تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟

جنبه های زیادی برای درک تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد، بنابراین از کجا باید شروع کرد؟

برخی ممکن است مستقیماً به زبان های برنامه نویسی مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل شیرجه بزنند، برخی دیگر ممکن است به نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل برای حل مشکلات تجاری نگاه کنند.

برای یک نقطه شروع ساده تر، ابتدا انواع داده های مورد تجزیه و تحلیل را توضیح خواهیم داد.

سپس، به فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها نگاه می‌کنیم، منابعی را که داده‌ها در آن جمع‌آوری می‌شوند شناسایی می‌کنیم، انواع مختلف تجزیه و تحلیل را تجزیه می‌کنیم و با برخی روندها پایان می‌دهیم.

اما قبل از ورود به هر یک از موضوعات فوق، ابتدا باید تجزیه و تحلیل داده ها را تعریف کنیم.

تجزیه و تحلیل داده یا Data Analytics چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها استفاده از فرآیندها و فناوری، معمولاً نوعی نرم افزار تجزیه و تحلیل، برای استخراج بینش ارزشمند از مجموعه داده ها است.

سپس این بینش بسته به کسب و کار، صنعت و سایر الزامات منحصر به فرد به روش های مختلفی اعمال می شود.

این مهم است زیرا به کسب و کارها کمک می کند تا داده محور شوند، به این معنی که تصمیمات از طریق استفاده از داده ها پشتیبانی می شوند.

Data Analytics همچنین به کسب و کارها کمک می کند تا مشکلات را قبل از وقوع پیش بینی کنند و راه حل های ممکن را ترسیم کنند.

در حالی که کسب‌وکارهای بیشتری برای شناسایی شکاف‌ها به تجزیه و تحلیل داده‌ها روی می‌آورند، هنوز افراد زیادی هستند که می‌توانند از شفاف‌سازی استفاده کنند.

به همین دلیل است که ما با ریشه تجزیه و تحلیل داده ها شروع می کنیم: تشخیص داده های کیفی از داده های کمی.

مبحث ۱: داده های کمی و کیفی

تجزیه و تحلیل داده ها از داده های کمی و کیفی تشکیل شده است. ترکیب این نوع داده ها مهم است، با توجه به اینکه چگونه بعداً تجزیه و تحلیل خواهد شد. بیایید با داده های کیفی شروع کنیم.

درک داده های کیفی

داده‌های کیفی «چرا» را می‌پرسند و از ویژگی‌ها، ویژگی‌ها، برچسب‌ها و سایر شناسه‌ها تشکیل می‌شوند. چند نمونه از نحوه تولید داده های کیفی عبارتند از:

متون و اسناد
ضبط های صوتی و تصویری
تصاویر و نمادها
متن مصاحبه و گروه های متمرکز
مشاهدات و یادداشت ها

داده های کیفی بر خلاف داده های کمی، توصیفی و غیرآماری هستند.

درک داده های کمی

داده های کمی “چقدر” یا “چند” را می پرسند و از اعداد و مقادیر تشکیل شده اند. چند نمونه از نحوه تولید داده های کمی عبارتند از:

تست ها
آزمایش
نظرسنجی ها
تحقیقات بازار
معیارهای

داده‌های کمی آماری، قطعی و قابل اندازه‌گیری هستند و آن را به کاندیدای بهینه‌تری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها تبدیل می‌کنند.

با درک این دو نوع داده، اکنون زمان آن رسیده است که ببینیم چرا ساختارهای داده نیز چنین تفاوتی ایجاد می کنند.

مبحث ۲: داده های ساختاریافته و بدون ساختار

بعد، روی داده های ساختاریافته و بدون ساختار. نحوه ساختار داده‌ها نحوه جمع‌آوری و پردازش آن‌ها و روش‌های مورد نیاز برای استخراج بینش را تعیین می‌کند.

بیایید با داده های ساخت یافته شروع کنیم.

درک داده های ساخت یافته

داده های ساخت یافته اغلب به عنوان داده های کمی طبقه بندی می شوند. همانطور که ممکن است از نامش حدس زده باشید، بسیار ساختار یافته و سازماندهی شده است.

بنابراین می توان آن را به راحتی در پایگاه داده های رابطه ای جستجو کرد. به صفحات گسترده و جداول فکر کنید.

چند نمونه از داده های ساخت یافته عبارتند از:

نام ها و تاریخ ها
آدرس خانه و ایمیل
شماره های شناسایی
اطلاعات معاملاتی

داده‌های ساخت‌یافته معمولاً برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ترجیح داده می‌شوند، زیرا هضم آن برای ماشین‌ها بسیار آسان‌تر است، برخلاف داده‌های بدون ساختار.

