Виды анализа данных

В зависимости от задач, которые ставит перед собой компания, можно определять необходимый вид анализа данных. Рассмотрим несколько стратегий, чтобы выяснить оптимальный способ изучения информации.

Важное предупреждение

Мы расскажем о классификации видов бизнес-анализа данных, которую сформулировал Дефри Лик, ассистент профессора биостатистики в Школе общественного здравоохранения им. Джона Хопкинса Блумберга Гарвардского университета.

Но перед тем, как мы продолжим, стоит напомнить, что главная задача при выборе вида анализа загрузки данных — не сами цифры и информация, а вопрос, который вы ставите перед собой и в поисках которого находитесь.

Это важно с позиции сбора и накопления информации особенно сейчас, когда в бизнес-среде наблюдается едва ли не помешательство на накоплении данных. Не стоит тратить иногда колоссальные ресурсы (финансовые и человеческие) только для того чтобы информация была. Предупрежден, значит вооружен, теперь расскажем о видах анализа данных.

Описательный

Этот вид анализа данных можно также назвать общим. В большинстве случаев он используется для первичного определения типов информации. Сбор данных ставится в зависимость от того, что именно хочет узнать компания о бизнес-процессах. Также используется для систематизации больших объемов отчетов и данных. Можно сказать, это верхушка айсберга вселенной аналитиков.

Разведочный

Второй вид анализа данных — разведочный, или, как его еще называть, исследовательский анализ. Применяется для выявления тенденций. При использовании это вида исследований бизнес аналитики выявляют закономерности. Обычно разведочный анализ данных не является конечным. Это все еще очень общая информация, которая проливает свет на то, как ранее принятые стратегии повлияли на работу компании.

Итоговый

Несмотря на то, что этот вид анализа данных мы называем итоговым, это всего лишь еще одно звено вглубь вселенной данных. Этот вид исследований обычно приводит к статистическим выводам. В отличии от первых двух этот метод дает уже более точный результат. Для его применения нужно небольшое, частичное количество данных, чтобы построить статистические модели с которыми в будущем можно начать работать.

Прогностический

Самый, пожалуй, распространенный вид анализа данных — прогностический. Что это за метод, очевидно из названия. Этот вид анализа позволяет строить гипотезы и прогнозы о будущих событиях. Обратите внимание, прогностический вид анализа требует безупречной точности информации. При искажении данных прогноз может быть неверным. И чем больше данных обрабатывается для построения прогноза, тем важнее точность информации.

Причинный

Причинный вид анализа данных применяется для выяснения как изменение одной переменной влияет на другие показатели. Этот вид анализа обычно требует рандомизированных исследований, хотя существуют подходы, которые позволяют выявить причины в нерандомизированных данных. Автор этой классификации называет причинный вид анализа данных — золотым стандартом в аналитике.

Механический

И наконец, последний, шестой вид анализа данных — механический. Нет, он не предполагает физический сбор информации, но все же это наиболее дорогостоящий и сложный метод исследования данных. Его применяют, когда необходимо получить точные изменения в переменных, чтобы определить не менее точные переменные в отдельных объектах или классах данных.

Какой бы вид или виды анализа данных вы не выбрали, информацию нужно обрабатывать. А когда данных много, единственный способ “выжать” максимум из собранной информации — визуализировать ее.

Для визуализации данных мы используем Tableau — передовой инструмент в области big data для анализа больших данных. Попробуйте Tableau “в деле” уже сегодня, скачайте программу, экспортируйте данные и узнайте, какой вид анализа наиболее информативный для вашего бизнеса.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

 

Нам доверяют: