Виды анализа данных в бизнесе

Если вы хотите превратить большой объем цифровых данных в форму удобную для восприятия и обсуждения, то Вам необходим описательный анализ данных. Мы подготовили для Вас серию статей, посвященных процессу анализа данных. В них мы расскажем о базовых принципах построения практического проекта по анализу данных.

Анализ данных в современном мире

Данные собирают все — от студента, который пишет диссертацию до компаний-монополистов с миллионной клиентской базой. Мы помогаем сделать так, чтобы собранная информация работала на Вас — приносила пользу и прибыль.

Анализ данных полезно использовать в любой сфере деятельности, однако, за время нашей работы, нам удалось отметить области с наиболее высоким спросом на аналитику данных:

• Медицина и психология (научные работы)
• Маркетинг
• E-commerce
• Страхование
• Производство
• Сфера оказания услуг
• Ритейл

Развитие идет полным ходом, количество накопленной информации продолжает расти. Исследования требуют сложной обработки большого количества данных. Мало просто собрать данные — их обязательно нужно использовать, например, чтобы проверить гипотезы, выявить связи или построить прогнозы.

Анализ данных — это междисциплинарная область знаний, находящаяся на стыке математики и информационных технологий. Анализ позволяет преобразовать данные в выводы, полезные для принятия решений и построения дальнейших планов.

Виды анализа данных

Существуют разные варианты типов/видов анализа данных. Мы выделяем 3 вида анализа данных, за которыми к нам чаще всего обращаются клиенты:

• Описательный анализ
• Диагностический анализ
• Предиктивный анализ

Каждый из этих анализов начинается с подготовки данных для дальнейшей обработки и завершается обзором результатов. Все три типа анализа отличаются уровнем сложности работы с информацией и степенью человеческого участия.

В этой статье мы поговорим об описательном анализе данных.

Подготовка исходных данных к обработке

Прежде чем мы перейдем к описательным статистикам, поговорим о важном этапе подготовки статистических данных — обеспечение качества. Прежде, чем приступать к любому виду анализа, необходимо убедиться, что в данных нет ошибок или пропусков, что данные полные, без дубликатов, корректно организованы и годятся для дальнейшего анализа.

Чаще всего, мы получаем данные в строках и столбцах в форме таблицы, но не всегда эти данные корректно организованы для дальнейших манипуляций. Ошибки в данных влекут за собой недостоверные результаты, неправильная структура данных — увеличивает срок выполнения задачи. Поэтому, на первом этапе любого анализа, мы проверяем исходные данные на корректность, при необходимости исправляем ошибки, структурируем данные.

Описательные статистики

Как мы писали выше, первым, наиболее простым типом анализа данных является описательный анализ (= он же описательные статистики).

Описательные статистики — это краткая и информативная характеристика данных в виде графиков, таблиц и числовых выражений. Важно отметить, что выбор статистических методов для анализа данных определяет тип переменных.

Для количественных данных выполняется проверка на нормальность, а в качестве описательных статистик рассчитываются средние ± средние квадратические отклонения; медиана и квартили; минимальные и максимальные значения в выборке.

Для качественных показателей рассчитываются частоты встречаемости.

Описательный анализ отвечает на вопрос “Что произошло?” Это может быть:

• характеристика пациентов

в выборке 34% здоровых и 66% больных человек

13% женщин и 87% мужчин, средний возраст которых — 35 лет

• сводка по клиентам

всего за год — 92 клиента, из них: 25 (27%) обратились повторно, а 67 (73%) – не вернулись.

Описательные статистики данных включают в себя:

• Тест на нормальность распределения

Первым делом при обработке данных необходимо их проверить на нормальность распределения, это позволит правильно выбрать дальнейшие методы обработки данных для получения достоверных результатов. Для нормального распределения применяются параметрические методы, для ненормального распределения — непараметрические методы.

Существует множество тестов для проверки нормальности распределения. Среди часто используемых можно отметить:

• Критерий Шапиро-Уилка
• Критерий хи-квадрат
• Критерий Колмогорова-Смирнова

Если вероятность случайного отличия мала (Р – значение меньше 0,05), то отличие признается достоверным (не случайным) — распределение признака не является нормальным.

• Анализ показателей центра распределения

Определение среднего или наиболее типичного значения для совокупности данных.

• Оценка разброса данных в совокупности

Степень индивидуальных отклонений от центральной тенденции, изменчивость данных (среднее квадратическое отклонение, квартильный размах).

Оценка частоты встречаемости признака.

• Визуализация данных

Гистограммы распределения, диаграммы частот.

Таким образом, описательные статистики позволяют представить данные более осмысленно, что упрощает их интерпретацию.

О том как выявить различия признаков между группами, проверить наличие связи между показателями, выявить однородные группы и построить статистическую модель, мы расскажем в следующих статьях.

О проекте BIRDYX

Мы оказываем помощь в статистических расчетах. Чтобы заказать качественный анализ данных свяжитесь с нами одним из удобных способов, чтобы обсудить детали:

Мы растем, развиваемся, постоянно работаем над автоматизацией аналитических процессов, чтобы предоставлять Вам качественную аналитику оперативно и по доступной цене.