درک داده های بدون ساختار

داده های بدون ساختار در واقع بیش از 80 درصد از کل داده های تولید شده امروز را تشکیل می دهند. نکته منفی این است که داده های بدون ساختار را نمی توان با استفاده از ابزارها و روش های مرسوم جمع آوری و پردازش کرد.

برای مهار داده های بدون ساختار، رویکردهای مدرن تری مانند استفاده از پایگاه های داده NoSQL یا بارگذاری داده های خام در دریاچه های داده باید در نظر گرفته شود.

چند نمونه از داده های بدون ساختار عبارتند از:

ایمیل و اس ام اس
فایل های صوتی و تصویری
رسانه های اجتماعی
تصاویر ماهواره ای و نظارتی
سرور و وبلاگ ها

درک داده‌های بدون ساختار کار آسانی نیست، اما برای بینش‌های پیش‌بینانه‌تر و فعال‌تر، کسب‌وکارهای بیشتری به دنبال راه‌هایی برای تجزیه آن هستند.

مبحث ۳: فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

اکنون که آناتومی داده ها را می دانیم، زمان آن رسیده است که مراحلی را که کسب و کارها برای تجزیه و تحلیل آن باید بردارند، ببینیم. این به عنوان فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها شناخته می شود.

مرحله 1: نیاز را تعریف کنید

اولین گام در این فرآیند، تعریف نیاز به تحلیل است.

فروش کاهش می یابد؟ هزینه های تولید افزایش می یابد؟ مشتریان از محصول شما راضی هستند؟ اینها سوالاتی هستند که باید در نظر گرفته شوند.

علاوه بر این، تنظیم یک برنامه مدیریت داده مهم است. این اطمینان حاصل می کند که تمام داده هایی که وارد و خارج از سیستم شما می شوند سازماندهی و حسابرسی می شوند.

بسیاری از کسب و کارها به یک پلت فرم مدیریت داده (DMP) برای ذخیره تمام داده ها در یک مرکز متمرکز متکی هستند.

کرک تبلو

مرحله 2: جمع آوری داده ها

یک کسب و کار معمولاً داده های ساختار یافته را از منابع داخلی خود، مانند نرم افزار CRM، سیستم های ERP، ابزارهای اتوماسیون بازاریابی و غیره جمع آوری می کند.

همچنین بسیاری از منابع داده باز برای جمع آوری اطلاعات خارجی وجود دارد. به عنوان مثال، دسترسی به مجموعه داده های مالی و اقتصادی برای تعیین هر الگو یا روند.

مرحله 3: موارد تکراری و ناسازگاری را حذف کنید

پس از اینکه تمام داده های مناسب را در اختیار داشتید، زمان آن فرا رسیده است که هر گونه تکراری، داده های غیرعادی و سایر تناقضات را که می تواند تحلیل را منحرف کند، مرتب کرده و پاک کنید.

کرک تبلو

مرحله 4: تجزیه و تحلیل داده ها

اکنون برای تجزیه و تحلیل، و تعدادی راه برای انجام این کار وجود دارد. به عنوان مثال، نرم افزار هوش تجاری می تواند نمودارها و گزارش هایی را تولید کند که به راحتی توسط تصمیم گیرندگان قابل درک باشد. همچنین می توان انواع تکنیک های داده کاوی را برای تجزیه و تحلیل عمیق تر انجام داد. این مرحله به نیازها و منابع کسب و کار بستگی دارد.

مرحله 5: اقدام کنید

مرحله نهایی، عملی کردن تحلیل است. نحوه تفسیر نتایج تجزیه و تحلیل برای حل مشکل تجاری که در مرحله اول مطرح شد بسیار مهم است. نتایج شما باید تصویر واضحی از نحوه حرکت رو به جلو ترسیم کند.

اگر نه، این زمان مناسبی است که روش تجزیه و تحلیل داده های خود را مجدداً ارزیابی کنید و ببینید کجا ممکن است در فرآیند شما شکاف وجود داشته باشد.

مبحث ۴: انواع تجزیه و تحلیل داده ها

همه تحلیل ها یکسان ایجاد نمی شوند. هر کدام سطح پیچیدگی و عمق بینش خود را دارند که آشکار می کنند. در زیر چهار نوع تجزیه و تحلیل داده که معمولاً درباره آنها می شنوید آورده شده است.

←برای خرید کرک لایسنس تبلو Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

1. تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی مقدماتی، گذشته نگر است و اولین گام برای شناسایی «آنچه اتفاق افتاده» در رابطه با یک درخواست تجاری است.

