Interested Article - Аналитика
- 2020-05-23
- 2
Анали́тика ( др.-греч. άναλυτικά , букв. « искусство анализа ») — часть искусства рассуждения — логики , рассматривающая учение об анализе — операции мысленного или реального расчленения целого (вещи, свойства, процесса или отношения между предметами) на составные части, выполняемая в процессе познания или предметно-практической деятельности человека .
В узком смысле ( англ. Analytics )— систематический численный анализ данных для выявления и интерпретации значимых закономерностей . Применяется в областях, для которых характерно обилие накопленной информации. Опирается на одновременное применение статистики , компьютерного программирования и исследования операций . Аналитика разделяется на описательную, диагностическую, прогнозную , предписывающую и когнитивную . Может применяться в таких областях бизнеса как маркетинг, управление, финансы, информационная безопасность и программное обеспечение. Для обработки больших данных алгоритмы аналитики, используют методы информатики, статистики и математики .
История
Ещё в IV веке до нашей эры , ученик Платона , древнегреческий философ Аристотель в своём « Органоне » назвал два известных своих сочинения по логике словом « Аналитика » (« Первая Аналитика » и « Вторая Аналитика » ), так как они разлагают логическое мышление на простейшие элементы и затем от них переходят к сложным формам мышления. Будучи основателем формальной логики как науки, Аристотель называл её « аналитика », термин же « логика » прочно вошёл в обиход уже после его смерти в III веке до нашей эры .
В XVIII веке родоначальник немецкой классической философии Иммануил Кант назвал « аналитикой » разложение человеческой познавательной способности.
Специфика
Аналитика — это . Иногда используется термин расширенная аналитика , с использованием методов машинного обучения , нейронных сетей и регрессионного анализа . Включает также неконтролируемые методы машинного обучения, такие как кластерный анализ , анализ главных компонент профиля сегментации и анализ ассоциаций .
Приложения
Маркетинг
Демографические исследования, сегментация клиентов, совместный анализ и другие методы позволяют маркетологам использовать большие объёмы информации о покупках и данные опросов клиентов для формирования маркетинговой стратегии .
Маркетинговая аналитика состоит как из качественных, так и из количественных, структурированных и неструктурированных данных, используемых для принятия стратегических решений о бренде и доходах. Этот процесс включает прогнозное моделирование, маркетинговые эксперименты, автоматизацию и коммуникации в режиме реального времени. Такие данные позволяют компаниям делать прогнозы и формировать стратегию для достижения максимальных результатов .
Веб-аналитика позволяет маркетологам собирать информацию о действиях на веб-сайте с помощью операции, называемой сеансом . Google Analytics — пример популярного бесплатного инструмента веб-аналитики . С помощью этой информации маркетолог может оптимизировать маркетинговые кампании и контент веб-сайта архитектуру .
Методы анализа, часто используемые в маркетинге, включают моделирование маркетингового комплекса, анализ ценообразования и продвижения, оптимизацию торгового персонала и клиентскую аналитику, например: сегментацию. Веб-аналитика и оптимизация веб-сайтов и онлайн-кампаний дополняют традиционные методы маркетингового анализа.
Управление персоналом
Этот раздел аналитики также известен как HR-аналитика, аналитика талантов, аналитика человеческого капитала HRIS (Human resource Information system). HR-аналитика — это приложение аналитики к управлению человеческими ресурсами . HR-аналитика стала стратегическим инструментом анализа и прогнозирования тенденций, связанных с персоналом на меняющихся рынках труда. Соответствующий класс инструментов известен как Career Analytics tools . Широко применяются также автоматизированные . Существует мнение, что в XXI в. настала «эпоха данных и HR-аналитики» .
Инвестиции
Распространенным применением бизнес-аналитики является портфельный анализ . Как правило, банк или кредитное агентство имеет набор клиентских счетов различной стоимости и риска . Счета могут различаться по социальному статусу владельца, географическому положению, чистой стоимости и другим параметрам. Кредитор должен сбалансировать прибыль по кредиту с риском дефолта. При этом возникает вопрос, как оценить портфель в целом .
Риски
Прогностические модели в банковской сфере разрабатываются для обеспечения оценок риска для отдельных клиентов. Для оценки кредитоспособности заявителей широко используются кредитные баллы Кроме того, анализ рисков используется в страховой индустрии .
Безопасность
Аналитика в области безопасности относится к информационным технологиям для сбора сведений об угрозах безопасности с целью выявления событий, представляющие наибольший риск . Продукты в этой области включают информацию о безопасности, управление событиями и аналитику поведения пользователей.
Проблемы
Особое внимание в задачах аналитики уделяется анализу больших данных . В прошлом большие данные встречались только в науке. В настоящее время такие данные возникают и в промышленности и бизнесе .