• 6 июня 2021
• 6620
• Info Statistics Analytics

Источник: birdyx.ru

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?

Источник: analytikaplus.ru

Анализ данных: Определение, типы и примеры

В настоящее время данные собираются на различных этапах процессов и операций, что потенциально может значительно улучшить то, как мы работаем. Однако, чтобы полностью реализовать ценность анализа данных, эти данные необходимо проанализировать, чтобы получить ценную информацию для улучшения продуктов и услуг.

Анализ данных — важнейший аспект принятия обоснованных решений в различных отраслях. С развитием технологий он стал динамичной и захватывающей областью. Но что это такое простыми словами?

1. Что такое анализ данных?
2. Типы анализа данных
3. Преимущества анализа данных
4. Использование анализа данных
5. Техники анализа
6. Пошаговое руководство по анализу данных
7. Анализ данных с помощью

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это наука об изучении данных с целью получения информации для принятия решений или расширения знаний по различным вопросам. Он состоит в том, что данные подвергаются операциям. Этот процесс происходит для получения точных выводов, которые помогут нам достичь наших целей, например, операций, которые невозможно определить заранее, поскольку сбор данных может выявить специфические трудности.

«Многое из этого [анализа данных] поможет людям работать умнее и быстрее, потому что у нас есть данные обо всем, что происходит». -Дэниел Буррус, бизнес-консультант и спикер по вопросам бизнеса и инноваций.

Типы анализа данных

Существует несколько типов анализа данных, каждый из которых имеет определенную цель и метод. Давайте поговорим о некоторых важных типах:

Описательный анализ

Описательный анализ используется для обобщения и описания основных характеристик набора данных. Он включает расчет показателей центральной тенденции и дисперсии для описания данных. Описательный анализ позволяет получить полное представление о данных и понять их свойства и структуру.

Инференциальный анализ

Инференциальный анализ использует статистические модели и тестирование для того, чтобы сделать выводы о параметрах популяции, таких как среднее значение или доля. Этот анализ включает использование моделей и проверку гипотез, чтобы делать прогнозы и выводы о населении.

Предиктивный анализ

Предиктивный анализ используется для предсказания будущих событий или результатов на основе исторических данных и другой соответствующей информации. Он предполагает использование статистических моделей и алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей в данных и составления прогнозов относительно будущих результатов.

Предиктивный анализ

Предиктивный анализ — это анализ принятия решений, который использует математическое моделирование, алгоритмы оптимизации и другие методы, основанные на данных, для определения действий для данной проблемы или ситуации. Он объединяет математические модели, данные и ограничения бизнеса, чтобы найти наилучший ход или решение.

Текстовый анализ

Текстовый анализ — это процесс извлечения значимой информации из неструктурированных текстовых данных. Он включает в себя различные методы, включая обработку естественного языка (NLP), текстовый майнинг, анализ настроений и тематическое моделирование, для выявления идей и закономерностей в текстовых данных.

Преимущества анализа данных

В настоящее время многие отрасли используют данные, чтобы делать выводы и принимать решения о действиях. Стоит отметить, что наука также использует данные для проверки или опровержения существующих теорий или моделей.

У правильно проведенного анализа данных есть не одно преимущество. Вот несколько примеров:

• Принятие более быстрых и обоснованных бизнес-решений, подкрепленных фактами.
• Определите проблемы производительности, требующие принятия мер.
• Получите более глубокое понимание требований клиентов, что способствует улучшению деловых отношений.
• Повышение осведомленности о рисках для реализации превентивных мер.
• Визуализация различных измерений данных.
• Получение конкурентного преимущества.
• Лучше понять финансовые показатели бизнеса.
• Идентифицировать способы снижения затрат и, таким образом, увеличить прибыль.

Эти вопросы являются примерами различных типов анализа данных. Вы можете включить их в опросы, проводимые после мероприятия и предназначенные для ваших клиентов:

• Качественный анализ данных сосредоточен на мнениях, установках и убеждениях.

Пример анализа качественных данных исследования: Панели, где проводится дискуссия, и потребителей опрашивают о том, что им нравится или не нравится в данном месте.

• Количественный анализ исследований фокусируется на сложных данных и информации, которую можно подсчитать.

• Данные собираются путем задавания вопросов типа: Сколько? Кто? Как часто? Где?

Пример количественного анализа исследований: Опросы, направленные на измерение продаж, тенденций, отчетов или восприятия.

Uses of Data Analysis

Анализ данных используется во многих отраслях, независимо от отрасли. Он дает нам основу для принятия решений или подтверждения истинности гипотезы.

