تجزیه و تحلیل داده چیست (راهنمای انواع و مهارت ها)

فناوری؛ راه های جدیدی برای تجزیه و تحلیل، دستکاری و یادگیری روندها از یک مجموعه داده بزرگ ارائه می دهد. تجزیه و تحلیل داده ها شرکت های کوچک و بزرگ را قادر می سازد تا در مورد روندهای تجاری بیاموزند و ترجیحات مشتریان خود را شناسایی کنند. تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است به ذینفعان و مدیران کمک کند تا در مورد جنبه های مهم تجاری تصمیم گیری کنند. در این مقاله، معنای تجزیه و تحلیل داده‌ها را بررسی می‌کنیم، انواع مختلف آن را بررسی می‌کنیم، اهمیت آن را کشف می‌کنیم، نحوه انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها را یاد می‌گیریم، مهارت‌های مورد نیاز را شناسایی می‌کنیم و برخی از سوالات متداول درباره موضوع را برجسته می‌کنیم.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

شاید برایتان جالب باشد که پاسخ «تحلیل داده چیست؟» را بیاموزید. تجزیه و تحلیل داده ها استفاده از داده ها برای به دست آوردن دانش بهتر از جنبه های مختلف کسب و کار شما است. این شامل جمع آوری، چیدمان و تجزیه و تحلیل داده ها از منابع، اندازه ها و قالب های متعدد است. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ، حجم وسیعی از داده ها را برای تعیین الگوها و همبستگی های پنهان و نتیجه گیری از داده های تجزیه و تحلیل شده، سازماندهی می کند.

شرکت ها ممکن است به دلایل مختلف از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنند. به عنوان مثال، شرکت های بازی ممکن است از تجزیه و تحلیل داده ها برای ایجاد برنامه های جایزه برای بازیکنانی که بیشتر درگیر بازی هستند استفاده کنند. شرکت‌های تولیدی همچنین مرتباً زمان اجرا، خرابی و صف‌های کاری چندین ماشین را دنبال می‌کنند. آنها سپس داده ها را برای مدیریت بهتر بارهای کاری تجزیه و تحلیل می کنند و به اطمینان از عملکرد ماشین ها در حداکثر ظرفیت کمک می کنند.

مطالب مرتبط: چگونه در ۴ مرحله دانشمند داده شویم

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

در اینجا لیستی از انواع تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که باید در نظر بگیرید:

۱.تحلیل توصیفی

محبوب ترین نوع تجزیه و تحلیل مورد استفاده توسط مشاغل، تجزیه و تحلیل توصیفی است. این شامل جمع آوری داده های تاریخی، سازماندهی آن و سپس ارائه آن به روشی است که به راحتی قابل درک باشد. تجزیه و تحلیل توصیفی آنچه را که قبلاً در یک شرکت رخ داده است مشخص می کند. آنها یک راه عالی برای آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل بعدی هستند. این نوع تجزیه و تحلیل از دو تکنیک اساسی برای شناسایی داده های تاریخی استفاده می کند، تجمیع داده ها و داده کاوی. این تکنیک همچنین از ریاضیات پایه و روش های آماری مانند میانگین، میانه و درصد استفاده می کند.

۲.تجزیه و تحلیل تشخیصی

این تجزیه وتحلیل نوعی از تجزیه و تحلیل داده است که داده ها را بررسی می کند تا مشخص کند چرا اتفاقی در یک کسب و کار افتاده و چگونه می توان از وقوع آن در آینده جلوگیری کرد. تجزیه و تحلیل تشخیصی، تجزیه و تحلیل علت ریشه ای است. داده کاوی، حفاری، همبستگی و کشف داده تکنیک های استانداردی هستند که در تجزیه و تحلیل تشخیصی استفاده می شوند. این نوع تجزیه و تحلیل به شما امکان می دهد اطلاعات خود را بهتر درک کنید و به سوالات حیاتی نیروی کار سریعتر پاسخ دهید.

در تجزیه و تحلیل تشخیصی، بررسی شاخص های عملکرد برای تعیین اینکه آیا آنها بهبود یافته اند یا پسرفت کرده اند وجود دارد. به عنوان مثال، یک شرکت لجستیکی که دلیل کند تحویل را در یک منطقه خاص را بررسی می کند، ممکن است از تجزیه و تحلیل تشخیصی استفاده کند.

۳.تحلیل پیش بینی

این نوع تجزیه و تحلیل داده ها از داده ها، الگوریتم های آماری و رویکرد یادگیری ماشینی برای پیش بینی رویدادهای آینده بر اساس داده های تاریخی استفاده می کند. کسب‌وکارها همچنین می‌توانند از آن برای کمک به حل مشکلات و شناسایی فرصت‌های جدیدی که می‌توانند آنها را به کار ببرند، استفاده کنند. شرکت ها می توانند از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در کشف تقلب، کاهش ریسک و بهبود عملیات استفاده کنند.

۴.تحلیل تجویزی

نوعی تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته است که تعیین می کند شرکت ها برای رسیدن به اهداف خود چه کاری می توانند انجام دهند. تحلیل تجویزی ممکن است از شبیه سازی، شبکه عصبی، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل گراف، فرآیندهای اکتشافی، پردازش رویداد پیچیده و موتورهای توصیه گر استفاده کند. تجزیه و تحلیل تجویزی از فناوری برای کمک به سازمان ها در تصمیم گیری بهتر بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند.

اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها

در اینجا فهرستی از دلایل مهم بودن تجزیه و تحلیل داده ها در یک کسب وکار آورده شده است:

تصمیم گیری

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما کمک کند تا با کمک به شناسایی روندها از طرف کارکنان و مشتریان، تصمیمات تجاری بهتری بگیرید. این به شما امکان می دهد تعاملات آنها را بهتر تجزیه و تحلیل کنید و تعیین کنید که چگونه می توانید آنها را بهبود بخشید. ارزیابی و مدیریت ریسک یکی دیگر از حوزه‌های حیاتی است که تجزیه و تحلیل داده‌ها ممکن است به تصمیم‌گیری کمک کند. با استفاده از اطلاعات به‌دست‌آمده از تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توانید به سمت اجرای فرآیندهایی کار کنید که به حذف یک روش مدیریت ریسک واکنش‌پذیرتر کمک می‌کنند.

بیشتر بخوانید: مهارت های تصمیم گیری: تعریف و مثال

کاهش در هزینه

تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند به شما در ساده‌سازی عملیاتتان کمک کند، که می‌تواند باعث صرفه‌جویی در هزینه و افزایش سود شما شود. یکی از راه‌هایی که برنامه‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها ممکن است به کاهش هزینه کمک کنند، ردیابی و مدیریت موجودی است. شما می توانید از تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف رفتار خرید و ردیابی موجودی موثر استفاده کنید، بنابراین همیشه می توانید مقدار مناسبی از محصول را برای عرضه داشته باشید.

معرفی محصولات و خدمات جدید

سازمان ها از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای ایجاد کالاهای جدید برای برآوردن نیازها و خواسته های مشتریان خود استفاده می کنند. تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند درک قوی تری از اولویت های مشتریان خود داشته باشید. این امکان را فراهم می کند تا خدمات و محصولات خود را با توجه به بازخورد آنها بهبود بخشید یا محصولات مورد نیاز خود را توسعه دهید.

نحوه انجام تجزیه و تحلیل داده ها

در اینجا مراحلی وجود دارد که می توانید برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها انجام دهید

1. شناسایی اهداف: این مرحله اولیه تجزیه و تحلیل داده ها است. این شامل تعیین دلیل انجام تجزیه و تحلیل داده ها، نوع داده هایی است که می توانید در تجزیه و تحلیل استفاده کنید و روش تجزیه و تحلیل داده هایی که ممکن است استفاده کنید است.
2. جمع آوری داده های مربوطه: این مرحله شامل جمع آوری داده ها بر اساس نیازهای شناسایی شده است. منبع داده ها ممکن است شامل مصاحبه، مشاهده، پرسشنامه، مطالعات موردی و نظرسنجی باشد.
3. پاک کردن داده ها: این مرحله شامل پاکسازی داده ها برای حذف خطاها و حشوها قبل از فرآیند تجزیه و تحلیل است. داده های با کیفیت ممکن است به ارائه نتایج دقیق در مرحله تجزیه و تحلیل کمک کند.
4. انجام تجزیه و تحلیل داده ها: این فرآیند شامل استفاده از نرم افزارها و ابزارهای تخصصی است. شما می توانید گزارش های تجزیه و تحلیل شده را با استفاده از تصاویر مختلف مانند نمودارها، جداول یا گرافها ارائه دهید.
5. انجام تفسیر داده ها: پس از تجزیه و تحلیل، می توانید گزارش ها و نمودارها را برای تصمیم گیری تفسیر کنید. در این مرحله است که سازمان دلایل یک چالش خاص را شناسایی می کند و نحوه برخورد با آن را تعیین می کند.

