Аналитика данных

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это наука об анализе необработанных данных, чтобы делать выводы об этой информации. Многие методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы,. которые работают с необработанными данными для потребления человеком.

Понимание аналитики данных

Аналитика данных — это широкий термин, который охватывает множество различных типов анализа данных. Любой тип информации может быть подвергнут методам анализа данных, чтобы получить представление, которое можно использовать для улучшения вещей. Методы анализа данных могут выявить тенденции и показатели, которые в противном случае были бы потеряны в массе информации. Затем эту информацию можно использовать для оптимизации процессов с целью повышения общей эффективности бизнеса или системы.

Например, производственные компании часто регистрируют время работы, время простоя и очередь работ для различных машин, а затем анализируют данные, чтобы лучше планировать рабочие нагрузки, чтобы машины работали ближе к пиковой мощности.

Аналитика данных может сделать гораздо больше, чем просто указать на узкие места в производстве. Игровые компании используют аналитику данных, чтобы устанавливать графики вознаграждений для игроков, которые поддерживают активность большинства игроков в игре. Контент-компании используют одни и те же аналитические данные, чтобы вы нажимали, смотрели или реорганизовывали контент, чтобы получить еще один просмотр или еще один клик.

Аналитика данных важна, потому что она помогает компаниям оптимизировать свою работу. Внедрение этого в бизнес-модель означает, что компании могут помочь сократить расходы, определяя более эффективные способы ведения бизнеса и сохраняя большие объемы данных. Компания также может использовать аналитику данных для принятия более эффективных бизнес-решений и помощи в анализе тенденций и степени удовлетворенности клиентов, что может привести к созданию новых и более качественных продуктов и услуг.

SQL

Некоторые из первых дней современной аналитики данных связаны с SQL. Этот язык вычислений, созданный в 1979 году, позволяет выполнять запросы к реляционным базам данных и упрощает анализ результирующих наборов данных. SQL по-прежнему широко используется сегодня.

Этапы анализа данных

Процесс, связанный с анализом данных, включает несколько различных этапов:

1. Первый шаг — определить требования к данным или способ группировки данных. Данные могут быть разделены по возрасту, демографии, доходу или полу. Значения данных могут быть числовыми или могут быть разделены по категориям.

2. Второй шаг в анализе данных — это процесс их сбора. Это можно сделать с помощью различных источников, таких как компьютеры, онлайн-источники, камеры, источники окружающей среды или персонал.

3. После того, как данные собраны, их необходимо систематизировать, чтобы их можно было проанализировать. Это может происходить в электронной таблице или другой форме программного обеспечения, которое может принимать статистические данные.

4. Затем данные очищаются перед анализом. Это означает, что он очищается и проверяется, чтобы убедиться в отсутствии дублирования или ошибок и в том, что он не является неполным. Этот шаг помогает исправить любые ошибки, прежде чем они перейдут к аналитику данных для анализа.

Типы аналитики данных

Аналитика данных подразделяется на четыре основных типа.

1. Описательная аналитика: описывает, что произошло за определенный период времени. Количество просмотров увеличилось? Продажи в этом месяце выше, чем в прошлом?

2. Диагностическая аналитика. Больше внимания уделяется тому, почему что-то произошло. Это включает в себя более разнообразные входные данные и немного гипотез. Повлияла ли погода на продажи пива? Повлияла ли последняя маркетинговая кампания на продажи?

3. Прогнозная аналитика. Это приводит к тому, что, скорее всего, произойдет в ближайшем будущем. Что случилось с продажами в прошлый раз, когда у нас было жаркое лето? Сколько моделей погоды предсказывают жаркое лето в этом году?

4. Предписывающая аналитика. Предлагает план действий. Если вероятность жаркого лета измеряется как среднее значение этих пяти моделей погоды выше 58%, мы должны добавить вечернюю смену на пивоварню и арендовать дополнительный резервуар для увеличения производительности.

Аналитика данных лежит в основе многих систем контроля качества в финансовом мире, включая популярную программу « Шесть сигм ». Если вы не измеряете что-то должным образом — будь то ваш вес или количество брака на миллион на производственной линии — оптимизировать это практически невозможно.

Некоторые из секторов,. которые приняли использование анализа данных, включают индустрию путешествий и гостеприимства, где обороты могут быть быстрыми. Эта отрасль может собирать данные о клиентах и выяснять, в чем заключаются проблемы, если они есть, и как их исправить.

Здравоохранение сочетает в себе использование больших объемов структурированных и неструктурированных данных и использует аналитику данных для быстрого принятия решений. Точно так же индустрия розничной торговли использует большие объемы данных для удовлетворения постоянно меняющихся потребностей покупателей. Информация, которую розничные продавцы собирают и анализируют, может помочь им определить тенденции, рекомендовать продукты и увеличить прибыль.

По состоянию на декабрь 2021 года средняя сумма для аналитика данных в США составляла чуть более 93 000 долларов.

