Chat with us, powered by LiveChat

Большие данные: 4 метода анализа

Типы анализа больших данных

Для обработки больших неоднородных массивов информации применяется многомерный анализ. В данном посте кратко описаны методы анализа больших данных (big data), перечислены типы анализа и описаны плюсы и минусы каждой.

Источники больших данных

В качестве примеров источников данных могут выступать:

  • результаты исследований, показания различных датчиков, метео-данные и статистическая информация; 
  • информация о транзакциях, различные метрики сайтов,  статистика действий пользователей в интернете.

Данные могут быть структурированные и хаотичные.

Перед разработчиками встают следующие задачи:

  • обеспечить интеграцию данных из различных источников и сформировать возможности для их обработки (задать разметку данных);
  • выбрать метод анализа больших данных и обучить систему применять выбранный метод (то есть построить модель для внедрения анализа);
  • представить обоснование репрезентативности данных и описать степень доверия к результатам, а также обеспечить предоставление результатов анализа в наглядном виде.

Преимущества использования Big Data в бизнесе

Благодаря внедрению анализа уменьшаются коммерческие риски, связанные с воздействием на развитие бизнеса внешних и внутренних факторов:

  • сокращаются издержки производства за счет оптимизации товарных запасов и процессов;
  • автоматизируется планирование, снижаются риски, связанные с отказом оборудования и ошибками персонала;
  • повышается лояльность покупателей, т.к. развитие продуктовых линеек товаров и услуг выстраивается на основании математического анализа потребностей.

Таким образом формируется сильное конкурентное преимущество компании на рынке.

Развитие технологий анализа больших данных для бизнеса

Факторы, стимулирующие развитие проектов в области анализа больших данных Факторы, тормозящие развитиепроектов в области анализа больших данных
Для анализа доступны большие объемы структурированных данных: например, результаты метеонаблюдений, информация о транзакциях, динамика курсов валют, статистика посещаемости интернет-ресурсов. Для некоторых отраслей данные не структурированы или полностью не доступны. Для узкоспециализированной проблемы объема имеющихся данных может быть недостаточно и методы big data анализа будут неприменимы.
При машинной обработке массивов данных выявляются новые зависимости, которые помогают в кластеризации пользователей. Встает проблема обеспечения конфиденциальности и защиты персональных и коммерческих данных
Использование Big Data дает качественный скачок в области повышения конкурентоспособности компании Результаты анализа зависят от множества факторов, в т.ч. качества исходных данных и степени проработки решения и требуют значительных инвестиций.  
Методы анализа больших данных

Выделяют 4 основных метода анализа: ретроспективный, диагностический, прогнозный и упреждающий

Ретроспективный анализ (Descriptive analysis)

Ретроспективный анализ состоит в подробном изучении произошедших действий и среды.

С помощью ретроспективной аналитики, собирая данные из различных источников, возможно восстановление полной картины событий. 

Примеры:

  • Для коммерческой организации это — определение среднего чека, формирование  перечня популярных товаров, расчет частоты и повторяемости покупок;
  • Для медицинской среды это — описание наследственных отклонений.

Ретроспективный анализ позволяет выделять сегменты покупателей, обладающие похожими интересами.

  • Рекламные акции и бонусные программы для групп, сформированных с применением ретроспективного анализа получают более высокий отклик и снижают издержки на проведение РК. Одновременно обеспечивают более высокую конверсию и рост продаж.   

Диагностический анализ (Diagnostic analysis)

Данный вид анализа не только констатирует факты, но и выявляет причины, из-за которых произошли изменения. Используется для нахождения закономерностей. Такой вид анализа дает глубокое понимание проблемы.

С помощью этого метода на основании большого объема медицинских данных можно диагностировать предрасположенность к заболеваниям.

Прогнозный анализ (Predictive analysis)

Прогнозная аналитика — данный вид анализа отвечает за построение трендов. Его задача на основе имеющихся данных вывести наиболее вероятный сценарий развития событий.

  • С помощью прогнозной аналитики, можно оптимизировать складские запасы или прогнозировать изменения ставок на фьючерсной бирже, как и предсказывать платежеспособность заемщика.

Важно: такие прогнозы являются одним из наиболее вероятных сценариев развития событий и не учитывают текущие изменения внешних факторов. Поэтому результаты не обладают 100% достоверностью.
Стабильность внешних факторов, качество и актуальность анализируемых данных играют значительную роль в качестве результатов прогноза.  

Упреждающий анализ (Prescriptive analysis) 

Упреждающий анализ основан на формировании различных моделей будущего. Его задача — показать возможное развитие событий при изменении исходных данных и условий. Таким образом вместо одного шанса на ошибку у вас в руках взвешенный анализ последствий каждого из возможных вариантов действий и готовые альтернативы решений. 

Чем больше факторов включено в процесс моделирования, тем больше вариантов развития у конкретной модели. На базе данного анализа можно планировать последовательное достижение поставленной цели. Отличный пример работы данной модели — фильм “Назад в будущее”.

Подробнее о разработке моделей — по ссылке.

  • Упреждающий анализ строится на методах машинного обучения. Он помогает в принятии решений, формируя картину будущего, когда влияние любой детали может изменить ход истории. Предусмотреть факторы-раздражители, которые могут привести к критическим изменениям и заложить их в учебную модель — совместная задача разработчика и заказчика.

    Практический подход к проработке такого проекта описан здесь.

Отличия прогнозного и упреждающего анализа

Предикативный (он же прогнозный) анализ помогает собрать данные для принятия решения, а упреждающий анализ формирует различные сценарии решений и их возможные последствия, оставляя за вами выбор для применения наиболее эффективного. 

Какой метод анализа больших данных самый лучший?

Обработка больших массивов данных требует больших инвестиций. Ключевым фактором в рассмотрении вопроса об экономической эффективности применения конкретного метода является цена ошибки. Если мы говорим о прогнозах, связанных с человеческой жизнью, то ошибки — критичны. Если выполняем поиск по картинкам с похожими платьями — то риск включить в выборку вместо платья тунику не несет необратимых последствий.

Чтобы повысить достоверность результатов оптимально использовать данные из различных источников и применять комбинации нескольких методов анализа.

Такой подход обеспечит наивысшую достоверность результатов и, в то же время, будет наиболее дорогостоящим для внедрения. 

Разработка кастомного приложения для анализа больших данных позволяет принимать решения не по наитию, а на основании математических моделей, здраво оценивая варианты развития событий. 

Четкое понимание потребностей клиентов, знания трендов и выверенные гипотезы — основа для создания сильного конкурентного преимущества компании на рынке.