Аналитика
Анали́тика (др.-греч. άναλυτικά, дословно — «искусство анализа») в первоначальном смысле понятия — часть искусства рассуждения — логики, рассматривающая учение об анализе — операции мысленного или реального расчленения целого (вещи, свойства, процесса или отношения между предметами) на составные части, выполняемая в процессе познания или предметно-практической деятельности человека[1].
В наиболее распространённом современном смысле использования — прикладная деятельность по поиску, получению, осмыслению и обобщению информации с опорой на существенно и, даже, заведомо неполные данные.
Предыстория[править | править код]
Ещё в IV веке до нашей эры, ученик Платона, древнегреческий философ Аристотель в своём «Органоне» назвал два известных своих сочинения по логике словом «Аналитика» («Первая Аналитика» и «Вторая Аналитика»[2]), так как они разлагают логическое мышление на простейшие элементы и затем от них переходят к сложным формам мышления. Будучи основателем формальной логики как науки, Аристотель называл её «аналитика», термин же «логика» прочно вошёл в обиход уже после его смерти в III веке до нашей эры[3].
В XVIII веке родоначальник немецкой классической философии Иммануил Кант назвал «аналитикой» разложение человеческой познавательной способности.
Математические методы аналитики[править | править код]
Аналитика — это прикладная междисциплинарная область[4].
В ряде случаев для её описания используется термин расширенная аналитика, связанный с использованием методов машинного обучения, нейронных сетей и регрессионного анализа[5][6]. Он включает также неконтролируемые методы машинного обучения, такие как кластерный анализ, анализ главных компонент профиля сегментации и анализ ассоциаций[7].
В узком смысле (англ. Analytics)— систематический численный анализ данных для выявления и интерпретации значимых закономерностей[8]. Применяется в областях, для которых характерно обилие накопленной информации. Опирается на одновременное применение статистики, компьютерного программирования и исследования операций. Эти методы могут применяться в таких сферах деятельности человека как маркетинг, управление, финансы, информационная безопасность и анализ и разработка программного обеспечения. Для обработки больших данных алгоритмы аналитики, используют методы информатики, статистики и математики[9].
Бизнес-аналитика[править | править код]
Бизнес-аналитика — широкий спектр аналитических практик и подходов, относящихся к ведению бизнеса.
Принципиальным отличием от научных практик является целеполагание. Если в случае науки, по крайней мере, фундаментальной науки, целью исследований, хотя бы формально, является выяснение истины и разработка новых теорий, более полно и корректно описывающих реальность, то, в случае бизнес-аналитики целью является обеспечение более эффективного ведения бизнеса.
Анализ бизнес-процессов[править | править код]
Специфическим видом аналитики, лежащим на стыке бизнес-аналитики и аналитики в IT является анализ бизнес-процессов, как правило опирающийся на BPMN или схожие нотации.
Аналитика в IT[править | править код]
Web-аналитика[править | править код]
Медиа-аналитика[править | править код]
Медиа-аналитика основывается на анализе публикаций, в настоящее время - преимущественно потоков публикаций, с использованием специализированных инструментов медиа-мониторинга, таких, как Медиалогия, Крибрум и тому подобные.
Политическая, военная и иная конкурентная аналитика[править | править код]
Анализ политических, военных, экономических и иных подобных конфликтных и конкурентных ситуациях происходит в обстоятельствах, в которых у аналитика не просто нет доступа к достоверным данным, но часть этих данных намеренно фальсифицируется, искажается или скрывается одним или несколькими противоборствующими сторонами. Кроме того, данные могут меняться в реальном времени, а информация об их изменениях или даже о самом факте такого изменения - отставать или вообще не поступать.
Такие предусловия работы аналитика распространяются, в том числе и на ситуацию рыночной конкуренции, при которой доступ к данным является одним из конкурентных преимуществ.
В связи с этим в современной аналитике указанного типа большую роль играют индуктивные и абдуктивные методы рассуждений. При анализе поступающих данных существенную роль может играть анализ цепочки поставки данных, вплоть до аппеляций к личности.
См. также[править | править код]
- Business Intelligence
- Data mining
- Культурная аналитика
- OSINT
- Криминалистический анализ
- Анализ бизнес-процессов
Примечания[править | править код]
- ↑ Аналитика // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. (82 т. и 4 доп.). — СПб., 1890—1907.
- ↑ ПРЕДМЕТ И ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ЛОГИКИ. Дата обращения: 18 ноября 2010. Архивировано 23 марта 2010 года.
- ↑ Логика как наука. Дата обращения: 18 ноября 2010. Архивировано из оригинала 1 октября 2010 года.
- ↑ What is Data Analytics? (амер. англ.). Master's in Data Science. Дата обращения: 8 июля 2021. Архивировано 9 июля 2021 года.
- ↑ AI, Big Data & Advanced Analytics In The Supply Chain. Forbes.com. Дата обращения: 16 апреля 2020. Архивировано 23 июня 2022 года.
- ↑ Kelleher, John D. Fundamentals of machine learning for predictive data analytics : algorithms, worked examples, and case studies. — 2. — Cambridge, Massachusetts, 2020. — P. 16. — ISBN 978-0-262-36110-1.
- ↑ Ronin Myers. Data Management and Statistical Analysis Techniques. — Scientific e-Resources, 2019-05-19. — ISBN 9781839473395.
- ↑ Oxford definition of analytics. Дата обращения: 23 июня 2022. Архивировано из оригинала 25 января 2021 года.
- ↑ Kohavi, Rothleder and Simoudis (2002). "Emerging Trends in Business Analytics". Communications of the ACM. 45 (8): 45–48. CiteSeerX 10.1.1.13.3005. doi:10.1145/545151.545177.
Литература[править | править код]
- Дэйв Миллнер, Надим Хан. HR-аналитика. Практическое руководство по работе с персоналом на основе больших данных = Introduction to People Analytics: A practical guide to data-driven HR. — М.: Альпина Паблишер , 2022. — 384 с. — ISBN 978-5-9614-7831-0.
Ошибка Lua в Модуль:External_links на строке 409: attempt to index field 'wikibase' (a nil value).