- Анализ данных и его применение
- Выбор стратегии в зависимости от типа анализа данных
- Описательный анализ
- Инференциальный анализ
- Предиктивный анализ
- Текстовый анализ
- Механистический анализ
- Техники анализа данных
- Использование стратегии анализа данных
- Сформулировать перечень вопросов
- Установить приоритеты измерения
- Сбор данных
- Анализ данных
- Интерпретация результатов
- Выбор стратегии анализа данных на предприятии
- Описательная аналитика
- Диагностическая аналитика
- Прогнозная аналитика
- Предписывающая аналитика
- Часто задаваемые вопросы об анализе данных
- Что такое анализ данных простыми словами?
- Какие типы анализа данных встречаются чаще всего?
- Для чего нужен анализ больших данных?
25 рабочих гипотез для увеличения конверсии на 40%
Скачать материалы
Какие? Стратегия анализа данных зависит от того, для какой сферы и с какой целью собрана информация. Четыре вида аналитики и типы обработки, рассматриваемые в статье, применяются для получения результата, который задаст последующее направление действиям компании.
Как выбрать? Выбор делается после ответов на ряд вопросов. Понимание, какую информацию требуется получить и для чего, определяет стратегию анализа данных.
Анализ данных и его применение
Анализ данных – это инструмент, который позволяет наглядно продемонстрировать большой объем информации. Данные представляются в таком формате, чтобы их было проще понять и удобно обсуждать.
Анализ представляет собой заключение, составленное на основе результатов исследования. Для изучения данных применяются:
- математические методы;
- вычислительные алгоритмы (могут быть построены на математических);
- сопоставление информации;
- фильтрация (использование только нужных сведений);
- экспериментальные методы (наблюдение);
- наглядные методы (моделирование ситуаций).
Использование каждого из методов направлено на достижение определенного результата, который облегчает процесс принятия решения или позволяет создать верный алгоритм действий.
К примеру, если бухгалтеру нужно проанализировать прибыль компании, применяется математический метод. После проведения расчетов станет понятно, как изменилась прибыль в интересующем периоде. Эти данные можно использовать при разработке стратегического плана на будущее.
С информацией работают все: от студента, который пишет курсовую работу, до огромных корпораций с клиентской базой, исчисляющейся миллионами потребителей.
Аналитика данных применяется, пожалуй, во всех сферах нашей жизни. Например:
- медицина и психология (в частности, при написании научных работ);
- маркетинг;
- e-commerce;
- страхование;
- производство;
- оказание услуг;
- ритейл.
С каждым днем увеличивается объем накопленной человечеством информации. Для исследований требуется детальная обработка огромных массивов данных. Просто собрать информацию недостаточно – необходимо найти ей практическое применение (например, проверить гипотезы, выявить закономерности или сделать прогнозы). Для этого важно выбрать подходящую стратегию анализа данных.
В современном мире данные анализируются с помощью математических методов и IT-технологий. Аналитика помогает прийти к выводам, которые необходимы для планирования и принятия управленческих решений.
Выбор стратегии в зависимости от типа анализа данных
Анализ данных имеет множество разновидностей. Некоторые из них применяются только в специфических областях. Другие требуют длительного наблюдения и подтверждения экспериментальным путем. Стратегия анализа данных напрямую зависит от типа исследуемой информации.
Чаще всего встречаются следующие типы анализа данных.
Описательный анализ
Позволяет обобщить и описать ключевые характеристики массива данных. Для описания данных рассчитываются показатели центральной тенденции и дисперсии. Этот вид исследования помогает сформировать детальное представление об информации, выявить ее структуру и свойства.
Инференциальный анализ
Чтобы сделать выводы о параметрах популяции (в частности, среднем значении и доле), применяются статистические модели и тестирование.
Предиктивный анализ
Необходим для прогнозирования будущих событий или результатов на основе накопленных исторических данных и другой подходящей информации. Для выявления тенденций и составления прогнозов используются статистические модели и алгоритмы машинного обучения. Кроме того, предиктивный анализ требуется для принятия управленческих решений. В этом случае применяются математическое моделирование, алгоритмы оптимизации и т.д.
Эти методы позволяют разработать алгоритм действий в той или иной ситуации. Чтобы найти оптимальное решение, используются математические модели, построенные на данных и ограничениях бизнеса.
Текстовый анализ
Представляет собой процесс извлечения значимой информации из неструктурированных данных в текстовом формате. Для выявления идей и закономерностей в текстовых данных применяются различные методы: обработка естественного языка (NLP), текстовый майнинг, анализ настроений, а также тематическое моделирование.
