Типы анализа данных, преимущества и примеры

В современном мире, богатом данными, понимание того, как анализировать и извлекать ценность информации о вашем бизнесе, является одним из ведущих факторов успеха.

Широко цитируемая цифра из исследования Forrester Research говорит о том, что в среднем компании анализируют только 12% имеющихся у них данных. Как вы уже догадались, это означает, что остальные 88% их данных пропадают. Причины этого включают отсутствие аналитических инструментов, репрессивные хранилища данных и незнание пользователями, какие данные ценны, а какие можно игнорировать.

С таким большим количеством данных и так мало времени, чтобы воздействовать на них, способность знать, как эффективно собирать, обрабатывать, систематизировать и понимать ваши бизнес-данные, может быть сложной задачей, но анализ данных является отличным решением.

Чтобы помочь вам понять силу анализа данных и то, как вы можете использовать его для улучшения своей деловой практики, мы отвечаем на самые животрепещущие вопросы об анализе данных:

Что такое анализ данных?

Анализ данных определяется как процесс очистки, анализа, интерпретации и визуализации данных для выявления полезных идей, которые помогут вам в процессе принятия бизнес-решений.

Наряду с анализом данных вы часто будете слышать термин аналитика данных. Разница между ними заключается в том, что аналитика данных является всеобъемлющей наукой, которая охватывает весь процесс управления данными, включая сам анализ данных, различные инструменты и методы, используемые для глубокого изучения данных, а также инструменты визуализации данных, используемые для обмена данными. результаты анализа данных.

Что делает анализ данных?

Самый простой ответ на вопрос о том, что делает анализ данных, заключается в том, что он помогает извлекать из данных информацию для принятия более эффективных и разумных бизнес-решений. Существует несколько типов анализа данных в зависимости от вопроса, на который вы пытаетесь ответить, но процесс анализа данных обычно проходит через пять ключевых фраз:

• Определите данные, которые вы хотите проанализировать
• Соберите данные
• Очистить данные для анализа
• Анализ данных

• Интерпретировать результаты анализа данных

Проводя анализ данных, будь то для позиционирования на рынке, понимания потребностей клиентов или повышения эффективности ваших маркетинговых кампаний, вы предоставляете своей организации информацию, необходимую для принятия наилучших возможных решений и действий в нужный момент, извлекая максимальную пользу. любой возможности.

Попробуйте Рогатку

Почему важен анализ данных?

Технологии быстро меняют методы работы предприятий, поэтому анализ данных сейчас важен как никогда. Управлять данными и принимать решения, основанные на данных, — единственный способ быть полностью уверенным при принятии решений относительно будущего вашего бизнеса.

Анализ данных может помочь компаниям:

• Улучшить отдельные аспекты своих продуктов и услуг
• Принимайте более быстрые и обоснованные бизнес-решения, основанные на фактах
• Получите более глубокое понимание требований клиентов
• Анализ слабых и сильных сторон конкурентов и выявление возможностей для улучшений
• Определить пути снижения затрат и увеличения прибыли
• Визуализируйте данные и осмысливайте их
• Обнаружение проблем с производительностью, требующих действий

Как видите, анализ данных дает организациям множество преимуществ. В конечном счете, анализ и правильное использование данных приводит к большему количеству довольных клиентов, новым пользователям, более высокому доходу и успешной стратегии. И все это является одной из причин, почему мы считаем, что принятие решений на основе данных — это дорожная карта к успеху и одна из главных вещей, на которых предприятия должны сосредоточиться, чтобы двигаться вперед. Он полностью исключает интуицию как фактор и фокусируется исключительно на фактах.

Типы анализа данных

Это 4 основных типа анализа данных:

Описательный анализ (что произошло)

Целью описательного типа анализа данных является ответ на вопрос о том, что произошло. Он не пытается объяснить, почему это могло произойти или что произойдет потом,   он просто предназначен для предоставления легко усваиваемой картины того, что произошло в прошлом . Он делает это, упорядочивая, обрабатывая и интерпретируя необработанные данные из различных источников данных, чтобы преобразовать их в полезную информацию для вашего бизнеса.

Агрегация данных и интеллектуальный анализ данных являются двумя основными методами, используемыми в описательном анализе. Агрегация данных — это процесс сбора данных и представления их в обобщенном формате, тогда как интеллектуальный анализ данных — это часть анализа. В аналитической части аналитики могут исследовать собранные данные, чтобы выявить любые закономерности или тенденции. Результатом является визуальное представление данных в виде графика, диаграммы или информационной панели.

