تجزیه و تحلیل داده ها: تعریف، انواع و مزایا

از آنجایی که جهان داده محورتر می شود، بسیاری از شرکت ها از تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود توانایی های تصمیم گیری خود استفاده می کنند. کسب و کارها می توانند از اطلاعاتی که از تجزیه و تحلیل داده ها جمع آوری می کنند برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان، مخاطبان هدف، رقبا و تغییرات در صنعت خود استفاده کنند. اگر از شناسایی الگوها، انجام تحقیقات و توسعه استراتژی های تجاری لذت می برید، ممکن است علاقه مند به یادگیری بیشتر در مورد تجزیه و تحلیل داده باشید. در این مقاله توضیح می‌دهیم که تجزیه و تحلیل داده چیست، انواع مختلف را بررسی می‌کنیم، مراحلی را که می‌توانید برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها بردارید و مزایای آن را فهرست می‌کنیم.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها به فرآیند استفاده از ابزارهای آماری و تحلیلی برای جمع آوری و ارزیابی مقادیر زیادی اطلاعات اشاره دارد. تحلیلگران داده از این ابزارها برای کشف الگوها و شناسایی ناسازگاری ها استفاده می کنند. سپس از این اطلاعات برای کمک به شرکت‌ها برای تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر بر اساس روندهای فعلی یا پیش‌بینی‌شده در بازار و صنعت خود استفاده می‌کنند. تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در صنعت کسب و کار ایفا می کند زیرا به سازمان ها کمک می کند تا عملیات خود را بهبود بخشند، حاشیه درآمد خود را افزایش دهند و نیازهای مشتریان خود را برآورده سازند.

مطالب مرتبط: چگونه یک تحلیلگر داده شویم؟

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

چندین استراتژی و ابزار وجود دارد که می توانید برای پیاده سازی تجزیه و تحلیل داده ها برای یک سازمان استفاده کنید. در اینجا برخی از محبوب ترین انواع روش های تجزیه و تحلیل داده که می توانید کشف کنید آورده شده است:

۱.داده کاوی

داده کاوی بر کشف الگوها با بررسی مقادیر زیادی از داده ها متمرکز است. می‌توانید از هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و آمار برای کمک به استخراج سریع داده‌ها برای اطلاعات کلیدی استفاده کنید. بسیاری از شرکت ها از داده کاوی برای شناسایی نتایج تکراری و تعیین اطلاعات مرتبط استفاده می کنند. اگر می‌خواهید نتایج احتمالی را پیش‌بینی کنید یا توصیه‌های تجاری ارائه دهید که به سازمان شما کمک می‌کند تا تصمیماتی را اتخاذ کند که رشد بلندمدت را حفظ کند، ممکن است از این روش استفاده کنید.

۲.هوش تجاری

هوش تجاری یک روش مبتنی بر فناوری است که برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها از سیستم‌های فناوری اطلاعات داخلی (IT) و منابع خارجی استفاده می‌شود. می‌توانید از این سیستم برای اجرای پرس‌وجوها در برابر داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنید و ایجاد گزارش‌های بصری استفاده کنید که به کسب‌وکارها در توسعه برنامه‌های استراتژیک کمک می‌کند. هدف اصلی استفاده از هوش تجاری برای تجزیه و تحلیل داده ها، کمک به شرکت ها برای بهبود حاشیه درآمد و ایجاد مزیت رقابتی است.

مطالب مرتبط: درباره تحلیلگر هوش تجاری بودن بیاموزید

۳.تجزیه و تحلیل درون حافظه

تجزیه و تحلیل های درون حافظه از سناریوهای تجزیه و تحلیل تکراری و تعاملی استفاده می کنند تا به کسب و کارها توصیه های ملموس ارائه دهند که می تواند مزیت رقابتی به آنها بدهد. این روش به‌جای استفاده از داده‌های یک درایو دیسک سخت، بر داده‌های ذخیره‌شده در حافظه سیستم تکیه می‌کند که به آن کمک می‌کند تا بینش را سریع‌تر تولید کند. استفاده از تجزیه و تحلیل درون حافظه به شما امکان می دهد از آماده سازی داده صرف نظر کنید تا بتوانید به سرعت مدل های جدید ایجاد کنید و سناریوهای مختلف را آزمایش کنید.

