Аналитическая программа что это такое

Что такое аналитическая обработка данных, как она помогает строить прогнозы и принимать бизнес-решения

Чтобы данные приносили компании пользу, их анализируют и используют в работе: формируют отчеты, строят прогнозы, учитывают при принятии решений. Для аналитической обработки данных используют аналитические информационные системы — это комплексы программного обеспечения, которые собирают и обрабатывают данные. Расскажем, как такие системы устроены изнутри и что они умеют.

Что такое аналитические информационные системы и зачем они нужны

Информационно-аналитическая система — это комплекс из нескольких программ и устройств, которые собирают, хранят и анализируют информацию, а потом представляют ее в удобном для пользователей виде.

Такие системы помогают:

1. Трансформировать миссию и стратегию организации в конкретный набор показателей. Например, вы хотите увеличить прибыль компании на 10 млн рублей в год. Аналитическая система построит модель бизнеса с такой прибылью, чтобы вы увидели, какие показатели нужно изменить для достижения цели.
2. Составлять точные и достоверные финансовые планы: на основе имеющихся данных предсказывать прибыль и расходы компании, корректировать финансовые планы в соответствии с новыми данными. Также аналитическая система может смоделировать несколько сценариев финансовой жизни компании, например, «оптимистичный» и «пессимистичный», и спрогнозировать, какие стратегии поведения выгоднее в каждой ситуации.
3. Вести финансовую отчетность: собирать точную финансовую информацию от всех филиалов, подразделений и дочерних компаний, обрабатывать ее и автоматически формировать нужные отчеты.
4. Прогнозировать изменения в работе компании в зависимости от полученных в реальном времени данных. Например, заранее предупредить, что ожидается падение продаж.

В основе информационно-аналитических систем лежит технология OLAP (Online Analytical Processing), а в основе технологии OLAP лежит обработка многомерных массивов данных. В отличие от обычных данных, многомерные содержат от трех и более параметров, позволяют оценить, как эти параметры влияют друг на друга и предсказать значение одной из переменных по значениям остальных.

Аналитическая программа «Контекст» 28 выпуск

Пример многомерной базы, которая учитывает дату покупки, покупателя и проданный товар. Измерений может быть больше трех, если к параметрам добавить, например, фамилию менеджера или номер филиала. База из трех измерений называется кубом, из четырех и больше — гиперкубом.

Структуру информационно-аналитической OLAP-системы можно представить в виде трех компонентов: источников данных, OLAP-сервера и пользовательского приложения.

Структура OLAP-системы, которая собирает данные из разных источников

Данные из источников попадают на OLAP-сервер, где с ними проводится ряд операций по обработке, потом обработанные данные анализа попадают на те приложения, с которыми непосредственно взаимодействует пользователь.

Пользователи, например, аналитики компании или другие сотрудники, работают непосредственно с приложениями, которые умеют визуализировать результаты аналитической обработки данных. Через приложение они отправляют запросы, выводят информацию, производят нужные вычисления и получают результаты: прогнозы для бизнеса, графики и диаграммы, корреляцию показателей.

Откуда может брать данные информационно-аналитическая система

Для аналитической обработки информации OLAP-системе нужны данные. В качестве источников этих данных выступают:

• Базы данных компании , ERP и CRM-системы, в которых ведется учет продаж, производственных процессов, клиентов, поставщиков и сотрудников.
• Хранилища данных — системы данных, где собраны все данные компании. Сюда можно собирать данные из баз, CRM-систем или напрямую с устройств, например, с датчиков или касс.

В хранилищах могут быть выделены отдельные «зоны» — витрины данных. Это срез данных хранилища, где собрана тематическая информация, относящаяся к одному подразделению или направлению деятельности компании. Например, все данные по маркетингу, продажам или финансам. Данные из витрины удобнее и быстрее извлекать, к ним проще посылать запросы из конкретного отдела компании.

