные к анализу, в том числе разработать макрос в MS Excel, который на основании объекта «регулярное выражение» способен вычленять из текстовых данных искомые числовые значения по площадям сэндвич-панелей и тоннажу металлоконструкций;
3) Разработать аналитический план работы с полученными данными, включающий в себя перечень возможных гипотез, строящихся на основании задействованных переменных, и их разрешения для маркетинговых исследований рынка металлопродукции;
4) Создать приложение в BI-системе Tableau, являющееся демонстрацией результатов маркетингового исследования с автоматически обновляющейся базой для публикации в сети Интернет
Логика работы строится на вполне очевидных этапах маркетинговых исследований, то есть формирование пула данных, их обработка и подготовка к анализу как первый, подготовительный этап, и второй - бизнес-анализ информации и визуализация результатов, как вещественный итог исследования. Поставленные задачи подробнее раскрывают наполнение каждого из этапов, формируя плавный переход от разрозненных данных к бизнес-приложению, доказывая практическую значимость реализации цели исследования.
На основании данных ИА «ИНФОЛайн-Аналитика» выделены целевые группы потенциальных стейкхолдеров проекта, обоснован выбор тех или иных источников, а также сформирован алгоритм, включающий аналитический план работы с данными, что может позволить существенно снизить затраты на проведение маркетинговых исследований товарных рынков, при участии данных внешнеторгового оборота.
Формирование подобного алгоритма - процесс трудоемкий и не всегда оправдывающий затраченное время, так как существует вероятность того, что при масштабируемости или передаче на исполнение он окажется не пригодным по ряду причин. Когда такого рода алгоритм реализуется с участием новых для компании программных продуктов, есть вероятность, что он воспримется негативно будущими исполнителями или начальством, но, тем не менее, стоит отметить, что реализованная работа может принести свои плоды, как минимум, по факту делегирования полномочий при исполнении,
В целом, в нашем алгоритме проработан действенный вариант обработки информации и формирования соответствующих полей; разработанный макрос позволяет экономить от трех рабочих дней на обработку и вычленение численных данных из таблиц таможенных деклараций. Получившееся бизнес-приложение, как результат разработанного алгоритма, реализован наиболее полно для того, чтобы можно было выбрать, что оставить для коммерческого продукта, а что для демонстрации клиентам с целью формирования интереса к исследованию в целом. Отчет предусматривает возможность выделения интересующих групп данных и копирования их в буфер обмена. Ввиду интерактивности всех видов графиков и таблиц, по отчету можно формулировать собственные гипотезы, отталкивающиеся от фактических визуально представленных данных. Возможность публикации приложения с обновлением в установленные сроки и периодичность позволяет легко распространять информацию об исследовании при помещении результата на тематические сайты и форумы. Все это в целом говорит об успешной реализации поставленных задач и цели работы. Ознакомиться с приложением можно на сайте Tableau Public по ссылке на странице профиля автора:
