Пробив данных с подробной информацией: Рынок «пробива»: сколько стоит узнать о вас все?

Как найти информацию о человеке? — Андрей Васенков на vc.ru

При знакомстве с новыми людьми, мы хотели бы иметь о них всю информацию, ведь от этого напрямую зависит успех в достижении наших целей. В поиске нужной информации могут помочь различные сервисы с базами данных, в которых можно получить информацию о нужном человеке. Но всем ли можно доверять?

5701
просмотров

На данный момент в сети можно найти несколько сервисов, предлагающих своим пользователям поиск человека по своим базам данных. Чаще всего, они получают свои данные из общедоступных источников в социальных сетях, форумах и других интернет-ресурсах, а затем уже они возвращают его в виде результатов поиска. Конечно, это не работает так, как это показывают в кино, где одним кликом компьютер выдает подробный рассказ о человеке: когда он родился, где живет, что ест и какой размер одежды носит. Получить можно только ту информацию, которую человек когда-то предоставил о себе.

Доступны государственные веб-ресурсы, такие как сайты ФНС, госслужб и прочие, на которых можно провести ряд узкоспециализированных поисков. К большому сожалению, некоторые ранее доступные источники такие как, ранее доступная база данных МВД, которая использовалась для проверки действительности паспортов в настоящее время не работают, и точные сроки восстановления их работоспособности никому неизвестны.

Кем используются открытые базы данных

Государство имеет право собирать информацию о физических и юридических лицах — в объеме, необходимом для его функционирования. Неважно, является ли человек гражданином РФ или просто приехал в страну по рабочей визе — информация о нем будет зафиксирована в базах данных. Многие считают, что государство не должно собирать какую-либо частную информацию: многие считают это нарушением гражданских прав, ведущим к полному контролю. На самом деле сбор большого количества данных необходим для нормального функционирования государственных учреждений и защиты прав населения. Например, информация о регистрации транспортного средства нужна не только для расчета транспортного налога, но и позволяет найти виновных в ДТП. Базы данных могут быть собраны государственными органами, коммерческими организациями и частными лицами.

Законна ли проверка человека по открытым базам данных

Любого человека можно проверить по открытым базам данных. Если информация общедоступна, то есть доступ к ней не ограничен, достаточно иметь доступ в интернет для проверки.

Для получения информации, доступ к которой ограничен законом, потребуется основание – возбужденное уголовное дело, исполнительное производство и так далее. Неважно, кто ограничивает доступ. Информация о номере мобильного телефона хранится у оператора связи, информация о банковских счетах — в банке, а информация о недвижимости — в федеральной базе данных Росреестра. Все эти организации — как частные, так и государственные — в России подчиняются одним и тем же законам.

Какую информацию можно получить из открытых баз данных?

Только публичная информация может быть получена из открытых баз данных. Но не вся информация, попавшая в сеть, автоматически становится общедоступной.

Например, компания опубликовала на своем сайте ИНН, ОГРН, полные реквизиты директора и реквизиты счета, чтобы клиенты могли оплачивать заказы. Такая информация считается общедоступной: к ней имеет доступ любой пользователь Интернета. Если эта информация попадает в общедоступные базы данных, это не является нарушением.

Сервис по поиску информации о людях

Стоит отметить специализированный сервис «Глаз Бога» — это сервис по автоматическому поиску данных об объекте с минимальными исходными данными. Опробовать данный сервис можно через мессенджер телеграмм, именно там располагается Бот, который осуществляет поиск.

Лучший инструмент поиска информации уже доступен вам! С «Глаз Бога» поиск информации становится намного точнее и быстрее.

Сервис заслужил свою популярность за счет большого количества источников информации, а именно: ГИБДД, ПФР, ФНС, Росстат, ЕГРЮЛ, ФМС, ФСПП, ФНП, еаисто, РСА, ЕФРСБ, ФСФМ, Росреестр, Центр раскрытия корпоративной информации, Фокус СКБ, Вконтакте, Facebook, Instagram, Одноклассники, Skype, WhatsApp, Viber, Avito, Youla (Юла), Из рук в руки – Irr. ru, Avto. ru, Циан, Яндекс, Google, Telegram, Mail. ru, Headhunter, Rusprofile, TrueCaller, Twitter, MTS, Билайн, Мегафон, Тинькофф Мобайл, Tele2, ICQ, GetContact, Foursquare, GitHub, Drive2.ru, Автокод.

А еще у них есть система автоматического поиска информации. Теперь поиск и сбор данных стал проще и быстрей вместе с Eye Of God Search System. Это специальная автоматическая система по поиску информации из различных открытых источников в Интернете. В группе Вк можно узнать подробнее.

Конечно, несмотря на то, что в общей сложности ряд баз данных на некоторых сервисах недоступен, функционал существующих аналогов позволяет достаточно эффективно найти информацию о человеке, особенно если он посещал сеть и там наследил. Но если нужная информация не была вами найдена, стоит задуматься о поиске с использованием платных ресурсов, которые зачастую обладают улучшенными возможностями по сравнению со своими бесплатными аналогами.

