Большие данные простым языком: что такое кластеризация?

📊 Мы запускаем серию постов о способах работы с большими данными. Сегодня расскажем о кластеризации — методе машинного обучения, который помогает группировать информацию.

Этот метод называется обучением без учителя, потому что для его работы не требуется заранее присваивать данным метки или категории. Если задать или ограничить некоторые параметры, при кластеризации алгоритмы изучают исходные данные, находят между ними взаимосвязи и создают на их основе группы.

🔎 Как кластеризация может работать в ритейле

Представьте, что вы анализируете покупки в интернет-магазине. Применяя кластеризацию, можно разбить клиентов на группы с похожим поведением. Например:

1️⃣ Частые покупатели: совершают много покупок, обычно приобретают товары одних и тех же категорий и используют скидки.
2️⃣ Сезонные покупатели: активизируются только в определенные периоды, например, перед праздниками.
3️⃣ Редкие, но крупные покупатели: совершают покупки редко, но тратят большие суммы за раз.

Зная особенности каждой группы, магазин может предложить персонализированные акции:

1️⃣ Сезонным покупателям — скидки перед праздниками.
2️⃣ Частым покупателям — индивидуальные предложения на их любимые товары.
3️⃣ Редким, но крупным клиентам — эксклюзивные бонусы.

Это позволяет улучшить клиентский опыт, повысить лояльность и оптимизировать маркетинг.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. Понятные объяснения больших данных

Большие данные простым языком: что такое регрессионный анализ?

В одном из предыдущих постов мы говорили о кластеризации — методе группировки данных. Сегодня мы погрузимся в регрессию — метод машинного обучения, который на основе прошлых данных предсказывает будущие числовые значения.

🔍 Что такое регрессионный анализ?

Регрессионный анализ — это набор статистических методов, позволяющих понять связи между несколькими переменными и определить, как они влияют друг на друга.

Регрессия в анализе данных используется для исследования взаимосвязей между показателями. Она показывает, как изменения в одной области (например, расходы на рекламу) могут отразиться на другой (например, объем продаж).

🛠 Когда аналитики используют регрессионный анализ?

📊 При необходимости спрогнозировать продажи на следующий месяц или квартал. Часто регрессионный анализ используют для прогнозирования объёма продаж в зависимости от результатов предыдущих периодов, сезонности и других факторов.

💡 Планирование рекламных кампаний. При разработке рекламной стратегии регрессия поможет оценить, как увеличение бюджета повлияет на количество заявок и покупок. Это позволяет оптимизировать распределение ресурсов.

💸 Изучение влияния цены на спрос. Если вы хотите узнать, как изменение цены скажется на спросе, регрессия поможет рассчитать оптимальную стоимость товара, чтобы максимизировать прибыль.

Регрессия базируется на данных, поэтому чем полнее и актуальнее исходная информация о продажах, расходах на рекламу, поведении клиентов и других бизнес-показателях, тем точнее будет прогноз.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Навигация по каналу для новых читателей

🌟 Мы рады видеть, что наш канал растёт! Чтобы вам было проще ориентироваться, мы обновили навигацию для быстрого доступа к интересующим вас материалам и добавили хэштеги:

📊 Аналитика, исследования трендов и инфографика по различным категориям рынка:
#СберАналитика_Экономика
#СберАналитика_Туризм
#СберАналитика_Ритейл
#СберАналитика_Недвижимость
#СберАналитика_АПК
#СберАналитика_Медицина
#СберАналитика_Потребительские_Услуги
#СберАналитика_Производство
#СберАналитика_Регионы

🗂 Рекомендации от экспертов СберАналитики, как наши инструменты могут облегчать работу с данными:
#СберАналитика_Для_Бизнеса

💡 Рассказываем простыми словами о способах работы с большими данными:
#СберАналитика_Информационные_Технологии

🎤 Выступления экспертов СберАналитики на крупных отраслевых мероприятиях:
#СберАналитика_Мероприятия

📰 Важные новости недели:
#СберАналитика_Дайджест

📊 Управление продуктом на основе данных: ключ к успешному развитию

В современном мире данные стали основой для принятия обоснованных решений в управлении продуктами. Подход data-driven не только помогает глубже понять потребности клиентов, но и оптимизирует процессы разработки и вывода новых продуктов на рынок. В русском языке data-driven означает «управляемый данными».

🔍 Что такое data-driven?

Это метод, при котором данные и аналитика становятся основой для принятия решений на всех этапах разработки продукта. Заинтересованные стороны могут анализировать взаимодействие пользователей с продуктом, чтобы:

• Выявить наиболее популярные функции продукта или решения

• Определить, где пользователи сталкиваются с трудностями

• Понять, каких элементов не хватает для улучшения пользовательского опыта

На основе этой информации можно вносить изменения в продукт: добавлять, улучшать или удалять функции.

📈Почему это важно?

Data-driven подход помогает находить точки роста продукта и принимать взвешенные решения о развитии бизнеса. Например, он позволяет определить:

• В каком регионе (городе или районе) стоит развивать бизнес

• Как перераспределить ресурсы внутри продуктового портфеля

• В продвижение какого продукта инвестировать

• Какие продукты следует закрыть или трансформировать

💡 Принципы data-driven подхода:

1. Принятие решений на основе данных. Все решения должны основываться на объективных данных, что снижает операционные, инвестиционные и маркетинговые риски и делает управление продуктом более эффективным.

