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商业建模是一种风格化的模式，描述了公司如何创造并向客户提供价值，以及他们如何为此获得回报。
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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Process-Led RPA Deployment
The deployment and roll-out follows the same agile principles as the development. Each MVP process scenario is deployed while the existing processes are left to handle the excluded cases. For example, specific insurance claims or purchase requisitions of a manufacturing company, in place. The kind of process execution (using RPA or using the former as-is process) is defined based on a decision table reflecting the current development status of the RPA solution and the enabled processes.
Formal testing, as with any application, is still often a critical necessity to minimize business risk. However, in more and more RPA initiatives, this risk is at least partly mitigated through the immediate execution of the process through users. If issues occur, users can still switch back to the traditional process until the RPA configuration is adjusted. Innovation becomes part of the day-to-day business. This approach is explained in Fig. $8 .$
An important component is the appropriate workforce management, enabling the value realization and ensuring the appropriate processing of exceptions. The handling of a hybrid workforce, including human and digital members, requires appropriate preparation: people need to have clear new roles and expectations and Bots need to be updated and adjusted systematically based on experiences in the ongoing business. The creation of appropriate roles is often a pre-condition to free up people for other activities.
People change management, including information, communication and training, plays a key role (Kirchmer 2017a). This aspect is often underestimated in RPA initiatives since the changing role of humans for exception handling, which in most cases leads to more demanding work, is not considered sufficiently.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Sustain RPA Benefits and Results
Once an RPA enabled process is executed in the daily business, it is important to keep on managing the value realization and adjust the process as well as the enabling automation components. This management discipline is crucial for the overall success of the new process and the delivery of related benefits. Hence, an appropriate process governance is required. Figure 9 shows a high level example of a process governance organization.
This process governance plays a key role for digitally enabled processes. RPA, as well as other automation approaches, impact different departments and functional organizations. Hence, the decision on changes of the processes and underlying technology requires well defined governance processes and appropriate roles to realize the expected agility, sustainable cost reductions and other benefits (Kirchmer 2018a).
Process governance is part of a larger business process management discipline (BPM-Discipline) that manages the digital transformation of an organization towards value creation and aligns the different improvement initiatives (Kirchmer 2015). This BPM-Discipline, executed through the process of process management, can be set up or expanded during RPA or other automation and improvement initiatives. It should be functional once the first business processes go live using new digital technologies and business practices.
Value-driven RPA is about adding a new process improvement and transformation option to the toolset of the BPM-Discipline. This integrated approach and thinking makes RPA at the end successful.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Failure and Change Impacts
The work of Langermeier et al. [10] provides a CIA approach based on Enterprise Architecture Models. By means of their approach, which is based on a data-flow analysis technique, it is analyzed which model elements are affected. The algorithm of the authors aims to apply a CIA in context of Enterprise Architecture Models. However, our paper proposes an approach how to apply FIA and CIA taken safety-critical concerns like, e.g., safety and security into account. [16] propose an Eclipse based tool named Chianti and analyzes change impacts of regression or unit tests. By means of the execution behavior a set of affected changes is determined for each affected test. Chianti does not analyze change impacts on models but on Java code. Such as [10], Ren et al. [16] don’t consider safety-critical aspects in their approach in order to enable a maximum degree of safety and security by means of the CIA. The paper of Hanemann et al. [5] dealing with resource failures, which might endanger service level agreements by influencing services. Therefore, [5] presents an approach, which identifies the effect of resource failures with respect to the corresponding services and service level agreements. In addition to those effects, a technique is proposed in order to improve services and to provide them. Such as $[10]$ and [16], Hanemann et al. [5] also do not take safety-critical issues into account. In summary, each of the presented scientific publications provide either a FIA or a CIA but there is no combination of them. Furthermore, all publications do not consider the topic of safety-critical systems.
