Анализ данных для решения ваших задач

Хотите повысить эффективность бизнеса за счет использования данных? Воспользуйтесь нашей услугой анализа данных.

Мы предлагаем:

  • Сбор и подготовку данных для анализа
  • Построение аналитических отчетов и визуализацию данных
  • Выявление скрытых закономерностей и корреляций
  • Сегментацию клиентов и анализ целевой аудитории
  • Прогнозирование KPIs с помощью статистических моделей
  • Разработку рекомендаций для принятия бизнес-решений

Наши аналитики проведут комплексный анализ ваших данных и помогут использовать их для повышения прибыли, оптимизации процессов, прогнозирования.

  • Глубокий анализ данных
  • Точное прогнозирование
Обсудить проект
  • Пожизненная гарантия
    Гарантия
    Если по окончанию работы, будут выявлены ошибки или замечания, бесплатно устраним их
  • otcheti
    Оплата
    за результат
    Все работы согласно договора, оплата после приемки работ
  • Иконка часы
    Не срываем
    сроки
    Фиксируем сроки по работе с данными в договоре, и не нарушаем их.
  • budjet
    Фиксированная смета
    Озвученная в КП цена не меняется, вплоть до полной готовности итогового отчета

Наша миссия – внедрить инструменты, которые помогут вашему бизнесу

Наша команда
Над вашим проектом будут работать эксперты в своих областях. Наша команда живет своим делом и постоянно развивается.
Более 20 специалистов в штате компании
Подробнее о компании

Услуга анализа данных включает

Структурируем процесс анализа данных на этапы. Каждый этап имеет свои задачи и цели, которые необходимо достичь перед переходом к следующему этапу.
01
Сбор данных
02
Подготовка и очистка данных
03
Анализ данных
04
Интерпретация и использование данных
05
Разработка системы хранения и учета данных
Сбор данных

Предварительная оценка: идентификации источников данных для вашего проекта, оценка качества данных для понимания их ценности. Включает в себя проверку точности, актуальности, полноты и надежности данных. Данные могут быть получены из внутренних источников (например, баз данных, электронные таблицы, CRM и другое программное обеспечение) и внешних источников (веб-сайты, агрегаторы данных третьих сторон).

Сбор данных: определение цели исследования, типа данных для сбора, методы и процедуры, которые вы будете использовать для сбора, хранения и обработки данных

Хранение данных: собранные данные сохраняются для последующего анализа. Для этого могут использоваться различные системы, включая облачные хранилища и реляционные базы данных.

kontext etap 1
Подготовка и очистка данных

Удаление дубликатов и нерелевантных наблюдений: ваши наборы данных могут содержать повторяющиеся или нерелевантные записи, которые необходимо удалить для обеспечения точности анализа.

Исправление структурных ошибок: в данных могут быть ошибки, связанные с неправильной записью или передачей информации, например, опечатки или неправильное использование заглавных букв.

Обработка пропущенных данных: иногда данные могут отсутствовать в наборе данных. Обработка пропущенных данных включает их заполнение, удаление или замену, в зависимости от контекста и объема отсутствующих данных.

Фильтрация аномалий: аномалии или выбросы — это значения, которые сильно отклоняются от остальных данных. Они могут возникнуть из-за ошибок ввода данных или могут быть реальными, но редкими наблюдениями. В зависимости от контекста, такие данные могут быть отфильтрованы для обеспечения точности анализа.

Преобразование данных: это процесс изменения формата или структуры данных. Преобразование данных также может относиться к процессу приведения данных к одному масштабу, инвертированию значений для обеспечения единообразия, и преобразованию категориальных данных в числовые для выполнения определенных аналитических методов.

Проверка и исправление ошибок данных: включает в себя проверку наличия ложных или ошибочных данных и их исправление. Например, может быть необходимо «обратное кодирование» ответов на опросы, чтобы гарантировать, что все ответы интерпретируются единообразно.

kontext etap 2
Анализ данных

Анализ данных включает в себя различные методы и подходы, такие как:

Описательный анализ данных (Descriptive Analysis): этот подход фокусируется на понимании и описании основных характеристик данных. Это включает в себя подсчет основных статистических показателей, таких как средние значения, медианы, моды, стандартные отклонения и т.д.

