تجزیه و تحلیل توصیفی چیست؟
تجزیه و تحلیل توصیفی به شناسایی الگوها و روندهای مهم در مجموعه داده های بزرگ کمک می کند. در مقایسه با سایر روش های تحلیل داده ها، روش توصیفی بیشترین استفاده را دارد. وظیفه اصلی تجزیه و تحلیل توصیفی ایجاد معیارها و شاخص های کلیدی عملکرد برای استفاده در داشبوردها و گزارش های تجاری است.
در این مقاله با تجزیه و تحلیل توصیفی چیست، چگونه کار می کند، مزایا، معایب و کاربردهای آن را می شناسیم.
تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics) چیست؟
تجزیه و تحلیل توصیفی از خلاصه های آماری و تکنیک های تجسم داده ها برای فشرده سازی و توصیف داده های تاریخی استفاده می کند. این به شناسایی الگوها، روندها و روابط درون داده ها کمک می کند و به وضوح «آنچه اتفاق افتاده» و «آنچه در حال حاضر اتفاق می افتد» را نشان می دهد. آن را به عنوان پایه ای برای تجزیه و تحلیل بیشتر در نظر بگیرید – زمینه را برای درک عملکرد گذشته و روندهای فعلی فراهم می کند.
تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به چهار نوع کلیدی تقسیم کرد:
- تحلیل توصیفی: چه اتفاقی افتاد؟ (داده های گذشته و فعلی را خلاصه می کند)
- تجزیه و تحلیل تشخیصی: چرا این اتفاق افتاد؟ (مطالعه برای شناسایی علل)
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: چه اتفاقی ممکن است در آینده بیفتد؟ (از روندها برای پیش بینی رویدادهای آینده استفاده می کند)
- تجزیه و تحلیل تجویزی: در مرحله بعد چه کاری باید انجام دهیم؟ (اقداماتی را بر اساس پیش بینی ها توصیه می کند)
تجزیه و تحلیل تجویزی در علم داده چیست؟
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست و چگونه کار می کند؟
بیایید به مثال تجزیه و تحلیل توصیفی نگاه کنیم:
بیمارستانی را تصور کنید که سوابق بیماران را تجزیه و تحلیل می کند. آنها ممکن است میانگین زمان انتظار در اتاق اورژانس را محاسبه کنند، شایع ترین تشخیص ها را دسته بندی کنند، یا روند پذیرش سالانه را دنبال کنند. با خلاصه کردن داده ها و استفاده از تصاویری مانند نمودارهای میله ای یا نمودارهای خطی، آنها می توانند الگوها را شناسایی کرده و بفهمند که در بیمارستان چه اتفاقی می افتد. این تجزیه و تحلیل توصیفی به آنها اجازه می دهد تا بر روی زمینه هایی برای بهبود تمرکز کنند، مانند کاهش زمان انتظار یا تخصیص منابع بر اساس نیازهای بیمار.
تجزیه و تحلیل توصیفی چه اطلاعاتی ارائه می دهد؟
تجزیه و تحلیل توصیفی بینش هایی را در مورد آنچه اتفاق افتاده و آنچه در حال حاضر اتفاق می افتد ارائه می دهد، داده ها را با آمار و تجسم خلاصه می کند.
تجزیه و تحلیل توصیفی چگونه کار می کند؟
اکنون می دانیم که تجزیه و تحلیل توصیفی چیست، بیایید نگاهی دقیق تر به عملکرد تجزیه و تحلیل توصیفی داشته باشیم. نوعی از تجزیه و تحلیل توصیفی شامل تجزیه و تحلیل و ساده سازی داده های تاریخی برای ارائه بینش در مورد رویدادها، روندها و الگوهای قبلی است. این بسیار نزدیکتر از آنچه اکثر مردم به عنوان تجزیه و تحلیل فکر می کنند به گزارش است.
مراحل کار تجزیه و تحلیل توصیفی:
1- جمع آوری داده ها
جمع آوری اطلاعات مفید مرحله اولیه در فرآیند تحلیل توصیفی است. با استفاده از منابع متعدد مانند پایگاه های داده، صفحات گسترده و سایر مخازن داده ها. همه اینها این داده ها را ارائه می دهند. از آنجایی که آنها مستقیماً بر میزان دقت تجزیه و تحلیل توصیفی تأثیر می گذارند، دقت و استاندارد داده ها بسیار مهم است.
