Analytics Seminar

Analytics Seminar

Dieser Kern-Ph.D. Forschungsseminar wird eine sorgfältige Betrachtung der Analyseansätze beinhalten, die üblicherweise im Bereich der digitalen und strategischen Kommunikationspraxis verwendet werden. Traditionell umfassten diese Ansätze: (1) historisch-kritische (oder rhetorisch-kritische) Forschung, (2) qualitative Forschung und (3) quantitative Forschung. Die wesentlichen Annahmen dieses Kurses sind, dass das Feld der Kommunikation ein Amalgam aus Geistes-, Kunst- und Sozialwissenschaften ist und dass potenziell alle Ansätze der Kommunikationsforschung wertvoll sind, um zu verstehen, wie digitale und strategische Kommunikation funktioniert, funktioniert, scheitert, und ist gescheitert. Der Kurs soll den Studierenden die Tür zu den wichtigsten Ansätzen in diesem facettenreichen Bereich öffnen, damit die Studierenden besser entscheiden können, welche Richtung(en) sie für zukünftige Forschungs- und Messaging-Unternehmungen einschlagen möchten.

Business Analytics hat sich in den letzten zehn Jahren zu einer wichtigen Innovationskraft in der Versicherungsbranche und darüber hinaus entwickelt. Preisgünstige Rechenleistung, reichhaltige Datenquellen und immer leistungsfähigere Analysetools werden jedes Jahr breiter verfügbar. Als Ergebnis haben quantitativ qualifizierte Fachkräfte beispiellose Möglichkeiten, wissenschaftliche Strenge in strategisch wichtige Bereiche innerhalb ihrer Organisationen zu bringen. Für Aktuare bietet die Revolution der Geschäftsanalytik die Möglichkeit, die traditionelle aktuarielle Arbeit in einer strengen statistischen Methodik zu verankern und ihre Fähigkeiten in neuen Bereichen anzuwenden.

– Anwenden und Interpretieren von statistischen Standardmaßen wie Signifikanztests; – den Aufbau typischer Algorithmen für Gesundheitsdaten verstehen; – Führen Sie grundlegende Datenmanipulationen durch und passen Sie eine Vielzahl von Standardmodellen in die statistische Rechenumgebung von R ein;- Daten grafisch untersuchen, um verschiedene Modellierungsentscheidungen zu motivieren und Modelle grafisch zu kritisieren und Modellverbesserungen zu motivieren; – Standardmodellausgaben interpretieren und kritisch untersuchen; – Testen der Leistung von Modellen auf Holdout-Daten; – Modelle in typischen Krankenversicherungsanwendungen wie Risikoanpassung und Zeitreihen anwenden; und – Übersetzen eines Geschäftsproblems in den Entwurf einer Datenanalysestrategie.

Das L’hotel Island South liegt 5 Gehminuten von der MTR-Station Wong Chuk Hang entfernt und in unmittelbarer Nähe zum Ocean Park und dem Aberdeen Marina Club dient als atemberaubende Kulisse für das moderne, vom Meer inspirierte Innendesign des Hotels. Das Hotel verfügt außerdem über ein Restaurant, eine Bar-Lounge, 3 Veranstaltungsräume, einen Außenpool und einen großzügigen Fitnessraum.

Predictive Analytics hat sich in der Versicherungsbranche zu einer wichtigen Kraft entwickelt. insbesondere in der Krankenversicherung. Gesundheitsaktuare verwenden traditionell aggregierte Daten für die Preisgestaltung und Reservierung. In den letzten 10-15 Jahren haben sich in Schlüsselbereichen der Modellierung erhebliche Entwicklungen vollzogen: „Fallfindung“ (Identifizierung von Hochrisiko- und Kostenpatienten für die Intervention), Patient Matching (zur Bewertung von Programmen, Medikamenten, Geräten und Anbieterqualität) und Risikoanpassung (Finanztransfers basierend auf den relativen Risiken der verschiedenen Bevölkerungsgruppen). Gesundheitsaktuare haben sich auf die Risikoanpassung und die Anwendung von Public-Domain-Modellen (HCC; CDPS) und kommerziellen Modellen konzentriert. Andere prädiktive Anwendungen wurden von Fachleuten wie Statistikern und Personen mit öffentlicher oder klinischer Ausbildung durchgeführt.

Trent Russell wird darüber sprechen, wie Analytics, Machine Learning und RPA (Robotic Process Automation) sowohl innerhalb als auch außerhalb von Audits eingesetzt werden. Es werden praktische Beispiele sowie eine Liste der wichtigsten Analysetests bereitgestellt. Alle Teilnehmer erhalten drei Excel-Arbeitsmappen, die so erstellt wurden, dass jeder eine aussagekräftige Analyse durchführen und etwas mit ins Büro nehmen kann. Von der angehenden Datenanalyse bis zum CAE enthält Trent Takeaways für alle, die an seinem Seminar teilnehmen.

