تجزیه و تحلیل داده ها حوزه مهمی است که شامل فرآیند جمع آوری، پردازش و تفسیر داده ها برای کشف بینش و کمک به تصمیم گیری می شود. Data Analytics روشی برای بررسی داده های خام برای شناسایی روندها، نتیجه گیری و استخراج اطلاعات معنادار است. این شامل تکنیک ها و ابزارهای مختلفی برای پردازش و تبدیل داده ها به بینش های ارزشمند است که می تواند برای تصمیم گیری استفاده شود.

در این مقاله با تجزیه و تحلیل داده ها آشنا می شویم، داده هایی که به کسب و کارها و افراد کمک می کند تا مشکلات پیچیده را بهبود بخشند و حل کنند، انواع Data Analytics، تکنیک ها، ابزارها و اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها.

 

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

در این دنیای دیجیتال جدید، داده ها در حجم عظیمی تولید می شوند که پارادایم های جدیدی را باز می کند. از آنجایی که ما قدرت محاسباتی بالایی داریم و مقدار زیادی داده داریم، می‌توانیم از این داده‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری مبتنی بر داده استفاده کنیم. مزایای اصلی تصمیمات مبتنی بر داده این است که با مشاهده روندهای گذشته که منجر به نتایج سودمند شده است، ساخته می شوند.

به طور خلاصه، می توان گفت که Data Analytics فرآیند دستکاری داده ها برای استخراج روندهای مفید و الگوهای پنهان است که می تواند به ما کمک کند بینش های ارزشمندی برای پیش بینی های تجاری بدست آوریم.

 

درک تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها طیف گسترده ای از تکنیک ها را برای تجزیه و تحلیل داده ها برای به دست آوردن بینش های ارزشمندی در بر می گیرد که می تواند جنبه های مختلف عملیات را بهبود بخشد. با بررسی دقیق اطلاعات، کسب‌وکارها می‌توانند الگوها و معیارهایی را کشف کنند که در غیر این صورت ممکن است مورد توجه قرار نگیرند و آنها را قادر می‌سازد تا فرآیندها را بهینه کنند و کارایی کلی را بهبود بخشند.

به عنوان مثال، در تولید، شرکت‌ها داده‌هایی را در مورد زمان اجرا، خرابی و صف‌های کاری جمع‌آوری می‌کنند تا برنامه‌ریزی حجم کار را تجزیه و تحلیل و بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که ماشین‌ها در سطوح بهینه کار می‌کنند.

فراتر از بهینه سازی تولید، تجزیه و تحلیل داده ها در بخش های مختلف استفاده می شود. شرکت‌های بازی‌سازی از آن برای طراحی سیستم‌های پاداشی استفاده می‌کنند که بازیکنان را به طور موثر درگیر می‌کند، در حالی که ارائه‌دهندگان محتوا از تجزیه و تحلیل برای بهینه‌سازی قرار دادن و ارائه محتوا استفاده می‌کنند و در نهایت باعث جذب کاربر می‌شوند.

 

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

چهار نوع عمده تجزیه و تحلیل داده وجود دارد:

1. پیش بینی کننده – Predictive
2. توصیفی (هوش تجاری و داده کاوی) – Descriptive
3. تجویزی (بهینه سازی و شبیه سازی) – Prescriptive
4. تجزیه و تحلیل تشخیصی – Diagnostic analytic

 

 

۱- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیشگویانه داده ها را به اطلاعات ارزشمند و قابل اجرا تبدیل می کند. Predictive یا تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از داده ها برای تعیین نتیجه احتمالی یک رویداد یا احتمال وقوع یک موقعیت استفاده می کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، تکنیک‌های آماری مختلفی از مدل‌سازی، یادگیری ماشین، داده‌کاوی و تئوری بازی‌ها را در اختیار دارد که حقایق فعلی و تاریخی را برای پیش‌بینی رویدادهای آینده تحلیل می‌کند. تکنیک هایی که برای تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود عبارتند از:

• رگرسیون خطی
• تحلیل و پیش بینی سری های زمانی
• داده کاوی

 

سنگ بنای اساسی تجزیه و تحلیل پیش بینی

• مدل سازی پیش بینی
• تجزیه و تحلیل تصمیم گیری و بهینه سازی
• پروفایل تراکنش

 

۲- تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی به داده ها نگاه می کند و رویداد گذشته را برای بینش در مورد چگونگی نزدیک شدن به رویدادهای آینده تجزیه و تحلیل می کند. به عملکرد گذشته نگاه می کند و عملکرد را با استخراج داده های تاریخی برای درک علت موفقیت یا شکست در گذشته درک می کند. تقریباً تمام گزارش‌های مدیریتی مانند فروش، بازاریابی، عملیات و امور مالی از این نوع تحلیل استفاده می‌کنند.

