Программные продукты для решения аналитических задач — это программные продукты, которые предназначены для анализа статистических данных.
Введение
Буквально каждую секунду в мировом кибернетическом пространстве транслируются тысячи терабайт данных. Часть из них пока еще не подвергалась обработке и поэтому пока не может представлять собой ценную информацию. Для того чтобы данные превратились в полезную информацию, их необходимо собрать и проанализировать. Этим вопросом занимается аналитика данных.
Данные являются важными для различных областей бизнеса, науки, образования, медицины, поскольку они способны помочь в принятии правильного решения, планировании действий. К примеру, в торговле анализ данных помогает определить, какой товар станет наиболее популярным в следующем месяце, на каком шаге покупатели не выполняют оплату «Корзины» в интернет-магазине, как разместить товары, чтобы привлечь наибольшее количество покупателей и т. д. Анализ данных в производстве и промышленности помогает определить наилучшие каналы сбыта, составить прогноз продаж или износа оборудования.
Статья: Программные продукты для решения аналитических задач
Программные продукты для решения аналитических задач
В зависимости от целей, которых необходимо достичь в ходе анализа данных, можно выделить следующие основные виды аналитики:
- Продуктовая аналитика. Она необходима, для того чтобы улучшить продукт. Продуктовая аналитика должна собирать данные, помогающие изучить поведение пользователей в то время, когда они взаимодействуют с продуктом. К примеру, производитель хочет узнать, как часто используют его продукт, какие проблемы, при этом могут возникнуть, и какую пользу получает клиент.
- Маркетинговая аналитика. Она необходима, для того чтобы оценить эффективность проводимых маркетинговых и рекламных кампаний. Такая аналитика, собирает данные из рекламных каналов и CRM. При ее помощи можно определить, от какой рекламной кампании пришел пользователь, купил продукт или нет, выполнил это сразу или через какое-либо время и так далее. Работа с данными маркетинговой аналитики способна помочь понять, по какой причине пользователи покупают или не покупают продукт, какой бюджет необходим для рекламной кампании, что следует поменять на сайте, в деятельности отдела продаж или логистике.
- BI-аналитика (Business Intelligence-аналитика). Она необходима, для того чтобы осуществлять сбор, хранение, анализ, обработку и наглядное представление всех данных, которые имеются в организации. BI-аналитика способна помочь в сборе данных из различных источников, разработке и подтверждении гипотезы, моделировании возможных решений. Организации, использующие BI-аналитику, могут выполнять анализ операционных расходов, прогнозировать доходы, сегментировать целевую аудиторию по различным признакам и так далее.
Данные, используемые для анализа, практически нереально собрать, хранить и обрабатывать в ручном режиме, поэтому для целей аналитики используются специализированные программные инструменты.
Для того чтобы решать аналитические задачи, специалистами используется различное программное обеспечение, а также и приложения. Все инструменты, предназначенные для аналитики, делятся на ряд типов в зависимости от того, для каких этапов решения задачи они предназначаются, а именно:
- Для этапа сбора и сохранения информационных данных. В каждой организации имеется собственная база данных. В частности, данные могут быть представлены в виде таблицы Excel, или же в виде более серьезных решений типа Oracle или MySQL. Задачей этих инструментов бизнес-анализа является сохранение больших объемов данных и обеспечение возможности их быстрого извлечения.
- Для этапа анализа данных. Для того чтобы накопленные данные не лежали как мертвый груз, а эффективно использовались, их следует извлекать из базы данных и выполнять анализ по заданным критериям при помощи разных программ. Одним из наиболее известных инструментов, предназначенных для анализа данных, является Jupyter Notebook.
- Для этапа визуализации данных. Информацию, полученную после выполнения анализа данных, следует отобразить в удобной и понятной форме. Для того чтобы формировать наглядные графики и отчеты, необходимо использовать программы и сервисы, предназначенные для визуализации. К наиболее доступным и простым следует отнести Power Point и Miro. К числу более сложных инструментов, предназначенных для работы с аналитикой, относятся Tableau, Power BI. Информацию, которая была получена в процессе анализа данных, можно очень удобно исследовать на дашбордах, то есть, интерактивных панелях, имеющих графический интерфейс.
- Для этапа прогнозирования данных. Подобные инструменты необходимы, для того чтобы на базе прошлого опыта организации имели возможность вырабатывать оптимальные решения в будущем, формировать модель поведения клиентов, осуществлять прогнозы каждодневного спроса некоторой группы товаров и так далее. Для того чтобы формировать реалистичные прогнозы, специалистами могут использоваться базовые инструменты, предназначенные для аналитики, а именно, языки программирования Python, R и другие.
Инструменты и программы, предназначенные для аналитики данных, могут быть бесплатными или коммерческими. Бесплатные инструменты анализа данных обладают открытым исходным кодом, а их апгрейд до уровня платных версий не является обязательным. Это означает, что каждый специалист имеет возможность расширения возможностей инструмента, путем изменения исходного кода. В качестве службы поддержки, как правило, может выступать пользовательское сообщество. Инструменты, имеющие открытый исходный код, применяют как стартапы, так и крупные фирмы, так как по набору возможностей такие программы часто могут не уступать платным продуктам.
