Data Mining: типы закономерностей в данных

За последний месяц мне удалось убедиться в том, что аналитика данных прочно завоевывает новые позиции. Встречи с представителями нескольких розничных сетей и одним банком, которые используют специальное аналитическое ПО, позволяют с уверенностью говорить о том, что поиск закономерностей в данных перешел от теоретических наработок к этапу активного использования.

Однако, подкованных компаний пока совсем немного и большинство находится только в начале этого интересного пути. 

Для того, чтобы преодолеть первый существующий барьер использования Data Mining нужно не так уж много - понять, какие закономерности могут быть получены из накопленных данных и решить, как они могут быть использованы. 

Ниже описаны примеры закономерностей для различных сфер деятельности.

Закономерность - это существенная, постоянно повторяющаяся взаимосвязь явлений.

Результат применения методов Data Mining по отношению к любой предметной области может быть представлен в виде одной из закономерностей:

- классификация

- кластеризация

- ассоциации

В процессе выбора типа закономерности необходимо ориентироваться на результат, который должен быть получен в результате использования методов Data Mining (результат должен иметь практическую ценность для компании).

Классификация - закономерность, позволяющая относить объект (клиента, наблюдение, событие) к одному из заранее известных классов.

Примеры. 

- в банковской сфере: Кредитный скоринг, определение клиентов банка, склонных к не возврату кредита. 

Data Mining: Mind map по 4 ключевым трендам

Продолжаю тему программного обеспечения для аналитики. Сегодня - вторая часть статьи "Trends in Data Mining. Опрос на KDnuggets", в которой описаны основные результаты недавнего опроса о популярности программных продуктов для Data Mining.  Я решила сделать карту ума, которая в одном рисунке показывает основные изменения и тренды.

Mind map о рынке программного обеспечения для Data Mining  сделана по следам результатов опроса "What Analytics, Data mining, Big Data software you used in the past 12 months for a real project", проведенного на KDnuggets в мае 2012.

Другие Mind map (карты ума), которые также могут быть интересны:

• Mind map по Business Intelligence. Лидеры vs мега-вендоры, претенденты vs data discovery
• Категории вендоров Business Intelligence. Таблица и mind map
• Список задач для Data Mining. Карта ума/Mind Map
• Mind map по KPI. Характеристики и правила отбора показателей
• Искрографики (sparklines): особенности применения и способы создания

Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS.

Прочитать другие статьи из этой же рубрики можно прочитать здесь

Все статьи блога  можно увидеть здесь

Также может быть интересно:

• Конференции по Data Mining 2011
• Trends in Data Mining. Опрос на KDnuggets
• Кто и как использует аналитику/Data Mining. Результаты опросов 2011

• Business Intelligence и Data Mining. Ищем точки пересечения
• Interesting People in Data Mining
• Список задач для Data Mining. Карта ума/Mind Map (most popular в категории)
• Data Mining: типы закономерностей в данных

Trends in Data Mining. Опрос на KDnuggets

Исследования показывают, что большинство средних и крупных компании из различных сфер все больше интересуются аналитическими технологиями с целью повышения прибыльности, конкурентоспособности и производительности. Видимо не зря аналитика уже не первый год попадает в десятку самых важных стратегических технологий согласно исследованиям Gartner.

И если про основные тренды в Business Intelligence можно узнать в отчетах как минимум трех серьезных исследовательских компаний (Gartner, IDC и Forrester), то про тенденции на рынке software for Data Mining публикаций и отчетов намного меньше. 
Тем не менее, этот рынок активно развивается, что говорит о востребованности технологии Data Mining для решения самых разнообразных задач из различных сфер и областей. 

Один из самых полезных и познавательных ресурсов, который позволяет узнать о тенденциях развития рынка программного обеспечения Data Mining -  сайт KDnuggets. Здесь постоянно проводятся исследования на самые разнообразные темы. Сегодняшняя статья - по следам достаточно интересного опроса, в котором я также приняла участие, сейчас привожу обзор результатов.

Результаты ежегодного опроса "The 13th annual KDnuggets Software Poll" позволяют понять как развивается рынок программного обеспечения Data Mining.  В опросе "What Analytics, Data mining, Big Data software you used in the past 12 months for a real project" в мае 2012 года приняло участие 798 участников.

Основные выводы:

1) В первый раз число пользователей свободного (бесплатного, открытого) программного обеспечения для решения задач Data Mining превысило число пользователей коммерческого программного обеспечения .

Mind map по KPI. Характеристики и правила отбора показателей

Термин KPI сейчас становится все популярней, наборы KPI включают в самые разнообразные проекты, будь то разработка Проекта мотивации сотрудников, Хранилища Данных или Программы Лояльности. Под этим термином часто подразумеваются совершенно разные понятия, и достаточно часто это приводит к горячим спорам и дискуссиям.

На тему KPI написано немало учебников и статей. И для того, чтобы немного разобраться, что же такое KPI и какими характеристиками они обладают, предлагаю обратиться к нескольким авторитетным источникам и составить шпаргалку на тему "Какие показатели являются KPI и помогают отслеживать эффективность и оптимизировать управление чем либо".

Что такое KPI
Вот что пишет про KPI Википедия

Ключевые показатели эффективности (англ. Key Performance Indicators, KPI) — система оценки, которая помогает организации определить достижение стратегических и тактических (операционных) целей. Использование ключевых показателей эффективности даёт организации возможность оценить своё состояние и помочь в оценке реализации стратегии. 

KPI — это инструмент измерения поставленных целей. 

Ключевые показатели эффективности от CobiT 

KPI - это метрики, которые определяют, насколько хорошо бизнес-процессы выполняются с точки зрения их потенциала для достижения конкретной цели. 

