Анализ данных помогает определить влияние на бизнес, в том числе оценить настроения клиентов, провести исследование рынка и продуктов, а также выявить тенденции и другие закономерности в данных. Хотя процесс анализа данных сосредоточен на задачах по очистке, моделированию и визуализации данных, не стоит недооценивать концепцию анализа данных и его важность для бизнеса. Для анализа данных основные компоненты аналитики делятся на следующие виды:
- Описательный
- Диагностический
- Прогностический
- Предписывающий
- Когнитивный
1. Описательная аналитика
Описательная аналитика помогает ответить на вопросы о том, что произошло, на основе исторических данных. Методы описательной аналитики обобщают большие семантические модели, чтобы описать результаты для заинтересованных сторон.
Разрабатывая ключевые показатели эффективности (KPI), эти стратегии могут помочь отслеживать успешность или неуспешность достижения ключевых целей. Такие показатели, как рентабельность инвестиций (ROI), используются во многих отраслях, а для отслеживания эффективности в конкретных отраслях разрабатываются специализированные показатели. Примером описательной аналитики является создание отчётов для представления данных о продажах и финансах организации.
2. Диагностическая аналитика
Диагностическая аналитика помогает ответить на вопросы о том, почему произошли те или иные события. Методы диагностической аналитики дополняют базовую описательную аналитику и используют результаты описательной аналитики для выявления причин этих событий. Затем показатели эффективности исследуются дальше, чтобы выяснить, почему эти события улучшились или ухудшились.
3. Прогнозная аналитика
Предиктивная аналитика помогает предположить что произойдёт в будущем. Методы предиктивной аналитики основаны на исторических данных для выявления тенденций и определения вероятности их повторения. Инструменты предиктивной аналитики дают ценную информацию о том, что может произойти в будущем. К методам относятся различные статистические методы и методы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья решений и регрессия.
4. Предписывающая аналитика
Предписывающая аналитика помогает определить действия, которые следует предпринять для достижения цели или задачи. Используя данные предписывающей аналитики, организации принимают взвешенные решения на основе структурированных данных. Методы предписывающей аналитики в качестве одной из стратегий поиска закономерностей в больших семантических моделях используют технологии машинного обучения. Анализируя прошлые решения и события, организации могут оценивать вероятность различных результатов.
5. Когнитивная аналитика
Когнитивная аналитика пытается сделать выводы на основе имеющихся данных и закономерностей, сделать заключения на основе имеющихся баз знаний, а затем добавить эти выводы обратно в базу знаний для будущих заключений. Это цикл обратной связи для самообучения. Когнитивная аналитика помогает понять, что может произойти при изменении обстоятельств, и определить дальнейшие шаги.
Выводы — это неструктурированные гипотезы, которые собираются из нескольких источников и выражаются с разной степенью уверенности. Эффективная когнитивная аналитика зависит от алгоритмов машинного обучения и использует несколько концепций обработки естественного языка, чтобы разобраться в ранее недоступных источниках данных, таких как журналы разговоров в колл-центрах и отзывы о продуктах.
Примеры
Используя отчёты и визуализацию данных, розничные компании применяют описательную аналитику, чтобы изучить модели покупок за предыдущие годы и определить, какие товары могут быть популярны в следующем году. Компания также может изучить вспомогательные данные, чтобы понять, почему конкретный товар был популярен и сохраняется ли эта тенденция. Это поможет им решить, стоит ли продолжать продавать этот товар.
Компания может определить, что определённый продукт был популярен в течение определённого периода времени. Затем она может использовать этот анализ, чтобы определить, способствовали ли увеличению продаж определённые маркетинговые усилия или активность в социальных сетях.
Основной аспект анализа данных заключается в том, что компания должна доверять своим данным
На практике процесс анализа данных заключается в сборе данных из надёжных источников и преобразовании их в понятную, значимую и легко воспринимаемую информацию, которая помогает в процессе принятия решений. Анализ данных позволяет компаниям полностью понимать свои данные с помощью процессов и решений, основанных на данных, что даёт им уверенность в своих решениях.
По мере роста объёма данных растёт и потребность в аналитиках данных. Аналитик данных знает, как систематизировать информацию и преобразовывать её в нечто актуальное и понятное. Аналитик данных знает, как собирать нужные данные и что с ними делать, другими словами, как разобраться в данных при их избытке. О том, какие роли исполняют аналитики — читайте в этой статье.