Механистический анализ
Это исследование системы посредством проведения множества экспериментов. Поскольку, как правило, невозможно за один раз проанализировать информацию, собранную механистическим способом, этот тип не применяется в разовых алгоритмах.
Техники анализа данных
Чтобы понять необработанные данные, их нужно проанализировать. На технику анализа влияет тип собранной информации.
- Качественные данные. Эти сведения можно получить из эмоций, языка тела и выражения лица человека. В основе лежит интерпретация вербальных ответов. Подобную информацию собирают с помощью интервью, фокус-групп и групп наблюдения. При этом закономерности исследуются на протяжении всего процесса сбора данных.
- Количественные данные. Эта информация представлена в числовом формате. Такие данные сфокусированы на осязаемых результатах.
Результат анализа данных – вывод, который построен на текущих знаниях исследователя. Информацию нужно собирать таким образом, чтобы она соответствовала задачам анализа и применения. Все данные должны быть точными и достоверными.
Чаще всего для сбора информации используются онлайн-опросы. Этот способ позволяет сэкономить время и снизить издержки (по сравнению с традиционными методами).
Анализ данных – эффективный инструмент, который облегчает процесс принятия управленческих решений.
Использование стратегии анализа данных
Ниже приведена пошаговая инструкция по выбору и использованию стратегии анализа данных:
Сформулировать перечень вопросов
Важно следить за правильностью постановки вопросов. Они должны быть четкими, измеримыми и краткими. Вопросы нужно составить так, чтобы можно было определить, подходит ли тот или иной вариант для решения конкретной проблемы.
Установить приоритеты измерения
- Что измерять (необходимо понять, какие именно данные нужны для исследования).
- Как измерять (способ нужно продумать еще до того, как начнется сбор информации – методы измерения должны быть релевантны тематическому анализу).
Сбор данных
В процессе управления и организации данных есть несколько нюансов. Перед тем как приступить к сбору новой информации, необходимо понять, какие данные имеются в существующих базах и других ресурсах.
Важно установить правила, которые регламентируют хранение и именование файлов. Это облегчит коммуникацию между участниками проекта, а также сэкономит время – не придется собирать одну и ту же информацию по несколько раз.
В случае если для сбора данных применяется опрос, интервью или наблюдение, важно предварительно сформулировать список вопросов.
Полученную информацию необходимо занести в журнал, проставляя даты сбора. В процессе работы можно добавлять любые примечания к источникам.
Анализ данных
Как только будут собраны данные, дающие ответ на интересующие вопросы, можно приступать к глубокому статистическому анализу. Важно определить взаимосвязи, выявить закономерности, а также отсортировать и отфильтровать информацию по переменным. Только таким образом получится отыскать нужные данные.
Интерпретация результатов
После того как данные будут проанализированы (и, возможно, проведены дополнительные исследования), начинается этап интерпретации результатов. Стоит ответить на следующие вопросы:
- Дают ли эти данные ответ на первоначальный вопрос? Каким образом?
- Помогают ли данные закрыть возражения? Каким образом?
- Есть ли в выводах какие-либо ограничения и неучтенные аспекты?
Если интерпретация данных прошла эту проверку, то заключения являются продуктивными. Их смело можно использовать для разработки управленческих решений.
Выбор стратегии анализа данных на предприятии
Современную аналитику принято делить на несколько категорий:
- описательная;
- диагностическая;
- прогнозная (предсказательная);
- предписывающая.
Объемы информации, которая требуется компании для эффективного функционирования, постоянно растут. Поэтому механизмы анализа, интерпретации и использования данных должны быть детально проработаны. Данные обретают смысл в результате аналитики. Это очень обширный термин, значение которого зависит от стадии, на которой организация находится в модели зрелости аналитики данных.
Рассмотрим особенности каждого типа.
Описательная аналитика
Данные, полученные с помощью описательной аналитики, отвечают на вопрос «Что произошло?». Описательная аналитика популярна во многих компаниях, она позволяет составлять отчеты, а также проводить анализ событий из предыдущих периодов. В частности, формируется представление о следующих показателях:
- сколько товаров/услуг было продано;
- какова была общая продуктивность;
- сколько клиентов ушло в прошлом квартале.
Этот тип – первая ступень в модели зрелости аналитики данных. Как правило, со сбором информации не возникает сложностей. Перед тем как перейти на следующий этап бизнес-аналитики, нужно набраться опыта:
- изучить основы моделирования данных;
- освоить обмен данными посредством информативных визуализаций;
- овладеть базовыми навыками создания дашбордов и отчетов.
Описательная аналитика присутствует в абсолютном большинстве компаний – вряд ли получится обойтись, например, без отчетов отдела продаж или статистических отчетов о прибылях и убытках.