Исследовательский анализ данных (Exploratory Data Analysis): исследовательский анализ данных, или EDA, является ключевым этапом в анализе данных, где аналитик пытается понять структуру, связи и основные закономерности в данных. Этот анализ помогает формулировать гипотезы и создавать модели данных.

Предиктивный анализ данных (Predictive Analysis): предиктивный анализ использует статистические методы и машинное обучение для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события или поведение на основе исторических данных. Эти модели могут быть использованы для прогнозирования будущих тенденций, паттернов или поведения.

Прескриптивный анализ данных (Prescriptive Analysis): прескриптивный анализ использует методы оптимизации и моделирования сценариев для предложения наилучших возможных решений или действий в данных обстоятельствах.

kontext etap 3
Интерпретация и использование данных

На основе имеющихся данных мы делаем прогнозы и принимаем обоснованные решения. Этот процесс включает сбор, преобразование и организацию данных с целью выявления закономерностей и тенденций.

Используя методы машинного обучения, мы автоматизируем построение аналитических моделей, что позволяет системам изучать данные, определять шаблоны и принимать решения с минимальным участием человека.

Однако, важно не только получить прогнозы от машинного обучения, но и понять, как эти прогнозы были сделаны. В этом нам помогает интерпретируемость моделей машинного обучения. Интерпретация модели позволяет нам понять, насколько доверительны эти прогнозы и насколько они надежны для принятия управленческих решений

kontext etap 4
Разработка системы хранения и учета данных

Для построения точных аналитических моделей и уменьшения погрешности расчета, необходимо реализовать систему, хранения и учета данных, которая состоит из следующих этапов:

  1. Планирование: на этапе планирования определяются цели и область применения проекта, а также ответственные лица, требования к контролю, этапы проекта, бюджеты и конечные продукты.
  2. Сбор данных: на этом этапе данные из источников (внутренних систем, баз данных, архивированных файлов и т.д.) собираются для дальнейшей обработки.
  3. Обработка данных: данные преобразуются из сырого формата в более читаемый формат, обеспечивая необходимую форму и контекст.
  4. Анализ и дизайн: на этом этапе определяются и документируются учетные и бизнес-процессы, которые используются организацией. Основываясь на этих данных, проектируется система.
  5. Хранение данных: стратегия хранения данных включает решение о том, что хранить, где, когда, кто отвечает за управление, как много данных хранить, что сохранять и уничтожать, и как осуществлять хранение.
  6. Управление данными: здесь важно следить за тем, чтобы процессы сбора, организации, защиты, хранения и обмена данными работали гармонично и вместе помогали достичь целей организации.
  7. Анализ данных: после того как данные хранятся и управляются, они анализируются для получения полезной информации.
  8. Имплементация и поддержка: на этапе имплементации система внедряется в организацию. На этапе поддержки обеспечивается надлежащая работа системы и вносятся необходимые изменения.

 

kontext etap 5

Разработаем систему учета и анализа данных

  • 01
    Используем машинное обучение для автоматизации процессов анализа данных, что позволяет ускорить получение результата и минимизировать возможные ошибки
  • 02
    Выявляем скрытые взаимосвязи и закономерности в данных, на основе которых наши клиенты могут принимать обоснованные и своевременные бизнес-решения
  • 03
    Наши модели машинного обучения способны адаптироваться к новым данным, улучшая свою производительность и точность предсказаний по мере накопления опыта
  • 04
    Благодаря использованию современных технологий машинного обучения и наличию значительной вычислительной мощности, мы можем быстро обрабатывать большие объемы данных
Обсудим проект?
Проконсультируем, предложим инструменты которые 100% помогут вашему бизнесу, подготовим КП в 3-х вариантах
обсудить проектЗаказать звонок

