АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Data Mining: технологии и методы анализа данных

Бизнес наука, направленная на достижение прогресса для компании и ее клиентов. Использует она все те же методы анализа данных Data Mining.

Получить обучающее видео

 

Основной задачей любого аналитика является генерация гипотез, основанных на «внешних знаниях»: данных компании, рынка и другой полезной информации. Сегодня извлечение нужной информации из огромной «кучи» хранилищ данных называют интеллектуальным анализом данных – Data Mining, методы анализа данных которого позволяют принимать стратегически важные решения.

Data Mining благодаря широте возможностей, которые он открывает, нашел широкое применение в науке: его используют как отличный метод исследования. Однако в бизнесе он играет не меньшую роль: то, что помогает науке, двигать человечество по пути к прогрессу, позволяет бизнесу увеличивать прибыль и количество лояльных клиентов. Методы анализа данных Data Mining в бизнесе позволяют:

  • сегментировать клиентов,
  • прогнозировать продажи,
  • проводить аналитику складских запасов,
  • принимать решения об индивидуальных скидках для клиентов,
  • привлекать новых клиентов.

Как используют Data Mining в компании Mail.ru?

Получить обучающее видео

Методы анализа данных в Data Mining

Визуализация Data Mining в аналитической программе Tableau:

Сегодня известны статистические и кибернетические методы анализа данных в Data Mining. Первые базируются на уже накопленных знаниях и данных, вторые – на разных математических подходах.

Статистические методы анализа данных Data Mining включают в себя: анализ исходных данных, многомерный статистический анализ, анализ связей и анализ временных рядов. Кибернетические методы Data Mining объединяют подходы, основанные на математике и применении искусственного интеллекта. Вот некоторые методы интеллектуального анализа данных:

  • кластеризация – поиск и объединение похожих структур и объектов (слово «кластер» в переводе означает скопление или гроздь), не помогает делать выводы, лишь находит и объединяет объекты с общими свойствами;
  • алгоритм k-средних (k-means, быстрый кластерный анализ) – помогает определить гипотезы относительно количества кластеров, значение k может зависеть от ранее проведенных исследований, предположений или даже интуиции,
  • байесовские сети – графические структуры, представляющие вероятностные отношения между огромным массивом переменных, служат для создания вероятностного вывода на основе этих переменных,
  • искусственные нейронные сети – очень популярная тема в последнее время, но прежде чем воспользоваться нейронной сетью, аналитик ее должен «обучить» (от того, насколько правильно, верно и точно будет обучена сеть, зависит ее эффективность в решении тех или иных задач).

Визуализация анализа данных в Data Mining

Представление информации, полученной любыми методами анализа данных в Data Mining, в визуальном формате улучшает ее понимание в несколько раз. Если говорить о том, что проведение некоторых методов анализа – технически сложный процесс, то его результаты могут и должны быть понятны практически любому пользователю информации. В этом может быть действенна только визуализация.

Создать визуализацию в Data Mining помогают профессиональные аналитические программы, созданные специально для визуализации данных и работы с ними специалистов нетехнического профиля.

Одной из таких аналитических программ является Tableau. Продукт предлагает простой и быстрый способ сделать бизнес-аналитику визуально приятной, красивой и интерактивной. Необходимые отчетности отделов в программе создаются за секунды, а освоить Tableau может специалист без IT-знаний, так как интерфейс программы достаточно прост и интуитивно понятен.

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.