تحلیل داده ها یا آنالیز داده چیست؟ تکنیکها، ابزارها، انواع و مراحل تجزیه و تحلیل داده ها

تکنیکهای تحلیل و آنالیز داده

معرفی تحلیل داده ها

داده ها نوعی اطلاعات جمع آوری شده بسیار مهم هستند. فناوری ها و شرکت های مختلفی وجود دارند که با کمک داده ها هدایت می شوند.

این بدان معناست که این شرکت ها برای عملکرد خود به داده نیاز دارند.

داده ها ماده اولیه مورد نیاز آنها هستند. با استفاده از چندین فن آوری و روش پردازش می شوند.

این امر منجر به تولید خروجی نهایی می شود که می تواند برای فرآیند دیگری مورد استفاده قرار گیرد یا در قالب محصول نهایی به مشتری تحویل داده شود. داده ها اغلب برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شوند.

تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به عنوان فرآیندی که در آن فرد یا سیستم اطلاعات وارد شده را تجزیه و تحلیل می کند ، عنوان کرد.

در کسب و کارهای داده محور ، همه چیز ، به درستی این تجزیه و تحلیل داده بستگی دارد. به همین دلیل از اهمیت بالایی برخوردار است.

داده های اساسی با استفاده از هر وسیله اطلاعاتی جمع آوری می شود. سپس این داده ها با استفاده از ابزارها و منابع مختلف مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند.

تحلیل داده ها ، روش کیفی تحقیق در مورد داده های جمع آوری شده است.

تعریف فنی تجزیه و تحلیل داده ها

کاربرد منظم تکنیک های منطقی و آماری برای متراکم کردن ، تصویر کردن ، توصیف ، ارزیابی و جمع آوری داده ها است. حوزه تجزیه و تحلیل داده ها حیاتی است و جزئی جدایی ناپذیر از بسیاری از فرآیندها است.

ابزارهای تحلیل داده ها

ابزار جمع آوری داده های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها

داده ها را می توان به روش ها و متدهای مختلف جمع آوری کرد. مهمترین قسمت جمع آوری اطلاعات ، اعتبار و صحت مورد نیاز است.

داده ها ممکن است گاهی مبهم یا گمراه کننده باشند. چنین داده هایی باید حذف شوند و در استفاده از این منابع باید خودداری شود. در اینجا لیستی از برخی از منابع داده وجود دارد.

1. مشاهدات

مشاهده افراد کلید بسیاری از اطلاعات و داده ها است. روشهای اساسی مشاهده ، تماشای افراد ، شنیدن صحبت آنها و رمزگشایی از مفاهیم اعمال و واکنشهای آنها است.

این یک روش عالی برای جمع آوری حداکثر اطلاعات است ، اما روش انجام این کار باید اخلاقی باشد. هنگام انجام این کار نباید حریم خصوصی و امنیت نقض شود.

2. نظرسنجی ها

نظرسنجی ها شامل مجموعه سوالاتی است که برای درک داده ها استفاده می شود. این سوالات باید توسط افراد مربوطه یا سیستم مورد بررسی پاسخ داده شوند.

پاسخ های بدست آمده به عنوان یک مجموعه داده کار می کنند. این مجموعه داده است که می تواند بیشتر برای تجزیه و تحلیل دقیق داده ها مورد استفاده قرار گیرد.

3. مصاحبه ها

از این نوع ابزار جمع آوری داده ها به طور کلی برای استخراج داده ها از منابع زنده استفاده می شود – کسی که که به داده های مصاحبه های ، چه یک نفر و چه گروهی از افراد نیاز دارد. پاسخهایی که در این مصاحبه جستجو شده است ، داده های مورد نیاز است. می توان از این داده ها برای پردازش بیشتر استفاده کرد.

بگذارید اکنون مراحل مختلفی را که در روند تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کنند ، بررسی کنیم –

مراحل تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها را می توان با استفاده از مراحل تعریف شده و توصیف شده در چندین مطالعه و تحقیق به دست آورد.

