Некоторые из самых успешных предприятий по всему миру — это те, которые постоянно делают обучение и адаптацию привычкой. Независимо от сферы деятельности, всегда важно понимать и анализировать, что произошло в прошлом, что происходит сейчас и что может произойти в будущем. Но главный вопрос заключается в том, как бизнес поступает с этим? Что ж, ответ начинается и заканчивается простым пониманием различных типов анализа данных.
Однако в последнее время произошел сдвиг за пределы традиционных типов аналитики, к которым мы привыкли. Времена меняются вместе с целым рядом процессов, в том числе в сфере данных/бизнес-аналитики. И, как мы знаем из науки, план всегда состоит в том, чтобы двигаться от известного к неизвестному. Но это то, что я раскрою в конце этого поста.
А пока начнем с основ…
Обзор
Большинство предприятий собирают данные на регулярной основе, но эти данные бессмысленны в необработанном виде. Важно то, что вы делаете с информацией. Аналитика данных — это процесс анализа необработанных данных с целью выявления закономерностей, тенденций и идей, которые могут предоставить ценную информацию об определенной области бизнеса. Затем эти основанные на данных идеи используются для принятия мудрых решений.
Однако тип информации, которую вы можете извлечь из своих данных, определяется типом аналитики, которую вы запускаете. И для подтверждения есть четыре типа аналитики; описательный, диагностический, предсказательный и предписывающий.
Итак, если вы готовы понять, как работают различные типы аналитики и почему они являются очень полезным инструментом в рост бизнеса, то я призываю вас оставаться приклеенными к вашему устройству еще немного.
Между тем, если вы ищете определенный тип аналитики, используйте интерактивное меню выше, чтобы перейти к соответствующему разделу.
Читайте также: 7 советов по развитию бизнеса на 2021 год [с руководством]
Какие существуют виды аналитики
Ниже приведены различные типы аналитики, которые также охватывают процесс обработки данных и бизнес-аналитику.
№1. Описательная аналитика (Что случилось?)
Цель описательной аналитики, как следует из названия, — просто сообщить о том, что произошло в прошлом. Он не пытается объяснить, почему что-то произошло, и не пытается построить причинно-следственные связи. Основная цель — представить удобоваримую картинку.
Google Analytics — фантастический пример описательной аналитики в действии. Это дает вам краткий обзор того, что происходит с вашим сайтом. Например, сколько посетителей было у вас за определенный период времени или откуда они пришли. Точно так же такие системы, как HubSpot, покажут вам, сколько людей открыли конкретное электронное письмо или участвовали в кампании.
Но тогда есть два основных метода, которые вступают в игру в описательной аналитике; агрегация данных и интеллектуальный анализ данных. Процесс сбора и представления данных в сводном формате известен как агрегация данных.
(Предположим, что компания электронной коммерции собирает разнообразную информацию о своих клиентах и посетителях своего веб-сайта. Совокупные данные, также известные как сводные данные, дадут общее представление о более крупном наборе данных. Сюда входят средний возраст клиента или среднее количество покупок).
С другой стороны, процесс поиска закономерностей, корреляций и аномалий в массивных наборах данных для прогнозирования результатов известен как интеллектуальный анализ данных. Проще говоря, это когда аналитик просматривает данные, чтобы увидеть, есть ли какие-либо закономерности или тенденции. Визуальное представление данных, такое как гистограмма или круговая диаграмма, является результатом описательного анализа.
В результате описательная аналитика сжимает огромные объемы данных в четкую базовую сводку того, что произошло. Как мы увидим позже, это часто является отправной точкой для более глубокого анализа.
№ 2. Диагностическая аналитика (Почему это произошло?)
Это тип аналитики, который пытается выяснить, почему что-то произошло, копая глубже. Основная цель диагностической аналитики — найти аномалии в ваших данных и отреагировать на них. Например, если ваш описательный анализ показывает снижение продаж на 20% в марте месяце, вы захотите выяснить, почему. Диагностическое обследование в основном помогает вам в этом.
Приложения диагностической аналитики
Используя этот тип аналитики, аналитик ищет любые новые источники данных, которые могли бы предоставить больше информации о причинах падения продаж. Они могут пойти дальше и обнаружить, что, несмотря на большое количество посетителей веб-сайта и большое количество действий «добавить в корзину», лишь небольшой процент посетителей действительно совершает покупку. Дальнейшее расследование может выявить, что большинство клиентов выбыло из программы во время ввода адреса доставки.
Это дает аналитику ключ к пониманию того, в чем проблема… Проблема может быть в адресной форме; возможно, он неправильно загружается на мобильных устройствах или просто был слишком длинным и неудобным. Вы приблизитесь к тому, чтобы найти ответ на вашу аномалию данных, если вы исследуете немного глубже.
Но ведь диагностическая аналитика предназначена не только для диагностики проблем; его также можно использовать, чтобы выяснить, что вызывает благоприятные результаты.
№3. Предиктивная аналитика (Что произойдет в будущем?)
Предиктивная аналитика направлена на то, чтобы предвидеть, что произойдет в будущем. Однако это возможно на основе прошлых моделей и тенденций, которые помогут оценить вероятность будущего события или результата в бизнесе.
