Что такое аналитика? Что такое аналитика в вашем представлении? Чем занимается аналитик в IT сфере? А в экономике? А в бытовухе?
В общем случае строится модель “проблемной” системы для анализа и дальше - система декомпилируется на составляющие её объекты и связи между ними, изыскиваются исходные данные [от общего (от уже полученного результата) к частному (к причинам)], сопоставляются и пересопоставляются n-е количество раз и в результате - либо подготавливается очёт, как система в целом докатилась до такой жизни, либо даже строится /теоретическая/ модель той же системы, но уже оптимизированной. Вот это “либо”/”либо” - достаточно ли в качестве результата работы предоставить “мы попали в *C*, потому что складывали *A*+*B*” или результатом работы аналитика должно быть не только “как мы попали в *С*”, но и “если мы хотим попасть не в *С*, а в *Z*, мы должны брать не *А* и *В*, а *X* и *Y*”, да ещё и предоставить все доказательства, почему?
Неправильности часто встречающиеся:
1. Для анализа системы в целом берутся не все данные, а только часть - наиболее видимая часть данных или доступная. Могут быть данные, о которых мы знаем, что они есть, но не знаем их значений, тогда можно закладываться с некоторой погрешностью на то, что “вот здесь, вероятнее всего, так” - и принимая предполагаемое значение за реальность, включаем данные в анализ. Но могут быть данные, о которых вообще не известно, вообще не известно о том, что они - тоже часть системы.
1.а) Или не правильно обозначен период времени для сбора данных. На малом интервале получилось найти исходные значения - делаются выводы - только они не работают.
2. Не правильно построены, не построены, проигнорированы связи между группами данных, связи внутренние и внешние. Проверяем первую цепочку, строящую подсистему *А* - работает, вторую цепочку, которая отвечает за работоспособность подсистемы *B* - работает. А система в целом - не работает, потому что *А* и *В* между собой не договорились.
3. Цифры - это не аналитика, цифры - это статистика. Числовые данные могут быть основой для анализа. Собрать из всех доступных числовых данных те, которые нужны для анализа, и те, которые нужны для оценки погрешностей (вторичные, незначительные или малозначительные для анализа конкретной системы, но в совокупности таки влияющие на результат), за нужный период времени - это колоссальный труд, но без построения на основе этих данных закономерностей и подготовки выводов это не аналитика.
4. Аналитика - это не только цифры. Для того, чтобы сделать яишницу, нужно взять 1 сковородку, 2 яйца, 10 грамм соли и 30 грамм масла, жарить при температуре 100°С, для того, чтобы порадовать этой яишницей подругу с утра, нужна чистая салфетка, красивая тарелка, зелень и оливки для украшения блюда (а как украсить - интуиция подскажет) и УЛЫБКА! (одна штука). Ладно, это не супер пример. Но тем не менее по п.4. - аналитика - это не только числовые данные.
раньше в выдаче были сплошные сплоги, на халяву сосущие отсюда rss, в большинстве случаев даже без ссылок внутри постов и без указания первоисточника, из-за чего я не то, что бы злилась, но не радовалась так точно. В тестовой версии сплоггеры все куда-то подевались. Справедливость потихоньку торжествует, и я в оценке результатов неизменно ставила “Лучше”. А коммерческих запросов у меня сейчас и нет, так что из меня, видимо, необъективный тестировщик в данном случае получится.
