Что такое анализ данных? Примеры и как начать работу

Даже имея многолетний профессиональный опыт работы с данными, термин «анализ данных» все еще вызывает в моей душе тревогу. И да, когда дело дойдет до серьезного анализа данных для вашего бизнеса, вам в конечном итоге понадобятся специалисты по анализу данных. Но если вы только начинаете, паника не нужна. Однако прежде чем погрузиться в работу, убедитесь, что вы и ваша команда понимаете основы. Здесь я расскажу о пяти типах анализа данных, приведу примеры каждого из них и расскажу, как использовать полученные данные.

Что такое анализ данных?

Анализ данных — это процесс изучения, фильтрации, адаптации и моделирования данных для решения проблем. Анализ данных помогает определить, что работает, а что нет, чтобы вы могли внести изменения, необходимые для достижения ваших бизнес-целей.  Помните, что анализ данных включает в себя анализ как количественных данных (например, прибыли и продаж), так и качественных данных (например, опросов и тематических исследований), чтобы составить полную картину. Вот два простых примера (по теме с нюансами), чтобы показать вам, что я имею в виду:

• Пример количественного анализа данных: Владелец ювелирного интернет-магазина просматривает свои продажи за последние шесть месяцев и видит, что в среднем в месяц продавалось 210 золотых изделий и 105 серебряных изделий, но на складе было только 100 золотых изделий и 100 серебряных изделий. Собирая и анализируя данные о запасах этих SKU, они прогнозируют, чтобы повысить точность повторного заказа. В следующий раз, когда они заказывают инвентарь, они заказывают в два раза больше золотых изделий, чем серебряных, чтобы удовлетворить спрос клиентов.
• Пример анализа качественных данных: Владелец фитнес-студии рассылает открытый опрос, в котором спрашивает клиентов, какие виды упражнений им больше всего нравятся. Затем владелец проводит качественный контент-анализ, чтобы выявить наиболее часто предлагаемые упражнения и включить их в будущие тренировочные занятия.

Виды анализа данных (с примерами)

Существует пять основных типов анализа данных со все более пугающими названиями. Каждый из них служит разным целям, поэтому посмотрите, какой из них имеет наибольший смысл для вашей ситуации. Ничего страшного, если вы не сможете выговорить выбранный вами тип.

Анализ текста: Что происходит?

Анализ текста, он же «добыча данных», предполагает извлечение информации из большого количества неструктурированных текстовых источников данных: электронных писем, социальных сетей, заявок на поддержку, отзывов и так далее. Текстовый анализ используется в тех случаях, когда объем данных слишком велик, чтобы просеивать их вручную.  Вот несколько методов, используемых для анализа текста, чтобы дать вам представление о том, чем он отличается от чтения текста человеком:

• Частота слов: Определяет наиболее часто используемые слова. Например, ресторан отслеживает упоминания в социальных сетях и измеряет частоту использования положительных и отрицательных ключевых слов, таких как «вкусно» или «дорого», чтобы определить, как клиенты относятся к своему опыту.
• Определение языка: Указывает язык текста. Например, международная компания по разработке программного обеспечения может использовать определение языка в заявках на поддержку, чтобы соединить клиентов с соответствующим агентом.
• Извлечение ключевых слов: Автоматическое определение наиболее часто используемых терминов. Например, вместо того, чтобы просеивать тысячи отзывов, популярный бренд использует экстрактор ключевых слов, чтобы обобщить слова или фразы, которые являются наиболее релевантными.

Поскольку анализ текста основан на словах, а не на цифрах, он немного более субъективен. Разумеется, слова могут иметь несколько значений, а представители поколения Z еще больше усложняют ситуацию постоянным придумыванием новых слов. Программное обеспечение для обработки естественного языка (NPL) поможет вам получить наиболее точный анализ текста, но он редко бывает таким же объективным, как числовой анализ.

Статистический анализ: Что произошло?

Статистический анализ использует прошлые данные для выявления значимых тенденций. Существует два основных типа статистического анализа: описательный и выводной.

