Анализ данных: определение, виды и преимущества

По мере того, как мир становится все более зависимым от данных, многие компании используют анализ данных для улучшения своих возможностей принятия решений. Компании могут использовать информацию, которую они собирают в результате анализа данных, чтобы больше узнать о своих клиентах, целевой аудитории, конкурентах и ​​изменениях в своей отрасли. Если вам нравится выявлять закономерности, проводить исследования и разрабатывать бизнес-стратегии, вам может быть интересно узнать больше об анализе данных. В этой статье мы объясним, что такое анализ данных, рассмотрим различные типы, расскажем о шагах, которые вы можете предпринять для выполнения анализа данных, и перечислим преимущества.

Что такое анализ данных?

Анализ данных относится к процессу использования аналитических и статистических инструментов для сбора и оценки больших объемов информации. Аналитики данных используют эти инструменты для выявления закономерностей и выявления несоответствий. Затем они используют эту информацию, чтобы помочь компаниям принимать более разумные бизнес-решения на основе текущих или прогнозируемых тенденций на их рынке и в отрасли. Анализ данных играет важную роль в бизнес-индустрии, поскольку он помогает организациям улучшать свою деятельность, увеличивать прибыль и удовлетворять потребности своих клиентов.

Типы анализа данных

Существует несколько стратегий и инструментов, которые вы можете использовать для реализации анализа данных в организации. Вот некоторые из наиболее популярных типов методов анализа данных, которые вы можете изучить:

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных фокусируется на выявлении закономерностей путем просмотра больших объемов данных. Вы можете использовать искусственный интеллект, машинное обучение и статистику, чтобы быстро собирать данные для получения ключевой информации. Многие компании используют интеллектуальный анализ данных, чтобы выявить повторяющиеся результаты и определить, какая информация актуальна. Вы можете использовать этот метод, если хотите предсказать вероятные результаты или дать бизнес-совет, который поможет вашей организации принимать решения, обеспечивающие долгосрочный рост.

Бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика — это технологический метод, используемый для сбора и анализа данных из внутренних систем информационных технологий (ИТ) и внешних источников. Вы можете использовать эту систему для выполнения запросов к собранным вами данным и создания визуальных отчетов, которые помогают предприятиям разрабатывать стратегические планы. Основная цель использования бизнес-аналитики для анализа данных — помочь компаниям повысить рентабельность и дать им конкурентное преимущество.

Аналитика в памяти

Аналитика в оперативной памяти использует сценарии итеративной и интерактивной аналитики, чтобы предоставить компаниям реальные советы, которые могут дать им конкурентное преимущество. Вместо использования данных с жесткого диска этот метод опирается на данные, хранящиеся в системной памяти, что помогает быстрее получать ценную информацию. Использование аналитики в памяти также позволяет пропустить подготовку данных, чтобы вы могли быстро создавать новые модели и тестировать различные сценарии.

Текстовая аналитика

Вы можете использовать текстовую аналитику для обработки исходного текста и письменных материалов. Это упрощает импорт и интерпретацию с помощью инструментов анализа данных. Предприятия могут использовать текстовую аналитику, чтобы выявить закономерности в отношении своих клиентов, изучая результаты опросов, сообщения в социальных сетях, онлайн-обзоры, электронные письма, заметки колл-центра и другие формы письменной обратной связи.

Потоковая аналитика

Как аналитик данных, вы можете использовать инструменты потоковой аналитики для агрегирования, фильтрации и оценки больших объемов данных, которые в настоящее время находятся в движении. Потоковая аналитика собирает данные с различных платформ после того, как определенное действие вызывает событие. Например, вы можете использовать потоковую аналитику для сбора данных после финансовой транзакции, перехода на веб-сайт или неисправности оборудования. Использование потоковой аналитики может помочь вам собирать данные из Интернета вещей (IoT), включая датчики машин, мобильные устройства, интеллектуальные устройства, веб-взаимодействия и облачные приложения.

Машинное обучение

Многие аналитики данных используют машинное обучение, чтобы сэкономить время и получить более точные результаты. Этот метод использует искусственный интеллект для автоматического создания моделей, способных анализировать сложные наборы данных. По мере того, как машины получают новые данные, они становятся умнее, что помогает им создавать более точные модели с течением времени. Многие компании используют машинное обучение для выявления новых возможностей для бизнеса и снижения рисков.

Визуализация данных

Использование визуализации данных может помочь вам создать точное визуальное представление собираемых данных путем создания диаграмм и графиков. Эта система может облегчить понимание больших объемов сложных данных. Компании могут использовать визуализацию данных для быстрого выявления тенденций, выбросов и закономерностей в данных или для представления данных таким образом, чтобы заинтересовать зрителей.

Предиктивная аналитика

Этот метод сочетает машинное обучение, статистику и исторические данные, чтобы предсказать вероятность будущего события. Многие компании используют прогнозную аналитику, чтобы подготовиться к изменениям в своей отрасли или потребительских тенденциях. Прогнозная аналитика может быть полезна в самых разных приложениях, включая управление рисками, операции, маркетинг и обнаружение мошенничества.

Исследовательский анализ данных

Исследовательский анализ данных использует статистику для интерпретации наборов данных, сосредоточив внимание на их основных характеристиках. В этом подходе используются различные методы для максимального понимания определенного набора данных, выявления различных структур, проверки теорий и извлечения важных переменных. Аналитики данных, которые практикуют исследовательский анализ данных, часто используют графики и количественные показатели для отображения необработанных данных и повышения своей способности находить закономерности.