2- پاکسازی داده ها و پیش پردازش
داده‌های به‌دست‌آمده معمولاً باید قبل از شروع تجزیه و تحلیل، تمیز و پیش پردازش شوند. این شامل تبدیل داده ها به یک ساختار یکنواخت، استانداردسازی فرمت ها و مدیریت مقادیر گم شده یا نادرست است. داده های تمیز و به خوبی پردازش شده تضمین می کند که تجزیه و تحلیل های بعدی قابل اعتماد هستند.
3- تجزیه و تحلیل داده ها
درک درستی از ساختار و ویژگی های مجموعه داده ارائه می دهد. در اینجا روش‌های EDA (تحلیل داده‌های اکتشافی) به یافتن الگوها، روندها و نقاط پرت احتمالی در داده‌ها کمک می‌کند. این روش ها شامل ساخت هیستوگرام، نمودار پراکندگی و آمار خلاصه می باشد.
4- تالیف و تلخیص
هدف تجزیه و تحلیل توصیفی ارائه یک نمای کلی از داده ها در سطح بالا است. برای به دست آوردن معیارها و آمارهای مهم، مانند میانگین، میانه، حالت، محدوده و انحراف استاندارد، این اغلب به ترکیب داده ها نیاز دارد.
5- تجسم
در تجزیه و تحلیل توصیفی، تجسم ابزار بسیار مفیدی است. این به ما کمک می کند تا اطلاعات پیچیده ای را با انواع نمودارها، نمودارها و سایر نمایش های بصری به اشتراک بگذاریم. الگوها و روندهای داده را می توان با استفاده از تجسم برجسته کرد، که همچنین انتقال بینش به طیف گسترده ای از مخاطبان را آسان تر می کند.
6- آفرینش داستانی
تجزیه و تحلیل توصیفی می تواند شامل ایجاد توضیحاتی باشد که علاوه بر تصاویر بصری، توضیحی منطقی و متنی از داده ها ارائه می دهد. هنگام انتقال یافته‌ها به مخاطبانی که ممکن است با پیچیدگی‌های داده‌ها آشنا نباشند، این می‌تواند به ویژه مفید باشد.
7- تفسیر
برای به دست آوردن دانش قابل توجه، تحلیلگران نتایج تجزیه و تحلیل توصیفی را تفسیر می کنند. این شامل دانستن تأثیرات روندها و الگوهای مشاهده شده در داده ها است. در حالی که تفسیر پایه و اساس تحلیل های عمیق تر را فراهم می کند که «چرا» و «چه چیزی ممکن است در آینده اتفاق بیفتد» را بررسی می کند، تجزیه و تحلیل توصیفی بر موضوع «چه اتفاقی افتاده» تمرکز می کند.
8- تست فعال
فرآیند تحلیل توصیفی یکباره نیست. سازمان ها به طور مداوم تجزیه و تحلیل توصیفی را هنگامی که داده های جدید در دسترس قرار می گیرند تکرار می کنند تا از آخرین پیشرفت ها و الگوها مطلع شوند. به این ترتیب، افرادی که تصمیم می گیرند، جدیدترین اطلاعات را دریافت می کنند.
مزایای تجزیه و تحلیل توصیفی
ما معنای تجزیه و تحلیل توصیفی، عملکرد و نمونه آن را بررسی کرده ایم. تجزیه و تحلیل توصیفی با آسان کردن مفاهیم دشوار برای همه و ساده کردن توزیع اطلاعات به گردش کار سازمانی کمک می کند. در اینجا برخی از مزایای تجزیه و تحلیل توصیفی وجود دارد:
- تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: با ارزیابی و ساده‌سازی داده‌ها، تصمیم‌گیری کاملاً آگاهانه را بر اساس حقایق به جای غرایز درونی ارائه می‌کند.
- داده ها را به وضوح ارائه می کند: تجزیه و تحلیل توصیفی داده های پیچیده را ساده می کند و درک آن را از طریق گزارش ها و تجسم هایی مانند نمودارها و نمودارها آسان می کند.