1. اهداف خود را مشخص کنید

انگیزه تجزیه و تحلیل داده ها باید به وضوح مشخص شود. برای به دست آوردن بهترین نتیجه از برخی تجزیه و تحلیل داده ها ، اهداف باید کاملاً شفاف باشند. برای اینکه اهداف کاملاً واضح باشد ، می توانید سوالات مختلفی بپرسید. پاسخ به این سوالات به تعریف بهتر اهداف کمک می کند.

2. سوالات را تعریف کنید

هنگامی که اهداف خود را به روشنی مشخص کردید ، باید سوالات خود را از مجموعه داده ها بپرسید.

پاسخهایی که می خواهید از طریق تجزیه و تحلیل داده هایی که قصد انجام آنرا دارید ،  بدست می آیند.

مجموعه داده نیاز به پاسخگویی به همه این سوالات دارد ، و فقط سوالات توضیح داده شده با تجزیه و تحلیل بیشتر داده ها قابل حل هستند.

3. جمع آوری داده ها

این یک مرحله حیاتی در مراحل تجزیه و تحلیل داده ها است. شما باید تمام اطلاعات اساسی مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده ها را جمع آوری کنید.

داده های جمع آوری شده باید بتوانند به تمام سوالات تعریف شده پاسخ دهند. اگر آنها به همه این سوالات پاسخ دهند ، می توان از مجموعه داده ها برای تجزیه و تحلیل بیشتر استفاده کرد.

4. پالایش داده ها

داده هایی که در مراحل ذکر شده در بالا جمع آوری می شوند بیشتر به صورت خام هستند. در حالی که برخی داده های غیرضروری وجود دارد ، برخی از جزئیات لازم نیست.

این قطعات غیرضروری را می توان از طریق فرایندی به نام پالایش داده ها از بین برد. در پالایش داده ها ، داده های موجود به فرم سازگار با ابزار تجزیه و تحلیل داده تبدیل می شوند.

5. داده های موجود را تجزیه و تحلیل کنید

در این مرحله ، داده های موجود تجزیه و تحلیل می شود. برای تجزیه و تحلیل این داده ها از ابزارهای مختلفی استفاده می شود.

برخی از دستگاه ها با آخرین فن آوری ها هدایت شده اند ، در حالی که برخی از روش ها برای اجرای اولیه هستند.

نتیجه این مرحله مجموعه ای از داده های به خوبی تحلیل شده است که می تواند برای اهداف پیش بینی و نتیجه گیری استفاده شود.

6. تفسیر نتایج

نتایج تجزیه و تحلیل داده ها باید به خوبی مورد مطالعه قرار گیرند. این کار امکان تفسیر مستقیم داده ها را فراهم می کند.

از نتایج تجزیه و تحلیل داده ها می توان برای نتیجه گیری و پیش بینی استفاده کرد. مجموعه داده فعلی و تجزیه و تحلیل آن برای پیش بینی آینده استفاده می شود.

این به شما کمک می کند تا برای تحولات و تغییرات جدید در آینده آماده باشید.

بیایید اکنون چند مورد از موثرترین تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها را بررسی کنیم –

تکنیک های اصلی در تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها را می توان با استفاده از تکنیک های مختلف انجام داد. اجرای اکثر آنها بسیار مفید و ساده است.

1. سوالات خود را تعیین کنید و اهداف خود را مشخص نمایید

اگر اهداف خود را واضح و مشخص تعریف کرده اید ، باید سوالات درستی را مطرح کنید. پاسخ به این سوالات یک تکنیک عالی برای آنالیز داده های موجود شما را تشکیل می دهد. این مرحله پایه بسیاری از تکنیکهای پیشرفته تجزیه و تحلیل داده ها است.

2. KPI ها یا شاخص های کیلدی عملکرد را تنظیم کنید

KPI مخفف ‘Key Performance Indicators’ است. اینها مناطق مهمی هستند که باید بر روی افزایش عملکرد خود تمرکز کنید. KPI در تجزیه و تحلیل کمی و کیفی داده ها ضروری است. این تکنیک به شما کمک می کند تا پیشرفت داده های خود را اندازه گیری و پیگیری کنید.

3. نیازهای خود را همسو سازی کنید

شما باید با نیازهای خود با تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها همسو نمایید. برای این منظور ، شما باید جلسه ای با همه ذینفعان داشته باشید و یک فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها را برنامه ریزی کنید. این یک تصویر بهتر از اهداف استراتژیک و الزامات عملکردی است.