Одним из самых распространенных применений описательного анализа в бизнесе является отслеживание KPI (ключевых показателей эффективности), чтобы описать, как бизнес работает на всех уровнях. Его можно использовать для отслеживания ваших маркетинговых KPI или KPI генерального директора, всего, что вам нужно и за чем следует внимательно следить.

Выполнение описательного анализа — это первый шаг к анализу ваших данных и получению максимальной отдачи от них. Хотя он не позволит вам предсказать будущие результаты или ответить на такие вопросы, как, например, почему что-то произошло, он упорядочивает ваши данные и подготавливает их для дальнейшего анализа.

Диагностический анализ (почему это произошло)

Диагностический анализ — один из самых мощных видов анализа данных. После того, как вы уже знаете, что произошло, следующим логическим шагом будет выяснить, почему это произошло, и именно это и делает диагностический анализ. По сути, диагностический тип анализа данных помогает пользователям получить контекстуальное понимание того, почему что-то произошло . Когда вы знаете, почему что-то произошло и как это произошло, вы можете легко найти способы решения проблемы.

Например, если ваш описательный анализ показывает, что в сентябре показатель открываемости вашего электронного маркетинга снизился на 15 %, вы можете выяснить, почему это произошло, выполнив диагностический анализ. И наоборот, если ваш описательный анализ показывает увеличение трафика веб-сайта на 40% по сравнению с предыдущим месяцем, вы можете провести диагностический анализ, чтобы выяснить, что вызвало это положительное увеличение и как вы можете в конечном итоге поддерживать этот трафик в будущем.

Диагностический анализ — это форма расширенной аналитики, для которой характерны такие методы, как детализация, обнаружение данных, интеллектуальный анализ данных и корреляции. Предприятия выполняют этот тип анализа данных, чтобы понять связи между данными и выявить модели поведения.

Предиктивный анализ (что может произойти)

Как следует из названия, прогностический анализ предсказывает, что может произойти в будущем. Он делает это, используя результаты описательного и диагностического анализа, а также ML (машинное обучение) и AI (искусственный интеллект). На основе шаблонов и тенденций, выявленных в ходе двух предыдущих анализов, прогностический анализ оценивает вероятность будущих событий и результатов . Это особенно полезно для предприятий, поскольку позволяет им планировать заранее и разрабатывать стратегии, основанные на фактах.

Предиктивный анализ используется не только для прогнозирования. Это также помогает предприятиям во всех отраслях выявлять мошенничество и снижать потенциальный риск, улучшать операции, разрабатывать лучшие и более эффективные маркетинговые стратегии, улучшать обслуживание клиентов, сокращать расходы и т. д.

В отношении прогнозного анализа важно отметить, что надежность прогнозов сильно зависит от выбранных методов прогнозной аналитики и качества используемых данных. Прогнозный анализ включает в себя такие аналитические методы, как регрессия, классификация, выбросы, анализ временных рядов и многое другое. Эти методы требуют больших объемов высококачественных данных и глубокого понимания статистики и языков программирования, таких как R и Python, что затрудняет их внедрение для некоторых предприятий из-за отсутствия необходимого опыта рабочей силы.

К счастью, существует множество доступных аналитических инструментов, которые помогут вашему бизнесу использовать прогностический анализ для разработки обоснованного прогноза того, как могут развиваться события в будущем.

Предписывающий анализ (как это будет происходить)

Последний и наиболее продвинутый тип анализа данных — предписывающий. Предписывающий анализ объединяет выводы всех предыдущих анализов, чтобы определить, что следует делать дальше. Он показывает вам, как вы можете наилучшим образом воспользоваться предсказанными будущими результатами, и отвечает на вопрос, как вы это сделаете.

Предписывающий анализ использует весь спектр сложных методов обработки данных, включая расширенную аналитику, и является наиболее сложным для выполнения анализом. Надежность предписывающего анализа зависит от того, насколько хорошо вы выполнили описательный, диагностический и прогнозный анализ, а также от их точности.

И, как вы понимаете, предписывающий анализ является наиболее важным, когда дело доходит до принятия мер. Каждый тип анализа данных дает ценную и полезную информацию, но только когда вы используете их все вместе, вы можете понять полную картину, чтобы обеспечить наилучшие результаты. Замечательно знать, что может произойти в будущем, но если вы не определите, что вам следует делать дальше, чтобы извлечь максимальную пользу из этих знаний, вы не сможете добиться лучших результатов и развить свой бизнес. .