۴.تجزیه و تحلیل متن

می توانید از تجزیه و تحلیل متن برای پردازش متن خام و مواد نوشتاری استفاده کنید. این امر ورود و تفسیر با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را آسان تر می کند. کسب‌وکارها ممکن است با مطالعه نتایج نظرسنجی، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های آنلاین، ایمیل‌ها، یادداشت‌های مرکز تماس و سایر اشکال بازخورد کتبی، از تجزیه و تحلیل متن برای کشف الگوهای مشتریان خود استفاده کنند.

۵.تجزیه و تحلیل جریان

به عنوان یک تحلیلگر داده، می‌توانید از ابزارهای تحلیل جریانی برای جمع‌آوری، فیلتر کردن و ارزیابی مقادیر زیادی از داده‌هایی که در حال حاضر در حال حرکت هستند استفاده کنید. تجزیه و تحلیل جریان داده ها را از پلتفرم های مختلف پس از اینکه یک عمل خاص یک رویداد را آغاز می کند جمع آوری می کند. به عنوان مثال، شما ممکن است از تجزیه و تحلیل جریان برای جمع آوری داده ها پس از یک تراکنش مالی، کلیک وب سایت یا خرابی تجهیزات استفاده کنید. استفاده از تجزیه و تحلیل جریان می تواند به شما در جمع آوری داده ها از اینترنت اشیا (IoT) کمک کند که شامل حسگرهای ماشین، دستگاه های تلفن همراه، لوازم هوشمند، تعاملات وب و برنامه های کاربردی ابری است.

۶.فراگیری ماشین

بسیاری از تحلیلگران داده برای صرفه جویی در زمان و تولید نتایج دقیق تر از فراگیری ماشین استفاده می کنند. این روش از هوش مصنوعی برای ایجاد خودکار مدل هایی استفاده می کند که می توانند مجموعه های پیچیده ای از داده ها را تجزیه و تحلیل کنند. همانطور که ماشین‌ها داده‌های جدیدی را به دست می‌آورند، هوشمندتر می‌شوند، که به آنها کمک می‌کند در طول زمان مدل‌های دقیق‌تری تولید کنند. بسیاری از شرکت ها از فراگیری ماشین برای شناسایی فرصت های تجاری جدید و کاهش خطرات استفاده می کنند.

مطالب مرتبط: یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق: تفاوت چیست؟

۷.تجسم داده ها

استفاده از تجسم داده ها می تواند به شما کمک کند تا با ایجاد نمودارها و گرافها، نمایش تصویری دقیقی از داده هایی که جمع آوری می کنید ایجاد کنید. این سیستم می تواند درک حجم زیادی از داده های پیچیده را آسان تر کند. شرکت‌ها ممکن است از تجسم داده‌ها برای شناسایی سریع روندها، داده های خارج از محدوده و الگوهای داده‌ها یا ارائه داده‌ها به گونه‌ای استفاده کنند که علاقه بینندگان را جلب کند.

مطالب مرتبط: تجسم داده چیست: تعریف، انواع و ابزار

۸.تجزیه و تحلیل پیشگویانه

این روش یادگیری ماشین، آمار و داده های تاریخی را برای پیشگویی احتمال وقوع یک رویداد آینده ترکیب می کند. بسیاری از شرکت ها از تجزیه و تحلیل پیشگویانه برای آماده شدن برای تغییرات در صنعت خود یا در روند مصرف کننده استفاده می کنند. این نوع تجزیه و تحلیل می تواند در طیف گسترده ای از برنامه ها، از جمله مدیریت ریسک، عملیات، بازاریابی و کشف کلاه برداری مفید باشد.

۹.تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی

تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی از آمار برای تفسیر مجموعه داده ها با تمرکز بر ویژگی های اصلی آنها استفاده می کند. این رویکرد از تکنیک‌های مختلفی برای به حداکثر رساندن بینش در یک مجموعه داده خاص، کشف ساختارهای مختلف، آزمون نظریه‌ها و استخراج متغیرهای مهم استفاده می‌کند. تحلیلگران داده که تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را انجام می دهند اغلب از نمودارها و معیارهای کمی برای ترسیم داده های خام و افزایش توانایی خود در یافتن الگوها استفاده می کنند.

