معرفی ۱۵ کاربرد برتر تجزیه و تحلیل داده ها

معرفی ۱۵ کاربرد برتر تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

در عصر دیجیتال امروزی، زمانی که شرکت‌ها و سازمان‌ها حجم وسیعی از داده‌ها را با سرعتی که قبلاً دیده نشده است تولید می‌کنند. انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل به یک عمل بسیار مهم می‌شود. توانایی تجزیه و تحلیل و ارزیابی موفقیت‌آمیز یکی از این داده‌ها همچنین می‌تواند بینش‌های ارزشمندی را ارائه دهد .که می‌تواند برای اطلاع‌رسانی تصمیمات تجاری، مدیریت مؤثر و بهبود تجربیات مشتری استفاده شود.

از آنجایی که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای درک و پیش‌بینی به حجم عظیمی از داده‌ها متکی هستند. اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها با رایج‌تر شدن این فناوری‌ها در حال افزایش است. در دنیایی که به طور فزاینده‌ای داده‌محور می‌شود، کسب‌وکارها این فرصت را دارند .خود را در موقعیتی قرار دهند که جلوتر از منحنی‌ها باقی بمانند و اگر در تجزیه و تحلیل داده‌ها سرمایه‌گذاری کنند، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

در عصر دیجیتال امروزی، زمانی که شرکت‌ها و سازمان‌ها حجم وسیعی از داده‌ها را با سرعتی که قبلاً دیده نشده است تولید می‌کنند. انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل به یک عمل بسیار مهم می‌شود

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده ها

حمل و نقل:

تجزیه و تحلیل داده ها این پتانسیل را دارد که با ردیابی روند ترافیک، پیش بینی تقاضا و شناسایی اقدامات کاهش ازدحام، کارایی حمل و نقل را افزایش دهد. وقتی شرکت‌های حمل‌ونقل داده‌ها را از چندین منبع تحلیل می‌کنند. از جمله دستگاه‌های GPS، دوربین‌های ترافیکی و سایر حسگرها، ممکن است برنامه‌ریزی سفر را افزایش دهند، استفاده از وسیله نقلیه را به حداکثر برسانند و هزینه‌های کلی را کاهش دهند.

اینترنت / جستجوی وب:

تجزیه و تحلیل داده ها توسط موتورهای جستجوی آنلاین برای ارائه نتایج مرتبط تر به کاربران استفاده می شود. نتایج جستجو را می توان با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد علایق و رفتارهای کاربران دقیق تر و مرتبط تر کرد.

امنیت:

تجزیه و تحلیل داده ها برای تعیین اینکه آیا خطر احتمالی برای امنیت وجود دارد و برای خنثی کردن هرگونه حمله سایبری بعدی استفاده می شود. اگر تحلیلگران امنیتی بر روی داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف، از جمله گزارش‌های شبکه و رفتار کاربر، تجزیه و تحلیل انجام دهند. می‌توانند حملات را در زمان واقعی شناسایی و به آنها پاسخ دهند.

تدارکات تحویل:

استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها اجازه می دهد تا لجستیک تحویل را با پیش بینی تقاضای مشتری، یافتن کارآمدترین مسیرهای تحویل و افزایش بهره وری کلی بهینه سازی کند. سازمان‌های لجستیک می‌توانند با انجام تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف، از جمله تاریخچه تحویل و الگوهای آب‌وهوا، هزینه‌ها را کاهش داده و رضایت مشتری را افزایش دهند.

مدیریت ریسک:

در صنایع مختلف، از جمله امور مالی و بیمه، تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی خطرات و اتخاذ اقدامات پیشگیرانه در برابر آنها استفاده می شود. مدیران ریسک در صورت مطالعه داده‌های تاریخی و تلاش برای پیش‌بینی الگوهای آینده، می‌توانند تصمیم‌های آگاهانه بگیرند و احتمال متحمل شدن زیان را کاهش دهند.

آموزش:

با تجزیه و تحلیل داده های دانش آموزان و شناسایی مناطقی که نیاز به توسعه دارند، تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است برای بهبود نتایج آموزشی مورد استفاده قرار گیرد. مربیان می توانند با بررسی داده های جمع آوری شده از منابع مختلف. از جمله نتایج آزمون های استاندارد شده دانش آموزان و سوابق حضور و غیاب، مداخلات هدفمندتری ایجاد کنند و عملکرد کلی دانش آموزان را افزایش دهند.

مراقبت های بهداشتی:

با تجزیه و تحلیل داده های بیمار و شناسایی مناطقی که نیاز به بهبود دارند، می توان از تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود نتایج مراقبت های بهداشتی استفاده کرد. توسعه برنامه‌های درمانی فردی و بهبود نتایج بیمار هر دو نتایج ممکنی هستند .می‌توانند توسط پزشکان مراقبت‌های بهداشتی از طریق تجزیه و تحلیل داده‌های به‌دست‌آمده از منابع مختلف، مانند تصاویر پزشکی و همچنین پرونده الکترونیک سلامت به دست آیند.

