4 типа анализа данных для улучшения принятия бизнес-решений [с примерами]

За последнее десятилетие развитие технологий помогло нескольким отраслям генерировать и сохранять огромные объемы данных. Настолько, что большие данные стали одним из самых популярных модных словечек 21 века . В настоящее время мы живем в постцифровую эпоху, пытаясь построить что-то с этой растущей и разнообразной информацией. И наука о данных превратилась в динамичную междисциплинарную область, чтобы помочь нам в этом.

Аналитики данных проверяют, очищают, преобразовывают и моделируют структурированные и неструктурированные данные, чтобы обнаружить информацию, которая может быть полезна для принятия решений. Для извлечения таких знаний они применяют научные методы, алгоритмы и системы. Другими словами, они используют различные типы анализа данных для преобразования сложных деталей в идеи, понятные обычному человеку.

Но каково самое важное применение науки о данных? Ответ на этот вопрос имеет четыре различных аспекта, а именно: описательный, диагностический, прогнозирующий и предписывающий . Итак, мы сталкиваемся не с одним, а с 4 типами аналитики данных в науке о данных. Давайте разберемся в этих типах аналитики подробно.

Различные типы анализа данных

1) Описательная аналитика данных: понимание реальности

Описательная аналитика данных — это использование существующих необработанных данных для создания четкой картины того, что существует. Например, данные из ежемесячных отчетов о прибылях и убытках организации можно использовать, чтобы узнать больше о ее деятельности.

Можно также составить различные показатели и показатели бизнеса, чтобы получить целостное представление о его сильных и слабых сторонах.

Описательная аналитика также полезна для представления идей для дальнейшего анализа. Статистический анализ демографических данных клиентов может выявить процент людей в определенной возрастной группе.

Данные о продажах и ценах можно консолидировать и сравнивать по годам или между отделами. Агрегация данных и интеллектуальный анализ данных являются одними из методов, используемых в этом процессе. Аналитики также используют инструменты визуализации для улучшения сообщения.

2) Анализ диагностических данных: выяснение «почему»

После «что» следует «почему». И аналитика диагностических данных облегчает этот процесс рассуждений. Аналитики читают, сканируют, фильтруют и извлекают полезные данные, чтобы выяснить, почему что-то происходит.

Как следует из названия, диагностическая аналитика предназначена для разбивки доступной информации и выявления причин конкретных проблем, событий и поведения. Например, крупная организация может захотеть получить ценную информацию о своих сложных проблемах с персоналом.

С помощью анализа данных менеджеры могут искать и создавать снимки сотрудников, работающих в разных местах и ​​подразделениях. Они также могут фильтровать и сравнивать свою посещаемость, производительность, срок пребывания в должности и показатели преемственности.

Инструментальные панели Business Information или BI с интерактивными инструментами особенно полезны для выявления первопричины проблем таким образом. Детализация, обнаружение данных, интеллектуальный анализ данных и корреляции — вот некоторые из популярных методов, используемых в диагностическом анализе.

3) Предиктивная аналитика данных: получение представления о будущем

Предиктивная аналитика — один из самых захватывающих видов анализа данных . Это помогает нам узнавать будущее!

Мир полон неопределенности. И мы никогда не можем полностью знать, что произойдет. Но мы можем попытаться предсказать будущие события и, следовательно, принять более взвешенные решения. Предиктивная аналитика данных может помочь нам оценить вероятность события, когда что-то может произойти или степень предстоящего изменения.

Он анализирует прошлые и настоящие данные для прогнозирования будущего. Будут ли продажи увеличиваться или уменьшаться? Какой будет ситуация с доходами в 2025 году? Аналитики стремятся делать такие прогнозы с максимально возможной точностью. Моделирование данных и машинное обучение — вот некоторые из методов, которые набирают все большую популярность в этой области.

Как правило, они используют переменные данные для прогнозирования неизвестных событий. Допустим, прогностическая модель вывела статистику о более высоком риске сердечных приступов среди пожилых людей. Прогноз будет сделан после обнаружения линейной зависимости между переменными данными о возрасте и частоте сердечных приступов в популяции.

Таким образом, такой анализ может улучшить уход за пациентами, снизить затраты и повысить эффективность отрасли здравоохранения. Индустрия финансовых услуг также использует предиктивную аналитику для обнаружения мошенничества, предиктивного инвестирования и т. д.

4) Предписывающая аналитика данных: предлагаем дальнейший путь

Если предиктивная аналитика предназначена для прогнозирования, то предписывающая аналитика — для использования этих прогнозов для создания ценности. Он дает ключ к будущему, предписывая наилучший курс действий из имеющихся альтернатив.

На этом этапе аналитики используют информацию из первых трех шагов, чтобы определить возможное решение проблемы. И речь идет не просто о выборе, а о сравнении и выборе наиболее подходящих рекомендаций для данной ситуации. Например, мобильное приложение для дорожного движения может помочь вам выбрать лучший маршрут, чтобы добраться до дома из вашего текущего местоположения.

Приложение будет учитывать расстояние, скорость и пробки на дорогах, чтобы предложить вам самый короткий или самый быстрый способ добраться туда. Другой пример — консалтинговое агентство, использующее аналитику данных, чтобы предложить выгодные места для развертывания нового продукта.

Заключение

Сегодня наука о данных приносит огромную пользу во многих отраслях. И все 4 типа аналитики данных , упомянутые выше, будут продолжать вносить свой вклад в трансформацию по-своему!

Если вы хотите получить практические знания, посещая практические семинары, один на один с отраслевыми экспертами, 7+ тематических исследований и проектов, ознакомьтесь с программами Data Science от upGrad, которые предназначены для работающих профессионалов.