Статья: Использование Big Data и аналитики в управлении портфелем высокорискованных…

В работе показано, как методы Big Data и прикладная аналитика помогают оптимизировать управление портфелем высокорискованных фармацевтических проектов, снижая неопределённость при принятии решений и улучшая распределение ресурсов. Рассмотрены способы сбора и предобработки больших объёмов данных, выбор моделей прогнозирования и критериев оценки рисков, а также методы валидации и визуализации результатов. Приведены примеры сценарного моделирования и интерпретации выходных метрик, что позволяет строить обоснованные рекомендации по приоритезации и корректировке портфеля. Работа содержит структурированное оформление по требованиям ВУЗа: чёткая последовательность разделов, корректное оформление ссылок, таблиц и иллюстраций, а также выдержки для введения, обзора литературы, методики и обсуждения результатов. Указаны нормативные сроки выполнения и этапы сдачи, предусмотрена проверка уникальности текста и возможность бесплатных доработок в оговоренные сроки. Текст ориентирован на помощь студенту при подготовке курсовых и дипломных проектов и может быть использован как образец структуры и аргументации. Для адаптации под конкретные требования и сроки оставьте заявку — мы подготовим версию с учётом всех пожеланий.