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 [англ.]. 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
- (Business Intelligence)
- Data mining
- (Культурная аналитика)
Примечания
- Аналитика // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. (82 т. и 4 доп.). — СПб., 1890—1907.
- оригинала 25 января 2021 года. . Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из
- Cognitive Analytics - combining Artificial Intelligence (AI) and Data Analytics (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) 10.1.1.13.3005. doi:10.1145/545151.545177.
- ПРЕДМЕТ И ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЛОГИКИ . Дата обращения: 18 ноября 2010. 23 марта 2010 года.
- оригинала 1 октября 2010 года. . Дата обращения: 18 ноября 2010. Архивировано из
- What is Data Analytics? (амер. англ.). Master's in Data Science. Дата обращения: 8 июля 2021. 9 июля 2021 года.
- AI, Big Data & Advanced Analytics In The Supply Chain . (Forbes.com). Дата обращения: 16 апреля 2020. 23 июня 2022 года.
- Kelleher, John D. Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies. — 2. — Cambridge, Massachusetts, 2020. — P. 16. — .
- Ronin Myers. Data Management and Statistical Analysis Techniques. — May 19, 2019. — .
- Wedel, Michel (November 1, 2016). "Marketing Analytics for Data-Rich Environments". Journal of Marketing. 80 (6): 97—121. doi:10.1509/jm.15.0413. ISSN 0022-2429. 31 марта 2022. Дата обращения: 23 июня 2022.
- Session - Analytics Help . support.google.com. Дата обращения: 9 января 2022. 10 января 2022 года.
- IP address - Analytics Help . support.google.com. Дата обращения: 9 января 2022. 10 января 2022 года.
- Analytics Tools & Solutions for Your Business - Google Analytics (англ.). Google Marketing Platform. Дата обращения: 9 января 2022. 2 октября 2022 года.
- Chalutz Ben-Gal, Hila. оригинала 30 октября 2021 года. . Personnel Review, Vol. 48 No. 6, pp. 1429-1448 (2019). Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из
- Sela, A., Chalutz Ben-Gal, Hila. оригинала 31 марта 2022 года. In 2018 IEEE International Conference on the Science of Electrical Engineering in Israel (ICSEE). IEEE. (2018). Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из
- People analytics - University of Pennsylvania . Coursera. Дата обращения: 23 июня 2022. 19 апреля 2019 года.
- Миллнер, Хан, 2022, Эпоха данных и HR-аналитики, с. 59—84.
- (англ.), ISBN https://doi.org/10.1007/978-1-349-26273-1_7
{{}}
:|title=
пропущен или пуст () - Credit Reports and Scores | USAGov (англ.). www.usa.gov. Дата обращения: 9 января 2022. 8 января 2022 года.
- Predictive Analytics in Insurance: Types, Tools, and the Future (амер. англ.). Maryville Online (28 октября 2020). Дата обращения: 9 января 2022. 10 января 2022 года.
- оригинала 12 февраля 2019 года. . Enterprise Innovation. Дата обращения: 27 апреля 2015. Архивировано из
- 2.3 Ten common characteristics of big data (англ.). www.bitbybitbook.com. Дата обращения: 10 января 2022. 31 марта 2022 года.
- Naone. The New Big Data . 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. — .
- Wise. оригинала 5 января 2014 года. . Dashboard Insight. Дата обращения: 14 февраля 2011. Архивировано из
- Tapping the power of unstructured data (англ.). MIT Sloan. Дата обращения: 10 января 2022. 10 января 2022 года.
- Flouris, Ioannis (2017-05-01). "Issues in complex event processing: Status and prospects in the Big Data era". Journal of Systems and Software (англ.). 127: 217—236. doi:10.1016/j.jss.2016.06.011. ISSN 0164-1212. 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):2019RemS...11.1500Y. doi:10.3390/rs11121500. ISSN 2072-4292.
{{}}
: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) () - Favaretto, Maddalena (2019-02-05). "Big Data and discrimination: perils, promises and solutions. A systematic review". Journal of Big Data. 6 (1): 12. doi:10.1186/s40537-019-0177-4. ISSN 2196-1115.
{{}}
: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) ()
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. — .
Википедия, чтение, книга, библиотека, поиск, нажмите, истории, книги, статьи, wikipedia, учить, информация, история, скачать, скачать бесплатно, mp3, видео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, картинка, музыка, песня, фильм, игра, игры, мобильный, телефон, Android, iOS, apple, мобильный телефон, Samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Сеть, компьютер