تجزیه و تحلیل داده یا تجزیه و تحلیل داده چیست؟


تحلیل داده ها این به عنوان فرآیند تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده ها برای کشف اطلاعات مفید برای تصمیم گیری های تجاری تعریف می شود. نکته از تحلیل داده ها استخراج اطلاعات مفید از داده ها و تصمیم گیری بر اساس آن. یک مثال ساده از تحلیل داده ها این است که وقتی در زندگی روزمره خود تصمیم می گیریم، به رویدادهای گذشته نگاه می کنیم یا رویدادهای آینده را پیش بینی می کنیم. این مفهوم نیز همین کار را می کند و از داده های گذشته برای پیش بینی رویدادهای آینده و تصمیم گیری بر اساس آنها استفاده می کند.

هر کسب و کاری برای اطمینان از رشد و توسعه خود نیاز به تجزیه و تحلیل داده ها دارد. اگر کسب و کار در حال رشد نیست، باید به عملکرد گذشته خود نگاه کند و آن را بررسی کند و اشتباهات خود را بپذیرد. سپس باید بدون تکرار این اشتباهات برنامه ریزی را دوباره شروع کنید. البته کسب و کارهای رو به رشد نیز از این قاعده مستثنی نیستند و این رویه برای آنها نیز ضروری است.

انواع تکنیک ها و روش های تجزیه و تحلیل داده ها

خیلی راه ها برای انجام دادن این وجود دارد. در زیر به مهمترین آنها خواهیم پرداخت:

  1. تحلیل متن

این مفهوم ارتباط نزدیکی با داده کاوی دارد. این روش برای کشف الگوها در میان مجموعه داده های بزرگ با استفاده از پایگاه های داده یا ابزارهای داده کاوی استفاده می شود و برای تبدیل داده های خام به اطلاعات تجاری استفاده می شود. ابزارهای هوش تجاری زیادی در بازار وجود دارد که برای تصمیم گیری استراتژیک تجاری استفاده می شود. به طور کلی، این روش راهی برای استخراج و کاوش داده ها و الگوها و در نهایت تفسیر آنها فراهم می کند.

  1. تحلیل آماری

این روش رویدادها را مشخص می کند. در واقع در این مرحله درباره اینکه چه اتفاقاتی رخ می دهد، بحث می شود. این تکنیک داده ها را با استفاده از داده های گذشته در قالب داشبورد و تجزیه و تحلیل مجموعه یا نمونه ای از داده ها جمع آوری، تفسیر، ارائه و مدل سازی می کند. این روش به دو دسته تقسیم می شود:

  • توصیفی

حالت توصیفی به داده های کامل یا نمونه ای از داده های عددی انباشته نگاه می کند. سپس میانگین و انحراف معیار را برای داده های پیوسته و درصد و فراوانی را برای داده های طبقه بندی نشان می دهد.

  • استنباطی

حالت استنباطی نمونه هایی از داده های کامل را بررسی می کند. در این حالت، کارشناسان می توانند با انتخاب نمونه های مختلف، نتایج متفاوتی از داده های مشابه پیدا کنند.

اگر قصد راه اندازی کسب و کار جدید و یا رشد کسب و کار خود، افزایش فروش و مخاطب را دارید، همین حالا با شماره تلفن ثابت 02191095052 یا شماره همراه 09937948550 کلیک کنید یا تماس بگیرید.

  1. تجزیه و تحلیل تشخیصی

روش تشخیصی علت و چرایی رویدادها را بررسی می کند. این امر با یافتن علت از بینش های یافت شده در تجزیه و تحلیل آماری امکان پذیر است. این روش برای شناسایی الگوهای رفتار داده ها بسیار مفید و موثر است. در صورت بروز مشکل جدید در فرآیند کسب و کار، می توانید به بررسی هایی برای شناسایی الگوهای مشابه این مشکل فکر کنید. در این صورت، حتی ممکن است شانس استفاده از نسخه های مشابه برای مسائل جدید وجود داشته باشد.

