IEMシステム用のクラウドスコアリングシステム開発

こんにちは、Habr。 エンタープライズオートメーション用のシステムの開発には豊富な経験がありますが、残念ながら、数学的統計からはほとんど覚えていません。 一般的に、私は離散数学の学科を持っています。 しかし、プロジェクトを作成するというアイデアがあります。これは、傍観ではIron Felixと呼ばれています。



どの会社でも、従業員は本来あるべきよりも多くの利益を引き出しようとしていることが知られています。 そして、このような非標準的な活動の検索を実現したいと思います。 このタスクは、どのような種類のアクティビティが有害であるかわからないという事実によって複雑になっています。 しかし、ほとんどのユーザーにとっては正常であることがわかっています。



そして今、私たちはそのような問題を解決するためのオープンプロジェクトに適したスペシャリストを見つけたいと思っています。 ここですべてのステージと結果をhabrで公開します。 プロジェクトへの参加は財政的に奨励されています。 実際、最初の段階は、タスクを正しい構造化された方法で定式化することです。 このような活動に強みと関心を感じたら、コメントやサイトのフィードバックフォームに書き込んでください。直接連絡します。



UPD。

それでも、私はタスクを少し具体化しようとします。 そして、本質が十分に詳細に伝えられていないという感じがあります。



そのため、IEMシステムがあります。 これは、次世代のエンタープライズオートメーションシステムです。 そして、現在のタスクでは、これは企業に関するすべてのデータが一貫性があり、信頼性があり、構造化された形式の単一のデータベースなどにある新しいERPシステムであると想定できます。 など



したがって、システムのユーザーのアクション、取引相手、およびそれらのパラメーター（売上高、キャッシュフロー、特定のSCUユニットまでの収益性など）に関する多くの情報があります。 このようなパラメーターは、数百および数千と入力できます。



重要なパラメーターの識別、仮説の構築、適切なモデルの計算と検索の問題を解決する必要があります。 例は、営業マネージャーです。 それらは1000個あり、すべて同じ操作を行います。 しかし、誰かが（おそらく）他とは異なる何かをしている。

もちろん、たとえば、保証でより多くの利益を得る人、またはわずかな収益性を持つ人を検索してみてください。 個々の操作のレベル-売上、購入の購入、およびこれらの個々の操作のパラメーターを検討できます。

しかし、重要なパラメーターを特定する（または何も存在しないと判断できる）アルゴリズムを定式化するスキームを作成し、それからやや異なる「疑い」を見つける方法を見つけたいと思います。

ここで使用する方法は、ML、統計、その他のニューラルネットワークの専門家にとっての質問です。

そして、実際に私たちはそれを支払う準備ができています。