Все мы привыкли, что визуализация в pm4py и других библиотеках python, это построение графа процесса, но это далеко не так. Для анализа процесса можно визуализировать буквально каждую статистику, для лучшего ее восприятия и сравнения. Расскажем об опыте визуализации диаграммы Парето на python для анализа эффективности процесса во времени.

Оформление данных или как не испортить впечатление о вашем отчете.
Давайте вместе посмотрим, как структурировать выводимые данные для комфортного восприятия полученной информации пользователями.

Для эффективного проведения аудиторских проверок необходимо собирать пул идей о возможных проблемах в том или ином банковском процессе. Иногда хорошие идеи не востребованы в данный момент времени, но могут стать фокусными позже. Поэтому их необходимо собирать и использовать в нужный момент времени. Вести учет и отслеживать жизненный цикл идей и спринтов нам поможет доступная, наглядная и понятная JIRA.

Структура современного программного обеспечение (ПО) строго типизирована, и не всегда удается выгрузить требуемые данные. Расскажем как рассчитать определенные показатели в разрезе профильных отделов если выгрузка из ПО не содержала такой информации?

Каждый аудитор рано или поздно сталкивается с вопросом как лучше представить результаты проведенной проверки. Сегодня мы поделимся своим опытом.

Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать. Как быть, если необходимо обратить внимание аудитории на детали, являющиеся важными аудиторскими доказательствами, а стандартного набора инструментов, предлагаемого различными видеоредакторами, недостаточно?

Машинное обучение в Power BI. Звучит довольно необычно, правда?
С недавних пор в Power BI реализовано машинное обучение на AutoML, однако воспользоваться этим функционалом могут не все пользователи. Так давайте же разберемся с тем, как обойти это ограничение с помощью Python