Важное условие – не пренебрегать концепциями повторяемости и автоматизации задач.
Под повторяемостью понимается, что процесс обработки данных стандартизирован и его регулярное применение не вызывает сложностей (к примеру, еженедельное формирование отчета о продажах). При этом все сложные задачи выполняются автоматически («ручное» вмешательство почти не требуется).
Диагностическая аналитика
Используя этот тип аналитики, основанный на исторических данных, можно получить ответ на вопрос «Почему что-то произошло в прошлом?». Как показывает практика, многие компании не уделяют должного внимания диагностической аналитике. Зачастую анализ информации заканчивается ответами на вопросы «Что случилось?» и «Что произойдет?». При этом причины этих событий игнорируются.
В частности, диагностическая аналитика помогает выяснить:
- Почему снизился объем продаж в прошлом квартале.
- Почему увеличился отток клиентов.
- Почему ассортимент значительно превосходит показатели продаж за предыдущий год.
Современные BI-системы имеют удобный функционал для поиска данных. Кроме того, работать с инструментами стало проще благодаря возможностям искусственного интеллекта. Теперь можно детально исследовать информацию на более глубоком уровне (к примеру, визуализация ключевых драйверов в Power BI, функция анализа на основе поиска в Qlik и т.д.).
Без диагностической аналитики не получится создать эффективную систему анализа данных. Например, если не установлена причина, почему в прошлом году товарооборот снизился на 20 %, нет смысла тратить время на составление прогнозов на будущий год.
Прогнозная аналитика
Предсказательная аналитика построена на анализе исторических данных с помощью искусственного интеллекта (в частности, машинного обучения). Она помогает получить ответ на вопрос «Что может произойти в будущем?». Прогнозная аналитика позволяет:
- снизить отток клиентов (за счет своевременного выявления признаков неудовлетворенности);
- рассчитать кредитные риски и предотвратить попытки мошенничества;
- предусмотреть возможные поломки оборудования и проблемы с тех. обслуживанием.
Перед тем как приступить к сбору информации, необходимо:
- сформулировать проблему, которую нужно решить;
- определить, для какого события требуется составить прогноз;
- продумать, для решения каких задач можно использовать расчеты.
Собрав данные, важно отфильтровать их, проверить общее качество, а затем создать удобную систему хранения. Это упростит процесс работы с информацией (в частности, построение моделей).
Подготовка данных – важное условие, чтобы выбранная стратегия анализа данных была наиболее эффективна. Информация должна быть четкой и качественной.
Предписывающая аналитика
Это последняя ступень в модели зрелости, которая сочетает в себе методы описательной и прогнозной аналитики. Результаты, полученные в процессе анализа данных, помогают принимать взвешенные управленческие решения.
Предписывающая аналитика позволяет:
- настроить автоматическое изменение цен на товары/услуги с учетом ожидаемого спроса и факторов внешней среды;
- составить список сотрудников, которых необходимо отправить на обучение в соответствии со статистикой инцидентов «в полях»;
- не тратить время на анализ обоснованных предположений и оценок (это, в свою очередь, упрощает процесс принятия решений).
Предписывающая аналитика – это симбиоз всех предыдущих типов. Чтобы внедрить ее, придется последовательно пройти всю кривую зрелости аналитики.
Часто задаваемые вопросы об анализе данных
Что такое анализ данных простыми словами?
Анализ данных представляет собой процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования сведений. Он позволяет обнаружить полезную информацию, обосновать выводы и разработать эффективные управленческие решения. Для анализа данных применяются различные подходы и методы. В наши дни без аналитики не обойтись в бизнесе, науке, социальной сфере и т.д.
Какие типы анализа данных встречаются чаще всего?
Самые распространенные виды:
- описательный;
- разведочный;
- индуктивный;
- прогностический;
- казуальный;
- механистический (не подходит для разовых алгоритмов анализа данных).
Для чего нужен анализ больших данных?
На основе результатов анализа больших данных построена прогнозная аналитика. Кроме того, он необходим для изучения поведения потребителей, персонализации продукта, оптимизации логистики и организации рекламных кампаний. Анализ больших данных применяется практически повсеместно: в торговле, производстве, строительстве и т.д.
Аналитику данных можно сравнить с поиском сокровищ. Только выбрав правильную стратегию анализа данных, можно принимать эффективные управленческие решения, основываясь на прошлом опыте. К тому же, результаты, полученные в процессе анализа данных, необходимы для разработки инвестиционной политики, оптимизации бизнес-процессов и создания дополнительных конкурентных преимуществ.
