Анализ данных: руководство для начинающих

Описательная аналитика — это процесс анализа накопленных данных для понимания тенденций и закономерностей. Например, можно выяснить, были ли достигнуты заданные ключевые показатели эффективности по окупаемости инвестиций.

Другой пример описательной аналитики — это создание отчетов со сводной информацией о продажах и финансах компании. Они позволяют сформировать представление о деятельности организации и ее результатах за прошедший период.

Для прогнозной аналитики сначала накопленные данные обрабатываются, а затем на базе полученных результатов делаются предположения о том, что произойдет в будущем. Например, так можно выявить определенные тенденции и оценить вероятность их повторения.

Для этого применяются различные статистические методы и техники машинного обучения, включая нейронные сети, деревья принятия решений и регрессионный анализ.

Диагностическая аналитика помогает отвечать на вопросы о причинах определенных событий за счет исследования показателей эффективности. Ее методы дополняют стандартный описательный анализ.

Как правило, диагностическая аналитика предполагает выявление аномалий (например, неожиданных сдвигов показателей), сбор данных, связанных с этими аномалиями, и применение статистических методов для поиска потенциальных объяснений.

Когнитивная аналитика — это сложная форма анализа данных, которая выходит за рамки традиционных методов. При таком анализе применяются технологии машинного обучения и обработки естественного языка. Это позволяет системе понимать информацию, выстраивать логические связи и обучаться на основе данных примерно так же, как это происходит при мыслительной деятельности человека.

Цель когнитивной аналитики — имитировать мышление, подобное человеческому, чтобы получать более глубокие знания, выявлять закономерности и составлять прогнозы.

Предписывающая аналитика помогает отвечать на вопросы о том, что нужно сделать для достижения определенной цели или решения задачи. Организации используют результаты такой аналитики, чтобы в условиях неопределенности принимать решения, опираясь на данные.

Для выполнения предписывающего анализа специалисты обычно применяют технологии машинного обучения, которые позволяют находить закономерности в больших семантических моделях и оценивать вероятность различных результатов.

Текстовая аналитика — это способ научить компьютеры понимать человеческий язык. Для этого применяются специальные алгоритмы и другие методы извлечения информации из больших объемов текстовых данных, например публикаций в социальных сетях или отзывов клиентов.

Текстовая аналитика помогает специалистам собирать информацию о том, что говорят люди, и находить закономерности. Полученные данные позволяют принимать взвешенные решения в сферах бизнеса, маркетинга и исследований.