6 способов узнать номер телефона человека по фамилии и имени


Автор Виктор Бухтеев На чтение 9 мин Опубликовано
Обновлено

В интернете можно найти буквально все, включая и довольно личную информацию о человеке, конечно, если он сам ее предоставил разным сервисам, чьи базы данных открыты или не очень. Так можно узнать номер телефона человека, имея на руках только имя и фамилию. Конечно, эффективность такого «пробива» будет зависеть от многих факторов: популярности имени, наличия информации в сети, имеющихся дополнительных сведений о личности. Все это вместе с доступными средствами поиска я и предлагаю рассмотреть в следующих разделах статьи.

Содержание

  1. Поисковые системы
  2. Социальные сети
  3. Телефонные справочники
  4. Государственные реестры
  5. Слитые базы данных
  6. Telegram-боты

Поисковые системы

В первую очередь стоит пойти самым простым путем — спросить у поисковика информацию о нужном вам человеке. Одного имени с фамилией вряд ли хватит, поэтому придется уточнить, из какого города человек, какого года рождения или какой деятельностью занимается, если он оказывает услуги или зарегистрирован как ИП.

  1. На следующем изображении вы видите, как стоит сначала ввести нужный вам запрос, а затем — куда нажать, чтобы перейти к более детальному поиску необходимой информации. Меняйте свой запрос в зависимости от имеющихся у вас сведений. Заключайте словосочетания в кавычки «», если хотите, чтобы совпадения в поиске были точными. Это подходит в тех случаях, когда, например, находит нужную фамилию, а вот имя человека другое. Просто указываете как «Иван Иванов» и поисковик будет искать сайты, где встречается именно данное сочетание.
  2. Как только вы получите выдачу с сайтами, начинайте переходить по ним, читая содержимое и прикидывая, поможет ли это вам как-то в поиске номера телефона. Вы можете найти страницу человека на сайте с объявлениями, среди постов в социальных сетях или в различных базах. Проще всего находить индивидуальных предпринимателей, ведь они практически всегда числятся в открытых реестрах.
  3. Если вы нашли связь человека с конкретным ООО или ИП, но номера телефона на сайте с данной информацией нет, попробуйте дальше ввести в запрос именно название предприятия, чтобы через карты или официальный сайт получить контактный телефон. Далее в дело вступают уже ваши социальные навыки: по этому телефону можно позвонить и выяснить интересующую вас информацию о человеке.
  4. При наличии информации о том, кем работает человек, можно попробовать отыскать его объявления на сайте по оказанию различных услуг, то же репетиторство, сантехнические или ремонтные работы. Вбивайте как названия известных вам площадок, так и просто вид деятельности вместе с именем человека, что тоже может помочь отыскать его контакты.
  5. Если вы нашли такой сайт, но связаться с человеком можно только через личные сообщения, сделайте это, заполните заявку на работу или в ходе личной беседы договоритесь о звонке. Ваши навыки общения с людьми помогут вам узнать практически всю интересующую информацию без проблем. Даже простое предложение к переходу общения в WhatsApp или Viber уже позволит вам получить номер телефона, поскольку в этих мессенджерах он используется при добавлении в контакты.

Социальные сети

Сейчас практически у каждого человека есть страница в какой-нибудь социальной сети. Если искомый человек живет в Беларуси или России, скорее всего, он зарегистрирован во ВКонтакте или у него есть старый профиль, в который он не входит. Данная социальная сесть вместе с Одноклассниками (пользуется меньшей популярностью) является отличным вариантом для поиска номера телефона человека, поскольку многие указывают его при регистрации и добавляют отображение в профиле.

  1. Откройте одну из социальных сетей, выполните вход в свой профиль или зарегистрируйте новый, чтобы получить доступ ко всем функциям. Зарегистрироваться в ВК без своего номера тоже можно, но нужно знать несколько хитростей. Далее откройте поиск и введите имя человека, номер телефона которого вас интересует.
  2. Начните с поиска по личной странице, нажав по кнопке «Подробнее», чтобы раскрыть все указанные пользователем данные.
  3. Часто в этой форме оставляют день своего рождения, образование, место работы и номер телефона. Если есть ссылки на Skype или другие социальные сети, попробуйте поискать и через них.

Еще при поиске в социальных сетях можете пролистать выдачу с профилями и перейти к записям сообществ, где упоминается данный человек. Он мог оставить свои контакты в объявлениях, искать знакомства или просто написать комментарий какому-то другому человеку, прикрепив свой номер телефона для связи. Проверить нужно всю выдачу по конкретной персоне, если у вас получилось определить ее профиль и убедиться, что это не фейк.

Примерно по тому же принципу работает и поиск через Telegram, но шанс на успех в этом случае ниже. Во-первых, многие пользуются настройкой для скрытия номера телефона, во-вторых, не указывают свое настоящее имя как логин. Это делает поиск затруднительным и часто неэффективным, но попытаться точно стоит.

