План публикаций на 12.08.2025
Публикацией о частичных графиках регрессии я завершил большой раздел «Более сложные линейные модели» и теперь перехожу к темам, связанным с построением линейных моделей и подбором переменных.

Публикацией о частичных графиках регрессии я завершил большой раздел «Более сложные линейные модели» и теперь перехожу к темам, связанным с построением линейных моделей и подбором переменных.
Публикацией о условиях применимости линейной регрессии я завершил большой раздел «Дисперсионный и регрессионный анализ» и теперь перехожу к более сложным линейным моделям. Посты о многофакторном дисперсионном анализе и эффектам взаимодействия, вышедшие на этой неделе, относятся к новому разделу.
В этой презентации содержится предложение подхода к организации анализа данных в компании, которое комбинирует сильные стороны как централизации, так и децентрализованного, избегая при этом обычных для этих крайностей проблем, связанных или с оторванностью анализа данных от потребностей бизнеса, или с образованием функциональных колодцев. Обсуждаются также ключевые принципы организации департамента по работе с данными, роль лидера этого департамента и важность создания и поддержания корпоративной культуры, ориентированной на данные. Идеи концепции иллюстрируются с помощью примера бизнес-процесса жизненного цикла аналитической модели и нескольких примеров решения реальных проблем бизнеса. Так как в моей прошлой статье я говорил о применении машинного обучения и данных в банковской и финансовой сфере, примеры, которые я привожу здесь, фокусируются на отраслях ритейла и маркетинга.
В презентации 4 раздела:
1. Видение и миссия
2. Комбинация централизации и децентрализации
3. Функция анализа данных в компании
4. Примеры оценки эффективности анализа данных для бизнеса