نحوه انجام تجزیه و تحلیل داده ها

در اینجا چند مرحله وجود دارد که می توانید برای انجام موثر تجزیه و تحلیل داده ها انجام دهید:

۱. هدف خود را مشخص کنید

با شناسایی هدف یا مقصد خود برای تجزیه و تحلیل داده ها شروع کنید. در نظر بگیرید که چه نوع اطلاعاتی می تواند به سازمان شما در اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه کمک کند. سپس فهرستی از مقاصد ایجاد کنید و آنها را بر اساس اولویت آنها مرتب کنید. با بیان مقاصد خود به عنوان اهداف هوشمند، روی شفاف و مختصر کردن مقاصد خود تمرکز کنید. هدف هوشمند هدفی است خاص، قابل اندازه گیری، قابل دستیابی، مرتبط و مبتنی بر زمان. این می تواند به شما کمک کند پیشرفت خود را پیگیری کرده و رویکرد خود را بهینه کنید.

مرتبط: اهداف هوشمند: تعریف و مثال

۲. سؤالات را توسعه دهید

در مرحله بعد، فهرستی از سوالاتی که می خواهید با داده هایی که جمع آوری می کنید به آنها پاسخ دهید ایجاد کنید. سوالاتی را انتخاب کنید که یک راه حل بالقوه را  تایید صلاحیت یا رد صلاحیت کنند یا بپرسید که آیا چیزی درست است یا نادرست. ساده نگه داشتن سؤالات می تواند دقت نتایج شما را بهبود بخشد و به شما کمک کند تعیین کنید کدام معیارها یا ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است مفیدترین باشند.

همچنین می تواند به شما کمک کند تعیین کنید کدام معیارهای کلیدی عملکرد (KPI) ممکن است برای رئیابی سودمندتر باشند. برای مثال، اگر می‌خواهید کمپین‌های بازاریابی یک سازمان را بهبود ببخشید، می‌توانید داده‌های جذب مشتری را با اندازه‌گیری نرخ تبدیل در طول زمان و ردیابی هزینه‌های مشتری تجزیه و تحلیل کنید.

۳. داده ها را جمع آوری کنید

هنگامی که مشخص کردید به چه سؤالاتی می خواهید پاسخ دهید و از کدام ابزار تجزیه و تحلیل داده ها می خواهید استفاده کنید، می توانید شروع به جمع آوری داده ها کنید. بسته به اینکه هدف اصلی شما چیست و از کدام ابزار تجزیه و تحلیل داده ها می خواهید استفاده کنید، ممکن است از چندین استراتژی مختلف برای جمع آوری داده های خود استفاده کنید. بسیاری از تحلیلگران داده با جمع‌آوری داده‌ها از پایگاه‌های داده یا منابع موجود شروع می‌کنند، زیرا این معمولاً ساده‌ترین روش جمع‌آوری است. برخی از روش های دیگری که ممکن است برای جمع آوری داده ها استفاده کنید عبارتند از:

• بررسی مشتریان
• ردیابی داده های معاملاتی
• ردیابی آنلاین
• تجزیه و تحلیل رسانه های دیجیتال
• نظارت بر رسانه های اجتماعی
• مصاحبه های حضوری
• جمع آوری داده های ثبت نام و اشتراک
• نظارت بر ترافیک در فروشگاه

۴. داده ها را تصفیه و تبدیل کنید

اغلب داده‌های خامی که تحلیلگران جمع‌آوری می‌کنند در قالب‌های بسیار متنوعی ارائه می‌شوند. همچنین ممکن است حاوی اطلاعاتی باشد که مفید نباشد. می‌توانید با حذف داده‌های نادرست، خراب، تکراری یا ناقص از مجموعه داده‌های خود، داده‌های خود را تصفیه و تبدیل کنید تا وارد کردن آن آسان‌تر شود. بسته به اینکه از کدام نرم افزار تجزیه و تحلیل داده استفاده می کنید، ممکن است بتوانید سیستم را طوری برنامه ریزی کنید که به طور خودکار داده های غیر ضروری را شناسایی و حذف کند.

برای رفع هر گونه خطای ساختاری، مانند اشتباهات تایپی یا نامگذاری های عجیب، داده های باقی مانده را مرور کنید. سپس داده‌های باقی‌مانده را با اطمینان از فرمت صحیح آن‌ها تأیید کنید تا توسط نرم‌افزار تجزیه و تحلیل داده‌های شما قابل خواندن باشد.

