Засідання наукового студентського гуртка “ФІНАНСОВИЙ АНАЛІТИК” на тему “Необхідність впровадження аналітичних систем у бізнесі”

22 листопада 2024 року відбулось засідання Наукового студентського гуртка “Фінансовий аналітик” на тему “Необхідність впровадження аналітичних систем у бізнесі”. Лекторка к.е.н., доцентка Інна Райковська відмітила, що програмне забезпечення для аналізу даних відіграє важливу роль у сучасному бізнесі, фінансах, маркетингу, управлінні та інших сферах. Воно дозволяє швидко та точно обробляти великі обсяги інформації, виявляти закономірності, оцінювати ефективність процесів і приймати обґрунтовані рішення., використовується різноманітне.

Ірина Парубець доповіла, що програмне забезпечення для аналізу є різноманітним залежно від потреб підприємства та сфери діяльності, зокрема, розповіла про Microsoft Excel для оцінки невеликих та середніх обсягів даних, створення таблиць, графіків, розрахунків (основні можливості: функції для статистичного аналізу; побудова діаграм, зведених таблиць; аналіз «що, якщо» (What-If Analysis), Solver, Power Query; візуалізація даних за допомогою Power BI (при інтеграції); Power BI для візуалізації та бізнес-аналітика великих обсягів даних; Tableau для інтерактивного аналізу даних та візуалізації, побудова складних дашбордів та звітів, інтеграції з великою кількістю джерел даних, аналізу в реальному часі.

Дмитро Загродський розповів про статистичний аналіз та обробку даних за допомогою SPSS (Statistical Package for the Social Sciences), що дозволяє провести регресійний, кластерний, факторний аналіз, здійснити роботу з великими наборами даних, функції для маркетингових досліджень, соціологічних опитувань.

Ірина Бербера зупинилась на системі Python (пакети Pandas, NumPy, Matplotlib, SciPy, Scikit-Learn) для реалізації можливостей обробки великих обсягів даних, аналізу даних, побудови моделей машинного навчання, візуалізації та автоматизації процесів, та веб-інструменті для візуалізації даних – Google Data Studio, що потрібен для створення інтерактивних дашбордів, інтеграції з Google Analytics, Sheets, BigQuery, оновлення даних у реальному часі.

У підсумку зробили висновки, що вибір програмного забезпечення залежить від масштабу та складності даних, бюджету підприємства, кваліфікації персоналу, потреб у візуалізації чи прогнозуванні.