На облачной платформе Mail.ru Cloud Solutions можно в два клика развернуть аналитическую СУБД Arenadata DB на основе многомерной базы данных Greenplum. Это база для хранения и обработки больших данных, она быстро обрабатывает сложные аналитические запросы, работает с разными источниками данных и позволяет анализировать данные в режиме реального времени с последующим прогнозированием.

Источник: dzen.ru

1 Аналитические жанры на современном телевидении

Аналитика (др.-греч. − буквально: «искусство анализа») – часть искусства рассуждения − логики, рассматривающая учение об анализе – операции мысленного и реального расчленения целого (вещи, свойства, процесса или отношения между предметами) на составные части, выполняемая в процессе познания или предметно-практической деятельности человека.

«В основу выделения каждого вида журналистского творчества положен факт отображения действительности»[1].

Аналитическая журналистика может быть рассмотрена как форма понимания реальности. И суть этого понимания состоит в том, что любое явление, которое журналист рассматривает, должно рассматриваться в сочетании с другими явлениями. Эта взаимосвязь может иметь как оценочный характер, так и причинно-следственный, и прогностический. Так, например, у В. Акопова: «Отображение фактов, полученных журналистом в процессе изучения документов и опросов, осмысление и оценка фактов, воплощенных в художественном произведении литературы и искусства, оценка фактов со стороны компетентного лица (эксперта) или группы лиц, всесторонний анализ и оценка явлений действительности»[2].

Если свести все в одно целое, то основные цели анализа будут выглядеть примерно так:

• Выявление причинно-следственных связей, возникающих между различными явлениями действительности.
• Моделирование будущего состояния явлений, составление прогноза последствий, к которым они могут привести.
• Формулирование программ действий, которые необходимо предпринимать в связи с анализируемыми явлениями.

• выдвижению основного тезиса для доказательства;
• построению системы аргументации, раскрывающей суть выдвинутого тезиса,
• выводам из системы доказательства.

• «ввод» в проблему (эквивалент экспозиции);
• «постановка проблемы», предусматривающая сопоставление, по крайней мере, двух противоположных точек зрения на описываемое событие;
• столкновение тезиса и антитезиса (эквивалент «развития события»);
• «рекомендация» (своего рода «синтез) – производное от сопоставления «тезиса» и «антитезиса» в результате практической постановки вопроса (эквивалент «кульминации»);
• «образный ориентир» – обобщенная оценка, дающая возможность расширительного применения рабочей идеи для осмысления и оценки других аналогичных проблемных ситуаций, возникающих в реальной общественной жизни (эквивалент развязки)[3].

1. он должен быть сформулирован ясно и точно, исключая всякую двусмысленность и неопределенность;
2. тезис должен оставаться одним и тем же на протяжении всего доказательства[8].

1. нахождение – поиск и отбор аргументов;
2. расположение – систематизация аргументов, размещение их в тексте;
3. выражение – речевое выражение аргументов, учение об отборе слов и о риторических фигурах;
4. запоминание;
5. произнесение.

Источник: studfile.net

Аналитическая программа что это такое

webkonspect.com — сайт, с элементами социальной сети, создан в помощь студентам в их непростой учебной жизни.

Здесь вы сможете создать свой конспект который поможет вам в учёбе.

Чем может быть полезен webkonspect.com:

• простота создания и редактирования конспекта (200 вопросов в 3 клика).
• просмотр конспекта без выхода в интернет.
• удобный текстовый редактор позволит Вам форматировать текст, рисовать таблицы, вставлять математические формулы и фотографии.
• конструирование одного конспекта совместно с другом, одногрупником.
• webkonspect.com — надёжное место для хранения небольших файлов.

Обзор сайта:

Источник: webkonspect.com

Как обновить браузер, чтобы пользоваться Google Диском, Документами, Сайтами, Таблицами, Презентациями и Формами

Для работы с Google Диском, Документами, Таблицами, Сайтами, Презентациями и Формами необходим поддерживаемый браузер.

Вариант 1. Обновите браузер

При необходимости используйте другой браузер. Браузеры доступны бесплатно. Устанавливать их несложно.

Вариант 2. Обновите операционную систему

Если обновить браузер не удается, перейдите на актуальную версию операционной системы.

