Основне про аналіз даних: посібник для початківців

Описовий аналіз – це процес аналізу історичних даних для розуміння тенденцій і закономірностей. Наприклад, можна з’ясувати, чи досягнуто заданих ключових показників продуктивності, як-от прибуток на інвестований капітал.

Одним із прикладів описового аналізу є створення звітів, які надають огляд продажів і фінансових даних організації, пропонуючи корисну інформацію про минулу діяльність і результати.

Для аналізу передбачень спочатку історичні дані обробляються, а потім на основі отриманих результатів робляться припущення, що відбудеться в майбутньому. Наприклад, так можна виявити певні тенденції й оцінити ймовірність їх повторення.

Для цього застосовуються різні статистичні методи й техніки машинного навчання, зокрема нейронні мережі, дерева ухвалення рішень і регресивний аналіз.

Діагностичний аналіз допомагає відповідати на запитання щодо причин певних подій, вивчаючи показники продуктивності. Методи цього аналізу доповнюють стандартний описовий аналіз.

Зазвичай діагностичний аналіз передбачає виявлення аномалій у даних (наприклад, несподіваних змін показників), збір даних, пов’язаних із цими аномаліями, і застосування статистичних методів для пошуку можливих пояснень.

Когнітивний аналіз – це складна форма аналізу даних, яка виходить за рамки традиційних методів. Під час такого аналізу застосовуються технології машинного навчання та обробки природної мови. Це дає змогу розуміти інформацію, вибудовувати логічні зв’язки та навчатися в спосіб, подібний до людського мислення.

Ціль когнітивного аналізу – імітувати людський спосіб мислення, щоб отримувати глибше розуміння, виявляти закономірності й складати передбачення.

Прескриптивний аналіз допомагає відповісти на запитання, що потрібно зробити, щоб досягнути певної мети. Організації використовують результати такого аналізу, щоб за умов невизначеності приймати рішення, ґрунтуючись на даних.

Фахівці, що виконують аналіз, часто покладаються на машинне навчання, щоб знайти закономірності у великих семантичних моделях і оцінити ймовірність різних результатів.

Аналіз тексту – це спосіб навчити комп’ютери розуміти людську мову. Він охоплює використання алгоритмів та інших методів для отримання інформації з великого обсягу текстових даних, наприклад дописів у соцмережах чи відгуків клієнтів.

Аналіз тексту допомагає фахівцям збирати інформацію про те, що говорять люди, і знаходити закономірності. Отримані дані дають змогу приймати виважені рішення у сферах бізнесу, маркетингу та досліджень.