Данные — один из самых полезных ресурсов во многих сферах, — от бизнеса до медицины. Однако сами по себе они ничего не значат: чтобы использовать их с пользой, важно провести анализ. В результате можно получить ценную информацию и на ее основе принимать решения.
Вместе с Асият Щамхаловой, Data Scientist «Эксмо-АСТ», разберемся, что такое анализ данных, и какие методы и инструменты для него используют.
Что такое данные и какими они бывают
Данные — это сведения, которые могут принимать различные формы, такие как числа, текст, иллюстрации и видео. По способу представления есть два основных типа данных:
- Структурированные. Организованные данные, собранные в таблицы или базы, например, сведения о клиентах, их контактах и заказах в CRM-системе. Их легко анализировать и обрабатывать.
- Неструктурированные. Данные без четкой структуры, представленныеая в различных форматах, например, текстовый бриф, скриншоты с сайтов конкурентов и запись видеозвонка. Работать с ними довольно сложно.
Также данные можно разделить по типу значений на:
- Числовые — представленные в виде чисел. Бывают двух видов:
- Дискретные. Отдельные значения, которые обычно можно посчитать. Примеры: количество людей, которые посетили сайт, или число проданных товаров.
- Непрерывные. Принимают любое значение в пределах определенного диапазона и обычно измеряются. Примеры: рост человека, температура воздуха или время, прошедшее с начала эксперимента.
- Категориальные — данные, в которых значения переменных принадлежат одной из нескольких категорий или групп. Могут включать разные переменные, например, цвета, виды животных, пол человека. Делятся на два типа:
- Номинальные. Самый простой тип, где каждая категория не имеет порядкового значения. Примеры: марки автомобилей или названия городов.
- Порядковые. Имеют определенную последовательность, часто — от худшего к лучшему. Примеры: оценки качества («плохая», «средняя», «хорошая») или уровни образования («бакалавр», «магистр», «доцент»).
- Булевые — это данные, которые могут принимать только два значения: — True (истина) или False (ложь). Этот тип получил название в честь Джорджа Буля, английского математика и логика, который разработал основы алгебры логики. Булевые данные помогают определить — «да» или «нет». Например, у пациента либо есть диабет, либо нет, у соискателя на должность водителя либо есть права категории Б, либо нет.
Рассмотрим на примере. У подержанных автомобилей есть разные сведения. Например, числовые (возраст машины, пробег), категориальные (марка, цвет), булевые (попадала машина в аварии или нет).
Важно отличать данные от информации. Так, данные — это необработанные факты и цифры, которые сами по себе не имеют смысла. Например, без контекста не очевидно, что набор чисел 100, 200 и 1000 — это сведения о расходах, а не просто набор цифр.
Информация — это обработанные данные, которые имеют значение и могут быть использованы для принятия решений. У нее есть контекст и цель, потому она приносит пользу.
Data Scientist в холдинге «Эксмо-АСТ»
Что такое анализ данных и для чего он нужен
Анализ данных — это процесс изучения и обработки данных. Он необходим для извлечения полезной информации и принятия обоснованных решений. Его можно сравнить с пазлом: нужно собрать отдельные части, чтобы увидеть общую картину.
С помощью анализа удается понять, что значат данные, и как их использовать. В результате можно находить закономерности и тренды, выявлять аномалии и составлять прогнозы. И благодаря этому делать более обоснованные выводы, а значит — принимать взвешенные решения.
При анализе нередко возникают ошибки по разным причинам. Во-первых, из-за того, что данные собраны некорректно или содержат слишком много неточностей. Во-вторых, когда наблюдается случайная корреляция без причины: два явления могут происходить параллельно, но не иметь причинно-следственной связи. Например, рост количества студентов-медиков и снижение числа людей, которые на пенсии выращивают кактусы. В-третьих, из-за неверного выбора визуализации, которая искажает восприятие данных. Наконец, нельзя забывать о человеческом факторе: иногда исследователь так стремится найти в данных подтверждение своей гипотезы, что перестает анализировать объективно. По сути, — «видит то, что хочет видеть».
Чтобы снизить риск ошибок, важно уделять достаточно времени сбору данных и их проверке. Если вместо полезных сведений — «мусор», работа не имеет смысла.
Data Scientist в холдинге «Эксмо-АСТ»
Какие существуют методы анализа данных
Рассмотрим основные способы анализа данныхы для решения разных задач.
Описательный
Название говорит само за себя: метод помогает описать и обобщить основные характеристики данных, полученных в прошлом. Благодаря этому можно понять тенденции и обнаружить закономерности.
Чтобы найти среднее значение, медиану, моду или стандартное отклонение, нужно обратить внимание на распределение данных. Например, по такому принципу работают сервисы Google Аналитика и Яндекс Метрика. С их помощью можно отслеживать и исследовать разные данные, например, количество посетителей сайта за конкретный промежуток времени или устройства, которыми чаще всего пользовались при переходе на сайт.
Корреляционный
С его помощью можно определить взаимосвязи между переменными и понять, как одна влияет на другую. Благодаря этому получится выяснить, как одно явление меняется относительного другого: — увеличивается, уменьшается или остается неизменным. Например, как возраст человека связан с тем, сколько лет он проработал на конкретной должности.
Если две переменные коррелируют, нельзя однозначно сказать, что они влияют друг на друга. Чтобы выяснить, есть ли причинно-следственная связь, нужно провести дополнительное исследование.
Кластерный
Этот тип анализа предполагает разделение данных на группы (кластеры) по определенным признакам. Их нужно изучить, чтобы найти закономерности. Например, данные о покупателях можно кластеризовать в зависимости от их поведения: как часто совершают покупки или когда что-то покупали в последний раз. Эта информация поможет выстроить маркетинговую стратегию.
Анализ временных рядов
Метод используют при работе с временными рядами, когда данные меняются со временем. Это может быть курс валют или показатель рождаемости. Анализ помогает выявить тенденции, сезонные колебания и сделать прогноз будущих значений. Так, финансовые аналитики изучают, как менялась стоимость акций в течение последних месяцев, и делают выводы о цене в ближайшем будущем.
Выбор метода зависит от типа данных. Например, временные ряды требуют особого анализа — выявления тренда и сезонности. Но часто специалисты по Data Science сочетают разные подходы, чтобы составить более полное представление о данных.
Data Scientist в холдинге «Эксмо-АСТ»
Какие инструменты чаще всего используют для анализа данных
Базовые инструменты, которые нужны дата-сайентистам:
- Python. Язык программирования, с которым можно решать множество задач. Например, строить графики, смотреть статистику, составлять матрицы корреляций в одну-две строки. У Python простой синтаксис, похожий на английский язык, и обширные библиотеки, поэтому им легко пользоваться даже новичкам.
- Язык R. Специально разработан для анализа и визуализации данных. Работает с помощью интерпретатора, который автоматически исполняет запущенную программу.
- SQL. Язык запросов, который помогает извлекать данные из базы данных, сортировать и фильтровать их.
- Excel. Наиболее популярный инструмент для анализа данных. Как и Python, позволяет отслеживать статистику, визуализировать данные в виде графиков. Еще в Excel можно быстро и удобно создавать отчеты.
Среди языков программирования особенно полезны Python и R. Эти инструменты помогут качественнее и быстрее выполнять задачи. А чтобы построить карьеру в сфере Data Science, нужно уметь программировать на высоком уровне. Поэтому стоит учиться этому сразу при освоении профессии.
Data Scientist в холдинге «Эксмо-АСТ»
В каких сферах используется анализ данных
Собрали в таблице основные области, в которых применяют анализ данных.
| Сфера применения | Примеры задач |
| Бизнес | Сегментировать целевую аудиторию. Делить клиентскую базу на группы по разным категориям для создания эффективной маркетинговой стратегии. Выявить закономерности в поведении клиентов. Изучать ЦА, чтобы создать персонализированные предложения, оптимизировать запасы товаров, например, закупать меньше продуктов в сезон, когда спрос на них небольшой. |
| Финансы | Анализировать рынок ценных бумаг. Выявлять тенденции в стоимости акций для разработки инвестиционных стратегий. Управлять рисками. Анализировать данные для оценки потенциальных угроз финансовой стабильности. |
| Медицина | Диагностировать заболевания. Выявлять признаки болезней на основе похожих данных других пациентов и таким образом разрабатывать программы лечения для конкретных пациентов. Анализировать медицинские исследования. Находить закономерности в анамнезе, чтобы прогнозировать риск хронических заболеваний. |
| Маркетинг и реклама | Тестировать рекламные материалы. Сравнивать эффективность разных вариантов кампании и выбирать наиболее успешный вариант. Составлять рекомендательные системы. Создавать персонализированные предложения на основе предпочтений пользователей. Прогнозировать отток клиентов. Определять, какие покупатели с высокой вероятностью перестанут пользоваться услугами компании, чтобы разработать стратегии для их удержания. |
| Государственное управление | Бороться с коррупцией. Анализировать данные о государственных расходах и закупках и таким образом находить подозрительные операции и предотвращаться мошенничество. Улучшать работу с гражданами. Изучать историю обращений в госорганы, чтобы сделать услуги удобнее и повысить удовлетворенность людей. |
| Образование | Выявлять «отстающих». Анализировать успеваемость и посещаемость учеников, чтобы понять, кому нужна поддержка учителя. Повышать качество преподавания. Изучать методы обучения, следить за вовлеченностью учеников и анализировать их отзывы. Это помогает найти слабые места и помочь учителям развиваться. |
При анализе данных в любых сферах нужно помнить о безопасности хранения и передачи сведений. Часто приходится работать, например, с персональными или конфиденциальными данными.
Также важно быть объективным: не искать непременного подтверждения своих гипотез, а честно смотреть на результат анализа и делать выводы, исходя из проведенной работы.
Основы анализа данных: коротко о главном
- Анализ данных — это процесс исследования и обработки данных, который помогает делать полезные и точные выводы и принимать решения на их основе.
- Данные бывают разных типов: числовые, категориальные, булевые. Обычно у одного и того же явления или предмета есть данные нескольких типов сразу.
- Основные методы анализа: описательный, корреляционный, кластерный и анализ временных рядов. Выбор зависит от задачи, но чаще всего специалисты используют несколько способов, чтобы получить максимально точный и полный результат.
- Для анализа данных нужно знать языки программирования Python и R, язык запросов SQL, а также Excel для визуализации результата.
- Анализ данных применяется почти по всех сферах. Наиболее часто — в бизнесе, финансах, медицине и маркетинге.