Над анализом данных будут работать

arrow
arrow
Фото Константин
Проектный менеджер
Курирует проект заказчика, решает организационные вопросы, всегда на связи. Координирует команду и передает обратную связь.
Маркетолог
Маркетолог
Изучает товар заказчика, анализирует ЦА и конкурентов. На основе этих данных он выстраивает структуру сайта, чтобы закрыть возражения и сомнения потенциальных клиентов.
Веб-аналитик
Копирайтер
Пишет тексты на сайте заказчика. Акцентирует внимание читателей на выгодах, усиливает смыслы и прописывает дизайнеру визуальные задачи.
UX/UI-дизайнер
UX/UI дизайнер
Создает уникальный дизайн сайта исходя из фир. стиля компании, если он имеется. Либо предлагает свои цветовые решения подходящие под направление заказчика.
Специалист по Яндекс.Директ
SEO-специалист
Прорабатывает базовую SEO-оптимизацию сайта. Проводит подготовительные работы для будущего продвижения сайта в поисковых системах.
Фото Эльза
Программист
Верстает сайт в соответствии дизайн-макета и прототипа. Адаптирует под все устройства (телефоны, планшеты, ПК) Тестирует сайт на работоспособность.

Стоимость услуг
по анализу данных

от 250 000
Стоимость работ по анализу данных, индивидуально рассчитывается для каждого проекта, и зависит от множества факторов, такие как: корректность сбора, сложность очистки, объем данных и т.д. Что входит в стоимость данного тарифа:
  • Сбор данных
    • Идентификации источников данных
    • Сбор данных
    • Хранение данных
  • Подготовка и очистка данных
    • Удаление дубликатов и нерелевантных наблюдений
    • Исправление структурных ошибок
    • Обработка пропущенных данных
    • Преобразование данных
  • Анализ данных
    • Формулирование гипотезы
    • Выбор модели
    • Обработка данных
  • Интерпретация
    • Выявления закономерностей и тенденций
    • Описание модели
    • Подготовка отчета

Как рассчитать стоимость услуги по анализу данных

Специалист по Яндекс.Директ

Команда Webscience окажет комплекс работ по анализу данных, не ниже вышеуказанной. Точную стоимость работ мы сможем определить только после того, как клиент заполнит бриф или пройдет легкий тест (по кнопке ниже). Это позволит нам оценить сложность задачи и цели с которыми он обратился за нашими услугами.

На основе полученной информации, специалисты подготовят персональное коммерческое предложение в 2-х вариантах реализации и стоимости вашего проекта.

Рассчитать стоимость

Преимущества анализа данных
с Webscience

  • ne slivaem budjet
    Оплата за результат
    Заключаем договор, вы вносите аванс, и мы приступаем к работе. Проводим работы в 4 этапа. Оплата нового этапа, только после приемки предыдущего
  • budjet
    Фиксированная смета
    Стоимость озвученная в коммерческом предложении не меняется, в плоть до окончания работ
  • podhod
    Комплексный подход
    Вам не нужно тратить время на поиски аналитика, инженера ML, Data Scientistа и прочих специалистов для анализа данных. Мы закрываем все вопросы по аналитике
  • pers menedjer
    Персональный менеджер
    Под ваш проект выделяется персональный аккаунт-менеджер, который следит за работой и эффективностью всей группы специалистов, закрепленной за вашим проектом.
  • na dolgo
    Мы с вами надолго
    Работаем на результат, по принципу win-win. Делаем свою работу так, чтобы остаться с вами надолго.
Скидка
Заказывая анализ данных до 1 июля
— вы получаете дополнительную скидку 7%
Оставьте контакты и забронируйте условия спецпредложения
Нажимая на кнопку “Забронировать”, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.
Предложение ограниченно, свободно 2 места

Ответы на вопросы
об услуге по анализ данных

Как следить за производительностью модели машинного обучения в продакшн?

Каковы методы и алгоритмы машинного обучения, которые подходят для моего бизнеса??

Как оценить эффективность модели машинного обучения?