• Маркетинг: В основном исследователи проводят анализ данных, чтобы предсказать поведение потребителей и помочь компаниям соответствующим образом разместить свои продукты и услуги на рынке. Например, анализ данных о продажах может помочь вам определить ассортимент продукции, не слишком популярный в определенной демографической группе. Он может дать вам представление о том, как скорректировать текущую маркетинговую кампанию, чтобы лучше установить контакт с целевой аудиторией и удовлетворить ее потребности.
• Кадровые ресурсы: Организации могут использовать анализ данных, чтобы предложить своим сотрудникам отличный опыт и обеспечить превосходную рабочую среду. Они также могут использовать данные для поиска лучших ресурсов, чей набор навыков соответствует целям организации.
• Академия: Университеты и академические институты могут проводить анализ для оценки успеваемости студентов и получения информации о том, как определенные модели поведения могут способствовать дальнейшему улучшению образования.

Техники анализа

Чтобы понять необработанные данные, необходимо их проанализировать. Мы должны прибегать к различным техникам, которые зависят от типа собранной информации, поэтому крайне важно определить метод перед его применением.

• Качественные данные: Исследователи собирают качественные данные из лежащих в основе эмоций, языка тела и выражений лица. Его основой является интерпретация данных вербальных ответов. Наиболее распространенными способами получения такой информации являются открытые интервью, фокус-группы и группы наблюдения, где исследователи обычно анализируют закономерности наблюдений на протяжении всего этапа сбора данных.
• Количественные данные: Количественные данные представлены в числовой форме. Они сосредоточены на осязаемых результатах.

Анализ данных сосредоточен на том, чтобы сделать вывод, основанный исключительно на текущих знаниях исследователя. То, как вы собираете данные, должно быть связано с тем, как вы планируете их анализировать и использовать. Также необходимо собирать точную и достоверную информацию.

Существует множество методов сбора данных, но наиболее часто используемый экспертами метод — это онлайн-опросы. Он предлагает значительные преимущества, такие как сокращение времени и денег по сравнению с традиционными методами сбора данных.

В компании есть точный инструмент, который поможет вам профессионально принимать лучшие решения.

Пошаговое руководство по анализу данных

Воспользовавшись этими пятью шагами, вы примете лучшие решения для своего бизнеса, поскольку данные, которые были хорошо собраны и проанализированы, подкрепляют ваш выбор.

Шаг 1: Определите ваши вопросы

Начните с выбора правильных вопросов. Вопросы должны быть измеримыми, четкими и краткими. Составьте вопросы таким образом, чтобы квалифицировать или дисквалифицировать возможные решения вашей конкретной проблемы.

Шаг 2: Установите приоритеты измерения

Этот шаг состоит из двух подшагов:

1. Решите, что измерять: Проанализируйте, какие данные вам нужны.
2. Решить, как это измерить: Продумать, как измерить ваши данные, не менее важно, особенно до этапа сбора данных, поскольку процесс измерения поддержит или дискредитирует ваш тематический анализ в дальнейшем.

Шаг 3: Сбор данных

После того, как вопрос четко определен, а приоритеты измерения установлены, настало время собирать данные. В процессе управления и организации данных не забывайте о следующих важных моментах:

• Перед сбором новых данных определите, какую информацию можно собрать из существующих баз данных или источников.
• Определите систему хранения и именования файлов, чтобы помочь всем членам команды сотрудничать заранее. Этот процесс экономит время и не позволяет членам команды собирать одну и ту же информацию дважды.
• Если вам необходимо собрать данные путем опроса, наблюдения или интервью, заранее разработайте вопросник, чтобы обеспечить последовательность и сэкономить время.
• Сохраняйте собранные данные в журнале с датами сбора и добавляйте любые примечания к источникам по ходу дела.

Шаг 4: Анализ данных

После того как вы собрали нужные данные для ответа на вопрос Шага 1, пришло время провести более глубокий статистический анализ. Найдите взаимосвязи, определите тенденции, отсортируйте и отфильтруйте данные по переменным. По мере анализа данных вы найдете именно те данные, которые вам нужны.

Шаг 5: Интерпретация результатов

После анализа данных и, возможно, проведения дополнительных исследований, наконец, пришло время интерпретировать результаты. Задайте себе следующие ключевые вопросы:

• Отвечают ли данные на ваш первоначальный вопрос? Каким образом?
• Помогают ли данные защитить любые возражения? Каким образом?
• Есть ли какие-либо ограничения в выводах, какие-либо углы, которые вы не учли?

Если интерпретация данных выдерживает эти вопросы и соображения, вы пришли к продуктивному заключению. Остается только использовать результаты процесса, чтобы решить, как вам действовать.

Присоединяйтесь к нам, чтобы рассмотреть наиболее часто используемые типы вопросов и способы эффективного анализа полученных результатов.

Принимайте правильные решения, анализируя данные правильным способом!

Анализ данных с

Анализ данных имеет решающее значение для помощи организациям и частным лицам в принятии обоснованных решений путем всестороннего понимания данных. Если вам необходимо решение для анализа данных, воспользуйтесь . Наше программное обеспечение позволяет легко собирать данные, создавать отчеты в режиме реального времени и анализировать данные.

Запустите бесплатную пробную версию или запланируйте демонстрацию, чтобы увидеть весь потенциал нашего мощного инструмента. Мы готовы помочь вам на каждом шагу!

Ключевые слова:

Источник: hr-portal.ru