تحلیل داده چیست و کاربردهای آن
تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری، تبدیل و سازماندهی داده ها به منظور نتیجه گیری، پیش بینی و هدایت تصمیم گیری آگاهانه است.
تجزیه و تحلیل داده ها یک جزء حیاتی از عملیات تجاری مدرن است. این شامل بررسی مجموعه داده ها برای کشف اطلاعات مفیدی است که می تواند برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده شود. این فرآیند در سراسر صنایع برای بهینه سازی عملکرد، بهبود تصمیم گیری و کسب مزیت رقابتی استفاده می شود.
در این مقاله، انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها، روش های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها، مشاغل مرتبط با تجزیه و تحلیل داده ها و اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها در دنیای امروز را بررسی خواهیم کرد. بیایید با اصول اولیه تجزیه و تحلیل داده ها شروع کنیم.
تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟
تجزیه و تحلیل داده ها یک رویکرد سیستماتیک است که داده های خام را به بینش های ارزشمند تبدیل می کند. این فرآیند شامل مجموعهای از فناوریها و ابزارهایی است که جمعآوری دادهها، تمیز کردن، تبدیل و مدلسازی را تسهیل میکنند و در نهایت اطلاعات عملی را به دست میآورند. این اطلاعات به عنوان یک سیستم پشتیبانی قوی برای تصمیم گیری عمل می کند. تجزیه و تحلیل داده ها نقش اساسی در رشد کسب و کار و بهینه سازی عملکرد ایفا می کند. این به تقویت فرآیندهای تصمیم گیری، تقویت استراتژی های مدیریت ریسک و غنی سازی تجربیات مشتری کمک می کند. با ارائه خلاصه های آماری، تجزیه و تحلیل داده ها یک نمای کلی مختصر از داده های کمی ارائه می دهد.
در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها کاربرد گسترده ای در صنعت مالی پیدا می کند، کاربرد آن تنها به این بخش محدود نمی شود. همچنین در زمینههای متنوعی مانند کشاورزی، بانکداری، خردهفروشی، دولت و سایر موارد استفاده میشود که بر اهمیت و تأثیر جهانی آن تأکید میکند. بنابراین، تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یک ابزار قدرتمند برای هدایت تصمیمات آگاهانه و تقویت رشد در صنایع مختلف عمل می کند.
تجزیه و تحلیل داده ها: مفاهیم کلیدی
چهار نوع کلیدی تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد: توصیفی، تشخیصی، پیش بینی کننده و تجویزی. این چهار نوع تجزیه و تحلیل داده با هم می توانند به یک سازمان در تصمیم گیری های مبتنی بر داده کمک کنند. در یک نگاه، هر یک از آنها موارد زیر را به ما می گویند:
تجزیه و تحلیل توصیفی به ما می گوید که چه اتفاقی افتاده است.
تجزیه و تحلیل تشخیصی به ما می گوید که چرا اتفاقی افتاده است.
تجزیه و تحلیل پیشگویانه به ما می گوید که در آینده چه اتفاقی خواهد افتاد.
تجزیه و تحلیل تجویزی به ما می گوید که چگونه عمل کنیم.
افرادی که با تجزیه و تحلیل داده ها کار می کنند، معمولاً هر یک از این چهار حوزه را با استفاده از فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها، که شامل شناسایی سؤال، جمع آوری داده های خام، تمیز کردن داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها و تفسیر نتایج است، بررسی می کنند.
مهارت های موردنیاز برای تجزیه و تحلیل داده
تجزیه و تحلیل داده ها به طیف گسترده ای از مهارت های داده های فنی نیاز دارد تا به طور موثر انجام شود. رویکرد روشمند به مهارت های ذکر شده در زیر برای مثال، با یادگیری اندکی هر روز می تواند به تسلط کمک کند.
Structured Query Language
یک زبان برنامه نویسی که معمولاً برای پایگاه داده استفاده می شود.
زبان های برنامه نویسی آماری
R و Python معمولا برای ایجاد برنامه های تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته استفاده می شوند.
یادگیری ماشین
شاخه ای از هوش مصنوعی که شامل استفاده از الگوریتم ها برای شناسایی الگوهای داده می شود.
احتمال و آمار
به منظور تحلیل و تفسیر بهتر روند داده ها
مدیریت داده ها
شیوه های جمع آوری، سازماندهی و ذخیره داده ها
تجسم داده ها
توانایی استفاده از نمودارها و نمودارها برای بیان داستان با داده ها
فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها
تحلیلگران داده، دانشمندان داده و مهندسان داده با هم خطوط لوله داده را ایجاد می کنند که به تنظیم مدل و انجام تجزیه و تحلیل بیشتر کمک می کند. تجزیه و تحلیل داده ها را می توان در مراحل زیر انجام داد که در زیر ذکر شده است:
جمعآوری دادهها
این اولین مرحله است که در آن دادههای خام باید برای اهداف تجزیه و تحلیل جمعآوری شوند. این شامل دو مرحله است که در آن می توان داده ها را جمع آوری کرد. اگر دادهها از سیستمهای منبع متفاوتی باشند، با استفاده از روالهای یکپارچهسازی دادهها، تحلیلگران داده باید دادههای مختلف را ترکیب کنند، در حالی که گاهی دادهها زیرمجموعه مجموعه دادهها هستند. در این حالت، تحلیلگر داده ها مراحلی را برای استخراج زیرمجموعه مفید و انتقال آن به بخش دیگر در سیستم انجام می دهد.
پاکسازی داده ها
بعد از جمع آوری داده ها، مرحله بعدی پاکسازی کیفیت داده ها است، زیرا داده های جمع آوری شده شامل مشکلات کیفی زیادی مانند خطاها، ورودی های تکراری و فاصله (white space) است که قبل از رفتن به مرحله بعدی باید اصلاح شوند. با اجرای پاکسازی داده ها، می توان این خطاها را اصلاح کرد. این داده ها بر اساس نیازهای مدل تحلیلی توسط تحلیلگران سازماندهی می شوند.
تجزیه و تحلیل داده ها و تفسیر داده ها
مدل های تحلیلی با استفاده از نرم افزار و ابزارهای دیگر ایجاد می شوند که داده ها را تفسیر کرده و آنها را درک می کنند. ابزارها عبارتند از Python، Excel، R، Scala و SQL. در نهایت این مدل بارها و بارها آزمایش می شود تا زمانی که مدل همانطور که باید کار کند، سپس در حالت تولید مجموعه داده ها بر خلاف مدل اجرا می شود.
مصور سازی داده
مصور سازی داده ها فرآیند ایجاد نمایش بصری داده ها با استفاده از نمودارها است که به تجزیه و تحلیل الگوها، روندها و دریافت بینش ارزشمند از داده ها کمک می کند. با مقایسه مجموعه داده ها و تجزیه و تحلیل آن، تحلیلگران داده ها داده های مفید را از داده های خام پیدا می کنند.
در نتیجه، تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان یک کاتالیزور قدرتمند برای رشد کسب و کار و بهینه سازی عملکرد عمل می کند. با تبدیل دادههای خام به بینشهای عملی، کسبوکارها را قادر میسازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند، استراتژیهای مدیریت ریسک را تقویت کنند و تجارب مشتری را افزایش دهند. فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها شامل شناسایی روندها و الگوها در مجموعه داده ها است و در نتیجه استخراج نتایج معنادار را تسهیل می کند.
