Rivalry2

HTML Diff

6 added 70 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-02-28

1 - Анализ данных • 04 июля 2022 • 5 мин чтения

1 + <h2>Подтвердите, что запросы отправляли вы, а не робот</h2>

2 - <h2>Анализ больших данных: зачем он нужен и кто им занимается</h2>

2 + Нам очень жаль, но запросы с вашего устройства похожи на автоматические. <a>Почему это могло произойти?</a>

3 - Сегодня тысячи компаний собирают и хранят большие данные о поведении своих клиентов, ассортименте, состоянии производства и других вещах, важных для бизнеса. Но чтобы принимать взвешенные решения на основе данных, просто собирать их недостаточно - нужен еще грамотный анализ. Рассмотрим, что же включает в себя анализ больших данных и какие инструменты для этого можно использовать.

3 + Я не робот Нажмите, чтобы продолжить

4 - <ul><li><a>Что такое анализ больших данных</a></li>

4 + <a>SmartCaptcha by Yandex Cloud</a>

5 - <li><a>Сбор и хранение больших данных</a></li>

5 + Если у вас возникли проблемы, пожалуйста, воспользуйтесь <a>формой обратной связи</a>

6 - <li><a>Технологии анализа и использования больших данных</a></li>

6 + 8256502296533022189:1772298913

7 - <li><a>Инструменты для анализа больших данных</a></li>

8 - <li><a>Профессии в сфере анализа данных</a></li>

9 - </ul><h2>Что такое анализ больших данных</h2>

10 - Чёткого определения того, какие данные считать большими, не существует. Нет какого-то предела объёма, после которого обычные данные превращаются в большие. Но обычно речь идёт как минимум о сотнях гигабайт и сотнях тысяч строк в базах данных. Ещё большие данные, как правило, регулярно пополняются, обновляются и изменяются, то есть их не только хранят, но и активно собирают.

11 - Итак, мы собрали большие данные и сохранили их. Но в таком виде это просто набор информации, который не способен принести никакой пользы. Чтобы польза была, необходим анализ больших данных - их структурирование и обработка по специальным алгоритмам с целью сделать определённые выводы.

12 - Например, у нас есть гипермаркет, в котором люди покупают определённые продукты. Большие данные - это сама информация о покупках: какие именно товары берут люди, как часто, в каких количествах. Анализ больших данных - это изучение этой информации, чтобы понять, каких товаров стоит закупать больше, а какие лучше вообще вывести из ассортимента. То есть в данной ситуации анализ больших данных подразумевает изучение информации о товарах с целью получения результатов, которые могут помочь компании в развитии.

13 - Что такое Big Data и как они устроены

14 - <a></a><h2>Сбор и хранение больших данных</h2>

15 - Существует множество источников больших данных для дальнейшей работ. Например:

16 - ●Статистика поведения пользователей на сайте и в приложении.Какие страницы они посещают, как долго выбирают товар, какие разделы изучают внимательнее всего.

17 - ●Данные о продажах с касс и из CRM.Что именно и на какую сумму люди покупают.

18 - ●Информация с датчиков на оборудовании.Как работают станки в цеху, какая температура поддерживается в помещении, какие каналы человек включает на умном телевизоре.

19 - ●Социальные опросы.Данные о семейном положении, возрасте, предпочтениях в еде и т. п.

20 - ●Данные из медицинских карт.Информация о состоянии здоровья пациентов.

21 - ●Записи с камер видеонаблюдения.Возраст и пол людей, их примерный поток в разное время дня, маршруты по торговому залу.

22 - ●Сборная информация из разных баз данных.Мы берём несколько баз с "маленькими" данными и собираем всё в одном месте, превращая данные в большие.

23 - После сбора данные необходимо где-то хранить для последующего анализа. Есть три группы мест для хранения.

24 - Базы данных (БД).Их используют для хранения как малых, так и больших данных. В базах хранятся чётко структурированные данные, разложенные по полочкам. Данные из баз проще анализировать, но для хранения их нужно предварительно очищать и структурировать. Это отнимает время и может привести к потере данных, которые пока кажутся бессмысленными, но могут стать полезными в будущем.