  1. Откройте данный мессенджер и через строку поиска напишите имя с фамилией искомого человека. Можете сделать это как кириллицей, так и латиницей по очереди, сравнивая выдачи.
  2. Проверяйте каждый профиль, если не удается найти нужный по фото. Для этого нажмите по имени после выбора человека в левой колонке.
  3. Теперь нужно добавить контакт и посмотреть, появится ли потом в этом же меню номер телефона. Конечно, если вы уверены в том, что нашли нужного человека, с ним можно и пообщаться, чтобы узнать номер телефона. Вам наверняка не откажут, если вы знакомы с человеком, просто утратили ранее связь.

Телефонные справочники

Использование телефонных справочников актуально в тех ситуациях, когда нужно узнать домашний номер человека по его имени. В крайне редких случаях в таких базах можно найти сотовый номер. Однако стоит учитывать, что полученная информация не всегда будет соответствовать действительности или ее вообще не получится найти. Человек может не быть прописан в квартире или номер будет зарегистрирован не на него, или он съедет и продаст квартиру другим людям. Впрочем, если информация все же будет найдена, лучше позвонить по полученному номеру и попытаться узнать, вышли ли вы на нужного человека или спросить, как с ним связаться.

  1. В первую очередь снова обратитесь к поисковику и начните искать телефонные справочники по городам или всей стране, в зависимости от имеющихся у вас сведениях о человеке. Выбрать можете любой справочник или проверить информацию сразу по нескольким.
  2. Часто на таких сайтах указывается ФИО, дополнительно можно указать улицу, дом или номер квартиры, если эта информация вам известна.
  3. Обязательно выберите вариант поиска «Полное совпадение», чтобы получить только нужную вам выдачу по фамилии, имени и отчеству, после чего нажмите «Поиск по справочнику» или другую кнопку для запуска, что зависит от интерфейса выбранного сайта.
  4. Ознакомьтесь с результатами, проверьте адрес и номер телефона. Если его удалось найти, попробуйте дозвониться с мобильного или домашнего телефона (во втором случае используйте городской код).

Государственные реестры

Многие государственные реестры находится в открытом доступе. Больше всего данных будет в реестрах ГИБДД и учета субъектов малого и среднего предпринимательства, поскольку практически все ООО и ИП имеют соответствующие открытые документы, которые можно получить по запросу или найти самостоятельно. Выбор реестра, через который вы будете осуществлять поиск, зависит непосредственно от искомого человека. Поэтому вам придется знать, является ли он должником в банках, чистится ли как ИП и попадал ли в разные ситуации, из-за которых может числиться в базах ГИБДД. Если никаких сведений нет, искать придется везде, самостоятельно вбивая в поиск все известные вам реестры.

  1. Я разберу этот пример поиска через единый реестр субъектов малого и среднего предпринимательства, поскольку это будет нагляднее всего. Зайдите на такой сайт и используйте его поиск, вводя имя и фамилию человека.
  2. Субъектов может быть несколько, поэтому выполняйте сортировку по регионам и дате получения документов, если эта информация вам известна. Далее нажмите по подходящему имени, чтобы скачать PDF-файл из реестра.
  3. Загруженный файл открывается свободно через используемый браузер. В нем вы можете найти информацию об ИП, виде деятельности и дополнительные коды. Номера телефонов в списке есть редко, но их можно найти через название организации, что уже было упомянуто при работе с поисковиками.

Слитые базы данных

Слитые базы данных время от времени появляются в сети как в открытом доступе, так и в платном формате. Узнать про них просто так вряд ли получится, это нужно общаться на специфических форумах или вообще в даркнете (скачивать браузер Tor на Android или Windows, подключаться и искать сайты, предоставляющие различные услуги). Все это сложно, подходит исключительно знающим пользователям, не всегда надежно и безопасно, поскольку вы можете получить недостоверную информацию и еще потерять свои деньги, если заплатили за базу данных.

Конечно, вы можете попробовать найти сайт, который осуществляет поиск по открытым базам данных. Таких существует много, они удаляются и создаются постоянно. Конкретный веб-ресурс я советовать не буду, поскольку не могу быть уверен в надежности и честности. Если хотите, самостоятельно осуществляет поиск и решайте, хотите ли платить за призрачный шанс легкого «пробива» номера телефона по имени человека.

Telegram-боты

Завершу материал еще одним известным методом легкого поиска людей, но который не является надежным и безопасным в плане использования. Имеет свои трудности, риск потери личных данных и денег, если покупаются платные услуги. Этот метод подразумевает использование Telegram-бота, который по вашему запросу ищет информацию в открытых и не очень источниках. Самым известным является Глаз Бога.