Методы анализа данных

Существует несколько различных аналитических методов и приемов, которые аналитики данных могут использовать для обработки данных и извлечения информации. Некоторые из самых популярных методов перечислены ниже.

• Регрессионный анализ предполагает анализ взаимосвязи между зависимыми переменными, чтобы определить, как изменение одной может повлиять на изменение другой.

• Факторный анализ подразумевает взятие большого набора данных и сокращение его до меньшего набора данных. Цель этого маневра — попытаться обнаружить скрытые тенденции, которые в противном случае было бы труднее увидеть.

• Когортный анализ — это процесс разбиения набора данных на группы схожих данных, часто разбиваемых на демографические характеристики клиентов. Это позволяет аналитикам данных и другим пользователям аналитики данных глубже погрузиться в числа, относящиеся к определенному подмножеству данных.

• Моделирование методом Монте-Карло моделирует вероятность различных исходов. Эти модели, часто используемые для снижения рисков и предотвращения убытков, включают несколько значений и переменных и часто обладают большими возможностями прогнозирования, чем другие подходы к анализу данных.

• Анализ временных рядов отслеживает данные во времени и закрепляет взаимосвязь между значением точки данных и возникновением точки данных. Этот метод анализа данных обычно используется для выявления циклических тенденций или составления финансовых прогнозов.

Инструменты анализа данных

В дополнение к широкому спектру математических и статистических подходов к обработке чисел, аналитика данных быстро развивала свои технологические возможности. Сегодня у аналитиков данных есть широкий спектр программных инструментов, которые помогают собирать данные, хранить информацию, обрабатывать данные и сообщать о результатах.

Аналитика данных всегда была слабо связана с электронными таблицами и Microsoft Excel. Теперь аналитики данных также часто взаимодействуют с необработанными языками программирования для преобразования баз данных и управления ими. Часто используются языки с открытым исходным кодом , такие как Python. Более специфические инструменты для анализа данных, такие как R, можно использовать для статистического анализа или графического моделирования.

Аналитики данных также могут помочь при составлении отчетов или передаче результатов. И Tableau, и Power BI — это инструменты визуализации и анализа данных для сбора информации, выполнения анализа данных и распространения результатов через информационные панели и отчеты.

Появляются и другие инструменты, помогающие аналитикам данных. SAS — это аналитическая платформа, которая может помочь в интеллектуальном анализе данных,. а Apache Spark — это платформа с открытым исходным кодом, полезная для обработки больших наборов данных. Аналитики данных теперь имеют широкий спектр технологических возможностей для дальнейшего повышения ценности, которую они приносят своей компании.

Нижняя линия

В мире, который все больше зависит от информации и сбора статистики, аналитика данных помогает отдельным лицам и организациям быть уверенными в своих данных. Используя различные инструменты и методы, набор необработанных чисел можно преобразовать в информативные, образовательные идеи, которые способствуют принятию решений и продуманному управлению.

Особенности

• Аналитика данных — это наука об анализе необработанных данных, чтобы делать выводы об этой информации.

• Различные подходы к анализу данных включают рассмотрение того, что произошло (описательная аналитика), почему что-то произошло (диагностическая аналитика), что должно произойти (предиктивная аналитика) или что следует делать дальше (предписывающая аналитика).

• Аналитика данных помогает бизнесу оптимизировать свою производительность, работать более эффективно, максимизировать прибыль или принимать более стратегические решения.

• Методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком.

• Аналитика данных опирается на различные программные инструменты, начиная от электронных таблиц, визуализации данных и инструментов отчетности, программ интеллектуального анализа данных или языков с открытым исходным кодом для максимальной обработки данных.

ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ

Почему важна аналитика данных?

Аналитика данных важна, потому что она помогает компаниям оптимизировать свою работу. Внедрение этого в бизнес-модель означает, что компании могут помочь сократить расходы, определяя более эффективные способы ведения бизнеса. Компания также может использовать аналитику данных для принятия более эффективных бизнес-решений и помощи в анализе тенденций и степени удовлетворенности клиентов, что может привести к созданию новых и более качественных продуктов и услуг.

Какие существуют 4 типа анализа данных?

Аналитика данных подразделяется на четыре основных типа. Описательная аналитика описывает то, что произошло за определенный период. Диагностическая аналитика больше фокусируется на том, почему что-то произошло. Предиктивная аналитика движется к тому, что, вероятно, произойдет в ближайшем будущем. Наконец, предписывающая аналитика предлагает курс действий.

Кто использует аналитику данных?

Аналитика данных была принята в нескольких секторах, таких как индустрия путешествий и гостеприимства, где обороты могут быть быстрыми. Эта отрасль может собирать данные о клиентах и выяснять, в чем заключаются проблемы, если они есть, и как их исправить. Здравоохранение — еще один сектор, который сочетает в себе использование больших объемов структурированных и неструктурированных данных, а аналитика данных может помочь в принятии быстрых решений. Точно так же индустрия розничной торговли использует большие объемы данных для удовлетворения постоянно меняющихся потребностей покупателей.