Блог

Что включает в себя аналитика учебных процессов

Аналитика включает в себя много различных мероприятий и самое сложное — это определиться с чего начать. Мы решили выделить 4 уровня учебной аналитики, разобрав которые, вы сможете безболезненно запустить процесс анализа данных в своей организации.

Первый уровень: сбор данных

Самое первое условие, которое необходимо выполнить, чтобы запустить систему анализа, это собрать данные. Потому что в обратном случае анализировать будет нечего.

Процесс сбора данных может быть 2 видов:

  1. пассивный, когда информация копится самостоятельно. Самый распространенный способ — это собрать данные посредством внутренней бизнес системы, которая обрабатывает различные массивы данных.

  2. активный, когда вы непосредственно участвуете в процессе сбора данных, например, фиксируете явку на собрание методом переклички.

Второй уровень: первичный анализ

После того, как данные были собраны, можно начинать их оценивать, то есть искать смысл в отобранной информации. Например, понять, имеют ли эти данные хорошую или плохую окраску, то есть ответить на вопрос «Что произошло».

Для упрощения анализа можно использовать различные средства визуализации. Например, диаграммы и графики.


На данном шаге стоит рассчитать такие показатели как: расчет среднего значения, процентные соотношения отфильтрованных данных, вычисление экстремумов, расчет отклонений и дисперсии.

Третий уровень: продвинутый анализ

Когда объем собранных для анализа данных становится достаточно большим, то в ход вступает разведочный анализ данных, который позволяет выявить общие закономерности и тенденции, определить взаимосвязь данных друг от друга и помочь в разработке наилучшей стратегии углубленного анализа.

Используемые на данном этапе методы: анализ распределений переменных, просмотр корреляционных матриц, факторный анализ и регрессионный анализ, позволяют ответить на вопросы почему произошло то, что было выведено на втором уровне.

Данный уровень аналитики является самым тернистым, потому что чаще всего вместо ответа на один поставленный ранее вопрос появляется еще больше вопросов. И чтобы разобраться в этом, необходимо анализировать сразу несколько моделей и графиков.

Но, к счастью, в современном мире практически на все есть технологичное решение, и на помощь приходят искуственный и машинный интеллекты, способные выявить скрытые взаимосвязи, которые человек не в состоянии найти самостоятельно.

Четвертый уровень: предиктивная и прогнозная аналитика

Первые три этапа, о которых мы говорили, позволяют понять и оценить то, что уже произошло. А вот четвертый уровень позволяет дать прогноз на будущее.

Предиктивная аналитика пытается ответить на вопрос: учитывая то, что я знаю о прошлом, какова вероятность получить определенный результат, если произойдет событие Х.

А предсказательная аналитика пытается ответить на вопрос: учитывая то, что вероятным результатом события Х будет событие У, следует ли в будущем предпринять меры при появлении события Х, чтобы оптимизировать результат.

Текущий уровень требует основательных датасетов и развитого машинного обучения, чтобы обеспечить возможность формировать нетривиальные предсказания.

Суммируя вышесказанное, получаем следующую пошаговую инструкцию по работе с данными:

  1. Собираем данные для анализа.
  2. Отвечаем на вопрос, что произошло.
  3. Анализируем, почему это произошло.
  4. Решаем, как предотвратить это в будущем.
Аналитика