Примеры анализа данных

Все виды бизнеса в любой отрасли могут использовать возможности анализа данных. Вот несколько реальных примеров того, как данные используются в 9 различных отраслях:

Прогноз погоды — собирает данные о текущем состоянии атмосферных условий, особенно о температуре, влажности и ветре, и посредством атмосферного процесса аналитики данных определяют, какую погоду ожидать.

Гостиницы — попробуйте предсказать количество гостей за каждую ночь, чтобы максимизировать заполняемость и увеличить доход.

Авиакомпании — используйте прогностическую аналитику, чтобы устанавливать цены на билеты и определять требования к техническому обслуживанию самолетов.

Маркетинг . Маркетинговые команды используют анализ данных для проведения целевых маркетинговых кампаний путем сегментирования аудитории.

Финансы — финансовые учреждения могут разрабатывать модели кредитного риска, прогнозировать тенденции финансового рынка и предсказывать влияние новых политик, законов и правил на бизнес и рынки.

Производство — используйте прогностическую аналитику для мониторинга производительности поставщиков, прогнозирования требований к техническому обслуживанию и оптимизации производственных мощностей.

Здравоохранение — больницы, врачи и другие медицинские учреждения могут отслеживать лечение пациентов и определять пациентов, подверженных риску развития заболеваний.

Безопасность — защищает предприятия и частных лиц от хакеров и киберпреступников.

Доставка — такие компании, как DHL и FedEx, используют анализ данных для изучения собранных данных и повышения общей эффективности.

Python для анализа данных

Python — это язык программирования общего назначения, который состоит из высокоуровневых структур данных, динамической типизации и динамической привязки, а также множества других функций, которые делают его ценным для разработки сложных приложений, а также для мощного анализа данных. Благодаря этому Python превратился в наиболее используемый язык программирования для науки о данных. Он предоставляет разработчикам множество возможностей для визуализации данных и получения информации.

Визуализация данных играет важную роль в процессе анализа данных и помогает сделать данные более четкими и понятными для всех типов пользователей, в том числе для тех, у кого нет аналитических навыков. Визуальное представление данных с помощью инструментов визуализации данных Python может помочь вам определить тенденции и закономерности, а также корреляции, которые пользователи обычно никогда не обнаруживают.

Еще одним преимуществом использования Python для анализа данных является то, что он предлагает множество библиотек визуализации с открытым исходным кодом и коммерческих. В зависимости от типа данных, которые у вас есть и которые вы хотите проанализировать, вы можете выбирать между финансовыми диаграммами, научными диаграммами, бизнес-диаграммами и многим другим.

R для анализа данных

Python — отличный инструмент для анализа данных, но анализ данных не является его основным направлением, тогда как R — это язык, который в основном используется для анализа данных.

R — это язык программирования и среда для статистических вычислений, графического анализа данных и научных исследований, которые позволяют разработчикам и специалистам по данным создавать различные типы визуализации для представления сложных необработанных данных с минимальным кодированием. R был создан для демонстрации результатов статистического анализа с помощью базового графического модуля, позволяющего с легкостью создавать диаграммы и графики.

Создание визуализаций данных в R — это метод извлечения информации из данных с помощью разнообразных функций R, таких как мощные графические возможности и широкий выбор наборов данных. Как и Python, R также предлагает несколько библиотек визуализации, включая ggplot2, которая позволяет пользователям создавать диаграммы практически любого типа и улучшает качество и эстетику любой графики.

Инструменты анализа данных

Инструменты анализа данных упрощают пользователям способы обработки и анализа данных, исследуют отношения и корреляции между наборами данных и выявляют закономерности и тенденции для интерпретации.

Slingshot — это одновременно инструмент бизнес-аналитики, который предоставляет вам информационные панели и аналитику, чат-платформу для удобного сотрудничества, программное обеспечение для управления проектами и инструмент планирования для команды, помогающий с владением, разделением задач и отслеживанием прогресса и / или вопросы. Осмысленное подключение к данным, ведущее к действиям, еще никогда не было таким простым. И это, в конечном счете, то, в чем заключается культура, основанная на данных, — выдвижение фактов на первый план разумным образом, с анализом, творчеством и стремлением к успеху.

С помощью Slingshot вы можете легко анализировать данные и создавать красивые визуализации данных, чтобы раскрыть весь потенциал ваших бизнес-данных. Хотите узнать больше? Попробуйте Slingshot бесплатно и убедитесь сами, как он может помочь вам использовать полезную информацию, облегчая вашей команде использование данных, развитие культуры, основанной на данных, и повышение производительности.