25 - Для хранения big data обычно используют:

26 - ● Классические реляционные БД: MySQL, PostgreSQL, Oracle. Они надёжные, но плохо масштабируются, поэтому не подходят для огромных массивов данных, которые часто обновляются.

27 - ● Нереляционные БД: MongoDB, Redis. Такие БД менее надёжные, но гораздо более гибкие.

28 - Хранилище данных.Это сложная система хранения из нескольких баз данных и инструментов для их обработки и структурирования. Часто она также включает в себя сервисы для проведения анализа данных и их визуализации для пользователей.

29 - Для построения хранилищ данных часто используют Greenplum, ClickHouse.

30 - Озеро данных.Это большое хранилище, в котором лежит много "сырой", неструктурированной информации. Туда можно загружать любые данные, чтобы потом их извлекать, анализировать и использовать в бизнесе. Анализировать их потом сложнее, зато при загрузке никакой анализ и структурирование не нужны.

31 - Для построения озёр данных обычно используют Hadoop.

32 - Часто озёра используют вместе с хранилищами или базами данных. Сначала все данные сгружают в озеро, а потом извлекают из него по определённым критериям, структурируют и кладут уже в хранилище или базу.

33 - <h2>Технологии анализа и использования больших данных</h2>

34 - Главная задача анализа больших данных - помочь бизнесу действовать правильно и автоматизировать отдельные процессы. Для этого есть разные методы использования и работы с большими данными.

35 - Смешение и интеграция данных.Большие данные часто собирают из множества разных источников. При этом их не всегда можно сгружать в единую базу: часто данные разнородные и к общему виду их не привести.

36 - В таком случае применяют технологию интеграции. Это одновременно и обработка, и анализ данных. Для этого всю разнородную информацию приводят к единому формату. Данные дополняют и проверяют: удаляют избыточные, загружают недостающие из других источников. Часто даже после этого по данным уже можно делать определённые выводы.

37 - Традиционно для интеграции данных используют процессы ETL - извлечение, преобразование и загрузку. На базе этих процессов строят ETL-системы.

38 - Статистический анализ.Статистика - это подсчёт данных по определённым критериям с получением на выходе конкретного результата обработки данных в процентах. Лучше всего статистика работает именно на больших данных, поскольку чем крупнее выборка, тем достовернее результат.

39 - При анализе больших данных могут считать:

40 - ● Простые проценты, например долю лояльных клиентов.

41 - ● Средние значения данных из разных групп, например средний чек у разных категорий покупателей.

42 - ● Корреляцию, чтобы вычислить, как изменение одних данных влияет на другие. Например, как возраст клиента влияет на его покупательную способность.

43 - А также некоторые другие показатели - в зависимости от потребностей бизнеса.

44 - На курсе Практикума "Специалист по Data Science" мы учим студентов основам анализа больших данных, работе с базами и хранилищами данных, программированию на Python и другим навыкам, необходимым для всестороннего анализа данных и машинного обучения.

45 - Станьте специалистом по Data Science с нуля

46 - Освойте всё с нуля за 13 месяцев - от простого к сложному. Будете решать настоящие задачи бизнеса и практиковаться на реальных данных от лидеров индустрии.⦁ 17+ проектов для портфолио;⦁ помощь с поиском работы до 7 месяцев после выпуска;⦁ приглашения на собеседования чаще на 38% и зарплата выше на 9%*

47 - Машинное обучение и нейронные сети.Большие данные можно использовать для того, чтобы составлять автоматизированные системы, способные самостоятельно принимать решения. В самом простом виде это чат-боты, которые умеют распознавать ответы пользователей. В сложном - большие распределённые системы управления закупками или производством.

48 - Чтобы такие системы работали, им нужны наработанные паттерны поведения. Эти паттерны извлекаются как раз из работы с большими данными. Система смотрит, как данные изменялись в прошлом, и на основе этого действует в настоящем. Такие системы называют нейронными сетями.

49 - В процессе обучения нейронные сети можно научить анализировать большие данные. Например, нейросети можно "скормить" тысячи фотографий женщин и мужчин. И потом она научится определять пол по фото или видео, что даёт возможность использовать её для классификации поведения покупателей.