۵. داده ها را تجزیه و تحلیل کنید

سپس، داده‌های پاک‌شده و تبدیل‌شده را به ابزار تجزیه و تحلیل داده‌های انتخابی خود وارد کنید تا الگوها را شناسایی کرده و ناهماهنگی‌ها را جستجو کنید. ممکن است انتخاب کنید که داده های خود را رسم کنید تا پیدا کردن همبستگی ها آسان تر شود یا یک جدول محوری برای مرتب کردن و فیلتر کردن داده ها بر اساس متغیرهای خاص ایجاد کنید. همانطور که داده ها را مطالعه می کنید، مقصد و سؤالات اصلی خود را مرور کنید تا مشخص کنید آیا اطلاعات کافی برای ایجاد یک نتیجه گیری دقیق دارید یا خیر. اگر روند یا همبستگی واضحی مشهود نیست، ممکن است نیاز به جمع آوری داده های بیشتری داشته باشید.

۶. تفسیر داده ها و ارائه پیشنهادات

در نهایت، از اطلاعاتی که از تجزیه و تحلیل داده های خود جمع آوری کرده اید، برای نتیجه گیری و پاسخ به سوالاتی که در ابتدای مطالعه خود مطرح کرده اید، استفاده کنید. سپس، یافته های خود را در یک گزارش یا یک خلاصه تصویری جمع آوری کنید تا با رهبران کسب و کار، سهامداران کلیدی و اعضای مرتبط تیم خود به اشتراک بگذارید. از زبان واضح و مختصر برای انتقال تحقیقات خود به روشی که به راحتی قابل درک است استفاده کنید.

مزایای تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند با ارائه اطلاعات کلیدی به سازمان‌ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تر، مزایای متعددی را ارائه دهد. برخی از راه‌هایی که استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند برای شرکت‌ها مفید باشد، کمک به آنها است:

• کاهش هزینه ها: شرکت ها می توانند از اطلاعاتی که از تجزیه و تحلیل داده ها جمع آوری می کنند برای شناسایی فرصت هایی برای کاهش هزینه ها و بهبود حاشیه درآمد خود استفاده کنند. به عنوان مثال، آنها ممکن است از تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی اینکه کدام محصولات ممکن است بهترین فروش را داشته باشند استفاده کنند تا بتوانند منابع خود را بر اساس آن تخصیص دهند.
• بهبود کیفیت محصول: تجزیه و تحلیل داده ها اطلاعات کلیدی در مورد مشتریان خود، از جمله میزان رضایت آنها و اینکه چه محصولات یا ویژگی هایی ممکن است به آنها علاقه مند باشند، به کسب و کارها ارائه می دهد. شرکت ها می توانند از این اطلاعات برای شناسایی زمینه های فرصت، بهبود محصولات فعلی خود یا توسعه محصولات جدید که نیازهای مشتریان خود را برآورده می کند، استفاده کنند.
• شخصی سازی کمپین های بازاریابی: تجزیه و تحلیل داده ها می تواند اطلاعات ارزشمندی را در مورد مخاطبان هدف خود به بازاریابان ارائه دهد تا به آنها کمک کند تبلیغات خود را سفارشی کنند و مشتریان جدید را جذب کنند. بازاریابان ممکن است از این اطلاعات برای ارزیابی خریدهای قبلی، تاریخچه مشاهده صفحه محصول و سایر الگوهای خرید استفاده کنند تا پیش بینی کنند کدام کمپین ممکن است موفق ترین باشد.
• پیش بینی تغییرات بازار: بسیاری از کسب و کارها از تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف روندها و پیش بینی نتایج آینده استفاده می کنند. این اطلاعات می تواند به آنها کمک کند تا تصمیمات تجاری هوشمندانه تری اتخاذ کنند، برنامه های استراتژیک را توسعه دهند و فعالانه با تغییرات بازار سازگار شوند.
• افزایش کارایی: استفاده از نرم‌افزار تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا مجموعه‌های بزرگی از داده‌های مشتریان خود را در زمان واقعی بررسی کنند. این می تواند به سازمان ها کمک کند تا تصمیمات تجاری سریع تری بگیرند و در عین حال تمام اطلاعات مورد نیاز را در اختیار آنها قرار دهد.