Общие сведения об анализе данных
Прежде чем извлекать информацию из данных, их необходимо обработать, чтобы сделать их пригодными для анализа. Анализ данных — это процесс определения, очистки, преобразования и моделирования данных с целью выявления осмысленных и полезных сведений. Затем данные сводятся в отчеты для анализа с целью поддержки критически важного процесса принятия решений.
По мере того как мир становится все более ориентированным на данные, растет важность информации, получаемой посредством анализа данных, для организаций любого размера. Именно поэтому организации продолжают нанимать аналитиков данных.
Компании, управляемые данными, принимают решения на основе информации, извлекаемой из данных. Однако в современном мире потенциал данных используется не в полной мере, что является проблемой для большинства компаний. Анализ данных должен быть важным аспектом для любой организации, так как он напрямую влияет на ее деятельность. Благодаря ему можно определять тональность клиентов, проводить исследования рынка и продуктов, выявлять тенденции и получать другую аналитику.
Хотя процесс анализа данных в первую очередь направлен на задачи очистки, моделирования и визуализации данных, важность анализа данных для бизнеса не следует недооценивать. Основные компоненты аналитики делятся на следующие категории:
- описательная;
- диагностическая;
- прогнозная;
- предписывающая;
- когнитивная.
Описательная аналитика
Описательная аналитика помогает отвечать на вопросы о том, что уже произошло, на основе исторических данных. Методы описательной аналитики суммируют большие семантические модели для описания результатов заинтересованным лицам.
Благодаря разработке ключевых показателей эффективности (КПЭ) эти стратегии могут помочь в отслеживании достижения основных целей. Такие метрики, как рентабельность инвестиций, используются во многих отраслях. Кроме того, для отдельных отраслей разрабатываются специализированные метрики с целью отслеживания производительности.
Примером описательной аналитики может служить создание отчетов для представления данных по продажам и финансовых данных организации.
Диагностическая аналитика
Диагностическая аналитика помогает отвечать на вопросы о том, почему произошло то или иное событие. Методы диагностической аналитики дополняют более простую описательную аналитику, результаты которой используются для выявления причин событий. Затем показатели производительности изучаются с целью узнать, почему они улучшились или ухудшились. Как правило, этот процесс состоит из трех этапов.
Выявление аномалий в данных. Это могут быть непредвиденные изменения метрики или изменения на определенном рынке.
Сбор данных, связанных с аномалиями.
Используйте статистические методы для выявления связей и тенденций, объясняющих аномалии.
Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика позволяет ответить на вопросы о том, что произойдет в будущем. Методы прогнозной аналитики используют исторические данные для выявления тенденций и определения вероятности их повторения. Средства прогнозной аналитики предоставляют ценную информацию о том, что может произойти в будущем. Они включают в себя различные статистические методы и методы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья принятия решений и регрессия.
Предписывающая аналитика
Предписывающая аналитика помогает отвечать на вопросы о том, какие действия следует предпринять для достижения цели. Используя аналитические сведения из предписывающей аналитики, организации могут принимать решения на основе данных. Такой метод позволяет компаниям принимать взвешенные решения в условиях неопределенности. Методы предписывающей аналитики используют машинное обучение в качестве одной из стратегий поиска шаблонов в больших семантических моделях. Анализируя прошлые решения и события, организации могут оценивать вероятность различных исходов.
Когнитивная аналитика
Когнитивная аналитика пытается делать выводы из существующих данных и шаблонов, делать заключения на основе существующих баз знаний, а затем возвращает результаты в базу знаний для последующего использования. Таким образом формируется цикл обратной связи самообучения. Когнитивная аналитика позволяет узнать, что может произойти при изменении условий и как можно справиться с этими ситуациями.
Выводы представляют собой не структурированные запросы на основе базы данных правил, а неструктурированные гипотезы, собранные из нескольких источников и имеющие различную степень достоверности. Эффективный когнитивный анализ зависит от алгоритмов машинного обучения. Некоторые принципы обработки естественного языка позволяют анализировать источники данных, потенциал которых ранее не использовался, такие как журналы бесед в центре обработки вызовов и обзоры продуктов.
Пример
Используя отчеты и визуализации данных, розничная компания применяет описательную аналитику для выявления закономерностей в покупках за предыдущие годы, чтобы определить, какие продукты могут быть популярными на следующий год. Она также может обращаться к вспомогательным данным, чтобы понять, почему конкретный продукт был популярным и сохранится ли тенденция. От этого зависит решение о дальнейшей его закупке.
Предприятие может узнать, что определенный продукт был популярен в течение некоторого периода времени. Затем с помощью анализа она может определить, повлияли ли на увеличение продаж какие-либо маркетинговые меры или кампании в социальных сетях.
Анализ данных предполагает, что предприятие может доверять своим данным. На практике процесс анализа данных заключается в принятии данных из доверенных источников и преобразовании их в доступную, осмысленную и понятную форму, позволяющую принимать бизнес-решения. Анализ позволяет компаниям полностью понять свои данные с помощью процессов, управляемых данными, и принимать решения с уверенностью.
По мере увеличения объема данных растет и потребность в аналитиках данных. Аналитик данных знает, как упорядочить информацию и преобразовать ее в осмысленную и понятную форму. Аналитик данных знает, как собирать нужные данные и что делать с ними, т. е. его задача — придать данным смысл.