Описательный анализ

Описательный анализ рассматривает числовые данные и расчеты, чтобы определить, что произошло в бизнесе. Компании используют описательный анализ для определения удовлетворенности клиентов, отслеживания кампаний, составления отчетов и оценки эффективности.  Вот несколько методов, используемых для проведения описательного анализа:

• Меры частоты: Этот метод позволяет определить, как часто происходит то или иное событие. Например, популярная сеть кофеен рассылает опрос, в котором спрашивает клиентов, какой их любимый праздничный напиток, и использует меры частоты, чтобы определить, как часто выбирается конкретный напиток.
• Меры центральной тенденции: Здесь для определения результатов используются среднее значение, медиана и мода. Например, компания, предлагающая приложения для знакомств, может использовать меры центральной тенденции для определения среднего возраста своих пользователей.
• Меры дисперсии: Измеряет, как данные распределены по диапазону. Например, отдел кадров может использовать показатели дисперсии, чтобы определить, какую зарплату предложить в данной области.

Инференциальный анализ

Инференциальный анализ использует выборку данных, чтобы сделать выводы о гораздо большей совокупности. Этот тип анализа используется, когда интересующая вас популяция очень велика.  Вот несколько методов, используемых при проведении инференциального анализа:

• Проверка гипотез: Определяет, какие переменные влияют на определенную тему. Например, бизнес использует проверку гипотез, чтобы определить, является ли увеличение продаж результатом определенной маркетинговой кампании.
• Доверительные интервалы: Показывает, насколько точной является оценка. Например, компания, использующая маркетинговые исследования для опроса клиентов о новом продукте, может захотеть определить, насколько она уверена в том, что опрошенные люди составляют ее целевой рынок.
• Регрессионный анализ: Показывает влияние независимых переменных на зависимую переменную. Например, компания по прокату автомобилей может использовать регрессионный анализ для определения взаимосвязи между временем ожидания и количеством плохих отзывов.

Диагностический анализ: Почему это произошло?

Диагностический анализ, также называемый анализом первопричин, позволяет выявить причины определенных событий или результатов.  Вот несколько методов, используемых для проведения диагностического анализа:

• Анализ временных рядов: Анализ данных, собранных за определенный период времени. Розничный магазин может использовать анализ временных рядов, чтобы определить, что продажи увеличиваются с октября по декабрь каждого года.
• Сверление данных: Использует бизнес-аналитику (BI) для более детального просмотра данных. Например, владелец бизнеса может использовать сверление данных для просмотра подробного представления продаж по штатам, чтобы определить, способствуют ли определенные регионы росту продаж.
• Корреляционный анализ: Определяет силу взаимосвязи между переменными. Например, местный магазин мороженого может определить, что с повышением температуры в районе увеличиваются и продажи мороженого.

Предсказательный анализ: Что может произойти?

Предиктивный анализ направлен на предвидение будущих событий и разработок. Анализируя прошлые данные, компании могут предсказывать будущие сценарии и принимать стратегические решения.   Вот несколько методов, используемых для проведения прогностического анализа:

• Машинное обучение: Использует искусственный интеллект и алгоритмы для прогнозирования результатов. Например, поисковые системы используют машинное обучение, чтобы рекомендовать онлайн-покупателям товары, которые они, скорее всего, купят, основываясь на их истории просмотров.
• Деревья решений: Составляют карты возможных направлений действий и результатов. Например, бизнес может использовать дерево решений при принятии решения о сокращении или расширении штата.

Предписывающий анализ: Какие действия мы должны предпринять?

Высший уровень анализа, предписывающий анализ, направлен на определение наилучшего курса действий на будущее. Как правило, инструменты искусственного интеллекта моделируют различные исходы, чтобы предсказать наилучший подход. Хотя эти инструменты служат для обеспечения понимания, они не заменяют человеческого мышления, поэтому всегда используйте человеческий мозг, прежде чем следовать выводам предписывающего анализа. В противном случае ваш GPS может завести вас в озеро. Вот несколько методов, используемых для проведения предписывающего анализа:

• Скоринг лидов: Используется в отделах продаж для присвоения ценностей лидам на основе их предполагаемого интереса. Например, отдел продаж использует скоринг лидов для ранжирования лидов по шкале 1-100 в зависимости от действий, которые они совершают (например, открывают электронное письмо или скачивают электронную книгу). Затем они отдают предпочтение тем лидам, которые с наибольшей вероятностью конвертируются.
• Алгоритмы: Используются в технологиях для выполнения конкретных задач. Например, банки используют предписывающие алгоритмы для отслеживания расходов клиентов и рекомендуют им деактивировать кредитную карту при подозрении на мошенничество.