مدل توصیفی روابط در داده ها را به گونه ای کمی می کند که اغلب برای طبقه بندی مشتریان یا مشتریان بالقوه در گروه ها استفاده می شود. بر خلاف یک مدل پیش بینی که بر پیش بینی رفتار یک مشتری متمرکز است، تجزیه و تحلیل توصیفی بسیاری از روابط مختلف بین مشتری و محصول را شناسایی می کند.

نمونه‌های رایج تجزیه و تحلیل توصیفی، گزارش‌های شرکتی هستند که بررسی‌های تاریخی مانند:

• پرس و جوهای داده
• گزارش ها
• آمار توصیفی
• داشبورد داده

 

۳- تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی به طور خودکار داده های بزرگ، علوم ریاضی، قوانین تجارت و یادگیری ماشین را برای پیش بینی ترکیب می کند و سپس گزینه تصمیم گیری را برای استفاده از پیش بینی پیشنهاد می کند.

Prescriptive یا تجزیه و تحلیل تجویزی فراتر از پیش‌بینی نتایج آینده است و همچنین مزایای عملی را از پیش‌بینی‌ها پیشنهاد می‌کند و به تصمیم‌گیرنده پیامدهای هر گزینه تصمیم‌گیری را نشان می‌دهد. تجزیه و تحلیل تجویزی نه تنها پیش بینی می کند که چه اتفاقی می افتد و چه زمانی اتفاق می افتد، بلکه همچنین چرایی اتفاق افتادن را پیش بینی می کند. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند گزینه‌های تصمیم‌گیری را در مورد چگونگی استفاده از فرصت‌های آینده یا کاهش خطرات آینده پیشنهاد کند و پیامدهای هر گزینه تصمیم‌گیری را نشان دهد.

به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل تجویزی می تواند با استفاده از تجزیه و تحلیل برای استفاده از داده های عملیاتی و استفاده همراه با داده های عوامل خارجی مانند داده های اقتصادی، جمعیت شناسی و غیره، به برنامه ریزی استراتژیک مراقبت های بهداشتی کمک کند.

 

۴- تجزیه و تحلیل تشخیصی

در این تجزیه و تحلیل، ما معمولاً از داده های تاریخی نسبت به داده های دیگر برای پاسخ به هر سؤال یا برای حل هر مشکلی استفاده می کنیم. ما سعی می کنیم هر گونه وابستگی و الگویی را در داده های تاریخی یک مشکل خاص پیدا کنیم.

به عنوان مثال، شرکت‌ها به دنبال این تحلیل می‌روند، زیرا بینش خوبی در مورد یک مشکل ارائه می‌دهد، و همچنین اطلاعات دقیقی را در مورد دفع خود نگه می‌دارند، در غیر این صورت جمع‌آوری داده‌ها ممکن است برای هر مشکلی فردی باشد و بسیار زمان‌بر خواهد بود. تکنیک های رایج مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل تشخیصی عبارتند از:

• کشف داده ها
• داده کاوی
• همبستگی ها

 

نقش تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها با کشف الگوها و بینش های ارزشمند، نقشی اساسی در افزایش عملیات، کارایی و عملکرد در صنایع مختلف ایفا می کند. پیاده سازی تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها می تواند مزیت رقابتی را برای شرکت ها فراهم کند. این فرآیند معمولاً شامل چهار مرحله اساسی است:

• داده کاوی: این مرحله شامل جمع آوری داده ها و اطلاعات از منابع مختلف و تبدیل آنها به یک قالب استاندارد شده برای تجزیه و تحلیل بعدی است. داده کاوی در مقایسه با مراحل دیگر می تواند یک فرآیند زمان بر باشد، اما برای به دست آوردن یک مجموعه داده جامع بسیار مهم است.
• مدیریت داده ها: پس از جمع آوری، داده ها باید ذخیره، مدیریت و در دسترس قرار گیرند. ایجاد یک پایگاه داده برای مدیریت حجم وسیعی از اطلاعات جمع آوری شده در طول فرآیند استخراج ضروری است. SQL (زبان پرس و جوی ساختاریافته) یک ابزار پرکاربرد برای مدیریت پایگاه داده است که پرس و جو و تجزیه و تحلیل کارآمد پایگاه داده های رابطه ای را تسهیل می کند.