Windows

macOS

• Ознакомьтесь с информацией для пользователей macOS X 10.6.8 или более поздней версии о том, как своевременно устанавливать обновления на свой компьютер.
• Ознакомьтесь с информацией для пользователей macOS X 10.6.7 или более ранней версии о том, как своевременно устанавливать обновления на свой компьютер.

Вариант 3. Используйте мобильное устройство или другой компьютер

Если варианты выше вам не подходят, попробуйте использовать мобильное устройство или другой компьютер.

На устройство Android или iOS можно установить нужное приложение от Google: Диск, Документы, Таблицы или Презентации.

• Ознакомьтесь с системными требованиями для работы с Google Диском, Документами, Таблицами и Презентациями на устройствах Android .
• Ознакомьтесь с системными требованиями для работы с Google Диском, Документами, Таблицами и Презентациями на iPhone и iPad .

Все ещё нужна помощь?

Если вам не удалось получить нужную информацию, попробуйте найти ответы на свои вопросы на нашем форуме.

Источник: surgay.ru

Обзор систем аналитики: маркетинговой, сквозной, продуктовой. Какие системы аналитики и для чего интегрировать в продукт

Этот пост написан Антоном Елфимовым, аналитиком-консультантом. С 2012 года Антон помогает компаниям внедрять и получать инсайты из систем аналитики (Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, Appsflyer и т.д.)

Далее повествование ведется от лица Антона.

Ко мне часто обращаются с вопросом: «Мы планируем внедрять аналитику в продукт. Какие системы аналитики стоит использовать?»

Любая система аналитики — это всего лишь инструмент. Поэтому при выборе системы аналитики для вашего продукта вам нужно сначала составить список задач, которые вы хотите решать с ее помощью.

Типы аналитических задач и соответствующие системы аналитики

Системы аналитики и соответствующие им аналитические задачи можно разделить на следующие типы:

• системы маркетинговой аналитики (расчет стоимости привлечения и ROI, отслеживание источников трафика);
• системы продуктовой аналитики (анализ поведения пользователей в продукте, анализ влияния продуктовых изменений на пользователей);
• системы для глубокого продвинутого анализа данных (глубокая продуктовая аналитика, построение прогнозных моделей, поиск корреляций между действиями пользователей);
• системы мониторинга (все ли хорошо с продуктом на разных уровнях его функционирования).

Далее мы обсудим все основные типы аналитических задач и инструменты для их решения.

↓ Другие материалы этой серии:

Системы маркетинговой аналитики и задачи, которые они решают

Маркетинговой команде важно уметь отслеживать трафик и понимать, как он проходит сквозь воронку привлечения, как конвертируется на каждом этапе.

Поэтому для маркетинговой аналитики нужны инструменты, которые решают следующие задачи:

• Определение источника трафика, лидов, регистраций, установок, клиентов;
• Расчет стоимости привлечения лида, регистрации, установки приложения (CPL, CPR, CPI) и стоимость привлечения клиента (CAC);
• Расчет ROI/ROMI по платным рекламным кампаниям и каналам с применением разных моделей атрибуции.

Инструменты для маркетинговой аналитики для веб-сервисов и мобильных приложений отличаются, поэтому будем с ними разбираться отдельно.

Сквозная маркетинговая аналитика для веб-сервисов

Основные задачи маркетинговой аналитики для веб-сервисов решают с помощью инструментов сквозной аналитики.

Инструменты сквозной аналитики работают по следующему алгоритму:

1. Выгрузить данные о расходах из рекламных систем (Google Ads, Яндекс Директ, Facebook Ads и тд).
2. Выгрузить данные о целевых действиях (регистрациях, заказах, оплатах) и о доходах из CRM или базы данных.
3. Загрузить данные о расходах и доходах в единую базу данных и объединить их по какому-либо общему параметру (user_id, client_id).
4. Построить нужные маркетологу отчеты с возможностью переключать модели атрибуции конверсий.
5. Принять решение о том, какие кампании масштабировать, какие улучшать, какие остановить.