  1. تحلیل پیش آگهی

این روش از داده های گذشته برای بررسی وقایع احتمالی استفاده می کند. ساده ترین مثال برای درک این مفهوم زمانی است که فرد با خود می گوید: پارسال بر اساس پس اندازم دو لباس خریدم و اگر امسال حقوقم دو برابر شود می توانم چهار لباس بخرم. البته در تحقیقات آماری به ویژه در کلان داده ها چندان ساده نیست و شرایط مختلفی بر این امر تأثیر می گذارد. به عنوان مثال در این مثال ساده قیمت لباس می تواند تغییر کند و تغییر قیمت لباس نیز به عوامل زیادی بستگی دارد، از قیمت نخ و پارچه گرفته تا خیاط ها و فروشگاه های آهن آلات. در واقع می توان گفت که این حالت تخمینی از رویدادهای آینده است. صحت این امر بر اساس حجم اطلاعات دقیق و تحقیقات کامل امکان پذیر خواهد بود.

  1. تحلیل تجویزی

این روش با ترکیب بینش‌های حاصل از تحقیقات قبلی، تعیین می‌کند که در مواجهه با یک مشکل یا راه‌حل فعلی چه اقدامی باید انجام دهد. اکثر شرکت های داده محور از این روش استفاده می کنند. زیرا تحلیل های پیش بینی و توصیفی برای بهبود عملکرد داده ها کافی نیست. بر اساس موقعیت ها و مشکلات موجود، داده ها را بررسی می کنند و تصمیمات عاقلانه ای می گیرند.

کاربردهای روش تجویزی

  • تشخیص تقلب

با استفاده از روش های تحلیلی متعدد، تشخیص قلب فرآیند تشخیص الگو را بهبود می بخشد و از رفتار مجرمانه جلوگیری می کند.

  • بهینه سازی کمپین های بازاریابی

مدل های پیش بینی به کسب و کارها کمک می کند تا سودآورترین مشتریان خود را جذب، حفظ و رشد دهند. همچنین به تعیین پاسخ یا خرید مشتری کمک می کند و فرصت های فروش متقابل را تشویق می کند.

  • بهبود عملیات

استفاده از مدل های پیش بینی شامل بررسی موجودی و مدیریت منابع است. به عنوان مثال، خطوط هوایی از مدل های پیش بینی برای تعیین قیمت بلیط استفاده می کنند.

  • کاهش خطر

امتیاز اعتباری که برای تخمین احتمال خرید مشتری استفاده می‌شود، توسط یک مدل پیش‌بینی‌کننده ایجاد می‌شود که شامل تمام داده‌های مربوط به اعتبار یک شخص است. سایر کاربردهای مرتبط با ریسک شامل مطالبات و وصول بیمه است.

اگر قصد راه اندازی کسب و کار جدید و یا رشد کسب و کار خود، افزایش فروش و مخاطب را دارید، همین حالا با شماره تلفن ثابت 02191095052 یا شماره همراه 09937948550 کلیک کنید یا تماس بگیرید.

فرآیند تحلیل داده ها

این فرآیند شامل جمع‌آوری اطلاعات با استفاده از نرم‌افزار مناسب یا ابزاری است که به آماردانان و دانشمندان داده اجازه می‌دهد داده‌ها را کاوش کرده و الگوهایی را در آن بیابند. سپس بر اساس این اطلاعات و داده ها می توانید تصمیم بگیرید یا نتیجه گیری نهایی کنید. این فرآیند شامل مراحل زیر است:

  • مشکل را شناسایی کنید

اول از همه، باید به این فکر کنید که دلیل تجزیه و تحلیل داده ها چیست. آلبرت انیشتین ضرب المثل معروفی دارد که می گوید: اگر یک ساعت برای حل یک مسئله وقت داشتم، 55 دقیقه به مشکل فکر می کردم و 5 دقیقه به راه حل ها فکر می کردم. این جمله اهمیت شناسایی مشکل جمع آوری داده ها را مستند می کند. در واقع ابتدا باید هدف، نوع و موضوع تجزیه و تحلیل داده ها مشخص شود.