   4. داده های غیرضروری را حذف کنید

برای تمرکز بر روی اطلاعات اصلی ، داده های بی فایده باید حذف شوند. برای برجسته سازی اطلاعات ضروری و مهم می توانید از KPI ها (شاخص های اصلی عملکرد) استفاده کنید. وقتی داده های غیر ضروری حذف می شوند ، داده های باقیمانده تصفیه و دقیق تر می شوند.

5. نقشه راهی برای مدیریت داده ها طراحی کنید

نقشه راه طرحی برای اجرای یک فعالیت فردی است. حتی در مدیریت داده ها ، مراحلی برای ذخیره ، مدیریت و اداره داده ها وجود دارد. نقشه راه حاکمیت داده ها به تحلیل است و به تحلیلگر کمک می کند یک تکنیک تجزیه و تحلیل داده را که پایدارتر و موثرتر است ، طراحی کند.

6. تلفیق فن آوری

بسیاری از فناوری های نوظهور در آنالیز داده ها به بهترین شکل ممکن به افراد کمک می کنند. برخی از تکنیکهای اساسی تجزیه و تحلیل داده ها شامل زبان های برنامه نویسی Python و R. هستند .  همچنین ، ابزارهای ساده ای مانند Microsoft Excel وجود دارد که به تجزیه و تحلیل داده کمک می کنند. چنین فناوری هایی می توانند تلفیق شوند و یک تحلیلگر داده خوب تشکیل دهند.

7. تجسم داده ها

تجسم داده ها فرآیند استخراج معیارها و نمایش آنها به مردم به صورت گراف ها ، نمودار دایره ای و جداول است. این یک بینش در مورد داده ها برای شما فراهم می کند و به تجارت کمک می کند.

   8. تجزیه و تحلیل آماری انجام دهید

انجام تجزیه و تحلیل آماری یکی از مفیدترین تکنیک ها برای تجزیه و تحلیل داده ها است. با تمرکز بر جنبه های مختلف مانند خوشه گیری، رگرسیون ، کوهورت یا هم گروهی ، شبکه های عصبی و غیره کار کنید. به این ترتیب ، روند آنالیز داده های شما را در یک جهت منطقی ارائه می دهد. بیایید نگاهی کوتاه به همه این جنبه های تجزیه و تحلیل آماری بیندازیم –

تکنیکهای آماری در تجزیه و تحلیل داده ها

• در خوشه بندی (Cluster) ، گروه بندی مجموعه ای از عناصر به گونه ای انجام می شود که عناصر مشابه با تشکیل یک خوشه گروه بندی می شوند.
• در Cohort ، شما زیرمجموعه ای از تجزیه و تحلیل رفتاری خواهید داشت که بینشی از مجموعه مجموعه داده ها (set of data set) استفاده می شود. در این بخش ، هر یک از عناصر به گروه های مرتبط تقسیم می شوند ، بنابراین شما اطلاعات زیادی در مورد تنظیمات مصرف کننده خواهید داشت.

مقالات بازاریابی

فایل اکسل محاسبه پورسانت فروش + ویدیوهای آموزشی مفهوم پورسانت و استفاده از فایل های اکسل

• تکنیک  سوم ، رگرسیون است و در اطراف مجموعه ای ثابت از فرایندهای آماری است که بر ایجاد روابط بین متغیرهای خاص برای سنجش درک عمیق تر از روندهای معاصر کار می کند.
• جنبه چهارم تجزیه و تحلیل آماری یک عامل است ، و از آن برای توصیف تنوع در میان متغیرهای همبسته مختلف از نظر تعداد بالقوه کمتر متغیرهای مشاهده نشده استفاده می شود. این یکی تکنیکهای آماری در تجزیه و تحلیل داده ها است که برای کشف متغیرهای پنهان مستقل استفاده می شود.
• جنبه بعدی تجزیه و تحلیل داده های آماری ، شبکه های عصبی است که حول یادگیری ماشین استفاده می شود و برای پیش بینی نتیجه یک متغیر خاص بکار می رود.
• تکنیک ششم تجزیه و تحلیل داده های آماری ، مدل سازی داده ها است که به عنوان اصطلاح چتر بینش و معیارهای مهندسی برای ارزش ، متن و جهت گیری استفاده می شود. وقتی صحبت از تجزیه و تحلیل داده ها می شود ، یکی از مهمترین تکنیکهای تجزیه و تحلیل آماری است.
• آخرین جنبه تجزیه و تحلیل آماری ، تجزیه و تحلیل پیش بینی است که برای کمک به شما در تشخیص روندهای ارزشمند ، کاملاً مفید است. تجزیه و تحلیل پیش بینی برای گسترش و توسعه ابتکار عمل های مختلف استفاده می شود که می تواند رویه های عملیاتی شما را ارتقا بخشد ، به علاوه همچنین شما را قادر می سازد در رقابت برتر باشید.