2. Регулярный мониторинг и анализ данных. Постоянный сбор и анализ информации о продукте и пользователях помогают выявлять тренды и адаптировать продукт к изменяющимся условиям.

3. Пользовательский фокус. Учет пользовательского поведения и предпочтений — ключ к созданию продукта, который действительно удовлетворяет потребности клиентов.

4. Тестирование гипотез. Проведение A/B-тестирования и других методов экспериментирования позволяет проверять различные подходы и находить оптимальные решения для улучшения метрик.


🌟 Data-driven подход минимизирует риск ошибок — руководители принимают взвешенные решения, опираясь на статистику и информацию, что способствует увеличению прибыли компании.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Российские компании активно переходят на отечественное программное обеспечение для бизнес-аналитики.

Опрос СберАналитики среди IT-директоров компаний показал, что большинство организаций успешно справляются с импортозамещением. Несколько ключевых выводов из исследования:

🔄Переход на российские BI-платформы

82% предприятий ведут бизнес-аналитику на отечественных решениях — год назад их доля составляла 77%. Только 18% компаний продолжают использовать иностранное ПО.

📈Уровень удовлетворенности растёт

70% организаций довольны качеством российских BI-платформ, что на 7 процентных пунктов выше, чем в прошлом году.

👨‍💻 Импортозамещение в кибербезопасности

Одной из главных задач для компаний остаётся замещение иностранных систем кибербезопасности. В этой области 36% организаций малого, среднего и крупного уровня разработали собственные решения.

Более подробно читайте в материале Cnews.

Исследование проводилось на основе онлайн-опроса среди IT-директоров компаний в ноябре 2024 года по всей России.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Большие данные простым языком: что такое ассоциативные правила?

В одном из предыдущих постов мы говорили о регрессионном анализе — методе, который предсказывает будущие числовые значения на основе прошлых данных. Сегодня мы рассмотрим ассоциативные правила — еще один важный инструмент в арсенале аналитиков.

📊 Что такое ассоциативные правила?

Ассоциативные правила — это метод анализа данных, который позволяет выявлять взаимосвязи между различными элементами в наборах данных. Этот подход используется для определения, как часто определенные события или элементы встречаются вместе, что помогает находить скрытые паттерны и закономерности.

Ассоциативные правила часто применяются в ритейле, когда необходимо понять, какие товары покупают вместе. Например, если клиенты, покупающие хлеб, также часто покупают молоко, это может стать основой для кросс-продаж.

Когда аналитики используют ассоциативные правила?

📣 Маркетинговые стратегии. Аналитики используют ассоциативные правила для создания целевых рекламных кампаний. Зная, какие товары часто покупаются вместе, можно предложить скидки на связанные продукты, что увеличит средний чек.

🛒 Оптимизация ассортимента. Ассоциативные правила помогают ритейлерам понять, какие товары следует размещать рядом друг с другом на полках. Это способствует увеличению продаж и улучшению клиентского опыта.

🎁 Персонализация предложений. Используя ассоциативные правила, компании могут создавать персонализированные рекомендации для клиентов на основе их предыдущих покупок. Это увеличивает вероятность покупки и повышает уровень удовлетворенности клиентов.

Ассоциативные правила основываются на больших объемах данных, поэтому чем больше информации о покупках, поведении клиентов и других аспектах, тем точнее и полезнее будут выявленные взаимосвязи.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Большие данные простым языком: что такое корреляционный анализ?

Сегодня мы рассмотрим один из ключевых методов работы с большими данными — корреляционный анализ. Этот метод помогает исследовать взаимосвязь между различными переменными и данными, позволяя выявлять их взаимное влияние.

❓Когда используется корреляционный анализ?

Корреляционный анализ активно применяется в таких областях, как экономика, психология, медицина, управление качеством, ритейл и многих других сферах бизнеса. Его популярность объясняется тем, что вычисление коэффициентов корреляции достаточно просто и доступно благодаря статистическим программам.

📋 Типы корреляции

Корреляция может быть положительной, отрицательной или нулевой. Положительная корреляция указывает на то, что увеличение одной переменной связано с увеличением другой. Отрицательная — наоборот, при увеличении одной переменной другая уменьшается. Нулевая корреляция говорит о том, что между переменными нет связи.

🔎 Зачем это нужно?

Корреляция помогает принимать более обоснованные решения в бизнесе. Например, она может помочь оптимизировать рекламные кампании, улучшить рекомендации товаров и даже предсказать будущие продажи. Графики, такие как диаграммы рассеяния, могут наглядно показать зависимость между переменными.

❗️Важно помнить: корреляция не означает причинно-следственную связь. То есть, если два явления связаны, это не обязательно означает, что одно вызывает другое. Ложные корреляции могут ввести в заблуждение, поэтому всегда важно учитывать контекст и дополнительные данные.

Корреляционный анализ — это мощный инструмент для работы с большими данными. Он позволяет находить важные взаимосвязи и использовать их для принятия более информированных решений. Внедряйте его в свою практику, чтобы улучшить понимание данных и повысить эффективность бизнеса.


#СберАналитика_Информационные_Технологии
СберАналитика. В курсе цифр и трендов