Чтобы понять, что такое модель атрибуции, какие они бывают, как работают и какие в них есть подводные камни, рекомендую посмотреть видео Ильи Красинского.

Есть два типа решений сквозной аналитики:

1. Сервисы сквозной аналитики (Roistat, Alytics, Rick.ai, Calltouch, Comagic, Primegate, Utmstat и другие).
2. Сборные схемы сквозной аналитики.

Сервисы сквозной аналитики закрывают большинство задач маркетинговой аналитики с помощью своих базовых отчетов. Если данные о лидах и клиентах у вас хранятся в одной из популярных CRM, то это сервисы можно быстро настроить, часто без помощи разработчиков.

Если нужна очень большая гибкость в отчетах, то в этом случае вы можете собрать свое решение для маркетинговой сквозной аналитики. Для этого понадобятся следующие составные части:

1. Хранилище данных (Google BigQuery, Google Analytics, RedShift, ClickHouse и другие).
2. Коннекторы для передачи данных о расходах и доходах (OWOX BI Pipeline, Stitch, GA Connector и другие).
3. Визуализаторы (Google Data Studio, Power BI, Tableau, Redash и другие).

Я рекомендую для расширенной маркетинговой аналитики использовать связку Google Analytics + OWOX BI Pipeline + Google BigQuery + Google Data Studio.

↓ Чтобы глубже разобраться в том, как создаются, развиваются и масштабируются продукты, пройдите обучение в симуляторах GoPractice.

→ В «Симуляторе управления продуктом на основе данных» вы научитесь принимать решения с помощью данных и исследований при создании продукта.

→ В «Симуляторе управления ростом продукта» найдете пути управляемого роста и масштабирования продукта.

→ В «Симуляторе SQL для продуктовой аналитики» поймете, как применять SQL для решения продуктовых и маркетинговых задач.

→ Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом. Вы определите свои сильные стороны и слепые зоны, получите план профессионального развития.

→ Еще больше ценных материалов и инсайтов — в телеграм-канале GoPractice .

Маркетинговая аналитика для мобильных приложений

Проанализировать эффективность каналов привлечения для мобильных продуктов сложнее, чем для веб-сервисов, так как между переходом пользователя по рекламе и установкой приложения находится посредник — магазин приложений: App Store или Google Play. Именно на этом шаге информация об источнике трафика теряется.

Для решения задачи определения источника трафика для новых пользователей мобильных приложений используют специальные системы для аналитики и атрибуции мобильного трафика. Для маркетинговой аналитики мобильных продуктов обычно используют:

Системы маркетинговой аналитики для мобильных приложений работают следующим образом (это упрощенная схема для вашего понимания):

• Вы создаете в интерфейсе системы аналитики специальную ссылку и используете ее в рекламной кампании.
• Когда пользователь кликает по рекламной ссылке, то он сначала попадает на сервис редиректов системы аналитики, а лишь потом в магазин приложений. Для пользователя это все происходит бесшовно, то есть выглядит просто как переход в магазин приложений. Но на этом промежуточном этапе система аналитики сохраняет информацию о пользователе и о его источнике трафика.
• Пользователь устанавливает приложение и запускает его. SDK системы аналитики (интегрируется в приложение заранее), отправляет событие установки на сервер системы аналитики с информацией про пользователя.
• В этот момент система аналитики находит соответствие между теми, кто проходил через ее сервис редиректов, и информацией о новом пользователе, таким образом определяя источник трафика. Если соответствия нет, то система аналитики считает, что этот пользователь пришел органически.
• Далее SDK системы аналитики отправляет дополнительные данные о действиях пользователя в приложении (например, прохождение онбординга, покупки) на сервер системы аналитики.
• Система аналитики также получает от рекламных систем данные о расходах по рекламным кампаниям.
• Система аналитики связывает между собой данные о кликах по рекламе, установках приложения, расходах и доходах от покупок внутри приложения.

Подробнее прочитать про то, как работают алгоритмы определения источников установок мобильных продуктов, можно здесь .

