WANTED：興味深く、お金の契約のための才能のある数学者
ターゲットの専門化-統計、数学モデリング、ニューラルネットワーク。
タスクの説明は次のとおりです。
前の投稿から問題を人為的に定式化する2回目の試み。
目的
IEMシステムに蓄積された企業活動データの詳細な分析のためのアプリケーション開発。 この出力には、Ultimate Solidプラットフォーム上のすべてのIEMソリューションと互換性のある、ビッグデータ分析用の汎用ソリューションである工業用商用製品を受け取ることになっています 。
問題の一般的な声明
標準化されたビジネスプロセスのパフォーマンス結果のデータの非典型的な偏差を検索するためのメカニズムの開発。 最初は、統計手法、おそらくニューラルネットワークを使用することになっています。 そして、それもすべて便利です。 偏差の「異型性」は、偏執性システムの度合いの構成可能なパラメーターです（感度、スカラーでもあります）。
ウィッシュリストを説明するための詳細な試み
IEMシステムのデータベースは、会社のビジネスプロセスの進行状況に関する完全な構造化された情報をリアルタイムで収集します。
財務予測で実際のシステムオペレーターのデータ構造を視覚化する例
プロセスおよびプロセスイベントのすべての履歴、トランザクション、およびその他の（集約されたものを含む）属性が保存されます。 ビジネスプロセスの進捗は厳密に標準化されており、システム回路によって終了することが保証されています。
出力は、同様の多数の手順の結果に関するデータです（たとえば、「口座の明細書」-「口座への入金」-「商品の予約」-「商品の出荷」など）。 詳細の深さには基本的な制限はなく、実際のビジネスプロセスの標準化の深さによって決まります 。
構造化されたデータの配列内で、（標準的な（偏執狂の程度）に関連する）非標準偏差を探すことが提案されています。
例：すべてのセールスマネージャーは、ほぼ同じ売上高、収益性（利益）を持ちますが、通常、保証の下では多くのリターンはありません。
IEMデータベースデータの継続的な有効性、一貫性、および完全性は、プラットフォームによって保証されます。 とりわけ、これらには、さまざまな参考書の会計オブジェクトに関する情報と、文書、登録簿、およびその他のメカニズムのすべてのイベントとプロセスに関する情報が含まれています。 すべてのデータ構造とその関係および相互作用は、構造化され正規化された方法で同じデータベースに格納されたメタデータによって記述されます。
理想的には、将来のアプリケーションの作業は次のようになります。目的のデータベースへのアクセスを構成し、偏執性の程度を示すだけです。
アプリケーションは独立してメタデータを読み取り、企業のビジネスロジックを網羅的に記述し、ビジネスプロセスのチェーンを構築し、それらによって開発の実際の結果をグループ化し、各グループで非標準的なものを検索します。
さらに、彼らは特定のアクションを実行し、その性質がタスクの範囲に含まれることを理解し（理論部分）、出力では、リスク要因が吐き出されます-取引相手、従業員、オフィス、発注時間またはその他のエンティティ、システムの動作に関する情報が保存されます。
理想について完成しました。
出演者の要件
現在の段階では、a）危機にwhatしているものを深く理解し、b）一般的なケースで問題を解決するための数学的方法論を構築する人（仲間のグループ）が必要です。
方法論には、重要なパラメーターの決定（または特定のパラメーターセットの識別不能性の決定）、データ分析の構築プロセスの決定、およびその他の技術的詳細の方法とヒューリスティックが含まれます。
タスクのあいまいさと非定型の性質を考えると、自分の能力を主張できる人々からの他の適切な提案が考慮されます。 問題のアプリケーションは高い市場能力を持っているため、健全な請負業者と協力するためのさまざまなオプションが可能です。
技術的なポイント
DBMSとして、Oracle 12c EEが使用されます。
必要に応じて、リアルタイム変換をHadoopまたは同様のリポジトリに実装できます。 ただし、IEMの方法論に従い、アプリケーションサーバーからの直接データ収集が推奨されるソリューションです。
bigdata@ultimatebusinessware.ruに送信する提案