به عنوان مثال، این نوع تحلیل ممکن است به کاهش ترافیک وب سایت یا افزایش تعامل در رسانه های اجتماعی اشاره کند.

تجزیه و تحلیل توصیفی رایج ترین نوع تجزیه و تحلیل کسب و کار امروزه است.

کرک تبلو

2. تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی نیز گذشته‌نگر است، اگرچه «چرا» ممکن است چیزی رخ داده باشد را مشخص می‌کند.

این یک رویکرد تحلیلی عمیق تر و عمیق تر است و ممکن است از تکنیک های داده کاوی برای ارائه زمینه به یک پرس و جو تجاری استفاده کند.

3. تجزیه و تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده تلاش می‌کند تا بر اساس داده‌های تاریخی، اتفاقات بعدی را پیش‌بینی کند.

این یک نوع تجزیه و تحلیل پیشرفته است که از داده کاوی، یادگیری ماشینی و مدل سازی پیش بینی استفاده می کند.

سودمندی نرم افزارهای تحلیل پیشگویانه از بسیاری از صنایع فراتر رفته است.

بانک‌ها از آن برای شناسایی واضح‌تر تقلب استفاده می‌کنند، تولیدکنندگان از آن برای تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند.

خرده‌فروشان از آن برای شناسایی فرصت‌های فروش بالا استفاده می‌کنند.

کرک تبلو

4. تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی یک تجزیه و تحلیل از پیچیدگی شدید است که اغلب به دانشمندان داده با دانش قبلی از مدل های تجویزی نیاز دارد.

با استفاده از داده‌های تاریخی و اطلاعات خارجی، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند گام‌های محاسبه‌شده بعدی را که یک کسب‌وکار باید برای حل پرس و جو انجام دهد، ارائه دهد.

در حالی که هر کسب و کاری دوست دارد از تجزیه و تحلیل های تجویزی استفاده کند، مقدار منابع مورد نیاز برای بسیاری امکان پذیر نیست.

اگرچه، برخی از روندهای تحلیلی وجود دارد که می توانیم انتظار داشته باشیم به زودی شکل بگیرد.

مبحث ۵: روندهای تجزیه و تحلیل داده ها

همانطور که علم داده در تجارت رایج تر می شود، تجزیه و تحلیل مطمئناً از گذشته نگر به پیشگیرانه تر و پیش بینی تر تغییر می کند.

برای تایید این موضوع، از 10 متخصص صنعت که با داده ها کار می کنند، نظرشان را جویا شدیم.

در اینجا چند نکته قابل توجه وجود دارد:

یکی از کارشناسان می گوید تجزیه و تحلیل بلادرنگ در حال افزایش است و این پتانسیل را دارد که نحوه عملکرد خدمات حرفه ای را تغییر دهد. داده‌های بی‌درنگ بینشی را درباره آنچه در حال حاضر اتفاق می‌افتد ارائه می‌دهد و برای تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده بهینه است.
یکی دیگر از کارشناسان مدعی شد که یادگیری ماشینی آنقدر برجسته خواهد شد که کاربران انسانی را به ابداع درمان های خلاقانه برای رفع مشکلات یا به حداکثر رساندن سود وا می دارد. امروزه یادگیری ماشینی در تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مرسوم است.
یک متخصص در فناوری گوش دادن به رسانه های اجتماعی در مورد پیوند منحصر به فرد بین تجزیه و تحلیل داده ها و کلان داده ها و نحوه تجزیه و تحلیل عکس ها در رسانه های اجتماعی توسط شرکت ها برای احساسات صحبت کرد.

نتیجه گیری

بنابراین، چه چیزی را می توانید از این نمای کلی از تجزیه و تحلیل داده ها حذف کنید؟

می دانیم که داده ها می توانند توصیفی و احساسی باشند یا می توانند قطعی و عددی باشند. نحوه ساختار داده ها نیز نقش کلیدی در نحوه تجزیه و تحلیل آنها دارد.

وقتی نوبت به تجزیه و تحلیل می‌رسد، یک فرآیند پنج مرحله‌ای کلی برای تعریف نیاز، جمع‌آوری داده‌ها، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و سپس تفسیر آن وجود دارد.

بسته به نیازهای کسب و کار، تفسیر می تواند بسیار متفاوت باشد.

سپس چهار نوع تجزیه و تحلیل داده وجود دارد. برخی از آنها گذشته نگر هستند و برخی دیگر پیش بینی و پیشگیرانه هستند.

مورد دوم با پیشرفت در هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، مدل‌سازی آماری و سایر رشته‌های علوم داده رایج‌تر خواهد شد.

tableau

←برای خرید کرک لایسنس تبلو 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؟