معرفی و بررسی انواع تجزیه و تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده ها برای برنامه های کاربردی در بخش تجارت به مصرف کننده (B2C) مورد نیاز است. اطلاعاتی که کسب‌وکارها به دست می‌آورند از تماس آنها با مشتریان، سایر کسب‌وکارها، اقتصاد و تجربه دنیای واقعی می‌آیند. داده‌ها جمع‌آوری، پردازش می‌شوند و سپس به‌عنوان ضروری طبقه‌بندی می‌شوند تا مواردی مانند روند خرید را بررسی کنند.
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
درک تجزیه و تحلیل داده ها (Data Analytics)
درک اینکه تجزیه و تحلیل داده چیست، آشنایی با نحوه ارزیابی داده ها در شرکت ها است. چرخه حیات تجزیه و تحلیل داده ها شامل چندین مرحله است. بیایید با استفاده از یک قیاس به آن نگاه کنیم.
تصور کنید که صاحب یک فروشگاه اینترنتی آنلاین هستید که تعداد مشتریان آن تقریباً 1 میلیون نفر است. هدف شما مشخص کردن مشکلات خاص مرتبط با کسب و کار و سپس ارائه پاسخ های مبتنی بر داده برای حمایت از رشد کسب و کار است.
اقداماتی که ممکن است برای حل مشکلات انجام دهید در زیر ذکر شده است.
۱- مشکل را درک کنید
درک مشکلات تجاری، تعیین اهداف شرکت، و توسعه یک راه حل سودآور، همه بخشی از اولین گام تحلیل هستند. چالش‌هایی که شرکت‌های تجارت الکترونیک با آن روبرو هستند شامل پیش‌بینی بازگشت محصول، ارائه توصیه‌های مفید محصول، لغو خرید، شناسایی تقلب، بهینه‌سازی مسیریابی و غیره است.
۲- جمع آوری داده ها
سپس باید داده های کسب و کار و همچنین اطلاعات مربوط به مشتری را برای چند سال گذشته جمع آوری کنید تا به چالش هایی که شرکت شما با آن مواجه است رسیدگی کنید. اطلاعات ممکن است حاوی مشخصاتی مانند مقدار کلی محصول فروخته شده، حاشیه سود و درآمد و تاریخ باشد. داده های تاریخی تأثیر قابل توجهی بر آینده یک شرکت دارد.
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
۳- پاکسازی داده ها
کل مجموعه داده‌های شما اغلب به هم ریخته می‌شود، مقادیر ناخواسته از دست رفته دارند و به طور کلی آشفته می‌شوند. چنین داده هایی نه مناسب هستند و نه برای تجزیه و تحلیل داده ها مناسب هستند. بنابراین، قبل از اینکه بتوانید آن را تجزیه و تحلیل کنید، باید داده ها را برای حذف متغیرهای بی معنی، اضافی و فاقد آن پاک کنید.
۴- بررسی و تجزیه و تحلیل داده ها
انجام تجزیه و تحلیل داده ها یکی دیگر از مراحل مهم پس از جمع آوری داده ها است. از ابزارهای هوش تجاری، تکنیک های داده کاوی و مدل سازی پیش بینی برای تجزیه و تحلیل، تجسم و برآورد پیامدهای آینده این داده ها استفاده کنید. این روش ها به شما این امکان را می دهد که رابطه و تأثیر بین یک صفت خاص و سایر متغیرها را مشخص کنید.
۵- نتایج را تفسیر کنید
نتایج برای تعیین اینکه آیا آنها انتظارات را برآورده می کنند یا خیر تفسیر می شوند. شما می توانید در مورد روندهای آینده و الگوهای غیبی بیاموزید. شما ممکن است از این موضوع بیاموزید تا قضاوت های مبتنی بر دانش و داده ها را انجام دهید.
انواع تجزیه و تحلیل داده ها
۱- تحلیل پیش بینی کننده
با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی، داده ها به دانش مفید تبدیل می شوند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌ها برای تخمین احتمال بروز یک وضعیت یا دوره احتمالی یک رخداد استفاده می‌کند.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده انواع تکنیک‌های آماری از مدل‌سازی، داده‌کاوی، یادگیری ماشین و همچنین تئوری بازی‌ها را برای پیش‌بینی رویدادهای آینده ترکیب می‌کند. این روش ها داده های تاریخی و امروزی را ارزیابی می کنند. تکنیک های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل پیش بینی عبارتند از:
- رگرسیون خطی
- تحلیل و پیش بینی سری های زمانی
- داده کاوی
سه پایه اصلی تجزیه و تحلیل پیش بینی به شرح زیر است:
- مدل سازی پیش بینی
- بهینه سازی و تصمیم گیری
- پروفایل کردن معاملات
۲- تحلیل توصیفی
تجزیه و تحلیل توصیفی داده ها را مطالعه می کند و رویدادهای گذشته را تجزیه و تحلیل می کند تا چگونگی نزدیک شدن به رویدادهای آینده را کشف کند. با تجزیه و تحلیل داده های تاریخی، عملکرد قبلی را بررسی می کند تا مشخص کند چه چیزی باعث موفقیت یا شکست گذشته شده است. این نوع تجزیه و تحلیل عملاً در تمام گزارش‌های مدیریتی، از جمله گزارش‌های فروش، بازاریابی، عملیات و امور مالی به کار می‌رود.
