Обсудить внедрение
Наши менеджеры обязательно свяжутся с вами
Импортозамещаем Програмное обеспечение. Переводим на ПО сертифицированное в РФ.
Что такое анализ исторических данных?
Процесс анализа исторических данных с помощью интеллектуального анализа данных доказал свою ценность для промышленной среды. Доступно множество моделей, описывающих внутренний процесс интеллектуального анализа данных. Однако многие компании либо не обладают собственными навыками, либо не желают инвестировать в выполнение внутреннего интеллектуального анализа данных.На арене активной торговли участники рынка тратят значительное время и усилия на то, чтобы понять, как поведение рынка в прошлом соотносится с его будущим. Получение своевременных рыночных данных и актуальных новостей привлекает значительные капиталовложения, при этом фирмы по всему миру ежегодно тратят почти 27 миллиардов долларов на информацию, связанную с рынком. Независимо от того, основывается ли чей-либо подход к рынку на фундаментальном или техническом анализе, прибыльность зависит от признания будущих возможностей и устранения прошлых ошибок.
Анализ исторических данных - это изучение поведения рынка за определенный период времени. Фраза "поведение рынка" используется в отношении множества различных аспектов рынка и их взаимодействий. Зарегистрированные рыночные данные, такие как цена, волатильность и объем, могут быть количественно оценены и изучены за определенный период.
Благодаря детальному изучению поведения рынка в прошлом трейдеры и инвесторы могут получить представление о внутренней работе этого рынка. Информация, полученная в ходе процесса, может оказаться полезной при разработке жизнеспособного торгового плана или улучшении существующей методологии.
Понимание рынка - тщательное изучение прошлого поведения финансового инструмента или рынка может дать трейдеру представление о том, какие из представленных характеристик являются нормальными, а какие - экстраординарными.
Разработка системы - четкое определение того, когда, чем и как торговать на данном рынке, является отправной точкой для создания торговой системы. С помощью анализа исторических данных может быть определено и развито статистическое "преимущество" для активной торговли.
Последовательность - выбор сделок с заранее определенным ожиданием может дать трейдеру уверенность в потенциальном результате. Благодаря пониманию того, как данная сделка выполнялась с течением времени, можно уменьшить неожиданные результаты.
Было сказано, что те, кто не понимает историю, обречены повторять ее. Дисциплина анализа исторических данных стремится не только избежать ошибок прошлого, но и обеспечить рабочее преимущество в будущем.
Что такое обнаружение аномалий?
Аномалия - это точка данных, которая выходит за рамки обычного поведения. Мы можем разделить его в широком смысле на 2 типа:Ожидаемые аномалии
Как правило, это хорошо понимают те, кто просматривает результаты обнаружения аномалий – отличные примеры этого включают всплеск продаж из-за Черной пятницы или снижение посещаемости в торговом центре на Рождество. Важно – они не генерируют момент “Ага!”, когда они раскрываются человеку, поскольку изменение в производительности уже ожидается
Неизвестные аномалии
Аудитория, как правило, не очень хорошо понимает их – примером этого может быть внезапное падение заказов с веб-сайта розничной сети или резкий рост числа жалоб клиентов на платформу потокового видео.
Это, безусловно, более интересные аномалии – они представляют собой ожидаемое и неизвестное изменение в производительности, которого человек не ожидал – и генерируют момент “Ага!” при обнаружении.
Почему важно обнаружение аномалий?
Для людей крайне важно иметь возможность определять изменение производительности и предпринимать действия в соответствии с этим пониманием.Изменение показателя может быть безвредным, или оно может представлять собой пагубное событие, происходящее внутри бизнеса, или положительную возможность для роста.
Получая уведомления об этих случаях с помощью функции обнаружения аномалий, пользователи могут отличать незначительные изменения от действительно необычных, побуждающих к пониманию и действиям.
Хорошо сконструированная модель обнаружения аномалий, которая обучается у конкретной компании по конкретным показателям, позволяет людям не вручную круглосуточно отслеживать изменения, а предоставить системе отличать сигнал от шума и сосредоточиться на том, что действительно важно.
Зачем вашей компании обнаружение аномалий?
Обнаружение аномалий для эффективности маркетингаДля маркетологов важен каждый потраченный доллар, показ, клик и конверсия. Для реагирования на проблемы при традиционных подходах к анализу и повышению эффективности маркетинга требуются дни или недели, в результате чего вашему бизнесу приходится тратить деньги на маркетинговые каналы, которые не приносят максимальной отдачи, и оставлять доходы на столе, которые в противном случае можно было бы зафиксировать.
Часто команды по анализу производительности анализируют показатели за последнюю неделю (или месяц, или квартал), чтобы понять, какие кампании смогли увеличить количество конверсий, кликов и показов. Традиционно выполняемые с использованием информационных панелей, эти статические анализы часто приходят слишком поздно, чтобы можно было применить информацию.
