Технология обработки больших данных (BigData)

Принцип статистического анализа
Суть метода заключается в сборе данных, их изучении на основе конкретных параметров и получении результата, выраженного, как правило, в процентах. У этого метода есть слабое звено — неточность данных в маленьких выборках. Поэтому для получения максимально точных результатов необходимо собирать большой объем исходных данных.
Статистический анализ часто используют как часть другого способа обработки больших данных Big Data, например, в машинном обучении или предиктивной аналитике.

Некоторые маркетинговые методы исследования, например, А/В тестирование относятся к статистической аналитике. A/B testing чаще всего используют для увеличения конверсии, а само тестирование складывается из сравнения двух групп: контрольной — не подвергающейся изменениям, и второй группы, на которую оказывали какое-либо влияние (например, ей показывали другой формат рекламы). Такое тестирование позволяет понять, что улучшает целевые показатели.

Для получения статистических показателей используют:

корреляционный анализ для определения взаимозависимости показателей;

процентное соотношение итогов анализа;
динамические ряды для оценки интенсивности изменений определенных условий в конкретный интервал времени;
определение среднего показателя.
Технология имитационного моделирования
Имитационное моделирование отличается от методики прогнозирования тем, что берутся в учет факторы, чье влияние на результат затруднительно отследить в реальных условиях. Т.е. выстраиваются модели с учетом гипотетических, а не реальных данных, и затем эти модели исследуют в виртуальной реальности.
Метод имитационных моделей применяют для анализа влияния разных обстоятельств на итоговый показатель. Например, в сфере продаж таким образом исследуют воздействие изменения цены, наличия предложений со скидками, количества продавцов и прочих условий. Различные вариации изменений помогают определить наиболее эффективную модель маркетинговой стратегии для внедрения в практику. Для такого рода моделирования необходимо использовать большое число возможных факторов, чтобы снизить риски недостоверности результатов.