بازاریابی و تبلیغات دیجیتال:

به منظور بهبود کمپین های بازاریابی و تبلیغات دیجیتال، تجزیه و تحلیل داده ها اغلب برای تجزیه و تحلیل رفتار و ترجیحات مشتری استفاده می شود. به عنوان وسیله ای برای این منظور، ما اطلاعات مشتریان خود را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنیم. با تجزیه و تحلیل داده ها از چندین کانال، مانند تجزیه و تحلیل وب سایت و رسانه های اجتماعی، بازاریابان ممکن است کمپین های مؤثرتری ایجاد کنند و به مخاطبان مورد نظر خود دسترسی پیدا کنند.

صنعت سفر:

تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان برای بهبود برنامه‌ریزی سفر با فعال کردن پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا، شناسایی مسیرهای بهینه و به حداکثر رساندن کارایی کلی استفاده کرد. صنعت سفر می تواند از تجزیه و تحلیل داده ها از طیف گسترده ای از منابع، مانند نظرسنجی مشتریان و الگوهای آب و هوای تاریخی، برای کاهش هزینه ها و بهبود تجربه مشتری بهره مند شود.

تعامل با مشتریان:

data analysis می تواند برای بهبود تعاملات مشتری با تجزیه و تحلیل اطلاعات جمع آوری شده مصرف کننده برای تعیین جایی که به بهبود نیاز است استفاده شود. با کمک تجزیه و تحلیل داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند برخوردهای شخصی‌تری با مشتریان داشته باشند . با استفاده از اطلاعاتی که از طریق کانال‌هایی مانند نظرسنجی مشتریان و رسانه‌های اجتماعی به دست می‌آیند، رضایت مشتری را افزایش دهند.

تشخیص تقلب:

کلاهبرداری ممکن است از طریق استفاده از data analysis در مشاغل مختلف، از جمله بخش های مالی و بیمه، شناسایی و از آن جلوگیری شود. تحلیلگران تقلب می‌توانند با انجام تحقیقات بر روی داده‌های قبلی و پیش‌بینی الگوهای آتی، موارد بالقوه فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی کرده و قبل از وقوع آن‌ها را متوقف کنند.

بیمه:

در صنعت بیمه، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای افزایش نتایج با ارزیابی داده‌های مشتری و مکان‌یابی مناطقی که ممکن است در آن‌ها بهبود ایجاد شود، استفاده می‌شود. بیمه‌گران می‌توانند با انجام تجزیه و تحلیل داده‌های جمع‌آوری‌شده از منابع مختلف، از جمله تاریخچه خسارت‌های مشتریان و اطلاعات جمعیت‌شناختی، سیاست‌های بیمه سفارشی ایجاد کنند و رضایت کلی مشتری را افزایش دهند.

برنامه ریزی شهرها:

با استفاده از data analysis ، برنامه ریزان شهری و معماران می توانند حجم عظیمی از داده ها، از جمله نتایج سرشماری، معاملات املاک و مستغلات، و جریان ترافیک را درک کنند. همانطور که برنامه ریزان شهری این نوع اطلاعات را ارزیابی می کنند، می توانند تصمیمات آگاهانه تری در مورد مکان و نحوه اجرای تغییرات برای افزایش کیفیت کلی زندگی شهر بگیرند.

مدیریت انرژی:

data analysis، پیش‌بینی دقیق‌تر تقاضا، شناسایی اتلاف انرژی و افزایش کارایی کلی را امکان‌پذیر می‌سازد.که همگی به کنترل مؤثرتر مصرف انرژی کمک می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها از منابع مختلف، مانند مصرف انرژی گذشته و الگوهای آب و هوا، شرکت‌های انرژی ممکن است مصرف انرژی بیهوده را کاهش دهند و در هزینه‌ها صرفه‌جویی کنند.

تصمیم گیری مالی:

تجزیه و تحلیل عادات مخارج مشتری و روندهای کلان اقتصادی تنها دو نمونه از انواع داده هایی هستند که می توانند. در تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری مالی بهتر مورد استفاده قرار گیرند. با تجزیه و تحلیل اطلاعات ارائه شده در این گزارش، کسب و کارها می توانند وضعیت مالی خود را بهبود بخشند . تصمیمات آگاهانه تری در مورد محل استفاده از منابع خود بگیرند.

در عصر دیجیتال امروزی، زمانی که شرکت‌ها و سازمان‌ها حجم وسیعی از داده‌ها را با سرعتی که قبلاً دیده نشده است تولید می‌کنند. انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل به یک عمل بسیار مهم می‌شود

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

نتیجه

data analysis حتی پیچیده تر می شود و اکنون قادر به کشف الگوها و روندهایی است که ممکن است بلافاصله برای تحلیلگران انسانی آشکار نباشد. زیرا این فناوری ها برای استفاده از یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی به کار گرفته می شوند این پتانسیل را دارد . صنایع از جمله مالی، بیمه، به ویژه مدیریت ریسک را متحول کند، جایی که پیش بینی های دقیق و قضاوت های آگاهانه برای موفقیت کسب و کار ضروری است.

چشم انداز تجزیه و تحلیل داده ها روشن است.این در حال تبدیل شدن به یک ابزار مهم فزاینده برای مشاغل و سازمان ها در سراسر جهان است. به طور کلی، چشم انداز تجزیه و تحلیل داده ها مثبت است. مشاهده چگونگی استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیشبرد نوآوری و بهتر کردن دنیایی که در آن زندگی می‌کنیم، با پیشرفت توسعه فناوری، بسیار جذاب خواهد بود.

tableau

←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