Как выполнить анализ данных

Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять для эффективного анализа данных:

1. Определите свою цель

Начните с определения вашей цели или задачи для анализа данных. Подумайте, какой тип информации может помочь вашей организации принимать более взвешенные бизнес-решения. Затем создайте список целей и расположите их в порядке приоритета. Сосредоточьтесь на том, чтобы сделать ваши цели ясными и краткими, сформулировав их как цели SMART. Цель SMART — это цель, которая является конкретной, измеримой, достижимой, актуальной и привязанной ко времени. Это может помочь вам отслеживать ваш прогресс и оптимизировать подход.

2. Разработайте вопросы

Затем создайте список вопросов, на которые вы хотите ответить с помощью собранных вами данных. Выберите вопросы, которые либо улучшают, либо опровергают потенциальное решение, или спрашивают, верно ли что-то или нет. Если ваши вопросы будут простыми, это повысит точность ваших результатов и поможет вам определить, какие показатели или инструменты анализа данных могут быть наиболее полезными.

Это также может помочь вам определить, какие ключевые показатели производительности (KPI) могут быть наиболее полезными для отслеживания. Например, если вы хотите улучшить маркетинговые кампании организации, вы можете проанализировать данные о привлечении клиентов, измеряя коэффициенты конверсии с течением времени и отслеживая расходы клиентов.

3. Соберите данные

После того, как вы определились, на какие вопросы вы хотите ответить и какие инструменты анализа данных вы планируете использовать, вы можете приступить к сбору данных. В зависимости от вашей основной цели и инструментов анализа данных, которые вы планируете использовать, вы можете использовать несколько разных стратегий для сбора данных. Многие аналитики данных начинают со сбора данных из существующих баз данных или источников, так как обычно это проще всего собрать. Некоторые другие методы, которые вы можете использовать для сбора данных, включают:

• Опросы клиентов

• Отслеживание транзакционных данных

• Онлайн отслеживание

• Аналитика цифровых медиа

• Мониторинг социальных сетей

• Личные интервью

• Сбор регистрационных и подписных данных

• Мониторинг трафика в магазине

4. Очистить и преобразовать данные

Часто необработанные данные, которые собирают аналитики, поступают в самых разных форматах. Он также может содержать информацию, которая не является полезной. Вы можете очистить и преобразовать свои данные, чтобы упростить импорт, удалив неправильные, поврежденные, дублированные или неполные данные из вашего набора данных. В зависимости от того, какое программное обеспечение для анализа данных вы используете, вы можете запрограммировать систему на автоматическую идентификацию и удаление ненужных данных.

Просмотрите данные, которые вы оставили, чтобы исправить любые структурные ошибки, такие как опечатки или странные соглашения об именах. Затем подтвердите оставшиеся данные, убедившись, что они в правильном формате, чтобы они могли быть прочитаны вашим программным обеспечением для анализа данных.

5. Проанализируйте данные

Затем импортируйте очищенные и преобразованные данные в выбранный вами инструмент анализа данных, чтобы выявить закономерности и найти несоответствия. Вы можете отобразить данные, чтобы упростить поиск корреляций, или создать сводную таблицу для сортировки и фильтрации данных по определенным переменным. Изучая данные, пересмотрите свою первоначальную цель и вопросы, чтобы определить, достаточно ли у вас информации, чтобы сделать точный вывод. Если четкая тенденция или корреляция не очевидны, вам может потребоваться собрать больше данных.

6. Интерпретируйте данные и дайте предложения

Наконец, используйте информацию, которую вы собрали в результате анализа данных, чтобы сделать выводы и ответить на вопросы, которые вы поставили в начале исследования. Затем соберите свои выводы в отчет или визуальную сводку, чтобы поделиться с руководителями бизнеса, ключевыми заинтересованными сторонами и соответствующими членами вашей команды. Используйте четкий, лаконичный язык, чтобы изложить свое исследование в понятной форме.

Преимущества анализа данных

Анализ данных может предложить организациям многочисленные преимущества, предоставляя им ключевую информацию, необходимую им для принятия более взвешенных бизнес-решений. Некоторые из способов использования анализа данных могут принести пользу компаниям, помогая им:

• Сокращение затрат: компании могут использовать информацию, которую они собирают в результате анализа данных, для определения возможностей снижения затрат и увеличения прибыли. Например, они могут использовать анализ данных, чтобы предсказать, какие продукты будут продаваться лучше всего, чтобы они могли соответствующим образом распределить свои ресурсы.

• Улучшение качества продукции: анализ данных предоставляет компаниям ключевую информацию о своих клиентах, в том числе об уровне их удовлетворенности и о том, какие продукты или функции могут их заинтересовать. Компании могут использовать эту информацию для определения областей возможностей, улучшения своих текущих продуктов или разработки новых продуктов. которые удовлетворяют потребности своих клиентов.

• Персонализируйте маркетинговые кампании: анализ данных может предоставить маркетологам ценную информацию об их целевой аудитории, чтобы помочь им настроить свою рекламу и привлечь новых клиентов. Маркетологи могут использовать эту информацию для оценки предыдущих покупок, истории просмотров страниц продуктов и других моделей покупок, чтобы предсказать, какие кампании могут быть наиболее успешными.

• Прогнозирование изменений на рынке. Многие компании используют анализ данных для выявления тенденций и прогнозирования будущих результатов. Эта информация может помочь им принимать более взвешенные деловые решения, разрабатывать стратегические планы и активно адаптироваться к изменениям на рынке.

• Повышение эффективности: использование программного обеспечения для анализа данных может помочь компаниям просматривать большие наборы данных о своих клиентах в режиме реального времени. Это может помочь организациям быстрее принимать бизнес-решения, предоставляя им всю необходимую информацию.