  1. Такие боты тоже постоянно удаляются и создаются новые, поэтому, скорее всего, их нужно будет искать и проверять самостоятельно. Как только найдете бот, можете переходить к его запуску через приложение.
  2. После открытия вас, чаще всего, потребуют предоставить свой номер телефона для подтверждения. Это уже является первым звоночком к тому, что вы потеряете личные данные, поэтому рекомендуется использовать чистые симки (только что приобретенные) или виртуальные номера, купленные на сайтах, чтобы создать новый профиль в мессенджере.
  3. Далее, отталкиваясь от выбранного бота, вы читайте список услуг, узнаете, бесплатные они или платные, и решаете, что делать дальше. Если услуга бесплатная, вы вводите команду в боте, указывая данные пользователя, а он находит информацию из открытых источников. Однако чаще всего нужно будет обращаться к создателям и получать премиум-доступ за солидную сумму.

***

Вся приведенная выше информация описана исключительно в ознакомительных целях и продемонстрирована с целью показать, как, в первую очередь, обезопасить себя от потери личных данных. Я не рекомендую обманным путем получать конфиденциальные данные других людей в корыстных целях, а также пользоваться нелегальными средствами слежки и манипулирования людьми. Если у вас возникает реальная надобность не в развлекательных целях узнать информацию о человеке законным путем, лучшим решением будет обратиться к частному детективу.

Обложка: Seobility

1. Введение в анализ данных: разбивка

Данные повсюду.

В настоящее время всем приходится иметь дело с огромными объемами данных, независимо от того, называют они себя «аналитиками данных» или нет. Но люди, обладающие набором инструментов для анализа данных, имеют огромное преимущество перед всеми остальными, потому что они понимают, что делать со всем этим. Они знают, как преобразовать необработанные цифры в информацию, которая управляет реальными действиями . Они знают, как разбить и структурировать сложные проблемы и наборы данных, чтобы добраться до сути проблем в их бизнесе.

Это ваш первый рабочий день в качестве аналитика данных, и вы только что получили эти данные о продажах от генерального директора для проверки. Данные описывают продажи флагманского увлажняющего средства Acme MoisturePlus.

Взгляните на данные. Хорошо не знать всего — просто притормози и посмотри.

Что ты видишь? Что эта таблица говорит вам о бизнесе Acme? Об увлажняющем креме Acme MoisturePlus?

Хорошие аналитики данных всегда хотят видеть данные.

Он хочет, чтобы вы «сдали ему анализ».

Это своего рода расплывчатый запрос, не так ли? Звучит просто, но будет ли ваша работа настолько простой? Конечно, он хочет больше продаж. Конечно, он думает, что что-то в данных поможет достичь этой цели. Но что и как?

Сила ума

Подумайте, чего в принципе хочет от вас генеральный директор, задав этот вопрос. Когда вы анализируете данные, что вы делаете?

Выражение «анализ данных» охватывает множество различных действий и множество различных навыков. Если кто-то скажет вам, что он аналитик данных, вы все равно не будете много знать о том, что конкретно она знает или делает.

Примечание

Можно поспорить, что она знает Excel, но это все!

Но все хорошие аналитики, независимо от их навыков или целей, проходят через этот один и тот же основной процесс в ходе своей работы, всегда используя эмпирические данные для тщательного обдумывания проблем.

В каждой главе этой книги вы будете проходить эти шаги снова и снова, и они очень быстро станут вашей второй натурой.

В конечном счете, любой анализ данных предназначен для принятия лучших решений , и вы скоро научитесь принимать лучшие решения, извлекая информацию из огромного количества данных.

Выполнение анализа данных без явного определения вашей проблемы или цели похоже на то, что вы отправляетесь в путешествие, не выбрав пункт назначения.

Конечно, вы можете столкнуться с некоторыми интересными достопримечательностями, и иногда вы можете захотеть, чтобы побродил вокруг в надежде, что вы наткнетесь на что-нибудь интересное, но кто сказал, что вы что-нибудь найдете?

Вы когда-нибудь видели «аналитический отчет», состоящий из миллионов страниц , с тоннами графиков и диаграмм?

Время от времени аналитику действительно нужна пачка бумаги или часовое слайд-шоу, чтобы сделать вывод. Но в таком случае аналитик часто недостаточно сосредоточил на своей проблеме и забрасывает вас информацией, чтобы уклониться от своего обязательства перед решить проблему и порекомендовать решение .

Иногда ситуация еще хуже: проблема вообще не определена, и аналитик не хочет, чтобы вы поняли, что он просто бродит по данным.

Как вы определяете свою проблему?

Это человек, которому должен служить ваш анализ. Вашим клиентом может быть ваш босс, генеральный директор вашей компании или даже вы сами.

Ваш клиент — это человек, который будет принимать решения на основе вашего анализа. Вам нужно получить от него как можно больше информации, чтобы определить вашу проблему .

Генеральный директор хочет увеличить продажи. Но это только начало ответа. Вам нужно более конкретно понять, что он имеет в виду, чтобы провести анализ, решающий проблему.

