تحلیل داده به‌‌عنوان فرآیند پاک‌‌سازی، تبدیل و مدل‌‌سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید جهت تصمیم‌‌گیری تجاری تعریف می‌شود. هدف از دیتا آنالیز استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و تصمیم‌‌گیری بر اساس آن‌ است. یک مثال ساده از آنالیز داده این است که هنگام تصمیم‌‌گیری در زندگی روزمره خود به بررسی رویدادهای رخ‌‌داده در گذشته یا پیش‌‌بینی اتفاقات آینده می‌‌پردازیم. این مفهوم نیز همین کار را انجام می‌‌دهد و با استفاده از داده‌‌های گذشته به پیش‌‌بینی اتفاقات آینده و تصمیم‌‌گیری بر اساس آن می‌‌پردازد.

هر کسب‌‌وکاری برای تضمین رشد و ترقی خود می‌‌بایست به واکاوی دیتاها بپردازد. اگر یک کسب‌‌وکار در حال رشد نیست، باید به عملکرد خود گذشته بنگرد و نسبت به بازنگری آن اقدام کرده و اشتباهات خود را بپذیرد. سپس می‌‌بایست بدون تکرار آن اشتباهات، مجدداً برنامه‌‌ریزی را آغاز نمود. البته کسب‌‌وکارهای در حال رشد نیز از این قاعده مستثنی نیستند و این عمل برای آن‌‌ها نیز ضروری است.

انواع تکنیک‌ها و روش‌های تحلیل داده‌‌

روش‌‌های بسیاری برای انجام این امر وجود دارد. در ادامه به بررسی مهم‌‌ترین آن‌‌ها می‌‌پردازیم:

تجزیه‌وتحلیل متن

این مفهوم رابطه بسیار تنگاتنگی با داده کاوی دارد. این شیوه برای کشف الگوهای موجود در میان مجموعه داده‌های بزرگ با استفاده از دیتابیس‌‌ها یا ابزارهای داده کاوی است و برای تبدیل دیتاهای خام به اطلاعات تجاری استفاده می‌شود. ابزارهای بسیاری از هوش تجاری در بازار وجود دارند که برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک تجاری استفاده می‌شوند. به‌‌طورکلی، این روش راهی برای استخراج و بررسی دیتاها و الگوها و در نهایت تفسیر آن‌‌ها ارائه می‌دهد.

تحلیل آماری

این شیوه اتفاقات در حال رخ دادن را مشخص می‌‌نماید. در واقع، در این مرحله به چیستی رویدادها پرداخته می‌‌شود. این تکنیک با استفاده از دیتا‌های گذشته در قالب داشبورد به جمع‌‌آوری، تفسیر، ارائه و مدل‌‌سازی داده‌ها می‌‌پردازد و مجموعه‌ یا نمونه‌ای از داده‌ها را واکاوی می‌کند. این شیوه به دو دسته تقسیم می‌‌شود:

توصیفی

حالت توصیفی دیتاهای کامل یا نمونه‌ای از دیتا‌های عددی خلاصه‌شده را مورد بررسی قرار می‌دهد. سپس میانگین و انحراف را برای دیتا‌های پیوسته و درصد و فراوانی را برای داده‌های طبقه‌‌بندی نشان می‌دهد.

استنباطی

حالت استنباطی نمونه را از دیتا‌های کامل بررسی می‌کند. در این حالت، متخصصان می‌‌توانند با انتخاب نمونه‌های مختلف، نتایج متفاوتی را از داده‌های مشابه بیابند.

در صورتی که به فکر راه‌اندازی کسب و کار جدید یا توسعه کسب و کار خود، افزایش فروش و مخاطب هستید، کلیک کنید و یا همین حالا با شماره‌ تلفن‌ ثابت 02191095052 و یاشماره همراه 09937948550 تماس حاصل فرمایید.

آنالیز تشخیصی

شیوه تشخیصی به بررسی علت وقوع وقایع و چرایی آن می‌‌پردازد. این امر با یافتن علت از بینش یافت‌‌شده در تجزیه‌‌وتحلیل آماری میسر است. این شیوه برای شناسایی الگوهای رفتاری داده‌ها بسیار مفید و کارآمد است. در صورت بروز مشکلی جدید در فرآیند کسب‌وکار می‌توان بر روی بررسی‌‌های صورت گرفته تأمل نمود تا الگوهای مشابهی از آن مشکل را شناسایی کرد. در این حالت حتی ممکن است شانس استفاده از نسخه‌های مشابه برای مشکلات جدید نیز وجود داشته باشد.