انواع تجزیه و تحلیل آماری داده ها

در واقع  انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل آماری داده ها وجود دارد ، مانند موارد زیر. با توجه به نیاز و منابع موجود می توانید تصمیم بگیرید که کدام یک را انتخاب کنید.

1. تجزیه و تحلیل تشخیصی (Diagnostic analysis)

این نوع آنالیز داده ها برای تشخیص یک وضعیت خاص استفاده می شود. تجزیه و تحلیل تشخیصی راهی برای تعیین چگونگی وقوع چیزی است. دنیای تجارت برای اطمینان از سودآوری هر شرایط خاص ، نیاز به تشخیص مناسب هر مورد دارد.

2. تحلیل توصیفی

تحلیل توصیفی نوعی تحلیل است که به شما امکان می دهد از آنچه در داده ها اتفاق افتاده اطلاع یابید. پاسخ “چه چیزی” را می توان از طریق KPI ، فروش ، درآمد و سرنخ کشف کرد.

این آنالیز داده ها تمام اطلاعات لازم در مورد مجموعه داده را می دهد.

3. تحلیل پیش بینی

مهمترین هدف تجزیه و تحلیل داده ها پیش بینی وقایع آینده است. گراف ، نمودار دایره ای یا هر نوع تجسم داده به طور گسترده ای در تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می شود.

از نتایج گزارش قبلی برای پیش بینی چرخش رویدادها در آینده استفاده می شود. اگر بتوانید به درستی آینده را پیش بینی کنید ، می توانید برای به حداکثر رساندن سود و کاهش خطرات برنامه ریزی کنید.

4. تجزیه و تحلیل تجویزی

هنگامی که تجزیه و تحلیل توصیفی ، تجزیه و تحلیل تشخیصی و تجزیه و تحلیل پیش بینی انجام شد ، می توانید به تجزیه و تحلیل تجویزی بپردازید. در تحلیل پیش بینی ، شما به طور کلی وقایع آینده را پیش بینی می کنید.

در این مرحله می توانید مراحل لازم را برای کاهش خطرات تجویز کنید. همچنین می توانید روش هایی را برای افزایش کیفیت محصول یا خدمات و افزایش سود توصیه کنید.

اجازه دهید اکنون نگاهی داشته باشیم  به برخی از بهترین ابزارهایی که می توانید برای اهداف تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید –

بهترین ابزار برای تجزیه و تحلیل داده ها

• IBM SPSS

• برنامه نویسی R

• Elasticsearch

• Lumify

• Apache SAMOA

• Plotly

• Spark

• Splice Machine

• Talend

• Skytree

• Microsoft HDInsight

• Xplenty

جمع بندی نهایی آنالیز داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها یک مفهوم حیاتی در مدیریت کسب و کار است. بسیاری از مشاغل مبتنی بر داده هستند. این بدان معناست که آنها نیاز به تأمین مداوم داده های صحیح و معتبر دارند.

برای سنجش رفتار داده ها و پیش بینی دامنه آینده آنها ، این داده ها باید کاملاً تجزیه و تحلیل شوند. مراحل و گام های مختلفی در تجزیه و تحلیل کامل داده ها وجود دارد.

تکنیکهای تحلیل داده به چهار نوع وجود دارد که وقتی همه این انواع با تمام مراحل اجرا شوند ، از طریق تجزیه و تحلیل داده ها نتایج خوبی خواهید گرفت.