Это письмо только что пришло в ответ на ваши вопросы. Здесь много информации…

Следующим шагом в анализе данных является то, что вы узнали о своей проблеме от своего клиента вместе с вашими данными, и разбить эту информацию на уровень 9.0003 детализация , которая лучше всего подходит для вашего анализа.

Разделите проблему на более мелкие задачи

Вам необходимо разделить проблему на управляемых, решаемых частей . Часто ваша проблема будет расплывчатой ​​ , например:

Вы не можете напрямую ответить на большую проблему. Но, отвечая на более мелкие проблемы, которые вы проанализировали из большой проблемы, вы можете получить ответ на большую проблему.

Разделить данные на более мелкие фрагменты

То же самое с данными. Люди не будут давать вам точные количественные ответы, которые вам нужны; вам нужно будет извлечь важные элементы самостоятельно.

Если данные, которые вы получаете, представляют собой сводку , например данные, которые вы получили от Acme, вам нужно знать, какие элементы наиболее важны для вас.

Если ваши данные представлены в необработанной форме , вам нужно обобщить элементы, чтобы сделать эти данные более полезными.

Примечание

Подробнее об этих модных словечках чуть позже!

Попробуем разобрать…

Начнем с данных. Здесь у вас есть сводка данных о продажах Acme, и лучший способ начать попытки выделить из нее наиболее важные элементы — найти надежные сравнения .

Разбейте сводные данные, выполнив поиск интересных сравнений.

Правильное сравнение лежит в основе анализа данных, и вы будете делать это на протяжении всей книги.

В этом случае вы хотите построить в уме представление о том, как работает бизнес Acme MoisturePlus, сравнив их сводную статистику.

Вы определили проблему: выяснить, как увеличить продажи . Но эта задача очень мало говорит вам о , как вы должны это делать, поэтому вы получили много полезных комментариев от генерального директора.

Этот комментарий содержит важный базовый набор предположений о том, как работает косметический бизнес. Будем надеяться, что генеральный директор прав насчет этих предположений, потому что они будут костяк вашего анализа! Какие являются наиболее важными моментами, которые делает генеральный директор?

Самое интересное. Вы знаете, что вам нужно выяснить, и вы знаете, какие фрагменты данных позволят вам это сделать. А теперь внимательно, сосредоточенно посмотрите на фрагменты и сформулируйте собственное суждение о них.

Так же, как и при разборке, ключом к оценке выделенных вами частей является сравнение .

Что вы видите, когда сравниваете эти элементы друг с другом?

У вас есть почти все верные части, но одна важная часть отсутствует…

Включение себя в ваш анализ означает ясное изложение ваших собственных предположений и ставку на доверие к вашим выводам .

Независимо от того, строите ли вы сложные модели или принимаете простые решения, анализ данных зависит от вас: ваших убеждений, ваших суждений, вашего доверия.

Примечание

Ваши шансы на успех значительно возрастут, если вы явным образом будете участвовать в анализе.

Примечание

Ого! Вы же не хотите столкнуться с этими проблемами.

При составлении итогового отчета обязательно обратитесь к себе, чтобы клиент знал, на чем основаны ваши выводы.

Ваша работа как аналитика данных состоит в том, чтобы дать вам и вашему клиенту возможность принимать более решения , используя информацию, полученную в результате тщательного изучения вашей оценки данных.

Для того, чтобы это произошло, вы должны упаковать свои идеи и суждения вместе в формат, который может быть воспринят вашим клиентом.

Это означает сделать вашу работу настолько простой, насколько это возможно, но не проще! Ваша работа — сделать так, чтобы ваш голос был услышан и чтобы люди принимали правильные решения на основе того, что вы говорите.

Отчет, который вы представляете своему клиенту, должен быть направлен на то, чтобы вас поняли, и на поощрение принятия разумных решений на основе данных.

Что подумает генеральный директор?

Ваш отчет краткий, профессиональный и прямой.

Это говорит о потребностях генерального директора даже яснее, чем его собственный способ их описания.

Вы просмотрели данные, получили большую ясность от генерального директора, сравнили его убеждения с собственной интерпретацией его данных и рекомендовали решение.

Отличная работа!

Как ваша рекомендация повлияет на бизнес Acme?

Увеличатся ли продажи Acme?

Примечание

На первый взгляд, хорошая статья.

Примечание

Что это означает для вашего анализа?

На первый взгляд, это хорошо для Acme. Но если рынок перенасыщен, больше рекламы для девочек-подростков, вероятно, не принесет большой пользы.

Трудно представить, что кампания для девочек-подростков сработала бы. Если подавляющее большинство из них используют MoisturePlus два или более раз в день, какие есть возможности для увеличения продаж?

Вам нужно будет найти другие возможности для роста продаж. Но сначала вам нужно понять, что только что произошло с вашим анализом.

Мозговая штанга

Где-то по пути вы получили неверную или неполную информацию , из-за которой вы были слепы к этим фактам о девочках-подростках. Что это была за информация?

