Наука о данных - это объединенная отрасль математики, бизнеса и информационных технологий, которая занимается извлечением ценной и значимой информации из больших массивов данных.
Это позволяет вам оценить качество ваших данных и понять закономерности и взаимосвязи для прогнозирования будущих результатов. Существует четыре основных типа аналитики: описательная, диагностическая, прогностическая и предписывающая. Вы постоянно собираете и анализируете данные. Но что означают эти данные? Нам нужно понять, что это говорит нам, чтобы принимать лучшие бизнес-решения.
Каждый тип аналитики отвечает на разные вопросы и используется для различных целей. Разбираясь в различных типах, вы сможете лучше выбрать, какой из них лучше всего подходит для ваших нужд.
Описательная аналитика — Что произошло?
Самая простая форма аналитики - описательная, которая отвечает на вопрос: “Что произошло?” Проще говоря, описательная аналитика - это раздел анализа данных, который занимается описанием данных. Он обобщает прошлые события, чтобы понять ваши данные. Однако, поскольку он фокусируется только на том, что уже произошло, его нельзя использовать для прогнозирования будущих событий. Аналитика может помочь вам понять ваших клиентов и принимать более обоснованные решения относительно ваших маркетинговых стратегий и стратегий разработки продуктов. Например, чтобы ответить на такие вопросы, как “каков был процент откликов на нашу маркетинговую кампанию?” или “сколько посетителей посетило наш веб-сайт в прошлом месяце?”
Понимание поведения клиентов
Отслеживая действия клиентов — на что они нажимают, что покупают и т.д., — компании могут получить ценную информацию о том, что их интересует, а что нет. Затем эта информация может быть использована для внесения изменений в предложение продукта или услуги, дизайн веб-сайта или способ проведения маркетинговых кампаний.
Понимание операционной эффективности.
Например, сколько времени требуется для выполнения задачи или заказа и анализа финансовых данных (например, определения тенденций расходов или областей, где затраты могут быть сокращены).
Анализ продаж
Это включает в себя отслеживание ключевых показателей продаж, чтобы выявить тенденции и выявить потенциальные проблемы с течением времени, просто выполняя описания. Это может помочь компаниям повысить точность прогнозирования и принимать более обоснованные решения о ценах, запасах и продвижении.
Хотя это может показаться относительно простым, описательная аналитика может быть довольно сложной. В конце концов, данные часто бывают беспорядочными и неорганизованными, что затрудняет извлечение из них полезной информации. Этот тип анализа очищает данные и упорядочивает их таким образом, чтобы их было легко читать. Это поможет объяснить, почему происходят определенные события. Но он действует не в одиночку.
Диагностическая аналитика — почему это произошло?
Диагностическая аналитика используется для устранения неполадок. Они отвечают на вопрос: “Почему это произошло?” Он углубляется в данные, чтобы выявить причинно-следственную связь. Это помогает вам выявить первопричины, углубляясь в наборы данных, чтобы найти взаимосвязи и закономерности. Этот тип может ответить на такие вопросы, как “почему посещаемость нашего веб-сайта внезапно упала на прошлой неделе?” или “почему поток клиентов увеличивается?” Предположим, например, что вы работаете в сфере электронной коммерции и замечаете, что продажи снижаются в течение последних нескольких месяцев.
Чтобы выяснить, почему это может произойти, вы можете использовать диагностическую аналитику для анализа таких данных, как посещаемость веб-сайта, коэффициенты конверсии, средняя стоимость заказа и т.д. Это дало бы вам лучшее понимание того, в чем заключается проблема, чтобы вы могли предпринять шаги по ее устранению. Этот тип анализа помогает предприятиям быстро устранять проблемы, чтобы избежать дорогостоящих ошибок. Существует много различных типов диагностической аналитики. Наиболее популярные типы включают регрессионный анализ, интеллектуальный анализ процессов и интеллектуальный анализ текста.
Регрессионный анализ
Он может определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на конкретный результат. Например, компания может использовать регрессионный анализ, чтобы определить, какие маркетинговые мероприятия наиболее эффективны для стимулирования продаж.
Процесс анализа данных
Это основанный на данных подход к извлечению информации, связанной с процессом, из журналов событий. Затем эта информация может быть использована для повышения эффективности бизнес-процессов. Например, интеллектуальный анализ процессов также может выявить узкие места в производственном процессе.
Интеллектуальный анализ текста
Это тип анализа текста, который использует алгоритмы обработки естественного языка для извлечения информации из неструктурированных текстовых данных. Например, интеллектуальный анализ текста может анализировать отзывы клиентов, чтобы выявить положительные и отрицательные отзывы о продукте.