Wir haben zwei Referenten für den Excel-Teil des Seminars, einen Referenten für R und einen Referenten für SQL & SharePoint. Wir brauchen mindestens einen weiteren Sprecher, um eine zusätzliche Fallstudie zu behandeln, und einen weiteren Sprecher für SAS und MATLAB. Die Zeiteinteilung und Themenauswahl bleibt offen, daher liegt unser Fokus an dieser Stelle darauf, engagierte Referenten zu identifizieren, die sich mit Excel, Data Analytics und verwandten Softwaretools bestens auskennen.

Organisationsentwicklungsexperten lernen, wie man die Eigenschaften von leistungsstarken Mitarbeitern identifiziert. Recruiter haben greifbare Faktoren, anhand derer sie entscheiden können, ob Kandidaten fortgeführt werden oder nicht. Die Kollegen werden neue Mitarbeiter, die zum Job und zur Kultur passen, beobachten und schätzen. Vergütungsexperten entwerfen sehr effektive Anreizpläne, die auf statistisch nachgewiesenen Fähigkeiten und Verhaltensweisen basieren. Trainer werden in der Lage sein, Trainingsprogramme zu identifizieren oder zu entwerfen, die den größten Einfluss auf die Verbesserung der Unternehmensleistung haben. – HR-Experten – HR-Manager – Planungs- und Audit-Manager – Business-Analysten – HR-Leiter – CEO – CFO – Abteilungsleiter – Risikomanager – Teamleiter/Manager

• Statistische Standardmaße wie Signifikanztests anwenden und interpretieren; • den Aufbau typischer Algorithmen für Gesundheitsdaten verstehen; • Führen Sie grundlegende Datenmanipulationen durch, die zu einer Vielzahl von Standardmodellen in der statistischen Computerumgebung von R passen; • Daten grafisch untersuchen, um verschiedene Modellierungsentscheidungen zu motivieren und Modelle grafisch zu kritisieren und Modellverbesserungen zu motivieren; • Standardmodellausgaben interpretieren und kritisch untersuchen;• Testen der Leistung von Modellen auf Holdout-Daten; • Modelle in typischen Krankenversicherungsanwendungen wie Risikoanpassung und Zeitreihen anwenden; und • Übersetzen eines Geschäftsproblems in den Entwurf einer Datenanalysestrategie

Die Digitalisierung beeinflusst die Versicherungsbranche und beeinflusst die Rolle der Aktuare. Das umfassende Potenzial von Data Science könnte für die komplexen Versicherungsbranchen von Vorteil sein. Gleichzeitig werden neue Techniken wie Big Data, Cloud Computing und Blockchain erhebliche Auswirkungen haben. Diese Veränderungen lösen neue Risikoszenarien und neue Risikomanagementinstrumente aus. Die großen Anwendungspotenziale und Möglichkeiten müssen von Aktuaren noch entdeckt werden. Das zunehmende Bewusstsein und der Einsatz von Predictive Analytics und InsurTech können auf die kontinuierliche Betonung der Unternehmen zurückgeführt werden, den Kundenservice zu verbessern und die Produktivität zu steigern, um den Wettbewerb zu besiegen und das Umsatzwachstum zu steigern.

Capstone-Seminar, das ein intensives Forschungsprojekt umfasst, das sich auf ein Thema der digitalen Kommunikationsanalyse konzentriert. Die Studierenden lernen, die Beherrschung wichtiger theoretischer Konzepte und professioneller analytischer Prinzipien, Forschungsmethoden und Ansätze zum Verfassen von Berichten zu demonstrieren. Die Studierenden recherchieren relevante Fach- und Fachliteratur, wenden ausgewählte methodische Zugänge zu einem Thema an und verfassen anschließend eine Forschungsarbeit, die eine These artikuliert und unterstützt. Der Großteil der Arbeit für diese Klasse wird in regelmäßiger Absprache mit dem Dozenten selbstständig durchgeführt. Der Kurs dient als Forschungsseminar, das es den Studierenden ermöglicht, eigene Ideen und Rahmenbedingungen zu entwickeln, indem sie sich aktiv mit Kommilitonen über Peer-Feedback austauschen.

Trent Russell, CISA, ist der Gründer von Greenskies Analytics. Er schloss sein Studium an der University of Alabama mit einem MIS-Abschluss ab, bevor er in die IT Risk Assurance-Praxis von Ernst & Youngs wechselte, wo er in verschiedenen Branchen tätig war. Später wechselte er in das Financial Service Office von EY und unterstützte die Entwicklung des Frameworks für Datenanalyseverfahren. Bei Greenskies arbeitet er daran, die Wahrnehmung der Internen Revision als Kostenstelle durch Analyse- und Business-Intelligence-Entwicklung zu verändern und Wirtschaftsprüfer über technologische Fortschritte zu schulen.

