АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Методика анализа данных

Методика анализа данных в бизнес пришла из высшей математики. Несмотря на то, что многих пугает эта наука, руководству компании придется погрузится в зачаровывающий мир цифр, закономерностей и формул. Но есть и хорошие новости — проведение бизнес-анализа данных сегодня можно автоматизировать и визуализировать, сам же расчет формул отдать на откуп мощным программным инструментам визуализации данных.

Алгоритмы и методы анализа данных

Аналитики выделяют несколько основных методов анализа данных:
— кластеризация;
— классификация;
— регрессия;
— закономерности;
— последовательности;
— отклонения.

Сразу стоит сказать, что приведенные выше методы можно использовать, как самостоятельно, так и группируя их между собой. Расскажем о каждом методе подробнее.

Кластеризация — это группировка фактов по определенному признаку. Исследуя отчет и данные, можно создавать кластеры, например, замерять количество проданных товаров, изучать аудиторию, время покупок, средний чек. Эти примеры формируют очень большие кластеры, внутри кластеров можно создавать подкластеры, подподкластеры и так далее. Очевидно, что аудиторию можно разбить на состоявшихся покупателей и несостоявшихся. Эти группы можно разделить по возрасту, размеру чека и так далее. Кластеры не должны быть похожи друг на друга. Наличие единого признака и разделение по нему на группы, относится к следующему методу анализа хранилищ данных — классификации.

Классификация — как было сказано выше, этот способ анализа данных предполагает разделение событий или явлений на группы по единому признаку.

Регрессия — методика анализа данных, выявляющая зависимости с последующим прогнозированием событий на основе полученной информации.

Закономерности — не путать этот метод анализа данных с предыдущим. Закономерности выявляют порядок действий, их алгоритмичность.

Последовательности — 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 очевидно, что он может купить столько же через определенное время. Этот метод можно применять, например, для транзакционных автоматических почтовых рассылок.

Отклонения — наиболее тонкий метод, позволяющий находить новые неочевидные последовательности. «Отклонения» применяют компании, готовые точечно персонализировать свои предложения для клиентов (настоящих или будущих).

Инструментарий анализа данных

В самом начале поста мы сказали, что для глубокого анализа данных ранее были необходимы серьезные математические знания, но в 21 веке автоматизировать можно буквально все. В том числе и обработку данных с помощью статистических методов. А это значит, что все описанные способы анализа данных доступны сегодня большинству компаний.

Как это сделать?

Alteryx — приложение позволяющие 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.

Еще один продукт — Tableau — позволяет визуализировать информацию, причем любую. Таким образом, все данные становятся наглядными и понятными широкому кругу пользователей. И, как мы уже говорили, руководству компании останется лишь правильно сформулировать вопросы.

Наши клиенты отмечают, что если раньше с помощью табличных методов на составление отчетности отделов уходило до 6-8 часов, то при использовании Tableau это время сократилось до 15 минут!

  • Если у вас есть вопросы по Tableau напишите нам — и мы расскажем вам о продукте подробнее. Мы любим отвечать на вопросы и знаем все про Tableau.
  • Еще можно изучить Tableau самостоятельно — скачайте бесплатную версию и получите обучающие материалы:
Скачайте Tableau бесплатно
и получите обучающие материалы
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.