Мой канал

Рисовать диаграммы – не самоцель. Бизнес-аналитик нужен не для декоративных BPMN-схем, а для конкретных результатов: ускорения работы, повышения качества, экономии денег.

Мой канал

Бережливое производство (Lean Production) – это подход к управлению, нацеленный на максимизацию ценности для клиента при одновременном устранении потерь. Его корни лежат в производственной системе Toyota, где были разработаны многие из инструментов, о которых пойдет речь.

В современном бизнесе и управлении организациями нередко происходят резкие, скачкообразные изменения, которые трудно предсказать традиционными методами. Рынки могут внезапно обрушиваться, сплочённые коллективы – неожиданно сталкиваться с кризисами, а постепенные управленческие действия – приводить к непропорционально большим последствиям. 

Теория катастроф и синергетический подход предлагают концептуальные инструменты для понимания таких нелинейных и внезапных изменений. Теория катастроф изначально возникла в математике для описания резких переходов в динамических системах, но её идеи оказались применимы и к социально-экономическим явлениям.

В современном бизнесе организации представляют собой сложные системы, динамически взаимодействующие с внешней средой. Антикризисное управление такими системами требует понимания законов их самоорганизации и поведения в неустойчивых условиях.

Синергетика – междисциплинарный подход к исследованию сложных саморазвивающихся систем – предлагает ряд универсальных принципов, объясняющих, как системы сохраняют устойчивость и как в них зарождаются новые порядки при кризисах и трансформациях.

В данной статье рассматриваются семь принципов синергетики применительно к управлению компанией, выступающие логической цепью от стабильности – через трансформацию – к новому порядку. Эти принципы разделены на три группы: 

Это любительский перевод статьи «Running your R Script in Docker», опубликованной на сайте STATWORX. Оригинал статьи объясняет, как настроить и запустить R-скрипт внутри Docker-контейнера, делая код воспроизводимым, изолированным и готовым к автоматическому выполнению.

Перевод предназначен для тех, кто интересуется интеграцией R и Docker. В статье освещаются основные этапы создания Docker-образа с R-скриптом, его настройка и запуск.

Мой канал

Мой канал - https://t.me/tidy_mng

Принцип MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) — это один из ключевых подходов, широко применяемых в консалтинге, аналитике и управлении. Этот метод помогает систематизировать данные, разбивая их на независимые категории, которые охватывают все аспекты рассматриваемой проблемы.

В этой статье мы подробно разберем, что такое MECE, его происхождение и развитие, а также способы применения в различных ситуациях. Также обсудим его преимущества, рекомендации по применению и типичные ошибки, которых можно избежать, используя этот подход. Более того, уделим внимание тому, как MECE интегрируется с другими аналитическими методологиями и как этот принцип способствует более глубокому пониманию сложных задач.

В данной статье мы рассмотрим, как при помощи языка R обработать запросы API hh.ru. Мы подробно разберем, как получить OAuth токен для доступа к API hh.ru, а также как использовать библиотеки tidyverse, httr2, и furrr для эффективного сбора и анализа данных. Начнем с регистрации приложения на hh.ru и получения необходимых данных для авторизации. Затем перейдем к выполнению запросов к API, получению информации о вакансиях, их фильтрации и преобразованию в удобный формат для дальнейшего анализа в R.

Этот небольшой пример того, как начать работу с Notion API. Вся документация находится здесь

Для начала работы с Notion API и нужно выполнить несколько шагов:

Периодически возникают задачи в R, которые просты по своей сути, но не очевидны для тех, кто только начинает свой путь.

Представим, что в нашей организации каждый последний понедельник месяца происходит учет товара. В эти дни нет продаж. И мы бы хотели учесть это в наших прогнозах. Стоит вопрос: как в данных "выловить" эти понедельники, не используя function.

В последнее время я публикую заметки, которые демонстрируют работу с пакетом tidymodels . Я разбираю как простые, так и более сложными модели. Сегодняшняя заметка подойдет тем, кто только начинает свое знакомство с пакетом tidymodels. 

Последнее время пакет tidymodels активно развивается в направлении задач машинного обучения.

Несколько лет назад Мак Кун разработал пакет caret, целью которого было создать единую платформу для моделей машинного обучения, существующих в R. Caret был прекрасен во многих отношениях, но далек от идеала. Но это был прекрасный старт. В связи с этим RStudio пригласила Макса Куна для разработки “аккуратной” версии данного пакета. В итоге, мы получили tidymodels.

В данной заметке рассмотрим, как связать Rstudio с вашим аккаунтом на Github. Отмечу сразу, данная заметка подойдет тем, кто работает через операционную систему mac os.

Мы будем исходить из трех ограничений.

Данная заметка - это любительский перевод статьи Julia Silge.

Это статья взята из блога Julia Silge, которая демонстрирует использование пакетов tidymodels. В сегодняшней заметке будет продемонстрирована относительно новая функция из пакета rsample - reg_intervals. Данная функция разработана для быстрого поиска доверительных интервалов bootstrap.

Данные: набор #TidyTuesday о рекламных роликах суперкубка.