Выбор стратегии анализа данных

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 – 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:

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:

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.

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.

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.

Чтобы сделать выводы о параметрах популяции (в частности, среднем значении и доле), применяются статистические модели и тестирование.

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.

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.

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.

Чтобы понять необработанные данные, их нужно проанализировать. На технику анализа влияет тип собранной информации.

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.

Ниже приведена пошаговая инструкция по выбору и использованию стратегии анализа данных:

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.

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.

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.

После того как данные будут проанализированы (и, возможно, проведены дополнительные исследования), начинается этап интерпретации результатов. Стоит ответить на следующие вопросы:

Если интерпретация данных прошла эту проверку, то заключения являются продуктивными. Их смело можно использовать для разработки управленческих решений.

Современную аналитику принято делить на несколько категорий:

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.

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:

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:

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).

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:

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.

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:

Перед тем как приступить к сбору информации, необходимо:

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.

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:

Предписывающая аналитика – это симбиоз всех предыдущих типов. Чтобы внедрить ее, придется последовательно пройти всю кривую зрелости аналитики.

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.

Самые распространенные виды:

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.