Критерии хорошего анализа

Заметки по аналитике данных. Анализы бывают всякие – хорошие и плохие. Рассмотрим критерии хорошего анализа данных.

Актуальность

Хороший анализ руководствуется бизнес-потребностью. Он не производится только потому, что это интересно или весело.

Релевантность

Хороший анализ имеет отношение к бизнесу, т.е. бизнес-задача не должна быть произвольной, её решение должно быть важным для бизнеса, а у бизнеса должна быть возможность её решить.

Объяснимость

Хороший анализ должен блестяще объяснять суть тем заинтересованным лицам, которые будут действовать, опираясь на результаты анализа.

Полезность

Хороший анализ указывает конкретные шаги, которые можно предпринять, чтобы использовать результаты анализа для улучшения бизнеса.

Своевременность

Хороший анализ предоставляется своевременно и доступен в момент принятия решения. «Просроченный» анализ попросту бесполезен.

Различия анализа и отчётности

Анализ и отчётность

Data Scientist # 1

Машинное обучение, большие данные, наука о данных, анализ данных, цифровой маркетинг, искусственный интеллект, нейронные сети, глубокое обучение, data science, data scientist, machine learning, artificial intelligence, big data, deep learning

Данные — новый актив!

Эффективно управлять можно только тем, что можно измерить.
Copyright © 2016-2021 Data Scientist. Все права защищены.