Вот что сказал генеральный директор о том, как работают продажи MoisturePlus:

Посмотрите, как эти убеждения согласуются с данными. Они согласны или противоречат друг другу? Они описывают разные вещи?

Данные ничего не говорят о девочках-подростках. Он предполагает, что девочки-подростки являются единственными покупателями и что девочки-подростки могут покупать больше MoisturePlus.

Примечание

В свете новостной статьи вы можете пересмотреть эти убеждения.

А в данном случае проблематично. Если газетное сообщение верно, убеждения генерального директора о девочках-подростках неверны. Эти убеждения и есть модель, которую вы использовали для интерпретации данных.

Мир сложен, поэтому мы используем ментальные модели , чтобы понять его. Ваш мозг подобен ящику с инструментами, и каждый раз, когда ваш мозг получает новую информацию, он выбирает инструмент, который поможет интерпретировать эту информацию.

Ментальные модели могут быть запрограммированными, врожденными когнитивными способностями или теориями, которые вы изучаете. В любом случае, они оказывают большое влияние на то, как вы интерпретируете данные.

Иногда ментальные модели очень помогают, а иногда вызывают проблемы. В этой книге вы получите ускоренный курс о том, как использовать их в своих интересах.

Сейчас самое главное, чтобы вы всегда делали их явными и относились к ним так же серьезно и осторожно, как к данным.

Всегда делайте свои ментальные модели как можно более явными.

Ментальные модели определяют то, что вы видите. Это ваш объектив для наблюдения за реальностью.

Вы не можете видеть всего , поэтому вашему мозгу приходится выбирать, на чем сосредоточить ваше внимание. Итак, ваша ментальная модель во многом определяет то, что вы видите .

Если вы осведомлены о своей ментальной модели, вы, скорее всего, поймете, что важно, и разработаете наиболее актуальные и полезные статистические модели.

Ваша статистическая модель зависит от вашей ментальной модели. Если вы используете неправильную ментальную модель, ваш анализ потерпит неудачу, даже не начавшись.

Лучше сделай правильную ментальную модель!

Всегда указывайте неопределенность . Если вы прямо говорите о неопределенности, вы будете искать способы использовать данные, чтобы заполнить пробелы в ваших знаниях, и вы будете давать более качественные рекомендации.

Думать о неопределенности и слепых зонах может быть неудобно, но отдача огромна. Это «анти-резюме» говорит о том, что кто-то знает не , а то, что они знают. Если вы хотите нанять танцора, скажем, танцы, которых он не знает, могут быть вам более интересны, чем танцы, которые он знает.

То же самое и с анализом данных. Четкое понимание своих пробелов в знаниях имеет важное значение.

Укажите неопределенность заранее, и вы не получите неприятных сюрпризов позже.

Кто еще может покупать MoisturePlus?

Есть ли другие покупатели, кроме девочек-подростков?

Генеральный директор заказал дополнительные данные, чтобы помочь вам найти сегменты рынка помимо девочек-подростков. Давайте взглянем.

Когда вы получаете новые данные, и вы еще ничего не сделали для их изменения, они считаются необработанными данными . Вам почти всегда придется манипулировать данными, которые вы получаете от кого-то другого, чтобы привести их в полезную форму для обработки чисел, которую вы хотите выполнить.

Только не забудьте сохранить ваши оригиналы . И держите их отдельно от любых ваших манипуляций с данными. Даже лучшие аналитики допускают ошибки, и вам всегда нужно иметь возможность сравнить свою работу с необработанными данными.

Расслабьтесь

Обычно хорошо иметь много данных.

Просто сосредоточьтесь на том, что вы пытаетесь сделать с данными. Если вы потеряете контроль над своими целями и предположениями, легко «потеряться», возясь с большим набором данных. Но хороший анализ данных заключается в том, чтобы сосредоточиться на том, что вы хотите узнать о данных.

Вы просмотрели массу данных с очень четкой задачей: узнать, кто покупает, кроме девочек-подростков.

Вы нашли компанию General American Wholesalers. Кто они? А кто у них покупает?

Это может быть огромным.

Похоже, есть целая группа людей, покупающих MoisturePlus, которых Acme не узнала.

Если повезет, эта группа людей может помочь вам увеличить продажи Acme.

Вы добрались до финальной стадии этого анализа.

Пришло время написать отчет. Помните, подробно проведите клиента через ваш мыслительный процесс. Как вы пришли к озарениям, которых достигли?

Наконец, что вы предлагаете ему сделать для улучшения своего бизнеса на основе ваших идей? Как эта информация помогает ему увеличить продажи?

Вот последний взгляд на шаги, которые вы прошли, чтобы прийти к выводу о том, как увеличить продажи Acme MoisturePlus.

Получив ваш отчет, генеральный директор быстро мобилизовал свою маркетинговую команду и создал увлажняющий крем марки SmoothLeather, который теперь называется просто MoisturePlus под новым названием.

