Методика анализа данных на службе у бизнеса

Методика анализа данных в бизнес-сферу пришла из высшей математики. Но распространившийсь в массы, анализ данных перешел на уровень автоматизации, а зачаровывающий мир цифр, закономерностей и формул был отдан на откуп мощным программным инструментам визуализации.

Бизнес никогда еще не был так силен до того момента, как в его распоряжении оказалась методика анализа данных Data Mining. Другое дело, что силой далеко не каждая компания в состоянии распоряжаться умело. Более того, даже не каждая имеет к ней доступ, потому что просто боится подступиться. А ведь анализ данных — уже далеко не только прерогатива крупных компаний. Благодаря визуализации и автоматизации методику анализа данных может использовать даже небольшое предприятие. Зачем организациям и малого, и среднего бизнеса нужен анализ данных:

• для создания стратегии развития,
• для анализа деятельности конкурентов,
• для контроля работы отделов компании.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Методы анализа данных в бизнесе

Можно выделить несколько основных методов анализа данных, которые можно использовать как самостоятельно, так и группируя их между собой. Это:

• кластеризация — это группировка фактов по определенному признаку (бывают большие кластеры, внутри них можно создавать подкластеры, подподкластеры и так далее), аудиторию можно разбить, например, на состоявшихся покупателей и несостоявшихся, на группы по возрасту;
• классификация — это способ анализа данных, предполагающий разделение событий или явлений на группы по единому признаку. В отличие от кластеров, у групп классификации есть что-то общее;
• регрессия — методика анализа данных, выявляющая зависимости с последующим прогнозированием событий на основе полученной информации,
• выявление закономерностей — анализ данных, выявляющий порядок действий, их алгоритмичность,
• выявление последовательностей — следующий шаг после определения регрессий и выявления закономерностей; этот метод анализа данных предполагает прогнозирование во времени (например, если клиент купил 10 килограммов корма для своей собаки, то, возможно, он может купить столько же через определенное время), этот метод можно применять для транзакционных автоматических почтовых рассылок);
• выявление отклонений — наиболее тонкий метод, позволяющий находить новые неочевидные последовательности, помогает точечно персонализировать предложения для клиентов.

Инструменты анализа данных в бизнесе

Методика анализа данных работает даже с большими объемами информации — даже с информацией, которая хранится в библиотеках:

Ранее для глубокого анализа данных по методикам были необходимы серьезные математические знания, даже если это касалось бизнес-процессов. Однако сейчас описанные способы анализа благодаря автоматизации и визуализации доступны большинству компаний. Методика анализа данных хорошо работает у следующих программ:

• Alteryx, позволяющем собирать данные из разных источников, обрабатывать их и приводить к единому стандарту, в том числе группировать информацию, выявлять закономерности, строить математические гипотезы и так далее;
• Tableau позволяет визуализировать любую информацию big data для анализа больших данных и таким образом все данные становятся наглядными и понятными широкому кругу пользователей; руководству компании останется лишь правильно сформулировать вопросы.