Data Analytics

• تجزیه و تحلیل آماری: در این مرحله داده های جمع آوری شده برای شناسایی روندها و الگوها مورد تجزیه و تحلیل آماری قرار می گیرند. مدل سازی آماری برای تفسیر داده ها و پیش بینی روندهای آینده استفاده می شود. زبان های برنامه نویسی متن باز مانند پایتون و همچنین ابزارهای تخصصی مانند R معمولاً برای تجزیه و تحلیل آماری و مدل سازی گرافیکی استفاده می شوند.
• ارائه داده ها: بینش های حاصل از تجزیه و تحلیل داده ها باید به طور موثر به ذینفعان منتقل شود. این مرحله نهایی شامل قالب بندی نتایج به شیوه ای است که برای سهامداران مختلف از جمله تصمیم گیرندگان، تحلیلگران و سهامداران قابل دسترس و قابل درک باشد. ارائه داده های واضح و مختصر برای هدایت تصمیم گیری آگاهانه و رشد کسب و کار ضروری است.

مراحل تجزیه و تحلیل داده ها

• تعریف الزامات داده: این شامل تعیین نحوه گروه بندی یا دسته بندی داده ها است. داده ها را می توان بر اساس عوامل مختلفی مانند سن، جمعیت شناختی، درآمد یا جنسیت تقسیم بندی کرد و می تواند شامل مقادیر عددی یا داده های طبقه ای باشد.
• جمع‌آوری داده‌ها: داده‌ها از منابع مختلف، از جمله رایانه‌ها، پلتفرم‌های آنلاین، دوربین‌ها، حسگرهای محیطی یا از طریق پرسنل انسانی جمع‌آوری می‌شوند.
• سازماندهی داده ها: پس از جمع آوری، داده ها باید در قالبی ساختاریافته سازماندهی شوند تا تجزیه و تحلیل تسهیل شود. این می تواند شامل استفاده از صفحات گسترده یا نرم افزار تخصصی طراحی شده برای مدیریت و تجزیه و تحلیل داده های آماری باشد.
• پاکسازی داده ها: قبل از تجزیه و تحلیل، داده ها تحت یک فرآیند تمیز کردن قرار می گیرند تا از دقت و قابلیت اطمینان اطمینان حاصل شود. این شامل شناسایی و حذف هر گونه ورودی تکراری یا اشتباه و همچنین رسیدگی به هرگونه داده گم شده یا ناقص است. پاک کردن داده ها به کاهش سوگیری ها و خطاهای احتمالی که می تواند بر نتایج تجزیه و تحلیل تأثیر بگذارد کمک می کند.

استفاده از Data Analytics

برخی از حوزه‌های کلیدی و تکنیک‌های برنامه‌ریزی استراتژیک وجود دارد که تجزیه و تحلیل داده‌ها در آنها نقشی حیاتی ایفا کرده است:

• تصمیم‌گیری بهبودیافته – اگر داده‌های پشتیبان به نفع یک تصمیم داشته باشیم، می‌توانیم آن‌ها را با احتمال موفقیت بیشتری اجرا کنیم. برای مثال، اگر تصمیم یا برنامه خاصی باید به نتایج بهتری منجر شود، در اجرای مجدد آنها تردیدی وجود نخواهد داشت.
• خدمات بهتر به مشتری – مدل سازی ریزش بهترین مثال برای این موضوع است که در آن سعی می کنیم آنچه را که منجر به ریزش مشتری می شود پیش بینی یا شناسایی کنیم و آن چیزها را بر اساس آن تغییر دهیم تا فرسایش مشتریان تا حد امکان کمتر باشد که مهمترین عامل در هر سازمانی
• عملیات کارآمد – تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند به ما کمک کند تا بفهمیم تقاضای موقعیت چیست و چه کاری باید انجام شود تا نتایج بهتری به دست آوریم، سپس ما قادر خواهیم بود فرآیندهای خود را ساده‌سازی کنیم که به نوبه خود منجر به عملیات کارآمد می‌شود.
• بازاریابی موثر – تکنیک‌های تقسیم‌بندی بازار برای هدف قرار دادن این عامل مهم به کار گرفته شده‌اند که در آن ما قرار است تکنیک‌های بازاریابی را پیدا کنیم که به ما در افزایش فروش کمک می‌کند و منجر به استراتژی‌های بازاریابی مؤثر می‌شود.

 

نتیجه گیری

تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان ابزاری عمل می کند که هم برای سازمان ها و هم برای افرادی که به نظر می رسد از قدرت داده استفاده می کنند استفاده می شود. با پیشرفت در این عصر مبتنی بر داده، تجزیه و تحلیل داده ها همچنان نقشی محوری در شکل دادن به صنایع و تأثیرگذاری بر آینده ایفا می کند.

 

 

برای خرید لایسنس نرم افزار Tableau ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.

فرم درخواست لایسنس Tableau

 

tableau desktop download