Template - Konferencja ,,Analytics Day' · 2016-03-11 · KONFERENCJA ,,ANALYTICS DAY” •25 CZERWCA 2014 PLAN PREZENTACJI Ewolucja analityki biznesowej Mit średniej Problem optymalnego

Copyr i g ht © 2014, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .

KONFERENCJA ,,ANALYTICS DAY” • 25 CZERWCA 2014

ANALITYKA PRESKRYPTYWNA

CZYLI JAK WYZNACZYĆ OPTYMALNĄ DECYZJĘ?

MATEUSZ ZAWISZA


PLAN PREZENTACJI

Ewolucja analityki biznesowej

Mit średniej

Problem optymalnego zaopatrzenia magazynu

Optymalizacja procesu wyceny świadczeń w NFZ

Preskryptywne spojrzenie na problemy biznesowe


EWOLUCJA

ANALITYKIGDZIE JESTEŚMY?

1.0 • Deskryptywna

2.0 • Predykcyjna

3.0 • Preskryptywna

4.0 • Symulacyjna


MIT ŚREDNIEJ KLASYCZNE PODEJŚCIE STATYSTYCZNE






MIT ŚREDNIEJ WŁASNOŚCI ŚREDNIEJ

Co modelujemy?

• 𝑦 = 𝐸(𝑌|𝑋1, 𝑋2, … )

Jak to uzyskujemy?

• 𝑦 − 𝑦 2 → 𝑚𝑖𝑛

Co to nam daje?

• 𝐸 𝑌1 + 𝑌2 = 𝐸 𝑌1 + 𝐸(𝑌2)


ZAOPATRZENIE

MAGAZYNUOPIS PROBLEMU DECYZYJNEGO

0

500

1000

1500

2000

2500

Wie

lko

ść w

sztu

kach

Czas

Popyt


ZAOPATRZENIE

MAGAZYNUELEMENTY PROBLEMU DECYZYJNEGO

Decyzja

• Wielkość zaopatrzenia 𝑞𝑡

Niepewność

• Losowy popyt 𝑑𝑡

Cel biznesowy

• 𝑐𝑜𝑠𝑡(𝒒) = 1 {𝑡:𝑞𝑡>𝑑𝑡}𝑞𝑡 − 𝑑𝑡 + 19 {𝑡:𝑑𝑡>𝑞𝑡}

(𝑑𝑡 − 𝑞𝑡)


ZAOPATRZENIE

MAGAZYNUKLASYCZNE PODEJŚCIE

0

500

1000

1500

2000

2500

Wie

lko

ść w

sztu

kach

Czas

Popyt Średnia


ZAOPATRZENIE

MAGAZYNUKLASYCZNE PODEJŚCIE

0

500

1000

1500

2000

2500

Wie

lko

ść w

sztu

kach

Czas

Popyt Średnia Stała

Safety level


ZAOPATRZENIE

MAGAZYNUPODEJŚCIE KWANTYLOWE

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Wie

lko

ść w

sztu

kach

Czas

Popyt Średnia Stała Kwantyl


ZAOPATRZENIE

MAGAZYNUGDZIE TU SĄ PIENIĄDZE?

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

Wie

lko

ść w

sztu

kach

Czas

Popyt Średnia Stała Kwantyl

Oszczędność

Dodatkowy

koszt


ZAOPATRZENIE

MAGAZYNUSOCZEWKI POSTRZEGANIA PROBLEMÓW BIZNESOWYCH

• Zmienne decyzyjne

• Funkcja celu

• Ograniczenia

Elementy zadania optymalizacyjnego


OPTYMALIZACJA

W NFZOPIS PROBLEMU DECYZYJNEGO

DecyzjaŚwiadczenie

1

Świadczenie

2…

Świadczenie

3000

Szpital 1 ? 389 463 … 3

Szpital 2 ? 254 0 … 7

… … … … … …

Szpital 500 ? 677 0 … 0

SUMA ∑ ∑ ∑ ∑ ∑

↓ >= >= >= >=

Min. 10 10 10 10


OPTYMALIZACJA

W NFZO CZYM DECYDUJEMY I CO CHCEMY OSIĄGNĄĆ?

DecyzjaŚwiadczenie

1

Świadczenie

2…

Świadczenie

3000

Szpital 1 389 463 … 3

Szpital 2 254 0 … 7

… … … … … …

Szpital 500 677 0 … 0

SUMA ∑ = 2 ∑ ∑ ∑ ∑

↓ >= >= >= >=

Min. 10 10 10 10


OPTYMALIZACJA

W NFZJAKIE DANE HISTORYCZNE POSIADAMY?

DecyzjaŚwiadczenie

1

Świadczenie

2…

Świadczenie

3000

Szpital 1 389 463 … 3

Szpital 2 254 0 … 7

… … … … … …

Szpital 500 677 0 … 0

SUMA ∑ = 2 ∑ ∑ ∑ ∑

↓ >= >= >= >=

Min. 10 10 10 10


OPTYMALIZACJA

W NFZJAKIE WYMAGANIA NAKŁADAMY?

DecyzjaŚwiadczenie

1

Świadczenie

2…

Świadczenie

3000

Szpital 1 389 463 … 3

Szpital 2 254 0 … 7

… … … … … …

Szpital 500 677 0 … 0

SUMA ∑ = 2 ∑ = 1066 ∑ = 463 ∑ ∑ = 3

↓ >= >= >= >=

Min. 10 10 10 10


OPTYMALIZACJA

W NFZWYZNACZAMY ROZWIĄZANIE OPTYMALNE

DecyzjaŚwiadczenie

1

Świadczenie

2…

Świadczenie

3000

Szpital 1 389 463 … 3

Szpital 2 254 0 … 7

… … … … … …

Szpital 500 677 0 … 0

SUMA ∑ = 2 ∑ = 643 ∑ = 463 ∑ ∑ = 10

↓ >= >= >= >=

Min. 10 10 10 10


PODSUMOWANIE INNE SPOJRZENIE NA PROBLEMY BIZNESOWE

• Mit średniej

• Podejście kwantylowe

Prognoza jako decyzja

• Zmienne decyzyjne

• Funkcja celu

• Warunki ograniczające

Problem biznesowy jako zadanie optymalizacyjne

Copyr i g ht © 2014, SAS Ins t i tu t e Inc . A l l r ights reser ve d .


DZIĘKUJĘ ZA UWAGĘ!

[email protected]

Documents

Template - Konferencja ,,Analytics Day' · 2016-03-11 · KONFERENCJA ,,ANALYTICS DAY” •25 CZERWCA 2014 PLAN PREZENTACJI Ewolucja analityki biznesowej Mit średniej Problem optymalnego