50 - Схема работы нейронной сети, которая умеет определять, что изображено на фотографии

51 - Предиктивная аналитика.Это составление прогнозов на основе данных. Например, мы смотрим на поведение покупателей за прошлый год и можем предположить, какой будет спрос на конкретные товары в конкретный день. Или определить, какие именно параметры влияют на поведение клиентов.

52 - Предиктивную аналитику используют, чтобы предсказать колебания валют, поведение покупателей, время доставки грузов в логистике, финансовые показатели компаний.

53 - Для предиктивной аналитики большие данные тщательно изучают, а затем вычисляют корреляции и строят графики, чтобы предугадать, как ситуация повернётся в будущем.

54 - Имитационное моделирование.Предиктивная аналитика помогает предсказать, что будет, если ничего не изменится и система будет существовать в тех же данных. Моделирование же помогает ответить на вопрос: "А что, если?.." Чтобы это сделать, мы строим на базе больших данных максимально точную модель ситуации, а потом меняем в ней параметры: повышаем цену товара, увеличиваем поток клиентов, изменяем размер изготавливаемой на станке детали. Модель реагирует на это и показывает, что будет: как изменится прибыль, что произойдёт с лояльностью клиентов, снизится ли скорость производства.

55 - <h2>Инструменты для анализа больших данных</h2>

56 - Чаще всего для анализа больших данных используют скрипты и программы, написанные<a>на языке Python</a>. Чтобы работать совместно и эффективно, эти скрипты и программы пишут в специальных интерактивных средах - Jupiter Notebook, Kaggle и Google Collab. Эти среды позволяют выгружать данные,<a>использовать машинное обучение</a>и нейронные сети, собирать статистику.

57 - Colab позволяет использовать для анализа и визуализации данных все возможности популярных библиотек Python. Редактировать код можно прямо в браузере.

58 - Для визуализации результатов анализа данных<a>используют Power BI</a>и<a>Tableau</a>. Они позволяют строить наглядные диаграммы, графики и таблицы для демонстрации результатов аналитики тем, кто недостаточно глубоко разбирается в анализе данных.

59 - Также существуют специальные инструменты и фреймворки для обработки больших данных по разным технологиям: Hadoop, Caffe и другие. Ими пользуются для машинного обучения и сложного анализа данных, выбирая инструмент в зависимости от используемых в компании технологий и бизнес-задач.

60 - <h2>Профессии в сфере анализа данных</h2>

61 - Data scientist.Эта профессия во многом похожа на аналитика данных - иногда им на рынке дают одинаковые задачи, особенно на старте работы джуниора. На более высоком уровне представители data science больше работают с такими методами анализа больших данных, как модели, нейронные сети и визуализация, в то время как аналитики используют статистический анализ и другие математические методы.

62 - Но это не обязательное правило: аналитики часто работают с визуализацией, data scientist - со статистикой. Зависит от задач, которые определяет бизнес.

63 - Data engineer.Этот человек строит те самые системы, которыми пользуются аналитики данных и data scientist. Он разворачивает хранилища, настраивает системы очистки и анализа данных, выдаёт аналитикам данные по их запросу и следит, чтобы всё работало нормально.

64 - Аналитик данных.Это именно тот человек, который занимается анализом больших данных. К нему бизнес приходит с вопросами, например: "Какой товар нам исключить из ассортимента?", "От чего зависит среднее время приёма в больнице?", "Какие клиенты покупают больше всего?". Аналитик берёт уже собранные данные, анализирует их с помощью специальных технологий и предоставляет отчёт. И уже на основе этого отчёта менеджеры и руководители принимают бизнес-решения.

65 - Ревьюер по направлению Data Analysis в Латинской Америке

66 - <h2>Подпишитесь на наш ежемесячный дайджест статей - а мы подарим вам полезную книгу про обучение!</h2>

67 - Когортный анализ: зачем нужен бизнесу и как его проводить

68 - Визуализация данных: применение в работе, основные принципы, способы и инструменты для использования

69 - Дарим 1500 баллов Плюса за покупку курса и новогоднее обещание себе - до 15 января.

70 -