商业建模代考
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Process-Led RPA Deployment
部署和推出遵循与开发相同的敏捷原则。每个 MVP 流程场景都会被部署，而现有流程则留给处理排除的案例。例如，特定的保险索赔或制造公司的采购申请已到位。流程执行的类型（使用 RPA 或使用以前的原样流程）是基于反映 RPA 解决方案和启用流程的当前开发状态的决策表定义的。
与任何应用程序一样，正式测试通常仍然是最大程度地降低业务风险的关键。但是，在越来越多的 RPA 计划中，通过用户立即执行流程至少可以部分减轻这种风险。如果出现问题，用户仍然可以切换回传统流程，直到调整 RPA 配置。创新成为日常业务的一部分。这种方法在图 1 中进行了解释。8.
一个重要的组成部分是适当的劳动力管理，能够实现价值并确保对异常进行适当的处理。处理包括人类和数字成员在内的混合劳动力需要适当的准备：人们需要有明确的新角色和期望，机器人需要根据正在进行的业务经验进行系统更新和调整。创建适当的角色通常是让人们腾出时间从事其他活动的先决条件。
人员变革管理，包括信息、沟通和培训，发挥着关键作用（Kirchmer 2017a）。在 RPA 计划中，这一方面经常被低估，因为人类在异常处理中不断变化的角色（在大多数情况下会导致要求更高的工作）没有得到充分考虑。
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Sustain RPA Benefits and Results
一旦在日常业务中执行了启用 RPA 的流程，重要的是继续管理价值实现并调整流程以及启用自动化组件。这种管理纪律对于新流程的整体成功和相关收益的交付至关重要。因此，需要适当的流程治理。图 9 显示了流程治理组织的高级示例。
这种流程治理对于数字化流程起着关键作用。RPA 以及其他自动化方法会影响不同的部门和职能组织。因此，对流程和底层技术变更的决策需要明确定义的治理流程和适当的角色，以实现预期的敏捷性、可持续的成本降低和其他收益（Kirchmer 2018a）。
流程治理是更大的业务流程管理学科 (BPM-Discipline) 的一部分，它管理组织的数字化转型以实现价值创造，并协调不同的改进计划 (Kirchmer 2015)。通过流程管理过程执行的 BPM 规程可以在 RPA 或其他自动化和改进计划期间设置或扩展。一旦第一个业务流程使用新的数字技术和业务实践上线，它就应该可以正常工作。
价值驱动的 RPA 是关于在 BPM-Discipline 的工具集中添加一个新的流程改进和转换选项。这种集成的方法和思维最终使 RPA 取得了成功。
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Failure and Change Impacts
Langermeier 等人的工作。[10] 提供了一种基于企业架构模型的 CIA 方法。通过他们基于数据流分析技术的方法，可以分析哪些模型元素受到影响。作者的算法旨在将 CIA 应用于企业架构模型的上下文中。然而，我们的论文提出了一种如何应用 FIA 和 CIA 的方法，考虑到安全关键问题，例如安全和安保。[16] 提出了一个名为 Chianti 的基于 Eclipse 的工具，并分析了回归或单元测试的变化影响。通过执行行为，为每个受影响的测试确定一组受影响的更改。Chianti 不分析更改对模型的影响，而是分析对 Java 代码的影响。如[10]，任等人。[16] 在他们的方法中不考虑安全关键方面，以便通过中央情报局实现最大程度的安全和保障。Hanemann 等人的论文。[5] 处理资源故障，这可能会通过影响服务而危及服务水平协议。因此，[5] 提出了一种方法，该方法可以识别资源故障对相应服务和服务级别协议的影响。除了这些效果之外，还提出了一种技术以改进服务并提供服务。如 它确定了资源故障对相应服务和服务水平协议的影响。除了这些效果之外，还提出了一种技术以改进服务并提供服务。如 它确定了资源故障对相应服务和服务水平协议的影响。除了这些效果之外，还提出了一种技术以改进服务并提供服务。如[10]和 [16]，Hanemann 等人。[5] 也没有考虑安全关键问题。总而言之，所呈现的每一个科学出版物都提供了 FIA 或 CIA，但没有它们的组合。此外，所有出版物都没有考虑安全关键系统的主题。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