Прогнозные модели буквально создают прогнозы на основе взаимосвязи между набором переменных. Например, вы можете использовать корреляцию между сезонностью и количеством продаж, чтобы спрогнозировать, когда продажи упадут. Итак, если ваша прогностическая модель предсказывает, что продажи упадут летом, вы можете использовать эту информацию для создания рекламной кампании на летнюю тематику или сокращения расходов в другом месте, чтобы компенсировать сезонное падение.
С другой стороны, вы можете управлять рестораном и хотите знать, сколько заказов на вынос вы получите в обычный субботний вечер. Результаты этого типа аналитики могут помочь вам принять решение о найме дополнительного водителя доставки.
Кроме того, прогнозная аналитика включает в себя компонент, называемый машинным обучением. По сути, модели машинного обучения предназначены для обнаружения закономерностей в данных и автоматического развития для получения правильных прогнозов. Это похоже на то, как люди используют прогностическую аналитику для разработки моделей и оценки будущих результатов. Однако, как вы можете заметить, существует масса различий между аналитикой под руководством человека и автоматической.
Таким образом, в целом прогнозная аналитика используется для прогнозирования широкого спектра будущих результатов, и, хотя она никогда не может быть верной на 100%, она устраняет множество предположений. Это едва ли не самая важная часть, когда дело доходит до принятия бизнес-решений и определения наилучшего курса действий.
№ 4. Предписывающая аналитика (Как лучше действовать?)
Чтобы помочь определить наилучшую линию действий, предписывающая аналитика исследует, что произошло в прошлом, почему это произошло и что может произойти в будущем. Иными словами, предписывающая аналитика объясняет, как лучше всего использовать преимущества описательной, диагностической и прогнозной аналитики.
Тем не менее, это самый сложный тип анализа. Это связано с тем, что он включает в себя многое, включая алгоритмы машинного обучения, статистические подходы и процедуры вычислительного моделирования.
По сути, предписывающая модель оценивает все различные модели выбора или пути, которые может выбрать корпорация, а также их вероятные последствия. Это позволяет визуализировать, как каждый набор решений может повлиять на будущее, а также количественно оценить влияние конкретного решения. Двигаясь дальше, организация сможет определить оптимальные маршруты, исходя из всех мыслимых сценариев и последствий.
Карты и приложения для пробок — типичные примеры предписывающей аналитики в действии. Карты Google изучат все доступные виды транспорта (например, автобус, пешком или на автомобиле), текущие условия движения и возможные дорожные работы при расчете оптимального маршрута, чтобы добраться из точки А в точку Б.
Предписывающие модели используются аналогичным образом для расчета всех различных «маршрутов», по которым корпорация может пойти для достижения своих целей; с лучшим вариантом в поле зрения. И знание того, какие действия предпринять для наилучших шансов на успех, является огромным преимуществом для любой компании. Поэтому неудивительно, что предписывающая аналитика играет такую большую роль в бизнесе.
Когнитивная аналитика
Когнитивная аналитика — это ветвь аналитики, которая пытается имитировать человеческий мозг, делая выводы из существующих данных и шаблонов, делая выводы на основе существующих баз знаний, а затем повторно вставляя информацию обратно в базу знаний для будущих выводов. обучающая петля обратной связи.
Семантика, алгоритмы искусственного интеллекта, глубокое обучение и машинное обучение — это лишь некоторые из умных технологий, составляющих когнитивную аналитику. Когнитивное приложение может извлечь уроки из своего взаимодействия с данными и людьми и со временем стать более интеллектуальными и успешными, используя эти стратегии.
Итак, говоря простым языком, предприятиям не нужно принимать решения вручную на основе данных четырех типов аналитики. Когнитивная аналитика позаботится об этом автоматически.
Каковы 5 типов аналитики?
Вопреки распространенному заблуждению, существует всего четыре типа аналитики, а не пять. К ним относятся описательные. Предиктивная, предписывающая, диагностическая аналитика.
Каковы 4 типов аналитики?
4 типа аналитики являются описательными. Прогнозная, предписывающая, диагностическая аналитика
Каковы 4 типа бизнес-аналитики?
4 типа бизнес-аналитики включают описательную. Прогнозная, предписывающая, диагностическая аналитика
Каковы 3 столпа аналитики?
Расширенная аналитика данных построена на трех столпах: скорости, гибкости и производительности, которые необходимы для полной реализации ее потенциала. Эти столпы помогают улучшить стратегию аналитики и улучшить ваш бизнес различными способами.
Что такое базовая аналитика?
Аналитика данных подразделяется на четыре типа: описательная, диагностическая, предсказательная и предписывающая. Эти четыре типа анализа данных в сочетании могут помочь организации в принятии решений на основе данных.
Основные выводы
В некотором отношении аналитика данных похожа на поиск сокровищ. Вы можете понять, каким должен быть ваш следующий шаг, основываясь на подсказках и знаниях из прошлого. Все типы предприятий и организаций могут использовать свои данные для принятия более эффективных решений, разумного инвестирования, улучшения внутренних процедур и, в конечном счете, повышения своих шансов на успех с помощью правильного типа анализа.
