Анализ данных — это очень важный процесс, который позволяет отдельным лицам и организациям получать ценную информацию и принимать обоснованные решения. Он включает использование статистических и математических методов для анализа наборов данных и извлечения из них ценной информации. Однако существует не один тип анализа данных — есть несколько разных типов, каждый со своей конкретной целью и методологией.
В этой статье мы рассмотрим четыре основных типа анализа данных: описательный, диагностический, предсказательный и предписывающий. Мы дадим определение каждому типу и приведем примеры их использования в различных областях и отраслях.
Описательный анализ
Описательный анализ является самым простым и наиболее часто используемым типом анализа данных. Он включает описание и обобщение набора данных, обычно с помощью статистических показателей, таких как среднее значение, медиана, мода и стандартное отклонение. Описательный анализ нужен, чтобы ответить на вопросы: Что произошло? Что происходит сейчас?
Например, в области исследования рынка описательный анализ часто используется для обобщения ответов на опросы или данных о продажах. Компания может анализировать свои данные о продажах, чтобы определить среднее количество продуктов, продаваемых в день, самый популярный продукт и пиковые периоды продаж. Точно так же социолог может использовать описательный анализ для обобщения демографических данных о населении, таких как средний возраст, соотношение полов и распределение доходов.
Диагностический анализ
Диагностический анализ используется для определения причины проблемы или тенденции в наборе данных. Он призван ответить на вопрос: почему это произошло? Диагностический анализ включает в себя более глубокое изучение данных и изучение взаимосвязей между переменными.
Например, в здравоохранении диагностический анализ может использоваться для изучения причин вспышки заболевания. Анализируя данные пациентов, медицинские работники могут выявить общие симптомы, факторы риска и другие факторы, способствующие распространению заболевания. Точно так же в маркетинге диагностический анализ может использоваться для определения того, почему конкретная кампания не достигла своих целей. Анализируя данные о продажах и отзывы клиентов, маркетологи могут выявить проблемы с посылом кампании, временем или целевой аудиторией.
Предиктивный анализ
Предиктивный анализ используется для прогнозирования будущих тенденций и результатов на основе исторических данных. Он призван ответить на вопрос: Что может произойти в будущем? Прогнозный анализ использует статистические модели и алгоритмы машинного обучения, чтобы делать прогнозы на основе шаблонов и взаимосвязей в данных.
Например, в финансах прогнозный анализ часто используется для прогнозирования цен на акции или выявления мошеннических транзакций. Анализируя исторические цены акций или данные о транзакциях, финансовые аналитики могут выявлять закономерности и тенденции, которые могут указывать на будущие изменения цен или мошеннические действия. Точно так же в здравоохранении предиктивный анализ может использоваться для прогнозирования вспышек заболеваний или повторных госпитализаций пациентов. Анализируя исторические данные о пациентах, медицинские работники могут выявить факторы риска и предсказать, каким пациентам, скорее всего, потребуется повторная госпитализация.
Предписывающий анализ
Предписывающий анализ используется для предоставления рекомендаций или решений проблем на основе прогнозного анализа. Она призвана ответить на вопрос: что с этим делать? Предписывающий анализ использует модели оптимизации и алгоритмы принятия решений для определения наилучшего курса действий на основе прогнозируемых результатов и ограничений.
Например, в управлении цепочками поставок предписывающий анализ может использоваться для оптимизации уровня запасов и снижения затрат. Используя прогностические модели для прогнозирования спроса и производственных мощностей, менеджеры цепочки поставок могут определить оптимальные уровни запасов для каждого продукта и местоположения. Точно так же в здравоохранении предписывающий анализ может использоваться для разработки индивидуальных планов лечения пациентов. Анализируя данные пациентов и прогнозируя результаты различных вариантов лечения, медицинские работники могут рекомендовать лучший курс лечения для каждого пациента.