Acme немедленно и агрессивно продавала SmoothLeather мужчинам старшего возраста. Вот что получилось:

Продажи взлетели! В течение двух месяцев показатели продаж превысили целевые уровни, которые вы видели в начале главы.

Похоже, ваш анализ окупился!

Получите Head First Data Analysis прямо сейчас с обучающей платформой O’Reilly.

члена O’Reilly знакомятся с книгами, живыми мероприятиями, курсами, созданными в зависимости от должности, и многим другим от O’Reilly и почти 200 ведущих издателей.

Начать бесплатную пробную версию

Что это такое, как это используется и 4 основных метода

Что такое анализ данных?

Аналитика данных — это наука об анализе необработанных данных, чтобы делать выводы об этой информации. Многие методы и процессы анализа данных были автоматизированы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком.

Основные выводы

  • Аналитика данных — это наука об анализе необработанных данных, позволяющая делать выводы на основе этой информации.
  • Аналитика данных помогает бизнесу оптимизировать свою работу, работать более эффективно, максимизировать прибыль или принимать более стратегические решения.
  • Методы и процессы анализа данных были преобразованы в механические процессы и алгоритмы, которые работают с необработанными данными для потребления человеком.
  • Различные подходы к анализу данных включают изучение того, что произошло (описательная аналитика), почему что-то произошло (диагностическая аналитика), что должно произойти (предиктивная аналитика) или что следует делать дальше (предписывающая аналитика).
  • Аналитика данных опирается на различные программные инструменты, начиная от электронных таблиц, инструментов визуализации данных и создания отчетов, программ интеллектуального анализа данных или языков с открытым исходным кодом для максимально эффективной обработки данных.

Понимание анализа данных

Аналитика данных — это широкий термин, который охватывает множество различных типов анализа данных. Любой тип информации может быть подвергнут методам анализа данных, чтобы получить представление, которое можно использовать для улучшения ситуации. Методы анализа данных могут выявить тенденции и показатели, которые в противном случае были бы потеряны в массе информации. Затем эту информацию можно использовать для оптимизации процессов с целью повышения общей эффективности бизнеса или системы.

Например, производственные компании часто регистрируют время работы, время простоя и очередь работ для различных машин, а затем анализируют данные, чтобы лучше планировать рабочие нагрузки, чтобы машины работали ближе к пиковой мощности.

Аналитика данных может сделать гораздо больше, чем просто указать на узкие места в производстве. Игровые компании используют аналитику данных, чтобы устанавливать графики вознаграждений для игроков, которые поддерживают активность большинства игроков в игре. Контент-компании используют одни и те же аналитические данные, чтобы вы нажимали, смотрели или реорганизовывали контент, чтобы получить еще один просмотр или еще один клик.

Аналитика данных важна, потому что она помогает компаниям оптимизировать свою работу. Внедрение этого в бизнес-модель означает, что компании могут помочь сократить расходы, определяя более эффективные способы ведения бизнеса и сохраняя большие объемы данных. Компания также может использовать аналитику данных для принятия более эффективных бизнес-решений и помощи в анализе тенденций и степени удовлетворенности клиентов, что может привести к созданию новых и более качественных продуктов и услуг.

SQL

Некоторые из первых дней современной аналитики данных связаны с SQL. Создан в 1979, этот язык вычислений позволяет выполнять запросы к реляционным базам данных и более легко анализировать результирующие наборы данных. SQL по-прежнему широко используется сегодня.

Этапы анализа данных

Процесс, связанный с анализом данных, включает несколько различных этапов:

  1. Первым шагом является определение требований к данным или способа группировки данных. Данные могут быть разделены по возрасту, демографии, доходу или полу. Значения данных могут быть числовыми или могут быть разделены по категориям.
  2. Вторым шагом в анализе данных является процесс их сбора. Это можно сделать с помощью различных источников, таких как компьютеры, онлайн-источники, камеры, источники окружающей среды или персонал.
  3. После того, как данные собраны, их необходимо систематизировать, чтобы их можно было проанализировать. Это может происходить в электронной таблице или другой форме программного обеспечения, которое может принимать статистические данные.
  4. Затем данные очищаются перед анализом. Это означает, что он очищается и проверяется, чтобы убедиться в отсутствии дублирования или ошибок и в том, что он не является неполным. Этот шаг помогает исправить любые ошибки, прежде чем они перейдут к аналитику данных для анализа.

Типы анализа данных

Аналитика данных подразделяется на четыре основных типа.