Ещё одна проблема, привлекающая внимание аналитиков это анализ неструктурированных типов данных . Неструктурированные данные отличаются от структурированных тем, что их формат широко варьируется и не может храниться в традиционных реляционных базах данных без значительного преобразования . Источники неструктурированных данных, такие как электронная почта, документы текстовых процессоров, PDF-файлы, геопространственные данные и т. д., быстро становятся важным источником бизнес-аналитики для предприятий, правительств и университетов .
Вышеуказанные задачи привели к возникновению новых концепций машинного анализа, таких как обработка сложных событий , полнотекстовый поиск и др. Одним из таких нововведений является применение вычислительных сетей, позволяющих увеличить производительность за счет массивно-параллельной обработки данных .
Риски
Основным риском внедрения аналитики является дискриминация, такая как ценовая дискриминация или статистическая дискриминация .
См. также
Примечания
- // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. (82 т. и 4 доп.). — СПб. , 1890—1907.
- . Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из 25 января 2021 года.
- (брит. англ.) . www.ulster.ac.uk . Дата обращения: 7 января 2022. 10 января 2022 года.
- Kohavi, Rothleder and Simoudis (2002). "Emerging Trends in Business Analytics". Communications of the ACM . 45 (8): 45—48. CiteSeerX . doi : .
- . Дата обращения: 18 ноября 2010. 23 марта 2010 года.
- . Дата обращения: 18 ноября 2010. Архивировано из 1 октября 2010 года.
- (амер. англ.) . Master's in Data Science . Дата обращения: 8 июля 2021. 9 июля 2021 года.
- . Forbes.com . Дата обращения: 16 апреля 2020. 23 июня 2022 года.
- Kelleher, John D. . — 2. — Cambridge, Massachusetts, 2020. — P. 16. — ISBN 978-0-262-36110-1 .
- Ronin Myers. . — May 19, 2019. — ISBN 9781839473395 .
- ↑ Wedel, Michel (November 1, 2016). . Journal of Marketing . 80 (6): 97—121. doi : . ISSN . из оригинала 31 марта 2022 . Дата обращения: 23 июня 2022 .
- . support.google.com . Дата обращения: 9 января 2022. 10 января 2022 года.
- . support.google.com . Дата обращения: 9 января 2022. 10 января 2022 года.
- (англ.) . Google Marketing Platform . Дата обращения: 9 января 2022. 2 октября 2022 года.
- Chalutz Ben-Gal, Hila. . Personnel Review, Vol. 48 No. 6, pp. 1429-1448 (2019). Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из 30 октября 2021 года.
- Sela, A., Chalutz Ben-Gal, Hila. In 2018 IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering in Israel (ICSEE). IEEE. (2018). Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из 31 марта 2022 года.
- . Coursera. Дата обращения: 23 июня 2022. 19 апреля 2019 года.
- , Эпоха данных и HR-аналитики, с. 59—84.
-
(англ.)
,
ISBN
978-1-349-26273-1
{{ citation }}
:|title=
пропущен или пуст ( справка ) - (англ.) . www.usa.gov . Дата обращения: 9 января 2022. 8 января 2022 года.
- (амер. англ.) . Maryville Online (28 октября 2020). Дата обращения: 9 января 2022. 10 января 2022 года.
- . Enterprise Innovation. Дата обращения: 27 апреля 2015. Архивировано из 12 февраля 2019 года.
- ↑ (англ.) . www.bitbybitbook.com . Дата обращения: 10 января 2022. 31 марта 2022 года.
- Naone. . Technology Review, MIT. Дата обращения: 22 августа 2011. 20 мая 2022 года.
- Inmon, Bill. Tapping Into Unstructured Data / Bill Inmon, Anthony Nesavich. — Prentice-Hall, 2007. — ISBN 978-0-13-236029-6 .
- Wise. . Dashboard Insight. Дата обращения: 14 февраля 2011. Архивировано из 5 января 2014 года.
- (англ.) . MIT Sloan . Дата обращения: 10 января 2022. 10 января 2022 года.
- Flouris, Ioannis (2017-05-01). . Journal of Systems and Software (англ.) . 127 : 217—236. doi : . ISSN . из оригинала 14 апреля 2019 . Дата обращения: 23 июня 2022 .
-
Yang, Ning (2019-06-25). "Large-Scale Crop Mapping Based on Machine Learning and Parallel Computation with Grids".
Remote Sensing
.
11
(12): 1500.
Bibcode
:
.
doi
:
.
ISSN
.
{{ cite journal }}
: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) ( ссылка ) -
Favaretto, Maddalena (2019-02-05).
.
Journal of Big Data
.
6
(1): 12.
doi
:
.
ISSN
.
{{ cite journal }}
: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) ( ссылка )
Литература
- Дэйв Миллнер, Надим Хан. HR-аналитика. Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных = Introduction to People Analytics: A practical guide to data-driven HR. — М. : Альпина Паблишер , 2022. — 384 с. — ISBN 978-5-9614-7831-0 .
- 2020-05-23
- 2