- درک راحت: داده هایی که خلاصه شده اند و به صورت گرافیکی نمایش داده شده اند، برای مخاطبان بزرگ تری برای شفاف سازی و ارزیابی آسان تر است.
- نقاط داده مرتبط را شناسایی می کند: معیارهای ساده ای را ارائه می دهد که تخمین دقیقی از نقاط داده مهم ارائه می دهد.
- ساده و مقرون به صرفه: استفاده از تجزیه و تحلیل توصیفی ساده است و فقط به دانش حسابی اولیه برای اجرا نیاز دارد.
- کارآمد با ابزارها: با کمک ابزارهایی مانند پایتون یا MS Excel که کارها را سریع و آسان می کند.
معایب تجزیه و تحلیل توصیفی
تحلیل توصیفی دارای معایب و همچنین محدودیت هایی است، اما اطلاعات روشنگری در مورد داده های تاریخی ارائه می دهد. درک این اشکالات برای سازمانها ضروری است تا تصمیمات آگاهانه در مورد استفاده مناسب از تجزیه و تحلیل توصیفی بگیرند. در اینجا برخی از معایب کلیدی ذکر شده است:
- ناتوانی در تحلیل علت: هدف اصلی تحلیل توصیفی تبیین وقایع تاریخی است. دلایل اصلی یا دلایل الگوهای مشاهده شده را بررسی نمی کند.
- سادگی تجزیه و تحلیل: دامنه تجزیه و تحلیل توصیفی محدود به تحلیل های اساسی است که به روابط بین تعداد کمی از متغیرها نگاه می کند.
- چرایی را توضیح نمی دهد: تاریخ با ارائه حقایق برای نسل های آینده درس می دهد، اما علل و پیش بینی ها در اختیار خوانندگان قرار نمی گیرد.
- نامناسب برای تصمیم گیری در زمان واقعی: به طور معمول، تجزیه و تحلیل توصیفی شامل دریافت اطلاعات خلاصه در فواصل زمانی است و این ممکن است بهترین گزینه برای تصمیم گیری در زمان مهم نباشد. در بسیاری از موقعیت‌ها، پاسخ‌دهی سریع حیاتی است، بنابراین، گاهی اوقات تنها با تکیه بر تحلیل‌های توصیفی ممکن است شما را عقب بیاندازد.
- عدم توانایی مدیریت داده‌های بدون ساختار: مجموعه داده‌های ساختاریافته و سازمان‌یافته برای تحلیل‌های توصیفی مناسب‌تر هستند. در حین تجزیه و تحلیل داده های نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار، مانند متن، عکس یا چند رسانه ای، ارائه تجزیه و تحلیل روشنگرانه می تواند چالش برانگیز باشد.
کاربردهای تحلیل توصیفی
کاربردهای تحلیل توصیفی ممکن است در زمینه ها و بخش های مختلف کشف شود و اطلاعات روشنگری در مورد داده های گذشته ارائه می دهد. این مثال‌ها نشان می‌دهند که تجزیه و تحلیل توصیفی چقدر مفید است، و نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از آن در زمینه‌های مختلف برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌ها، بهبود جریان‌های کاری و استخراج اطلاعات دقیق از داده‌های تاریخی استفاده کرد. در زیر برخی از برنامه های کاربردی مهم ذکر شده است:
- ارزیابی عملکرد مالی: به عنوان مثال، در گذشته؛ تجزیه و تحلیل توصیفی اغلب برای ارزیابی و ارزیابی عملکردهای قبلی یک شرکت خاص استفاده می شد. بسیاری از سازمان ها می توانند روندها، الگوها و احتمالات تغییر را با ردیابی شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) در دوره های زمانی مختلف شناسایی کنند. این آگاهی در ساخت و ساز عملیات تجاری با تمام برنامه ریزی استراتژیک مورد نیاز کمک می کند.
- بازاریابی و تحلیل رفتار مشتری: با این حال، شرکت ها باید رفتار مشتریان را تحلیل و درک کنند. شرکت ها به تجزیه و تحلیل توصیفی برای وزن دادن به داده های تاریخی در مورد تعاملات مصرف کننده، الگوهای خرید و ترجیحات نیاز دارند.
