www.basegroup.ru

Анализ данных – основные принципы

Два подхода к анализу данных

Любая организация в процессе своей деятельности стремится повысить прибыль и уменьшить расходы. В этом ей помогают новые компьютерные технологии, использование разнообразных программ автоматизации бизнес-процессов. Это учетные, бухгалтерские и складские системы, системы управленческого учета и многие другие. Чем аккуратнее и полнее ведется сбор и систематизация информации, тем полнее будет представление о процессах в организации. Современные носители информации позволяют хранить десятки и сотни гигабайт информации, но без использования специальных средств анализа накопленной информации такие носители превращаются просто в свалку бесполезных сведений. Очень часто принятие правильного решения затруднено тем, что хотя данные и имеются, они являются неполными, или, наоборот, избыточными, замусорены информацией, которая вообще не имеет отношения к делу, несистематизированными или систематизированными неверно. Тогда прибегают к помощи программных средств, которые позволяют привести информацию к виду, который дает возможность с достаточной степенью достоверности оценить содержащиеся в ней факты и повысить вероятность принятия оптимального решения.

Есть два подхода к анализу данных с помощью информационных систем.

В первом варианте программа используется для визуализации информации - извлечения данных из источников и предоставления их человеку для самостоятельного анализа и принятия решений. Обычно данные, предоставляемые программой, являются простой таблицей, и в таком виде их очень сложно анализировать, особенно если данных много, но имеются и более удобные способы отображения: кубы, диаграммы, гистограммы, карты, деревья…

Второй вариант использования программного обеспечения для анализа – это построение моделей. Модель имитирует некоторый процесс, например, изменение объемов продаж некоторого товара, поведение клиентов и другое. Для построения модели необходимо сделать предобработку данных и далее к ним применять математические методы анализа: кластеризацию, классификацию, регрессию и т. д. Построенную модель можно использовать для принятия решений, объяснения причин, оценки значимости факторов, моделирования различных вариантов развития…

Рассмотрим пример. Предоставление скидки покупателям является стимулом для увеличения объемов закупок. Чем больше продается некоторого товара, тем больше прибыль. С другой стороны, чем больше предоставляется скидка, тем меньше наценка на товар и тем меньше прибыли приносят продажи этого товара. Пусть есть история продаж, представленная таблицей со столбцами: дата, объем продаж, скидка в процентах, наценка и прибыль. При проведении анализа «вручную» можно рассмотреть диаграмму.

стр. 8 из 192