Аналитика: «Просто о сложном». Александр Александрович Черемных

данные – это информация, которая организована в определённом формате, что делает её легко обрабатываемой и анализируемой. Они имеют чёткую структуру, которая позволяет быстро находить, сортировать и анализировать данные.

      Примеры:

      Таблицы в Excel (например, таблица с продажами).

      Базы данных (например, база данных клиентов).

      CSV-файлы (например, файл с данными о посещениях сайта).

      Где используются: Финансы, логистика, маркетинг.

      Преимущества: Легко анализировать с помощью инструментов, таких как Power BI, Excel, SQL.

      Неструктурированные данные:

      Это информация, которая не имеет чёткой структуры или формата. Они могут быть текстами, изображениями, аудио или видео. Такие данные сложнее анализировать, но они содержат ценную информацию.

      Примеры:

      Тексты (например, отзывы клиентов, сообщения в социальных сетях).

      Изображения (например, фотографии товаров, сканы документов).

      Видео и аудио (например, записи звонков, видеоролики с камер наблюдения).

      Где используются: Маркетинг, медицина, безопасность и т.д.

      Сравнение структурированных и неструктурированных данных:

      Характеристика

      Структурированные данные

      Неструктурированные данные

      Формат

      Таблицы, базы данных, CSV-файлы

      Тексты, изображения, видео, аудио

      Примеры

      Продажи, заказы, реестр заказов

      Отзывы, фотографии, записи звонков

      Анализ

      Легко анализировать

      Требуют сложных методов обработки

      Инструменты

      Power BI, Excel, SQL

      NLP, компьютерное зрение

      Объём данных

      Обычно меньше

      Могут быть очень большими

      Использование в Power BI

      Поддерживаются напрямую

      Требуют предварительной обработки

1.6 Управление данными

      Управление данными включает несколько этапов:

      Сбор данных: Определите, какие данные вам нужны и откуда их можно получить.

      Хранение данных: Используйте базы данных или облачные хранилища.

      Очистка данных: Удалите дубликаты, исправьте ошибки, заполните пропущенные значения.

      Анализ данных: Выявите закономерности и тренды.

      Визуализация данных: Представьте данные в виде графиков и диаграмм.

1.7 Примеры данных в бизнесе

      Финансовые данные: Доходы, расходы, прибыль.

      Маркетинговые данные: Трафик, конверсия, ROI.

      Логистические данные: Сроки доставки, уровень запасов.

1.8 Советы по управлению данными

      Используйте автоматизированные инструменты для сбора данных.

      Регулярно проверяйте качество данных.

      Храните данные в безопасных и надёжных хранилищах.

1.9 Искусственный интеллект (ИИ) (ЧТО? А это тут как?)

      Вы наверняка задаетесь вопросом: "При чем здесь искусственный интеллект (ИИ)? Мы же говорим про аналитику и Power BI!" Но давайте на секунду