- تجزیه و تحلیل اصطکاک در فرآیندهای کسب و کار: تحلیل توصیفی رویکردهای توصیفی در یادگیری و توسعه کسب و کار و برای شناسایی و کاهش اصطکاک در فرآیندهای کسب و کار است. تمام محاصره ها یا کاهش کارایی فرآیندهای بازدارنده از حرکت، اصطکاک نامیده می شود. سازمانها به راحتی می‌توانند با مشاهده داده‌های تاریخی در مورد تأخیرهای گردش کار در استفاده از منابع و زمان فرآیند، گلوگاه‌های فرآیندهای تجاری خود را مشخص کنند.
فروش لایسنس تبلو
←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید
- تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی: به منظور تجزیه و تحلیل مشارکت کاربر، عملکرد محتوا و جمعیت شناسی مخاطبان، از تجزیه و تحلیل توصیفی در رسانه های اجتماعی استفاده می شود. این به کسب و کارها کمک می کند تا برنامه های رسانه های اجتماعی خود را مطابق با عملکرد گذشته شخصی سازی کنند.
- کشف جرم و کلاهبرداری: الگوی موجود در داده های جرایم قبلی توسط نهادهای انتظامی و امنیتی به منظور انجام تحلیل توصیفی که یکی از انواع تجزیه و تحلیل است، بررسی می شود. سازمان های مالی برای کشف نوسانات و ناهنجاری های بازار که می تواند از آنها جلوگیری کند یا برای مبارزه با آنها استفاده شود، از آن استفاده می شود.
- تجزیه و تحلیل بازار ارزهای دیجیتال: بازارهای ارزهای دیجیتال منبع اطلاعاتی عالی برای سرمایه گذاران هستند، زیرا داده های تاریخی قیمت، مجموع حجم بازار و روندهای بازار می توانند برای تجزیه و تحلیل رفتار معامله گران بیت کوین مورد استفاده قرار گیرند. این الگوریتم‌ها، الگوهای خلقی در بازار و عوامل احتمالی ممکن است بر نوسانات قیمت بیت‌کوین تأثیر بگذارند، همگی می‌توانند با کمک یک تحلیل توصیفی جذاب باشند.
- مدیریت منابع انسانی: منابع انسانی از تجزیه و تحلیل توصیفی برای تجزیه و تحلیل کارکنان خود استفاده می کند. این به کسب و کارها در تجزیه و تحلیل اطلاعات قبلی در مورد عملکرد کارگران، نرخ گردش مالی، اثربخشی آموزش و سایر شاخص های منابع انسانی کمک می کند.
- ارزیابی و مدیریت ریسک: برای شناسایی و تحلیل عوامل خطر تاریخی، از تحلیل توصیفی در ارزیابی ریسک استفاده می شود. سازمان ها باید این اطلاعات را بدانند. این اطلاعات برای شرکت‌هایی در زمینه‌هایی مانند بانکداری و بیمه برای ایجاد برنامه‌هایی که به کاهش و مدیریت بهتر ریسک‌ها کمک می‌کند، واقعاً مهم است.
نتیجه گیری
در نتیجه، مفهوم اصلی تجزیه و تحلیل داده ها، تجزیه و تحلیل توصیفی است که اطلاعات ارزشمندی را در مورد داده های گذشته خود به کسب و کارها می دهد. از طریق انواع تکنیک‌ها مانند تجمیع داده‌ها، تجسم، و تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی، سازمانها ممکن است الگوها، روندها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که بینش‌های ارزشمندی را برای تصمیم‌گیری در طیف وسیعی از بخش‌ها ارائه می‌دهند. نفوذ تجزیه و تحلیل توصیفی با توسعه فناوری رشد خواهد کرد و با دیگر رویکردهای تحلیلی پیشرفته ترکیب می‌شود تا به کسب‌وکارها رویکردی یکپارچه برای به دست آوردن بینش معنادار از داده‌هایشان بدهد.
مقاله های مرتبط:
1- 6 مرحله مدل بلوغ تجزیه و تحلیل
2- 7 مهارت تحلیلگر داده Data Analyst برای استخدام
3- چرا Data Structures یا ساختارهای داده مهم هستند؟
4-داشبورد سازی در نرم افزار تبلو و تجسم داده ها