Структура метрик/показателей. KPI и другие

Одним из наиболее авторитетных первоисточников по KPI является учебник  "Ключевые показатели эффективности: Разработка, внедрение и применение решающих показателей", автор Дэвид Парментер (David Parmenter).

Именно в этой книге можно увидеть структуру метрик компании, в которой в виде "луковицы" показано, что метрики/показатели делятся на три группы: KPI, RI&PI, KRI.

Business Intelligence: ищем альтернативы и резервы внутри компании

Любая компания хочет быть конкурентоспособной, принимать правильные решения и опережать конкурентов. Один из проверенных рецептов -  это использование программных продуктов, которые помогают принимать правильные решения, другими словами - решений Business Intelligence.
Однако несмотря на популярность темы аналитики, внедрение   Business Intelligence решений пугает многие компании своими сроками, стоимостью или сложностью использования. 
При этом есть альтернатива внедрению отдельного решения Business Intelligence, которая существует внутри компании, и об этом - сегодняшняя статья.


На функциональность и возможности Business Intelligence можно смотреть с разных сторон. И одна из таких сторон - это возможности бизнес-аналитики, встроенные в другие информационные системы и решения (не BI).
С этой точки зрения достаточно  интересным является отчет компании Aberdeen (источник - сайт компании Citia).
Визуализация отчета Aberdeen в виде mindmap

SWOT анализ программы лояльности: корректируем маршрут и разрабатываем план действий

!!!!! On February 24, 2022, Russia started a war in Ukraine. The aggressor country is committing atrocities in our country and killing our civilians, including children. I call on all countries to tighten sanctions against Russia.

My family and I were forced to become refugees. 

We hope that all those responsible for this war will be punished.

I condemn all russians who support the war. To me, they are "subhumans" and orcs. I don't accept the neutrality of some russians. Neutrality is a silent stance that allows the killing to continue.

Тема оценки текущего состояния Программы Лояльности актуальна сейчас для многих розничных сетей и  сетей из сферы услуг. 

Чаще всего бывает так, что информации по программе собрано много, но она не структурирована, а поэтому не поддается анализу и интерпретации. Проще говоря, ответить на вопросы "Эффективна ли сейчас программа?", "В какую сторону следует развивать программу?", "Какие действия по программе нужно предпринимать сейчас?" является непростым заданием для маркетинга.

Сегодня, публикую заключительную часть статьи Пункт назначения – лояльность клиента, написанной для журнала "Новый маркетинг" (№1, 2012) как раз для того чтобы помочь менеджерам по лояльности сложить вместе всю информацию о Программе лояльности, и понять, как действовать дальше для увеличения лояльности и прибыльности.

Предлагаемая методика использовалась для 

Часть 1 - Советы по разработке маршрута и навигации в программе лояльности

Часть 2 -  Методика SWOT анализа Программы лояльности. 3 шага для достижения цели

Корректируем маршрут Программы Лояльности и движемся к цели

Кратко напомню, что адаптированная методика SWOT анализа проводится для оценки текущего состояния Программы лояльности, это позволяет принять наиболее адекватные решения по дальнейшим шагам в сторону правильного развития отношений с клиентами.

Для самостоятельной реализации SWOT анализа Программы Лояльности необходимо:

1. заполнить все элементы матрицы - возможности, угрозы, сильные и слабые сторон (подробно процесс описан здесь) 

2. перейти к формированию действий, которые позволяют направить программу к повышению лояльности клиентов. 

Желательно сформировать список работ и разработать инициативы в рамках Программы Лояльности, которые позволят повысить ее эффективность, а именно: 

• слабые стороны сделать сильными, 
• уменьшить угрозы 
• реализовать возможности

Методика SWOT анализа Программы лояльности. 3 шага для достижения цели

!!!!! On February 24, 2022, Russia started a war in Ukraine. The aggressor country is committing atrocities in our country and killing our civilians, including children. I call on all countries to tighten sanctions against Russia.

My family and I were forced to become refugees. 

We hope that all those responsible for this war will be punished.

I condemn all russians who support the war. To me, they are "subhumans" and orcs. I don't accept the neutrality of some russians. Neutrality is a silent stance that allows the killing to continue.

Настоящие путешественники знают, что правильно организовать поездку - это нешуточное занятие, и от того, насколько правильно все предусмотрено и продумано, зависит успешность всего мероприятия. 
По аналогии с организацией путешествия, в одной из статей для журнала "Новый Маркетинг", я рассказываю о разработке "маршрута для программы лояльности".
Эта идея возникла в результате сотрудничества со многими розничными сетями стран СНГ по проектам внедрения, оценки эффективности и реинжиниринга бизнес-процессов Программ Лояльности. 

Первую часть статьи "Пункт назначения – лояльность клиента", в которой описаны советы по разработке "правильного маршрута" для Программ лояльности, можно прочитать по ссылке.
В результате первого этапа оценки эффективности Программы  получаем понятные и интуитивные значения показателей эффективности (правила отнесения показателей к KPI), которые характеризуют достижения Программы на определенном временном промежутке.

Сегодня публикую вторую часть статьи  - описание трех последовательных шагов, которых достаточно чтобы оценить состояние Программы Лояльности на «сегодня», определить возможные варианты ее развития через сильные и слабые стороны. 
Интуитивно понятной эту оценку делает системный взгляд на Программу Лояльности с использованием SWOT анализа и визуализация при помощи карт ума (mind map).

Базовые принципы SWOT анализа, традиционно призванного для решения задач стратегического планирования и управления, достаточно лаконично вписываются в решение задачи системного взгляда на эффективность Программы лояльности.