Практикум по

бизнес-аналитике
О курсе

Этим курсом мы стремимся решить крайне амбициозную задачу: погрузить студента в жизнь бизнес-аналитика Озона, включая знакомство со всеми основными инструментами, стандартными обязанностями и полным рабочим циклом. За многие годы работы в бизнес-аналитике мы набили огромное количество шишек и хотим поделиться опытом, как избежать хотя бы часть из них и не потерять веру в себя. На курсе мы разбираем реальные кейсы, каждый из которых имеет свою специфику т.е. требует своих инструментов и подходов к решению.

Команда курса
Сергей Задорожный
Руководитель бизнес-аналитики
Максим Быков
Руководитель группы управления денежными потоками
Дарья Костив
Аналитик
Артем Анисимов
Старший Аналитик
Александр Куликов
Младший аналитик
Ефим Титов
Аналитик
Ильяс Молдабеков
Аналитик
Ксения Шикалова
Руководитель группы коммерческой аналитики
Программа курса
Неделя 1: Вводная лекция
Роль аналитики и аналитиков в современном мире данных и в E-commerce.

Виды аналитиков: бизнес, коммерческие, маркетологические, системные, прикладные, финансовые, продуктовые, инвестиционные, операционныe и т.д.

Задачи, которые решают аналитики.

Предметные области (нюансы на примере ОЗОНА)

Reporting, Forecasting , Ad-hoc, Applied analytics с примерами

Tools

Скиллы и требования к аналитикам (hard&soft)

Аналитика в ОЗОН

Технологический стек: аналитическая архитектура

Аналитика&BI

Бизнес анализ с примерами


Тема 1: Excel и OLAP-кубы
Примечание: я бы хотела сделать больше практическое занятие, чем лекцию, т.е. чтобы у каждого участника был ноутбук с возможностью повторять действия, которые я показываю.


Часть 1 – Excel:

  • Для каких задач используется
  • Основные функции (+практика)
  • Работа со сводными таблицами (+практика)
  • Построение графиков (+практика)

Часть 2 – OLAP-кубы:

  • Рассказать, что это такое и для каких задач используется
  • Как работать с кубами (+практика – решить, как это лучше реализовать
  • Рассказать про основные кубы в Озоне

Тема 2: Reporting: Power BI, Grafana, Reporting Service, Chat Bots
  • Сбор информации в MS SQL, Vertica, у заказчика
  • Агрегирование исходных данных и расчет метрик
  • Проверка адекватности
  • Реализация и визуализация
  • Создание параметров в отчете
  • Варианты реализации
  • Автоматизация обновления отчета
  • Поддержка отчета (выявление и исправление багов)
Тема 3: Сток-менеджмент
Тема 4: Локальная комплектация и региональное развитие
КЕЙС: Оптимизация функции регионального спроса vs дополнительные основные и переменные затраты

  • Что такое локальная комплектация и зачем она нужна
  • Проработка ассортиментной матрицы регионального склада
  • Проработка глубины ассортиментной матрицы склада
  • Варианты РСП, регионального пополнения складов, (репленишмент vs прямая локальная поставка), выбор оптимального ассортиментного распределения между вариантами рсп
  • Техническая реализация пополнения региональных складов (взаимодействие бизнес приложений, алгоритм расчета потребности на региональный склад, организационная схема рабочей группы)
  • Репортинг, инструменты для контроля процесса рсп, аналитическая поддержка рабочей группы
  • Оценка влияния данного процесса на бизнес Озона, плюсы и минусы региональных складов
  • Итоги работы процесса на горизонте 6 месяцев: Как увеличилась локальная комплектация, сколько продаж оттянул на себя региональный склад, как увеличился спрос в регионе с уменьшением логистического плеча, экономика 1 SKU – продажи vs затраты на хранение/перемещение

Тема 5: Решение аналитических задач с применением машинного обучения
  • Вводное о роли машинного обучения в задачах для бизнеса
  • Пример неудачного кейса о кластеризации клиентов (работа с гуманитариями, правильная промежуточная отчетность для бизнеса, не правильная постановка задачи, попытка интерпретировать непонятные результаты)
  • Пример работы над большим кейсом(сбор информации, тестирование различных гипотез, проблемы с конектами к разным базам данных)
    a.Поговорим о CBR(определяем вероятность покупки клиентов товаров и вкладываем в рекламу для него деньги)
    b.Различные сегментации пользователей, которые используются в компании
    c.Работа над проектом, различные проблемы, пообщаемся про их мнение и влияние разных фичей на результат

Тема 6: Индексы и запросы с оптимизацией
Тема 7: Финансовое моделирование
  1. Зачем планировать?
  2. Подходы: top-down/bottom-up.
  3. Как это устроено в Озоне.
    a.Формирование годового плана по продажам.
    b.Операционное планирование Supply Chain.
  4. Прогнозирование
    a.Матпрогноз – как делается и для чего используется.
    b.Операционный прогноз – как делается и для чего используется.
  5. Под вопросом (если успею к этому времени сделать) – модель прогноза денежных потоков.