Обнаружение аномалий для эффективности продаж
В электронной коммерции клиенты привыкли ожидать плавного прохождения процесса от посещения магазина до завершения покупки, но проблемы могут возникать на каждом промежуточном этапе. Неспособность решить эти проблемы по мере их (часто неизбежного) возникновения приводит к снижению доходов бизнеса.
Отчеты об активности в воронке электронной коммерции часто публикуются для еженедельного просмотра, но перерыв даже на один день может быть чрезвычайно дорогостоящим с точки зрения падения продаж, особенно если проблема затрагивает несколько областей веб-сайта.
Обнаружение аномалий для удобства пользователя
Для компаний, ориентированных на потребителя, решающее значение имеет безошибочный интерфейс – будь то потоковая передача контента, предоставление услуг (например, Gmail) или социальные сети. Пользователи справедливо чувствуют себя не в своей тарелке, если услуга, за которую они заплатили, не функционирует должным образом!
Проблемы и подводные камни
Хотя анализ исторических данных является мощным инструментом как в разработке системы, так и в стратегической настройке, есть также несколько подводных камней, о которых следует знать:- Предвзятость в ретроспективе: предвзятость в ретроспективе может быть серьезной проблемой, влияющей на точность ретроспективного исследования. Также известный как предубеждение "я знал это с самого начала", это тенденция отдельных лиц предполагать, что непредсказуемые события могут быть спрогнозированы заранее. Предвзятость в отношении ретроспективного анализа серьезно вредит анализу исторических данных, поскольку некоторые результаты могут восприниматься как предотвратимые и игнорироваться. Он активно ставит под угрозу объективность исследования, тем самым приводя к искаженным результатам.
- Пропуски и ошибки в данных: Физическая точность набора исторических данных имеет первостепенное значение для проведения ретроспективного исследования. Даже относительно небольшое количество ошибок в данных может со временем сильно повлиять на результаты исследования. Этот фактор особенно важен при изучении внутридневных данных. При рассмотрении небольших временных рамок или тиковых интервалов точность записи данных о ценах может быть недостижимой. Качество набора исторических данных имеет решающее значение для точности ретроспективного тестирования, и небольшие ошибки могут поставить под угрозу целостность результатов исследования.
- Производительность программного обеспечения: программный "сбой" может подорвать достоверность результатов тестирования. Программное обеспечение для тестирования стратегий - это фильтр, с помощью которого отбираются рыночные данные. Если есть какое-либо несоответствие между желаемой функцией программного обеспечения и его фактическим функционированием, результаты обратного тестирования неточны. Выявить ошибки программного обеспечения может быть чрезвычайно сложно. Для обеспечения точности необходимы как ручные проверки, так и автоматическая диагностика.
- Недооценка случайности: случайность играет важную роль на рынке. Торговая стратегия может давать выдающиеся результаты во время тестирования, но испытывать трудности в реальных рыночных условиях. Такие факторы, как проскальзывание, повышенная волатильность и периодические фундаментальные изменения в структуре рынка, могут быть не поддающимися учету, что ставит под угрозу жизнеспособность торговой стратегии.
Краткие сведения
Анализ исторических данных - это распространенный метод рассмотрения иногда "иррационального" поведения рынков в контексте. Благодаря обширному анализу прошлого, трейдеры и инвесторы могут устранить многие ошибки, сохраняя при этом будущие возможности.Однако важно быть осведомленным в отношении качества, источников и надежности самих исторических рыночных данных. Ошибки иногда неизбежны, но при должной должной осмотрительности такие упражнения, как интеллектуальный анализ финансовых данных и обратное тестирование, могут предоставить трейдеру бесценную информацию.
Как и в большинстве аспектов торговли, анализ исторических данных может способствовать долгосрочному успеху трейдера при совместном использовании с другими аналитическими инструментами и надлежащими принципами управления рисками.
Заключение
Методы интеллектуального анализа данных используются для выявления закономерностей в данных. Они имеют широкий спектр применений во многих областях и все чаще используются для разработки эффективных стратегий маркетинга и развития бизнеса.В зависимости от целей исследования и характера данных применяются различные методы интеллектуального анализа данных.
Процесс интеллектуального анализа данных является итеративным и начинается с постановки целей, за которыми следует подготовка данных, применение различных методов анализа и визуализация установленных результатов.
В отличие от машинного обучения, которое использует алгоритмы, чтобы сделать компьютеры умнее, интеллектуальный анализ данных использует аналитические инструменты для обнаружения закономерностей. Методы интеллектуального анализа данных обеспечивают надежное доказательство на основе данных и, помогая выявлять тенденции и корреляции, поддерживают принятие решений. Как таковые, они особенно эффективны для оптимизации бизнеса.
Теперь, когда вы изучили основы интеллектуального анализа данных, вы можете углубить свои знания об обработке и анализе данных.
Как получить точную смету на IT решение?
Оставьте заявку на сайте и менеджер вам перезвонит.
Мы можем назначить видеоконференцию или приехать лично для обсуждения деталей.