Die moderne statistische und versicherungsmathematische Praxis besitzt die Fähigkeit, mit Daten zu rechnen. Zu diesem Zweck wird das Medium des Seminars die quelloffene statistische Rechenumgebung R sein. R gilt weithin als primäre Arbeitssprache der modernen Datenanalyse und bietet Benutzern außergewöhnliche Möglichkeiten zur Manipulation, grafischen Untersuchung und Modellierung komplexer Datensätze. Die Teilnehmer erhalten vor dem Seminar eine eigenständige Einführung in das R-Paket, die erklärt, wie R installiert und verwendet wird. Die Kenntnisse über R werden während des Workshops durch die Analyse von Daten in Echtzeit vertieft.

Dieses Seminar richtet sich an Teilnehmer, die das an Tag 1 Gelernte lernen und auf ihre eigenen Daten anwenden möchten. Am zweiten Seminartag können die Teilnehmer geschäftsorientierte und einfach zu erstellende Metriken erstellen. Daher werden die Teilnehmer ermutigt, interne Daten zu sammeln und ihre Laptops zum Seminar mitzubringen. Wir werden Excel verwenden, um die Daten zu erstellen und zu analysieren und Metriken zu erstellen. Darüber hinaus demonstriert der Dozent, wie man mit statistischer Software „Treiber“ identifiziert, ausgewählte Variablen die Auswirkungen auf verschiedene Metriken bestimmen oder vorhersagen.

Die Technologieabteilung wird ein Seminar zur Datenanalyse nach der Fallstudienmethode veranstalten, wobei hauptsächlich fortschrittliche Tools in Excel verwendet werden. Wir werden auch die Rollen von SQL, SharePoint, R, MatLab und SAS in der Datenanalyse für Aufgaben außerhalb von Excel behandeln. Das Seminar findet am Mittwoch, 21. Mai, dem Tag nach dem Spring Life & Annuity Symposium in Atlanta, statt. Es läuft sechs Stunden, von 8:00 bis 14:00 UhrDie Teilnehmer müssen ihren Laptop/Tablet mit Excel geladen haben, idealerweise die Version 2010 oder 2013, jedoch nicht die anderen Softwarepakete. Vor dem Treffen werden Materialien an alle Registranten verteilt, dh Datensätze, Beschreibungen von Fallstudien und mehr.

In den letzten zehn Jahren ist die Verfügbarkeit und Erschwinglichkeit kommerzieller Satellitenbilder explodiert. Dieses Wachstum hat zu enormen Verbesserungen unserer Fähigkeit geführt, Umweltüberwachung, kommerzielle Entwicklung und Verteidigungs- und Geheimdienstplanung durchzuführen. Die Datenflut hat es Bildanalysten jedoch schwer gemacht, Prioritäten zu setzen. Dies stellt einen unmittelbaren Bedarf an neuartigen maschinellen Lern- und Computer-Vision-Techniken dar, die signifikante Veränderungen zwischen Tausenden von Bildern pro Tag erkennen und kennzeichnen können. In diesem Seminar behandeln wir die Grundlagen der Satellitenbildanalyse mit modernen Computer-Vision-Techniken. Ein besonderer Schwerpunkt des Seminars liegt auf dem Training von Deep-Learning-Modellen für die Analyse von Satellitenbildern.

In diesem Jahr werden wir eine Reihe von moderierten Networking-Sitzungen durchführen, um einen tieferen Einblick in einige Schlüsselthemen von Predictive Analytics 4.0 zu ermöglichen. Diese Sitzungen sind auf 20 Teilnehmer pro Thema beschränkt und finden im Gegensatz zu anderen traditionellen Sitzungen statt, wobei Web-Meeting-Technologie verwendet wird. Die Sitzungen werden keine typischen Symposiums-Präsentationen sein, sondern basieren auf einer Gruppenbeteiligung, um die gegebenen Themen zu diskutieren. Bitte melden Sie sich nur für diese Sitzungen an, wenn Sie bereit sind, aktiv mitzumachen, und wir ermutigen diese Teilnehmer, ihre Kamera aufzusetzen. Darüber hinaus haben Sie durch eine frühzeitige Anmeldung eine bessere Chance, sich einen Platz für eine der Networking-Sitzungen zu sichern.

Während dieses praktischen, eintägigen Seminars lernen die Teilnehmer, wie man ein grundlegendes Vorhersagemodell mit generalisierter linearer Modellierung unter Verwendung von R erstellt. Dies wird die Diskussion informieren und dazu führen, wie Modelle für die Lebens- und Rentenversicherungsanalyse erstellt und angewendet werden die Modelle der Annahmenentwicklung für Preisbildung und Bewertung und ihre Unterschiede zu traditionellen Modellen. Experten werden die Schlüsselkonzepte der prädiktiven Modellierung vorstellen, eine Frage in eine Modellform übersetzen, das richtige Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität und Interpretierbarkeit finden, Ergebnisse an Stakeholder kommunizieren und beste Kodierungspraktiken in R.