مدل توصیفی پیوندهای موجود در داده ها را کمی تعیین می کند تا مصرف کنندگان یا مشتریان بالقوه را در دسته بندی قرار دهد. برخلاف مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، که بر پیش‌بینی رفتار یک مشتری خاص تمرکز دارند، تجزیه و تحلیل توصیفی طیفی از تعاملات بین مصرف‌کننده و محصول را نشان می‌دهد.
۳- تجزیه و تحلیل تجویزی
به منظور ایجاد یک پیش‌بینی، تجزیه و تحلیل تجویزی به طور خودکار داده‌های بزرگ، علوم ریاضی، قوانین تجاری و یادگیری ماشین را با هم ترکیب می‌کند. سپس آنها یک جایگزین انتخاب برای سرمایه گذاری در پیش بینی ارائه می کنند.
تجزیه و تحلیل تجویزی نه تنها اقداماتی را توصیه می‌کند که از پیش‌بینی‌ها سود می‌برند. بلکه پیامدهای هر انتخاب جایگزین برای تصمیم‌گیرنده را نیز مورد بحث قرار می‌دهد. تجزیه و تحلیل تجویزی به این موضوع می پردازد که چرا چیزی اتفاق می افتد، علاوه بر اینکه چه زمانی و چگونه اتفاق می افتد. تجزیه و تحلیل تجویزی همچنین ممکن است پیامدهای هر انتخاب را توضیح دهد . در عین حال جایگزین هایی را برای نحوه استفاده از یک فرصت بالقوه آینده یا کاهش تهدید احتمالی آینده ارائه دهد.
۴- تجزیه و تحلیل تشخیصی
در این مطالعه، هنگام تلاش برای ارائه پاسخ یا حل یک پرس و جو، معمولاً داده های تاریخی بر سایر داده ها ترجیح داده می شود. ما به دنبال هر گونه وابستگی و الگو در داده های گذشته مربوط به موضوع خاص هستیم.
برای مثال، کسب‌وکارها از این تحلیل استفاده می‌کنند، زیرا بینش بسیار خوبی در مورد یک مشکل ارائه می‌دهد. آنها همچنین سوابق کاملی از دفع خود را نگه می دارند، زیرا در غیر این صورت جمع آوری داده ها دشوار و مختص هر مشکلی است. در زیر چند تکنیک معمولی برای تجزیه و تحلیل تشخیصی آورده شده است:
- کشف داده ها
- داده کاوی
- همبستگی ها
۵- تحلیل شناختی
تجزیه و تحلیل شناختی چندین فناوری شناختی مانند معناشناسی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را ترکیب می‌کند تا برخی از کارها را با هوش مانند یک شخص انجام دهد.
اهمیت Data Analytics
درک روندها و الگوهای حجم وسیعی از داده های جمع آوری شده مستلزم استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها است. به صرفه جویی در هزینه، درک مخاطب، پیش بینی نتایج آینده و بهینه سازی عملکرد شرکت کمک می کند.
انواع Data Analytics برای شرکت ها
اساسی ترین نوع تجزیه و تحلیل، تجزیه و تحلیل توصیفی، امروزه توسط 90 درصد شرکت ها استفاده می شود. تجزیه و تحلیل توصیفی را می توان با گفتن اینکه توضیحی برای آنچه رخ داده است، خلاصه کرد. این نوع تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و بلادرنگ را برای ایده هایی در مورد چگونگی رویکرد به آینده تجزیه و تحلیل می کند. هدف اصلی تحلیل توصیفی شناسایی عواملی است که منجر به موفقیت یا شکست تاریخی قابل توجهی شده است. کلمه “گذشته” در این زمینه به هر نقطه خاصی از زمان اشاره می کند که یک رویداد رخ داده است. ممکن است یک ماه پیش یا حتی همین الان اتفاق افتاده باشد. اکثریت قریب به اتفاق تجزیه و تحلیل داده های بزرگ که توسط شرکت ها استفاده می شود، توصیفی هستند.
کلام پایانی
برای شناسایی الگوها و بینش هایی که موفقیت شرکت را افزایش می دهد، باید حجم زیادی از داده ها را درک کرد. داده های پردازش نشده توسط تجزیه و تحلیل داده ها به اطلاعات روشنگری تبدیل می شوند. این شامل طیف وسیعی از رویکردها، فناوری‌ها و ابزارهایی برای استفاده از داده‌ها برای شناسایی روندها و حل مشکلات است. تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است بر رویه های شرکت تأثیر بگذارد، تصمیم گیری را تقویت کند و گسترش شرکت را ارتقا دهد.
←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
مقاله های مرتبط:
1-تحلیلگر کسب و کار (Business Analyst) در مقابل تحلیلگر داده (Data Analyst)
2-تفاوت بین تجزیه و تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics) و هوش تجاری (BI)
3-تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟
4-یادگیری علم داده با پایتون (Python)
5-جدال داده یا Data Wrangling چیست؟ چگونه تجزیه و تحلیل سریعتر را ممکن می کند؟
6- دلیل کلیدی که چرا تجزیه و تحلیل داده برای تجارت مهم است
7-معرفی و بررسی انواع تجزیه و تحلیل داده ها
8-هوش تجاری (BI) در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری (Business Analytics)