АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

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.

Получить обучающее видео

 

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.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Получить обучающее видео

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:

Анализ последовательностей data mining

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.

Цифры о нас

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?

Получить обучающее видео
x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.