Анализ исходных данных отчетности: с чего все начинается
К анализу исходных данных, или baseline analysis, отнести можно любой вид аналитики: анализ по данным отчетности, анализ продаж и многие другие виды. Исходными данными является любая первичная информация, которую необходимо анализировать. Далее определяются тенденции, которые тоже можно трактовать тем или иным образом. А именно анализ исходных данных — это первичная точка отсчета в бизнес-аналитике.
Так или иначе с анализом исходных данных компании сталкиваются постоянно. Например, когда веб-мастер изучает динамику посещения сайта за неделю, сравнивает показатели, выясняет, какие изменения на сайте повлияли на поведение пользователей, он проводит анализ исходных данных. Другие примеры данного процесса в организации:
— оценка поисковой оптимизации сайта;
— оценка юзабилити сайта;
— оценка эффективности действий компании в социальных сетях;
— оценка качества обслуживания клиентов;
— оценка качества логистики;
— анализ данных финансовой отчетности.
Как используют Data Mining в компании Mail.ru?
Как проводится анализ исходных данных?
Одна из первых задач, которая стоит перед специалистом, проводящим анализ исходных данных, — формулирование вопроса. Например: какие показатели влияют на продолжительность пребывания пользователя на сайте компании? Что ищет пользователь? Что он не находит? Какую информацию ему необходимо предоставить, чтобы решить его вопрос?
После формулирования вопроса аналитик собирает информацию для ответа на него. Для этого необходимо:
— провести полноценную структуризацию данных — собрать всю информацию в хранилище данных (специальном программном обеспечении для структурирования и хранения данных — например, Vertica),
— провести расчеты,
— визуализировать получившиеся тенденции (как пример, в отчетно-аналитической программе Tableau),
— сделать выводы.
Анализ данных отчетности по отделам
Анализ данных отчетности лучше визуализировать, иначе получится слишком много цифр:
Данные отчетности (финансовой, бухгалтерской, кадровой, отдела продаж и др.) являются такими же исходными данными, как и статистика сайта или активность подписчиков соцсети. big data для анализа больших данных предполагает те же этапы проведения: постановку вопроса, сбор информации, расчеты, визуализацию и подведение итогов. Наиболее распространенными задачами при проведении анализа исходных данных отчетности являются отслеживание изменений и прогнозирование тенденций.
Для проведения такого вида анализа лучше всего использовать отчетно-аналитическую программу для анализа и визуализации данных. Ведь информация в цифрах воспринимается хуже, чем в графиках и диаграммах. Одной из лучших на рынке среди подобных программ является Tableau — программное решение визуализации данных, которое формирует дашборды на основе загруженных в него отчетов. Tableau позволяет визуализировать отчетность отделов вглубь до того уровня, который необходим компании.
Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными – находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.
За это время мы разработали и внедрили решения для различных отраслей и направлений бизнеса:
— анализ продаж,
— прогнозирование эффективности промо-акций,
— отслеживание воронки продаж по конкретной кампании с показателями конверсии на каждом этапе,
— сегментация по различным методам: ABC, RFM и т.д.,
— ключевые показатели интернет-маркетинга,
— анализ товара на складах,
— аналитика для отдела кадров (карточки сотрудников, обучение, анализ KPI и т.д.),
— анализ финансовых показателей
— и многое другое.
Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?
Нам доверяют:
