Tishanskiysdk.ru

Про кризис и деньги
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Услуги по анализу данных

Анализ данных

Интеллектуальный анализ данных (Data Mining) – это метод обработки и анализа информации, применяемый в области Больших Данных (Big Data) и Интернета вещей (Internet of Things), который извлекает знания из сырого набора данных с целью прогнозирования будущего поведения, результатов и тенденций. Говоря простым языком, это искусственный интеллект, который становится умнее с каждым полученным опытом.

Услуги направления «Интеллектуальный анализ данных» (Data Mining)

Работа с данными

  • Глубокий анализ имеющихся данных
  • Проработка путей обогащения данных внешней информацией
  • Консолидация и адаптация данных под решаемые задачи
  • Оценка значимости данных для решаемой с помощью искусственного интеллекта задачи
  • Математическое моделирование
  • Проверка качества модели и прогноза

Выбор платформы и технологий с учетом специфики задач и данных

  • Оценка потребностей заказчика и выбор наиболее подходящего решения
  • Внедрение и разработка новой функциональности платформы
  • Подготовка интеграционных решений в ИТ-инфраструктуру заказчика

Разработка решений с использованием машинного обучения (Machine Learning)

  • Продвинутая клиентская аналитика (Customer Intelligence)
  • Сегментирование и профилирование клиентской базы
  • Управление маркетинговыми кампаниями и лояльностью
  • Предиктивная аналитика (прогнозирование продаж, спроса, цен и пр.)
  • Кредитный скоринг, предупреждение мошенничества, оценка страховых рисков и прибыли
  • Оптимизация маршрутов и цепочки поставок
  • Прогноз отказов оборудования
  • Оптимизация затрат

Визуализация результатов работы

  • Сбор функциональных требований к интерфейсу системы
  • Разработка отчетности для визуализации результата
  • Разработка и настройка «тонкого клиента» под требуемые задачи для управления системой

Техническая поддержка аналитических решений

  • Консультации по функциональности и результатам углубленной аналитики
  • Аудит системы на качество моделирования и устойчивость результатов
  • Работы по адаптации, доработке и переобучению моделей машинного обучения

Продукты и технологии для решения задач по анализу данных

  • Microsoft Azure Machine Learning
  • SAS Enterprise Miner
  • SAS Visual Data Mining and Machine Learning
  • SAS Visual Statistics
  • SAS Credit Scoring
  • IBM Unica
  • Hortonworks
  • Cloudera
  • Hadoop
  • Apache Spark
  • Spark MLlib
  • Python &R
  • MapR
  • Kafka
  • RapidMiner
  • Cassandra
  • LightGBM
  • XGBoost
  • Pandas
  • Pig
  • SciPy
  • NumPy
  • Greenplum
  • Talend
  • Hive
  • ARIMA

Другие направления

Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону +7 (495) 647-50-46 или +7 (812) 677-56-90.

ЗАКАЗАТЬ ПРЕЗЕНТАЦИЮ

Закажите презентацию с подробной информацией о направлении

Консультации и услуги по статистическому анализу данных

Современная статистика –

… это большой набор аналитических методов. Для их применения разработаны специальные ПО и языки программирования.

Одним из лучших средств статанализа является язык программирования R. В нем реализованы все известные методы анализа и визуализации данных.

Однако вычислительные возможности компьютера – это лишь инструмент в руках специалиста…

Для грамотного анализа данных требуется:

Знать теорию

Математику, статистику, современные методы.

Владеть ПО

MS Excel, SPSS, Statistica, Python, R и т.п.

Иметь опыт

Решить много реальных задач.

Что же делать, если своих знаний не хватает?

Обратиться за консультацией к опытному специалисту!

И через 2-3 недели получить готовый отчет с наглядными результатами и грамотными выводами.

Разрешите представиться

Меня зовут Дмитрий Езепов. Университетская специальность – статистика. 10 лет занимался оптимизацией товарных запасов в коммерческих организациях.

В настоящий момент веду сайт statanaliz.info, записываю онлайн курсы, провожу тренинги, выполняю проекты по статистическому анализу данных.

Люблю и простые задачки, которые можно решить в Excel, и проекты, требующие применения современных методов машинного обучения.

Сферы успешного применения статистики

Медицина и психология

Анализ эффективности новой терапии, спортивных достижений, результатов тестирования и др.

Веб-аналитика и интернет-маркетинг

Кластеризация клиентов, A/B-тестирование конверсии, прогнозирование и др.

Наука и промышленность

Сравнение разных технологий, поиск закономерностей, кластеризация, контроль качества и т.д.

Этапы выполнения проекта и методы анализа

Планирование

Постановка задачи, предварительные гипотезы, планирование эксперимента, определение минимального объема выборки (с учетом требуемой мощности критериев), сбор данных для репрезентативной выборки.

Разведочный анализ

— Чистка и подготовка данных для дальнейшего анализа (удаление пропусков, перекодирование, новые переменные).
— Описательные статистики (средние, разброс и т.д.).
— Расчет доверительных интервалов оценок (традиционными и бутстрап методами)
— Визуализация (графики, распределения, ящики с усами, диаграммы рассеяние и т.д.).
— Проверка гипотез (t-критерий Стьюдента/Уэлча, дисперсионный анализ (ANOVA) и их непараметрические аналоги (Уилкоксона-Манна-Уитни, Краскела-Уоллиса и др.) и другие статистические тесты).
— Расчет размера эффекта (практической значимости).
— Обнаружение взаимосвязей (коэффициенты корреляции Пирсона, Спирмена, между категориальными переменными).

Продвинутый анализ данных

Применение методов машинного обучения:
— множественная и нелинейная регрессия,
— многомерная классификация (логистическая регрессия, k-means, k-medoids, иерархические методы, DBSCAN),
— деревья решений и их ансамбли (случайный лес (random forest), бустинг (boosting)),
— нейронные сети,
— визуализация для соответствующих решений.

Читать еще:  Факторный анализ включает

Выводы и оформление результатов

Сведение результатов анализа в единый отчет, наглядная интерпретация, ф ормирование практических выводов и рекомендаций.

10 вопросов поставщику услуг интеллектуального анализа данных

Учитывая разнообразие рынка услуг интеллектуального анализа данных (ИАД, англ. data mining), достаточно сложно выбрать поставщика услуг, который подойдет именно вам и лучше всего справится с поставленной задачей. В этой статье мы определим конкретный перечень вопросов, которые помогут вам осознанно подойти к проблеме выбора поставщика услуг ИАД.

Являетесь ли вы непосредственным поставщиком услуг?

Прежде всего, общаясь с потенциальным поставщиком услуг data mining, нужно выяснить, не является ли он обычным посредником. Это важно по нескольким причинам:

посредник – это только звено, которое выслушает вас и передаст информацию исполнителю уже в своей интерпретации;

  • чаще всего посредники работают с шаблонами: услуга, которую вам предложат, скорее всего, принадлежит к массовым и не претендует на уникальность и новизну.
  • Гарантируете ли вы защиту данных?

    Здесь ключевым аспектом является договор между поставщиком и заказчиком, то есть юридическое сопровождение вашего сотрудничества. Чаще всего именно поставщик услуг занимается оформлением сделки и предлагает заранее подготовленный шаблон договора, поэтому стоит внимательно ознакомиться как с условиями, так и с гарантиями безопасности предоставленных вами данных.

    Предоставляете ли вы консультации по поводу финансовой рентабельности проекта?

    Очень важно выяснить, приведет ли интеллектуальный анализ данных к ожидаемым результатам. Поставщик услуг как никто другой сможет осознанно и объективно анализировать реальный потенциал проекта, сопоставляя его с вашими ожиданиями. Если в пакет предоставляемых услуг не входит письменный анализ рентабельности проекта (это, конечно же, при условии, что он имеет коммерческий характер), вы сможете исправить это на этапе подписания договора с поставщиком.

    Контролируете ли вы качество данных?

    Общеизвестно, что от качества данных непосредственно зависит результат их анализа (принцип garbage in – garbage out ). Поэтому очень важно уточнить, на кого возлагается контроль над качеством исходной информации. С поставщиком услуг ИАД можно обсудить и разработать стратегию контроля качества данных, предусмотрев конкретные процедуры их получения и обработки, а также необходимые организационные изменения.

    Есть ли у вас собственная методология?

    В таком сложном процессе, как интеллектуальный анализ данных, методология является своеобразной точкой опоры, наличие которой гарантирует:

    внутреннюю согласованность действий участников проекта, поскольку работа продвигается по заранее составленному плану;

    сокращение времени реализации проекта, поскольку каждый этап работы четко предусмотрен и имеет конкретную формулу выполнения.

    При этом стоит обратить внимание на способность поставщика услуг отходить от заранее намеченного маршрута и приспосабливаться к особенностям каждой отдельной ситуации.

    Можете ли вы предложить новые подходы и практики?

    Именно поиск новых подходов является основной целью интеллектуального анализа данных, поэтому, если поставщик может поделиться с вами оригинальными методами работы с информацией, опытом коллег в нужной сфере или собственными разработками, это огромный плюс в его пользу.

    Являетесь ли вы финансово устойчивыми?

    Проблема финансовой устойчивости поставщика услуг занимает не последнее место в списке вопросов. От этого зависит, можно ли доверить поставщику большой проект; не попадетесь ли вы в очередную банкрот-ловушку; есть ли у поставщика финансовые ресурсы для удовлетворения будущих расходов; сможет ли персонал работать над в ашим проектом, не отвлекаясь на внутренние проблемы и так далее.

    Какой опыт работы в сфере ИАД вы имеете?

    Согласитесь, чем сложнее проект, тем более внушительным должен быть послужной список исполнителя. Перед тем, как выбрать поставщика услуг ИАД, стоит убедиться в его профессиональных качествах, умении искать новые решения, работать в стрессовых ситуациях и т. д.

    Предоставите ли Вы знания и навыки, необходимые для дальнейшей реализации проекта?

    Стоит обязательно убедиться в том, что поставщик услуг не только передаст вам полученный в процессе интеллектуального анализа данных результат, но и предоставит вам или вашим сотрудникам необходимые знания и навыки для управления результатом и реализации проекта.

    Владеете ли вы знаниями в моей отрасли?

    Если вы работаете в какой-либо узкой сфере, необходимо убедиться, что поставщик услуг имеет опыт работы в ней, ведь, не владея инструментарием, невозможно получить качественные результаты. Специфика отрасли, конечно же, ограничит ваш выбор, но, как вариант, можно прибегнуть к дополнительным услугам консультанта по необходимой тематике.

    Читать еще:  Понятие анализа безубыточности

    Подводя итоги, отметим, что вышеперечисленные десять вопросов могут стать для вас отправной точкой при выборе поставщика услуг ИАД, а также критерием требований к нему.

    Burger Navigation has no widgets. Please populate it. Appearance -> Widgets

    Услуги аналитики

    1. Home
    2. Аналитика
    3. Услуги аналитики

    Аналитика

    Возможности ваших данных

    Технологические возможности аналитики данных и настройки сбора информации для повышения конкурентоспособности компании.

    Услуги аутсорс аналитики для бизнеса

    Каждый час бизнес теряет прибыль, клиентов, рентабельность. Компании могут терять:

    • до 40% потенциальных клиентов от пропущенных или необработанных звонков
    • до 30% от неточно проставленных UTM меток
    • до 5% прибыли из-за воровства среди сотрудников

    Помимо риска внутренних ошибок и снижения эффективности, компании непрерывно конкурируют за новых клиентов и упускают доступные технологически инновации.

    “Там, где есть трение, есть возможности. Либо вы что-то сделаете с этим сегодня, либо это сделают ваши конкуренты”.

    Брайан Айзенберг, гуру аналитики

    Задача Coffee Analytics – помочь компаниям использовать потенциал доступных им данных. Это может быть как повышение маркетинговой отдачи, проведение АБ тестов, анализ продаж, так и выявление девиантного поведения сотрудников (кражи) или более глубокая HR аналитика.

    Процесс работы в общем виде выглядит просто:

    1. Мы начинаем с интеграции данных на базе облачного решения (Google Big Query, Amazon Cloud (AWS), Microsoft Azure) или собственного сервера (SQL).
    2. Далее, собираем управленческие отчеты на базе Poweb BI или Data Studio.
    3. Строим модели обработки данных для решения поставленных задач. Как с помощью классических подходов, расчета необходимым метрик, так и с помощью технологий машинного обучения.

    Данные, которые приносят деньги

    В работе используется максимально широкий набор источников, как внутренние с прямой загрузкой или доступом к БД, так и внешние с подключением по API. Это могут быть:

    • Ваша собственная база (CRM, ERP)
    • Digital data: Google Analytics, Yandex Метрика, Omniture, App Annie, Key Collector, Spywords, Key.so, данные рекламных систем в интернете
    • Отчеты офф-лайн рекламы: TV, радио, наружная реклама, пресса
    • Настраиваемые внешние системы: данные камер наблюдения, CallTracking расшифровка телефонных звонков, анализ фото мерчендайзеров, данные анкет и систем учета рабочего времени
    • Данные по звонкам и продажам

    Области аналитики данных

    Чаще всего, у руководителя есть гипотезы и боли, требующие проверки и устранения. В ходе первичных консультаций мы помогаем выявить зоны максимального риска и предложить возможные решения в нужной области.

    Big Data подход

    На шкале принятия решения от высокого уровня ошибки до максимальной точности мы последовательно подключаем нужный технологический стек, раскрывая все возможности больших данных.

    На практике, с нашей поддержкой компания проходит путь с уровня низкой data-driven культуры к полноценному использованию машинного обучения в планировании за 6-8 месяцев.

    Наша цель: извлекать информацию из данных, которая будет решающей для результата. Не важно, каков размер данных, где они хранятся и в каком виде.

    Наши пакеты услуг аналитики

    Данное движение к точности управленческих решений в компании сопряжено с подключением средств обработки и предоставления информации. Каждый из них позволяет ответить на новые уровни сложности вопросов.

    К ним относятся Отчеты (Дашборды), Анализы (Простые модели), Прогнозы и Дерево решений (Усложненные модели), а также Модели улучшений.

    Работа на результат

    Цели Coffee Analytics всегда сонастроены с целями наших клиентов.

    В зависимости от сложности проекта, стоимость сопровождения начинается от 100 тысяч рублей в месяц.

    Это – уровень “операционного пакета”, в который уже включены 40 часов работы специалистов и консультации. Доступны и другие пакеты для комплексных задач.

    План работ определяется вместе с заказчиком, составляется бесплатный демо-отчет, и прорабатывается график проекта.

    В пакеты услуг входят основные модули:

      • Аналитический отчет с выводами
      • Настройка аналитической системы обработки данных и её обслуживание
      • Дополнительное исследование с целью обогащения данных, при необходимости

    Как строится наша работа

    Шаг 1. Брифинг команды, формирование предварительного ТЗ и подписание NDA. Срок 1 день.

    Шаг 2. Получаем доступ к демо- данным (облачное решение, БД на сервере компании или табличный вид). Срок 1 день.

    Шаг 3. Анализируем данные, формируем предварительным прототип проекта и обсуждаем с заказчиком промежуточный результат. Срок 2 дня.

    Шаг 4. Делаем структуру отчетов, предлагаем варианты KPI для вовлеченных лиц. Проводим сверку с исходным ТЗ и финализуем его с командой клиента. Срок 3 дня.

    Шаг 5. Делаем рабочий прототип. Автоматизируем сбор данных, настраиваем все фильтры. Добавляем детали. Срок 4 дня.

    Читать еще:  Методы факторного анализа

    Шаг 6. Делаем финальную версию. Дорабатываем дизайн и функционал решения. Согласовываем с клиентом итоговую версию. Срок 3 дня.

    Шаг 7. Финализируем документы и уточняем формат технической поддержки решения.

    Конечная цена зависит от точных потребностей заказчика и согласовывается финально после составления демо-отчета и проведения аудита.

    Остались вопросы? Вышлем примеры работ по запросу. Проведем бесплатную консультацию по вашей задаче.

    Анализ данных компании

    Большинство организаций использует в своей работе привычные инструменты веб-аналитики (их можно отнести к традиционным методам анализа данных), игнорируя при этом более современные способы изучения информации. Осмелимся утверждать, что подобный подход (назовем его “традиционным”) в лучшем случае никак не повлияет на работу бизнеса, в то время как анализ данных в целом, глобально по компании, позволяет получить почти мгновенное конкурентное преимущество, именно такой анализ информации далее, мы будем называть “современным” или “умным”.

    Анализ данных компании применяется всеми крупными предприятиями без исключений. И не важно, ведет свою деятельность предприятие исключительно в интернете или у нее есть физические точки обслуживания клиентов, будь то кафе, или пункты выдачи товаров.

    “Умный анализ данных” нужен и в том случае, если компания для работы использует несколько онлайн-маркетинговых инструментов, например, еженедельная email-рассылка, реклама для генерации лидов в социальных сетях или органическое продвижение корпоративного блога в поисковых системах. Да, конечно, работая с каждым из этих инструментов по отдельности, маркетолог или директор компании, может получать отдельно анализу из каждого сервиса, это и будет традиционный бизнес-анализ. Так поступает большинство компаний, но все это будут разрозненные данные, которые мало кто пытается “слить” в единый поток.

    “Умный анализ данных” компании позволяет удивить все бизнес-процессы в одной плоскости. Вот пример, который показывает работу единого анализа отчета и данных на практике: совмещая несколько источников информации мы можем узнать пользователей, которые перешли в интернет-магазин из рекламы во ВКонтакте, но не совершили покупку, а вместо этого зашли в блог и прочитав одну статью подписались на аккаунт в Instagram, а через 30 дней совершили покупку в магазине.

    Как делают анализ данных в компании Материа Медика

    Возможности современного аналитического решения

    Решение для анализа данных компании состоит из нескольких больших блоков:

    Звучит страшно, но не спешите закрывать статью. В действительности, решения для современного анализа данных не такие уж и сложные. Они доступны большинству компаний, нужно только выбрать удобный для себя формат: заказать в Power BI полный отчет о работе бизнес или развернуть собственный аналитический комплекс.

    Основная цель “умного анализа данных” — сделать бизнес прозрачнее, как результат увеличить доход, сократить расходы, повысить эффективность бизнеса, улучшить маркетинговые показатели или сделать более качественным обслуживание клиентов.

    Виды анализа данных

    Различают два вида современного анализа данных. Использовать в работе, можно и нужно оба метода:

    1. Анализ «исторической» информации, то есть накопленные данные за период.
    2. Быстрый анализ информации в режиме реального времени.

    Польза первого вида, в эффективном прогнозировании работы. Допустим, компания продающая сезонные товары, с помощью исторического анализа, сможет точнее определить сколько ей нужно закупить товаров к летнему или зимнему сезону, как изменить ассортимент, предложить покупателям продукты более высокого качества.

    Анализ в режиме реального времени, помогает оперативно реагировать на управление бизнесом. Допустим, отдел интернет-маркетинга, запустил рекламную кампанию в Facebook. Бизнес-аналитика в режиме реального времени, позволяет маркетологам определить не только наиболее эффективные объявления (это позволяет и стандартный функционал социальной сети), но и сгруппировать объявления по признакам. Допустим, покупатели в возрасте от 35 до 45 лет переходят по рекламе реже, но зато их средний чек значительно превышает стоимость покупок других возрастных групп, хотя по данным самого Facebook стоимость перехода на сайт этих клиентов дороже кликов пользователей других возрастов.

    Таким образом, big data для анализа больших данных позволяет увидеть все бизнес-процессы в единой, взаимозависимой друг от друга плоскости. Для управления большим количеством информации используется специализированное ПО, такое, например, как Tableau, Alterix, Vertika, каждый из этих инструментов можно использовать как отдельно, так и в комплексе.

    О том, как современные средства обработки и визуализации информации помогают компаниям по всему миру, узнайте на наших вебинарах и практикумах. Больше об этих мероприятиях читайте по этой ссылке.

    Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

    Ссылка на основную публикацию
    Adblock
    detector