+7 (495) 790-7591
8:30-17:30 МСК

Интеллектуальный анализ данных

Ваш бизнес собирает массу данных, о некоторых из них Вы можете даже не подозревать:

  • данные о клиентах и дилерах;
  • статистика продаж;
  • веб-аналитика посещений и поведения пользователей на сайтах;
  • данные о работе персонала и выполнении задач;
  • логистическая база данных.

Эти данные — ценный актив, который компании используют для увеличения прибыли и сокращения затрат.

Работа с данными складывается из нескольких взаимосвязанных этапов: подготовки данных, формулировании гипотез относительно связи данных между собой и проверки гипотез. На завершающем этапе проводится презентации результатов и в случае необходимости проводятся работы по автоматизации.

Этапы анализа данных

1. Подготовка данных.Цель этапа — приведение исходных данных к удобной для анализа форме:

  • сбор данных из БД, систем аналитики, бухгалтерской отчетности и других источников;
  • слияние таблиц данных;
  • приведение к единому формату;
  • получение новых данных за счет математических и логических операций.

2. Формулирование гипотез. Гипотезы предполагают наличие причинно-следственных связей между данными. Для их формулирования необходимо понимать особенности бизнеса клиента и отвергать те связи между параметрами, которые статистически возможны, но в реальности не имеют смысла.

В первую очередь, в наборе данных выделяются «главные показатели», которые наиболее важны для бизнеса: прибыль, выручка, жизненная ценность клиента (lifetime value, LTV), ключевые показатели эффективности (KPI) и т.п. Задача всего анализа заключается в выявлении, каким образом показатели, не относимые к главным, т.е. «вспомогательные параметры», влияют на один или несколько главных показателей. Эти знания позволят, либо управляя вспомогательными параметрами добиваться выгодных значений главных показателей, либо прогнозировать значение главных показателей при знании значений вспомогательных.

Примеры связей главных и вспомогательных величин:

  • главный показатель — LTV. Влияющими параметрами могут быть: возрастная группа, уровень дохода домохозяйства и регион проживания и др.;
  • главный показатель — срок доставки груза. Возможные влияющие параметры: страна, транспортная компания, сезон года и др.

3. Проверка гипотез. Гипотезы о наличии связи между переменными проверятся с использованием различных технологий анализа данных: методами теории вероятностей, статистического и интеллектуального анализа данных (data mining).

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ выявляет «скрытые» знания в больших массивах данных. Эти знания отличаются от статистических показателей тем, что они:

    • нетривиальны;
    • доступны для интерпретации;
    • практически полезны.

Другими словами, эти знания ориентированы на бизнес и на внедрение в бизнес-практику.

Интеллектуальный анализ — сравнительно молодое направление. Оно оформилось в 90-е годы XX века. Тогда бизнес впервые столкнулся с проблемой «больших данных» (big data). Эта проблема заключалась в том, что данные прирастали быстрее возможностей их анализа. Интеллектуальный анализ стал ответом на этот вызов.

Новое направление объединило методы различных научных областей, таких как статистика, теория вероятностей, теория баз данных, искусственный интеллект. 

Сначала пользу от интеллектуального анализа осознали крупные b2c-компании: телекоммуникационные операторы, банки, страховые компании. Впоследствии оказалось, что методы анализа дают ощутимый эффект и в других отраслях: промышленности, торговле, оказании услуг.

Data mining выявляет скрытые закономерности в больших массивах данных. Он предназначен для решения ряда типовых задач. Примеры таких задач:

  • разделение множества на сегменты. Сегментация клиентов бизнеса позволяет выработать оптимальные коммуникации с каждым из сегментов, что в итоге ведет к повышению лояльности, повторным покупкам и росту прибыли компании;
  • отнесения конкретной записи к одному из ранее выделенных сегментов. Эта группа методов позволяет отнести каждого нового клиента к одной из групп;
  • оценки значения главного показателя на основе знания вспомогательных параметров.Как пример применения, — вывод о количественно измеряемой успешности нанимаемого на работу сотрудника по комплексу его социально-демографических и профессиональных данных. Это знание дает возможность принять окончательное решение о принятии сотрудника на работу или об отказе;
  • прогнозирования значений на основании исторических данных. Распространенная бизнес-задача заключается в прогнозировании финансовых показателей компании в будущих периодах, что позволяет оптимизировать деятельности компании.

Вне зависимости от используемых инструментов этап проверки гипотез выявляет ценные с практической точки зрения закономерности.

4. Презентация результатов. Результаты анализа данных представляются клиенту: формулируются выводы и рекомендации, в том числе в плане стратегии работы с данными и трансформации бизнеса.

5. Автоматизация. Если задача обработки данных периодически повторяется, целесообразно выполнить автоматизацию процессов для сокращения затрат в будущем. Задача автоматизации может потребовать изменений, которые необходимо внести в бизнес-процессы клиента. На первом этапе эти изменения согласовываются с клиентом. Далее ведется разработка программных решений и сопутствующих регламентов для сотрудников, работающих с программным обеспечением.

Вам стоит задуматься об интеллектуальном анализе данных, если:

  1. У вас действительно много данных и вы полагаете, что из них можно извлечь реальную пользу.
  2. Вы периодически делаете анализ на основе машинного обучения, но вам требуется автоматизация.

Стоимость услуги

От 30 000 до 120 000 руб.

Оставить заявку

Предварительная заявка

По нажатии кнопки «Отправить» предварительная заявка будет передана менеджеру компании Datasense. На указанный e-mail будет выслано письмо с подтверждением.
Срок обработки заявки обычно не превышает 1 дня.

Также Вы можете получить консультацию по телефону:

+7 (495) 790-7591, доб. 125

Мы гарантируем, что персональные данные, передаваемые через форму, будут использованы исключительно для целей обработки заявки. Мы работаем в соответствии с Федеральным Законом от 27.07.2006 N 152-ФЗ "О ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ"

Бесплатная консультация

Спасибо за проявленный интерес!
С помощью приведенной ниже формы Вы легко и быстро сможете получить ответ на любой вопрос, касающийся наших услуг.

После того как мы получим сообщение, с Вами свяжется консультант, который бесплатно проанализирует задачу и посоветует пути ее решения.

Мы гарантируем, что персональные данные, передаваемые через форму, будут использованы исключительно для целей обработки заявки. Мы работаем в соответствии с Федеральным Законом от 27.07.2006 N 152-ФЗ "О ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ"
Бесплатная  консультация