Прогнозная аналитика — что произойдет?
Прогностическая аналитика идет на шаг дальше, чем описательная и диагностическая аналитика, пытаясь ответить на вопрос: “Что может произойти?” или “Что произойдет?”. Прогнозная аналитика использует исторические данные для построения моделей, которые выявляют тенденции и закономерности для прогнозирования будущих результатов. Он может быть использован в любой отрасли, где имеются доступные данные. Это означает, что нет никаких ограничений для его потенциальных применений для прогнозирования того, что произойдет в будущем. С разной вероятностью. Это может помочь вам решить, где распределять ресурсы, и изменить ваши бизнес-процессы. Он может ответить на такие вопросы, как “какова вероятность оттока клиентов?” или “когда лучше всего запускать новый продукт?”
Модели прогностической аналитики учитывают широкий спектр факторов, таких как поведение клиентов, демографические данные, тенденции и так далее, для создания прогнозов. Он в значительной степени опирается на статистические методы для поиска закономерностей в данных. Прогностические модели, от розничной торговли до здравоохранения, используются в различных отраслях промышленности, чтобы помочь организациям принимать более эффективные решения по всем вопросам, от ценообразования до разработки продукта.
Розничная торговля
Розничные торговцы используют прогностическую аналитику для прогнозирования спроса на определенные товары и соответствующей оптимизации уровня запасов. Например, отслеживание данных о продажах и прогнозирование того, какие товары будут популярны в каждом сезоне. Это позволяет им заказывать достаточное количество товаров для удовлетворения покупательского спроса, не перегружая свои полки.
Электронная коммерция
Допустим, вы управляете интернет-магазином. Посмотрите на прошлые модели поведения покупателей, чтобы предсказать, какие товары клиент купит в будущем. Или вы можете использовать его, чтобы предсказать, насколько вероятно, что клиент откажется (прекратит вести с вами бизнес). Понимая эти вещи заранее, вы можете принимать решения, которые улучшат вашу прибыль.
Страхование
Страховые компании используют прогностическую аналитику для более точного определения цен на страховые полисы. Анализируя данные о клиентах, такие как возраст, пол, должность и местоположение, страховщики могут предсказать, какие клиенты с большей вероятностью подадут претензию, и взимать с них плату. Это помогает оставаться прибыльным, в то же время предлагая своим клиентам доступные цены.
Предписывающая аналитика — что мы должны с этим делать?
Предписывающая аналитика делает еще один шаг вперед, прогнозируя будущие события И предписывая действия, которые следует предпринять для достижения конкретных целей. Этот тип аналитики может ответить на такие вопросы, как “как мы можем увеличить продажи на X% в следующем квартале?” или “какова наилучшая ценовая стратегия для нашего нового продукта?” Это не только говорит вам, что может произойти в будущем, но и говорит вам, что вы должны с этим делать.
Другими словами, это избавляет от догадок при принятии решений, предоставляя четкие рекомендации, основанные на данных. Это экономит время, а также может помочь улучшить результаты, устраняя человеческую предвзятость, которая часто может прокрасться в процесс принятия решений. Это ценный инструмент для организаций во всех отраслях. Это самая продвинутая форма аналитики. Предписывающие модели используют алгоритмы оптимизации для определения наилучшего курса действий с учетом набора вариантов и ограничений. Каждый тип аналитики ранжируется с точки зрения предоставляемой ими ценности и сложности ее выполнения:
Преимущества:
Оптимизировать процессы
Предписывающая аналитика может помочь организациям оптимизировать свои операции и работать более эффективно, выявляя недостатки и рекомендуя улучшения.
Улучшить обслуживание клиентов
Это может помочь организациям улучшить обслуживание клиентов за счет лучшего понимания потребностей и ожиданий путем анализа данных о клиентах.
Снизить затраты
Определяя области, в которых можно снизить затраты, это может помочь организациям сэкономить деньги.
Увеличить доход
Это может помочь организациям увеличить свои доходы за счет выявления новых возможностей роста.
Принимайте лучшие решения
Это помогает отдельным лицам и организациям принимать более эффективные решения, предоставляя рекомендации, основанные на данных.
Ваш бизнес может полагаться на аналитику, чтобы превратить данные в аналитические данные.
Существует четыре основных типа аналитики: описательная, диагностическая, прогностическая и предписывающая. Понимая эти четыре типа, вы сможете принимать более обоснованные решения о том, где распределять ресурсы и как оптимизировать свой бизнес.