  • جمع آوری داده ها

پس از شناسایی مشکل، باید الزامات را جمع آوری کرد و سپس در مورد مواردی که باید اندازه گیری شوند، ایده های روشنی به دست آورد. اکنون باید داده های خود را بر اساس الزامات جمع آوری کنید. هنگام جمع آوری داده ها باید توجه داشت که داده های جمع آوری شده باید برای پردازش یا سازمان کارآمد باشد. همچنین هنگام جمع آوری داده ها از منابع مختلف، باید رکوردی با تاریخ جمع آوری و منبع داده ها نگهداری شود.

  • اطلاعات روشن

در این مرحله، داده های جمع آوری شده در مراحل قبلی ممکن است برای هدف مورد نظر از تجزیه و تحلیل داده ها مفید باشد یا نباشد. در نتیجه باید داده ها را پاک کنید. داده های جمع آوری شده همچنین ممکن است حاوی رکوردهای تکراری، فاصله های سفید یا خطا باشد. داده ها باید تمیز و بدون خطا باشند. این مرحله باید قبل از تجزیه و تحلیل داده ها انجام شود. زیرا بر اساس پاکسازی داده ها، خروجی به دست آمده به نتیجه مورد انتظار نزدیکتر خواهد بود.

  • تحلیل داده ها

هنگامی که داده ها جمع آوری، پاکسازی و پردازش شدند، برای تجزیه و تحلیل آماده می شوند. با دستکاری داده ها، آماردانان و دانشمندان داده ممکن است متوجه شوند که اطلاعات دقیق مورد نیاز خود را در اختیار دارند یا باید داده های بیشتری جمع آوری شود. در این مرحله می توان از ابزارها و نرم افزارهای بررسی داده ها برای کمک به متخصصان برای درک، تفسیر و نتیجه گیری بر اساس نیاز استفاده کرد.

  • تفسیر اطلاعات

پس از گذراندن مراحل قبلی، نوبت به تفسیر نتایج می رسد. دانشمندان می توانند راهی را برای بیان یا انتقال تجزیه و تحلیل داده های خود انتخاب کنند که به راحتی در کلمات یا جداول بیان شود. سپس می توان از نتایج به دست آمده برای تعیین بهترین عملکرد استفاده کرد.

  • تجسم داده ها

تجسم داده ها در زندگی روزمره مردم بسیار رایج است. این تجسم ها اغلب در قالب نمودارها و فلوچارت ها ظاهر می شوند. به عبارت دیگر، داده ها به صورت گرافیکی نمایش داده می شوند تا درک و پردازش آن برای مغز انسان آسان تر شود. معمولاً از این روش برای کشف حقایق و روندهای ناشناخته استفاده می شود. با مشاهده روابط و مقایسه مجموعه داده ها، می توانید راهی برای یافتن اطلاعات معنادار پیدا کنید.

اگر قصد راه اندازی کسب و کار جدید و یا رشد کسب و کار خود، افزایش فروش و مخاطب را دارید، همین حالا با شماره تلفن ثابت 02191095052 یا شماره همراه 09937948550 کلیک کنید یا تماس بگیرید.

ابزار تجزیه و تحلیل داده ها

برای انجام این کار، ابزارهای زیادی در بازار وجود دارد که هر کدام مجموعه ای از عملکردهای خاص خود را دارند. انتخاب ابزارها باید همیشه بر اساس نوع تحلیل و داده های مورد بررسی باشد. در اینجا لیستی از ابزارهای محبوب وجود دارد:

  1. برتری داشتن

اکسل دارای ویژگی های منحصر به فردی است و با نصب افزونه های اضافی می تواند حجم عظیمی از داده ها را مدیریت کند. بنابراین، اگر داده‌هایی دارید که به مرز داده‌های قابل توجه نزدیک نمی‌شوند، اکسل می‌تواند ابزار مؤثری باشد.