Таким образом, в системе аналитики вы видите статистику в разбивке по каналам и кампаниям: объем трафика, конверсии, расходы и доходы. Далее эти данные можно анализировать в любых удобных вам срезах.

Системы продуктовой аналитики и задачи, которые они решают

У продакт-менеджеров и других членов продуктовых команд есть большой пласт задач, связанный с пониманием продукта и его пользователей:

• Поиск препятствий на пути пользователя к решению задачи в продукте;
• Оценка популярности разной функциональности продукта;
• Измерение эффекта от сделанных изменений на ключевые продуктовые метрики;
• Оценка результатов А/В тестов.

Эти задачи можно решить с помощью инструментов продуктовой аналитики, в которых есть готовые отчеты для анализа воронок, когортного анализа, расчета Retention, анализа монетизации и т.д.

Наиболее яркими представителями сервисов для продуктовой аналитики являются:

• Amplitude;
• Mixpanel;
• Woopra;
• Heap Analytics.

Из огромного количества систем аналитики хочется отдельно выделить Amplitude как оптимальный инструмент для тех, кто сфокусирован на развитии продукта. У этой системы аналитики есть бесплатный тарифный план с очень хорошим пакетом базовых отчетов и большим лимитом событий (10 млн событий в месяц).

Amplitude — это базовая система продуктовой аналитики, которую можно использовать для решения разных типов аналитических задач:

• есть бесплатный план с базовыми отчетами, которые закрывают 80-95% задач продуктовой аналитики;
• есть возможность выгружать данные, чтобы потом обработать в Excel/Google Spreadsheets;
• есть возможность подключить BI-инструменты, чтобы делать кастомные отчеты и более глубокую продуктовую аналитику;
• можно создавать дашборды для всей команды, чтобы мониторить метрики продукта на разных уровнях воронки;
• можно даже настроить передачу данных о каналах привлечения и оценивать маркетинговые метрики, но все же лучше для этого использовать специализированные сервисы.

Для решения задач более глубокой аналитики (создания кастомных отчетов, поиска корреляции между действиями в продукте, построения прогнозных моделей для выручки или оттока пользователей) нужны инструменты BI-анализа и визуализации данных.

Для этих задач обычно используют Power BI, Tableau, Google Data Studio. Для работы с этими инструментами потребуются знания SQL или Python.

Обзор типов систем аналитики: от маркетинговой до глубокой продуктовой аналитики

Для решения разных типов аналитических задач вам нужны разные инструменты. В зависимости от стадии развития вашего продукта и типа аналитических задач вам надо выбрать от 1 до 4 систем аналитики, каждая из которых закрывает аналитические задачи разных типов.

Некоторые аналитические системы помогают решать несколько типов аналитических задач, например, Google Analytics можно использовать для маркетинговой аналитики и для продуктовой аналитики при грамотной настройке отправки событий из продукта.

Хорошей практикой является интеграция как минимум двух систем аналитики в свой продукт. Это нужно для подстраховки, чтобы, например, сделать быструю проверку данных в обеих системах перед принятием важных и рискованных решений. Также если в одной из систем аналитики что-то пойдет не так и данные потеряются, то будет возможность проанализировать данные в другой системе.

Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных и веб продуктов

На практике оптимальный набор аналитических инструментов для веб-продуктов выглядит следующим образом:

• Segment в качестве Customer Data Hub;
• Google Analytics;
• OWOX BI Pipeline или Stitch Data;
• Amplitude;
• Mode Analytics (для задач продвинутой аналитики данных).

Оптимальный набор аналитических инструментов для мобильных продуктов:

• Segment в качестве Customer Data Hub;
• Firebase (бесплатная система аналитики на всякий случай);
• Appsflyer (система маркетинговой аналитики);
• Amplitude (система продуктовой аналитики);
• Mode Analytics.

В обоих наборах есть Mode Analytics в качестве системы аналитики для продвинутых задач. В Mode можно использовать SQL, Python и R для анализа данных, строить практически любые дашборды и отчеты и делиться ими с коллегами.

Источник: gopractice.ru