  1. Описательная аналитика: Описывает, что произошло за определенный период времени. Количество просмотров увеличилось? Продажи в этом месяце выше, чем в прошлом?
  2. Диагностическая аналитика: Больше внимания уделяется тому, почему что-то произошло. Это включает в себя более разнообразные входные данные и немного гипотез. Повлияла ли погода на продажи пива? Повлияла ли последняя маркетинговая кампания на продажи?
  3. Предиктивная аналитика: Это переходит к тому, что, вероятно, произойдет в ближайшее время. Что случилось с продажами в прошлый раз, когда у нас было жаркое лето? Сколько моделей погоды предсказывают жаркое лето в этом году?
  4. Предписывающая аналитика: Предлагает план действий. Если вероятность жаркого лета измеряется как среднее значение этих пяти моделей погоды выше 58%, мы должны добавить вечернюю смену на пивоварню и арендовать дополнительный резервуар для увеличения производительности.

Аналитика данных лежит в основе многих систем контроля качества в финансовом мире, включая популярную программу «Шесть сигм». Если вы не измеряете что-то должным образом — будь то ваш вес или количество брака на миллион на производственной линии — оптимизировать это практически невозможно.

Некоторые из секторов, которые приняли использование анализа данных, включают индустрию путешествий и гостеприимства, где обороты могут быть быстрыми. Эта отрасль может собирать данные о клиентах и ​​выяснять, в чем заключаются проблемы, если они есть, и как их исправить.

Здравоохранение сочетает в себе использование больших объемов структурированных и неструктурированных данных и использует аналитику данных для быстрого принятия решений. Точно так же индустрия розничной торговли использует большие объемы данных для удовлетворения постоянно меняющихся потребностей покупателей. Информация, которую розничные продавцы собирают и анализируют, может помочь им определить тенденции, рекомендовать продукты и увеличить прибыль.

По состоянию на декабрь 2021 года средняя сумма для аналитика данных в США составляла чуть более 93 000 долларов.

Методы анализа данных

Существует несколько различных аналитических методов и приемов, которые аналитики данных могут использовать для обработки данных и извлечения информации. Некоторые из самых популярных методов перечислены ниже.

  • Регрессионный анализ предполагает анализ взаимосвязи между зависимыми переменными, чтобы определить, как изменение одной может повлиять на изменение другой.
  • Факторный анализ подразумевает взятие большого набора данных и его сжатие до меньшего набора данных. Цель этого маневра — попытаться обнаружить скрытые тенденции, которые в противном случае было бы труднее увидеть.
  • Когортный анализ — это процесс разбиения набора данных на группы схожих данных, часто разбиваемых на демографические характеристики клиентов. Это позволяет аналитикам данных и другим пользователям аналитики данных глубже погрузиться в числа, относящиеся к определенному подмножеству данных.
  • Моделирование методом Монте-Карло моделирует вероятность различных исходов. Эти модели, часто используемые для снижения рисков и предотвращения убытков, включают несколько значений и переменных и часто обладают большими возможностями прогнозирования, чем другие подходы к анализу данных.
  • Анализ временных рядов отслеживает данные во времени и закрепляет взаимосвязь между значением точки данных и возникновением точки данных. Этот метод анализа данных обычно используется для выявления циклических тенденций или составления финансовых прогнозов.

Средства анализа данных

В дополнение к широкому спектру математических и статистических подходов к обработке чисел, аналитика данных быстро развивала свои технологические возможности. Сегодня у аналитиков данных есть широкий спектр программных инструментов, которые помогают собирать данные, хранить информацию, обрабатывать данные и сообщать о результатах.

Аналитика данных всегда была слабо связана с электронными таблицами и Microsoft Excel. Теперь аналитики данных также часто взаимодействуют с необработанными языками программирования для преобразования баз данных и управления ими. Часто используются языки с открытым исходным кодом, такие как Python. Более специфические инструменты для анализа данных, такие как R, можно использовать для статистического анализа или графического моделирования.

Аналитики данных также могут помочь при составлении отчетов или передаче результатов. И Tableau, и Power BI — это инструменты визуализации и анализа данных для сбора информации, выполнения анализа данных и распространения результатов через информационные панели и отчеты.

Появляются и другие инструменты, помогающие аналитикам данных. SAS — это аналитическая платформа, которая может помочь в интеллектуальном анализе данных, а Apache Spark — это платформа с открытым исходным кодом, полезная для обработки больших наборов данных. Аналитики данных теперь имеют широкий спектр технологических возможностей для дальнейшего повышения ценности, которую они приносят своей компании.

Почему важна аналитика данных?

Аналитика данных важна, поскольку помогает предприятиям оптимизировать свою работу. Внедрение этого в бизнес-модель означает, что компании могут помочь сократить расходы, определяя более эффективные способы ведения бизнеса. Компания также может использовать аналитику данных для принятия более эффективных бизнес-решений и помощи в анализе тенденций и степени удовлетворенности клиентов, что может привести к созданию новых и более качественных продуктов и услуг.

Какие существуют 4 типа анализа данных?

Анализ данных подразделяется на четыре основных типа. Описательная аналитика описывает то, что произошло за определенный период. Диагностическая аналитика больше фокусируется на том, почему что-то произошло. Предиктивная аналитика движется к тому, что, вероятно, произойдет в ближайшем будущем.