  1. جدول

این ابزار در دسته داشبوردهای BI قرار می گیرد که فقط به منظور تجزیه و تحلیل داده ها ساخته شده است. این پلتفرم در نمایش داده ها به صورت کاربر پسند بسیار موثر است. علاوه بر این، این ابزار دارای ویژگی پاکسازی داده ها به همراه ویژگی های تحلیلی درخشان است.

  1. Power BI

این ابزار ابتدا به عنوان یک افزونه برای اکسل منتشر شد، اما بعداً از آن جدا شد تا به یکی از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل شود. این پلتفرم در سه نسخه عرضه می شود:

  • رایگان
  • حرفه ای
  • حق بیمه

زبان PowerPivot و DAX این سرویس می تواند آنالیز پیشرفته و پیچیده شبیه به نوشتن فرمول های اکسل را پیاده سازی کند.

  1. گزارش خوب

Fine Report با عملیات فشار و کشش ساده ارائه می شود که به طراحی گزارش های مختلف و ایجاد یک سیستم تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری کمک می کند. این پلتفرم قابلیت اتصال مستقیم به انواع دیتابیس ها را دارد و فرمت آن مشابه اکسل است. علاوه بر این، قالب های مختلف داشبورد و چندین افزونه بصری بهبود یافته را ارائه می دهد.

  1. R & Python

پایتون و R دو زبان برنامه نویسی بسیار قدرتمند و انعطاف پذیر هستند. R در تحلیل های آماری مانند توزیع نرمال، الگوریتم های طبقه بندی خوشه ای و تحلیل رگرسیون عملکرد عالی دارد. همچنین تحلیل‌های پیش‌بینی شخصی‌شده مانند رفتار، هزینه‌ها، ترجیحات مشتری بر اساس تاریخچه و موارد دیگر را انجام می‌دهد و مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را در بر می‌گیرد.

  1. SAS

SAS یک زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها است که می تواند به راحتی از هر منبعی به داده ها دسترسی داشته باشد. SAS طیف گسترده ای از محصولات پروفایل مشتری را برای وب، رسانه های اجتماعی و تجزیه و تحلیل بازاریابی معرفی کرد. این پلتفرم می تواند رفتار مشتری را پیش بینی کند و سپس ارتباطات را مدیریت و بهینه کند.

این روزها تحلیل داده ها به بخش مهمی از تجارت تبدیل شده است. کسب و کارها می توانند ضمن حفظ کیفیت و بررسی میزان بودجه و منابع مورد نیاز هر بخش، هزینه ها را کاهش دهند. مشتریان هدف خود را از ابعاد مختلف از جمله منطقه جغرافیایی، عادات، سلیقه، درآمد و موارد دیگر شناسایی می کنند. همچنین می توان بررسی کرد که کدام بخش از کسب و کار شما به منابع و پول بیشتری نیاز دارد و کدام قسمت ها تولید نمی شوند و بنابراین باید کاهش یا حذف شوند. و در نهایت، مهمترین مزیت آن است تحلیل داده ها این است که کسب و کارهای مختلف را با به دست آوردن داده های دقیق تر برای تصمیم گیری آگاهانه راهنمایی می کند. در عصر امروز با وجود رشد تجارت، عرصه رقابت روز به روز تنگ تر می شود. با استفاده از تکنیک های این روش می توان رشد کسب و کار خود را با دقت بیشتر و طبق اصول منطقی و به حداقل رساندن احتمالات تضمین کرد.

اگر قصد راه اندازی کسب و کار جدید و یا رشد کسب و کار خود، افزایش فروش و مخاطب را دارید، همین حالا با شماره تلفن ثابت 02191095052 یا شماره همراه 09937948550 کلیک کنید یا تماس بگیرید.

برای مطالعه سایر مقالات در زمینه های مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.

تجزیه و تحلیل داده یا تجزیه و تحلیل داده چیست؟ اولین بار در نوکارتو. به نظر می رسد.