مهارت های مورد نیاز در تجزیه و تحلیل داده ها

در اینجا لیستی از مهارت های مورد نیاز در تجزیه و تحلیل داده ها آمده است:

۱. SQL (زبان جستجوی ساختاریافته)

زبان برنامه نویسی SQL (زبان جستجوی ساختاریافته) برای مدیریت داده ها در پایگاه های داده رابطه ای استفاده می شود. این محبوب ترین راه برای مدیریت و بازیابی داده ها است. SQL چندین عملیات را فراهم می کند که کاربران را قادر می سازد تا داده ها را بخوانند، دستکاری و اصلاح کنند. تحلیلگران داده با دانش SQL می توانند بینش های مفیدی را برای کمک به تصمیم گیری های آگاهانه ایجاد کنند.

۲. مایکروسافت اکسل

مهارت های مایکروسافت اکسل در تجزیه و تحلیل داده ها ضروری است. مایکروسافت اکسل عملکردهای مختلفی دارد که ممکن است به شما کمک کند تجزیه و تحلیل داده ها را آسان تر و سریع تر انجام دهید. برخی از این توابع عبارتند از concatenate، LEN، COUNTA، SUMIFS، AVERAGEIFS، VLOOKUP و IFERROR.

۳. تفکر انتقادی

مهارت های تفکر انتقادی درک شما را از فرآیندها افزایش می دهد و شما را قادر می سازد تصمیمات بهتری بگیرید. این مهارت ها به یافتن ایده های جدید برای طراحی و توسعه برنامه های نرم افزاری کمک می کند که ممکن است در تجزیه و تحلیل داده ها موثر باشد. همچنین در به کارگیری خلاقیت برای حل مشکلات مربوط به تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کند.

مطالب مرتبط: تفکر انتقادی و انواع مهارت های اصلی آن (با مثال)

۴. برنامه نویسی پایتون و R

پایتون و R رایج ترین زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها هستند. این زبان ها به نوشتن الگوریتم هایی کمک می کنند که می توانند داده ها را مرتب و سازماندهی کنند. سپس سازمان می تواند الگوریتم ها را با استفاده از APIS (رابط برنامه نویسی کاربردی) یکپارچه کند. برنامه نویسی R یک زبان برنامه نویسی مناسب برای داده کاوی و تجزیه و تحلیل آماری است.

۵. تجسم داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است شامل نمایش گرافیکی اطلاعات باشد. توانایی استفاده از ابزارها و نرم افزارهای بصری سازی داده ها در این فرآیند حیاتی است. تجسم داده ها ممکن است شامل توانایی شناسایی الگوها، روندها و همبستگی ها باشد.

۶. یادگیری ماشین

مهارت‌های یادگیری ماشینی ممکن است به خودکارسازی فرآیند تحلیل داده‌ها در یک سازمان کمک کند. یادگیری ماشینی به توسعه سیستم‌های پیش‌بینی کمک می‌کند که سازمان‌ها می‌توانند از آنها برای پیش‌بینی نتایج استفاده کنند. برای مثال، پیش‌بینی تعداد خریدهایی که ممکن است یک محصول در بازار برای دو سال آینده داشته باشد، یکی از راه‌های استفاده از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی رویدادهای آینده است.

سوالات متداول در مورد تجزیه و تحلیل داده ها

در زیر برخی از سوالات متداول در مورد تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد:

۱)تفاوت بین تجزیه و تحلیل داده و علم داده چیست؟

علم داده شامل کشف همبستگی های معنادار بین مجموعه داده های بزرگ است، در حالی که تجزیه و تحلیل داده مستلزم تعیین ویژگی های بینش های مشتق شده است. تجزیه و تحلیل داده ها همچنین با ریاضیات و تجزیه و تحلیل آماری سر و کار دارد، در حالی که علم داده مستلزم علوم کامپیوتر، سیستم اطلاعات، آمار، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و ریاضیات است.

۲)زبان های برنامه نویسی چیست و از چه ابزارهایی در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند؟

عمدتاً دو زبان برنامه نویسی در تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود، برنامه نویسی پایتون و برنامه نویسی R. تجزیه و تحلیل داده ها از ابزارها و نرم افزارهای مختلفی استفاده می کند. آنها عبارتند از Tableau Public، SAS، Apache Spark، Excel، Rapidminer، Knime و Splunk. برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر ماهر، ممکن است از داشتن مهارت و تجربه در کار با برخی ابزارها بهره مند شوید.

مرتبط: مهارت های تحلیلی چیست ،اهمیت و انواع آن

۳)نمونه هایی از مشاغل در تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

بسیاری از مشاغل به دانش تحلیل داده ها نیاز دارند. اینها شامل تحلیلگر هوش تجاری، تحلیلگر کمی، مشاور تحلیل داده ها، تحلیلگر عملیات و تحلیلگر لجستیک حمل و نقل است. زمینه های دیگری که ممکن است به دانش و تجربه تجزیه و تحلیل داده نیاز داشته باشد، تحلیلگران سیستم فناوری اطلاعات، دانشمندان داده و مهندسان داده هستند.