Анализ последовательностей как один из методов Data Mining

Data Mining позволяет обнаруживать в данных ранее неизвестную, скрытую от глаз информацию. Анализ последовательностей в Data Mining — один из методов, позволяющих достичь этой цели.

 

Анализ последовательностей в Data Mining — как самостоятельный, так и используемый совместно с другими методами вид анализа данных. Он использует выявленные последовательности для прогнозирования дальнейших событий и ситуаций. Если говорить о его месте среди основных методов анализа данных, то его применяют после методов регрессии и закономерностей. Всего аналитики выделяют шесть базовых методов анализа данных в Data Mining:

• кластеризацию,
• классификацию,
• регрессию,
• выявление закономерностей,
• выявление последовательностей,
• выявление отклонений.

Особенности анализа последовательностей в Data Mining

Data Mining предполагает различные варианты анализа последовательностей. Например, если речь идет об анализе последовательностей переходов со страницы на страницу клиентами компании, то тут возможны четыре варианта:

• отслеживание трафика пути к цели — при переходе клиентов к конечной точке ситуация считается положительной, при остановке на какой-либо из страниц, необходимо определить причину и устранить ее (некачественный контент, неинтересное предложение);
• сравнение разных путей трафика к цели — некоторые пути дают больший результат, другие — меньший; такой анализ позволяет понять, на совершение покупки влияет контент или качество товара/услуги;
• поиск циклов — позволяет увидеть, что клиенты не находят какую-то информацию и ищут ее на предыдущих страницах либо сравнивают данный вариант с предложением конкурентов;
• обзор всех вариантов выхода клиента с пути к покупки — такой анализ последовательности Data Mining позволяет найти слабые звенья цепи.

Средства анализа последовательностей Data Mining

Анализ последовательностей в Data Mining — ключ к скрытой информации в массиве данных:

Чем сложнее метод анализа, тем выше необходимость в профессиональных инструментах работы с данными. Любые процессы с Data Mining должны происходить, безусловно, в высокотехнологичных программах. Сегодня на рынке BI лидерами считаются Power BI, Qlik и Tableau. По уровню визуализации данных и доступности для всех типов сотрудников, вне зависимости от их технической подготовленности, лучшим из них считается отчетно-аналитическая программа Tableau.

Уровень визуализации данных настолько важен для работы с Data Mining, потому что позволяет увидеть тенденции и последовательности без изучения столбцов цифр, а на наглядных дашбордах. Именно эта особенность Tableau позволяет использовать программу аналитикам без технического образования. Анализ последовательностей Data Mining в отчетно-аналитической программе Tableau так же, как и другие методы анализа, можно выразить в виде диаграммы, графика, бар-чарта и сделать в соответствие с увиденным необходимые выводы.