Как обеспечить безопасность и конфиденциальность данных в процессе машинного обучения?

Как можно внедрить модель машинного обучения в бизнес-процессы?

Преобразование данных в знания: профессиональные услуги по анализу данных от студии WebScience

Сегодня, в эпоху цифровизации, бизнес и наука все больше опираются на анализ данных. Но что это такое и почему оно так важно? В этой статье мы разберемся в этом вопросе.

В современном мире данные играют ключевую роль. Они используются для принятия стратегических решений, оптимизации бизнес-процессов, улучшения качества услуг и многого другого. Без глубокого понимания этих данных организации могут упустить важные инсайты и возможности.

Здесь на сцену выходят профессиональные услуги по анализу данных. Это комплексная услуга, которая включает в себя сбор, подготовку и очистку данных, а также их анализ и интерпретацию. Но что это значит на практике?

Сбор данных — это первый и один из самых важных этапов в процессе анализа данных. Этот процесс включает в себя идентификацию, выявление и сбор необходимой информации из различных источников.

Методы сбора. Существуют различные методы сбора данных, включая опросы, наблюдения, анализ документов, анализ социальных сетей и многое другое. Метод сбора данных зависит от целей, анализа и типа данных, которые требуются.

Важность качественного сбора данных. Качество собранных данных играет ключевую роль в процессе анализа данных. Если данные некорректны или неполны, это может существенно исказить результаты анализа и привести к неверным выводам.

Подготовка и очистка. После сбора данных следует этап подготовки и очистки. Она заключает в себе процесс удаления ошибок, дубликатов и неполных данных, чтобы улучшить их качество.

Методы и технологии очистки данных. Существуют различные технологии и методы очистки данных, включая автоматизированные системы, которые могут значительно упростить этот процесс и повысить его эффективность.

Анализ данных. После подготовки и очистки следует анализ данных. На этом этапе используются различные статистические и аналитические методы для изучения информации и выявления полезных паттернов и инсайтов.

Статистический анализ данных. Может включать в себя различные техники, такие как дескриптивная статистика, корреляционный анализ, регрессионный анализ и многое другое. Эти методы помогают описать и интерпретировать данные, выявлять взаимосвязи между переменными и делать прогнозы.

Визуализация. Визуализация данных — это важный инструмент, который позволяет наглядно представить результаты анализа. С помощью графиков, диаграмм и других визуальных инструментов можно легко понять сложные данные и идентифицировать ключевые инсайты.

Интерпретация данных. Последний этап процесса анализа данных — это интерпретация. На этом этапе аналитики и исследователи применяют свои знания и навыки для того, чтобы толковать результаты анализа и сделать полезные выводы.

Техники интерпретации. Существуют различные техники интерпретации данных, включая сравнительный анализ, качественный анализ, квантитативный анализ и многое другое. Выбор техники зависит от целей анализа и типа данных.

Профессиональные услуги по анализу данных предлагают ряд преимуществ, включая повышение эффективности, улучшение точности и качества данных, а также возможность принимать обоснованные решения.

Студия WebScience предлагает вам профессиональные услуги по анализу данных. Наши услуги разработки включают в себя сбор, подготовку и очистку, анализ и интерпретацию данных. Мы помогаем организациям преобразовывать их данные в ценные знания и инсайты, которые могут стать мощным инструментом для принятия бизнес-решений. Не упустите возможность улучшить эффективность вашего бизнеса с помощью наших услуг.

Форма бесплатной консультации

Начните с бесплатной консультации + получите индивидуальное коммерческое предложение

01
Обсудим проект, подскажем какие инструменты подойдут
для продвижения ваших услуг
02
Подготовим расчет сроков
и стоимости в 3-х ценовых вариантах реализации проекта
Заполните графу номера телефона, менеджер свяжется с Вами в ближайшее время, ответит на все интересующие вопросы и отправит коммерческое предложение
Нажимая на кнопку “Получить консультацию”, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Thank you! Your submission has been received!
Oops! Something went wrong while submitting the form.