Процесс анализа данных: Как начать

Сам анализ — это лишь один шаг в гораздо более масштабном процессе использования данных для продвижения вашего бизнеса. Вот краткий обзор всех шагов, которые необходимо предпринять, чтобы убедиться, что вы принимаете обоснованные решения.

Решение по данным

Как и почти в любом проекте, первым шагом должно быть определение проблемы, которую вы пытаетесь решить с помощью анализа данных.  Обязательно уточните ее. Например, служба доставки еды может захотеть понять, почему клиенты отменяют свои подписки. Но для наиболее эффективного анализа данных им следует задать более конкретный вопрос, например, «Как мы можем сократить отток клиентов без увеличения затрат?».  Эти вопросы помогут вам определить KPI и тип (типы) анализа данных, который вы будете проводить, поэтому потратьте время на оттачивание вопроса — иначе ваш анализ не даст нужных вам практических результатов.

Сбор данных

Затем соберите необходимые данные из внутренних и внешних источников.

• Внутренние данные поступают изнутри вашего бизнеса (подумайте о программном обеспечении CRM, внутренних отчетах и архивах) и помогают понять ваш бизнес и процессы.
• Внешние данные поступают извне компании (опросы, анкетирование, публичные данные) и помогают понять вашу отрасль и ваших клиентов.

В этой части процесса вы будете в значительной степени полагаться на программное обеспечение. Ваш аналитический инструмент или инструмент бизнес-панели, а также отчеты из любых других внутренних инструментов, таких как CRM, дадут вам внутренние данные. Для получения внешних данных вы будете использовать приложения для проведения опросов и другие инструменты сбора данных, чтобы получить необходимую информацию.

Очистка данных

Данные могут серьезно ввести в заблуждение, если они не чисты. Поэтому прежде чем проводить анализ, обязательно проверьте собранные данные.  В зависимости от типа имеющихся у вас данных, очистка будет выглядеть по-разному, но она может включать в себя:

• Удаление ненужной информации
• Устранение структурных ошибок, таких как опечатки
• Удаление дубликатов
• Обрезка пробелов
• Проверка точности человеком

Вы можете использовать предложения по очистке данных в вашей электронной таблице для быстрой и эффективной очистки данных, но человеческий контроль всегда важен.

Анализ данных

Теперь, когда вы собрали и очистили данные, используйте один или несколько из вышеперечисленных видов анализа данных для поиска взаимосвязей, закономерностей и тенденций.  Инструменты анализа данных могут ускорить процесс анализа данных и устранить риск неизбежной человеческой ошибки. Вот несколько примеров.

• Электронные таблицы: Сортировка, фильтрация, анализ и визуализация данных.
• Платформы для бизнес-аналитики: Моделирование данных и создание приборных панелей.
• Инструменты языка структурированных запросов (SQL): Управление и извлечение данных в реляционных базах данных.

Интерпретация данных

После анализа данных вам нужно будет вернуться к первоначально поставленному вопросу и сделать выводы из полученных результатов. Вот несколько распространенных «подводных камней», которых следует избегать:

• Корреляция против причинно-следственной связи: Если две переменные связаны между собой, это не значит, что они обязательно связаны или зависят друг от друга.
• Предвзятость подтверждения: Это происходит, когда вы интерпретируете данные таким образом, что они подтверждают ваши собственные предвзятые представления. Чтобы избежать этого, попросите нескольких человек интерпретировать данные.
• Малый размер выборки: Если размер вашей выборки слишком мал или не соответствует демографическим характеристикам ваших клиентов, вы можете получить недостоверные результаты. Если вы столкнулись с этим, подумайте о расширении размера выборки, чтобы получить более точное представление.

Визуализация данных

И последнее, но не менее важное: визуализация данных в виде графиков, карт, отчетов, диаграмм и приборных панелей поможет вам объяснить свои выводы лицам, принимающим решения, и заинтересованным сторонам. Хотя это не является абсолютно необходимым, это поможет рассказать историю ваших данных таким образом, чтобы все в компании могли понять их и принять на их основе решения.

Автоматизируйте сбор данных

Данные не живут в одном месте. Чтобы убедиться, что данные находятся там, где нужно, и не дублируются и не противоречат друг другу, убедитесь, что все ваши приложения взаимодействуют друг с другом. Zapier автоматизирует процесс перемещения данных из одного места в другое, чтобы вы могли сосредоточиться на работе, которая важна для продвижения вашего бизнеса.