تجزیه‌‌وتحلیل پیش‌‌بینی

این شیوه با استفاده از داده‌های قبلی به بررسی رویدادهایی که امکان وقوع آن وجود دارد، می‌‌پردازد. ساده‌ترین مثال برای درک این مفهوم این است که فرد نزد خود می‌‌گوید: سال گذشته بر اساس پس‌‌اندازم دو دست لباس خریدم و اگر امسال حقوقم دو برابر شود، می‌توانم چهار لباس بخرم. البته در بررسی‌‌های آماری به‌ویژه کلان‌‌ داده‌‌ها به همین سادگی نیست و شرایط مختلفی بر این امر تأثیرگذار است؛ برای نمونه، در همین مثال ساده ممکن است قیمت لباس تغییر کند و تغییر قیمت لباس نیز بر عوامل بسیاری از قیمت نخ و پارچه گرفته تا خیاط و فروشگاه فروش وسایل را شامل شود. در حقیقت، می‌‌توان گفت این حالت تخمینی از رویدادهای آینده است. دقت انجام این امر بر اساس میزان اطلاعات دقیق و بررسی‌‌های‌‌ عمیق امکان‌‌پذیر خواهد بود.

تجزیه‌‌و‌‌تحلیل تجویزی

این شیوه با ترکیب بینش‌‌های موجود در بررسی‌‌های قبلی تعیین می‌‌کند که هنگام مواجه‌‌شدن با مشکل یا تصمیم فعلی چه اقداماتی باید صورت پذیرد. اکثر شرکت‌های مبتنی بر دیتا‌ها از این شیوه استفاده می‌کنند؛ چراکه تحلیل پیش‌بینی‌کننده و توصیفی برای بهبود عملکرد داده کافی نیست. آن‌‌ها بر اساس موقعیت‌ها و مشکلات موجود، دیتا‌ها را بررسی کرده و تصمیمات بخردانه‌‌ای را اتخاذ می‌‌نمایند.

کاربردهای روش تجویزی

تشخیص تقلب

تشخیص قلب با استفاده از روش‌های تحلیلی چندگانه، روند تشخیص الگو را بهبود می‌بخشد و از رفتار مجرمانه جلوگیری می‌کند.

بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی

مدل‌های پیش‌‌بینی به کسب‌‌وکارها کمک می‌کند تا سودآورترین مشتریان خود را جذب، حفظ و رشد دهند. همچنین به تعیین پاسخ یا خرید مشتری و ارتقای فرصت‌های فروش متقابل کمک می‌کند.

بهبود عملیات

استفاده از مدل‌های پیش‌‌بینی شامل بررسی موجودی و مدیریت منابع نیز می‌شود؛ برای مثال، خطوط هوایی از مدل‌های پیش‌‌بینی برای تعیین قیمت بلیط استفاده می‌کنند.

کاهش ریسک

امتیاز اعتباری که برای ارزیابی احتمال خرید مشتری برای خرید استفاده می‌شود، توسط یک مدل پیش‌بینی‌کننده ایجاد می‌شود که کلیه داده‌های مربوط به اعتبار یک شخص را دربر می‌گیرد. سایر کاربردهای مرتبط با ریسک شامل مطالبات و وصول بیمه است.

فرآیند تحلیل داده ‌ها

این فرآیند شامل جمع‌‌آوری اطلاعات با استفاده از یک نرم‌‌افزار مناسب و یا ابزاری است که اجازه می‌دهد تا آماردانان و دانشمندان داده به کاوش ديتا‌ها و یافتن الگوهای موجود در آن بپردازند. سپس بر اساس آن اطلاعات و دیتا‌ها می‌توان تصمیم گرفت یا به نتیجه‌‌گیری نهایی پرداخت. این فرآیند شامل مراحل زیر است:

شناسایی مشکل

در وهله اول باید به این مسئله اندیشید که علت تحلیل دیتا‌ها چیست. آلبرت اینشتین جمله معروفی دارد و می‌‌گوید: اگر یک ساعت برای حل یک مشکل وقت داشتم، ۵۵ دقیقه را به مشکل و ۵ دقیقه را به راه‌‌حل‌ها فکر می‌کردم. این جمله سندی برای اهمیت شناسایی مشکل برای جمع‌‌آوری داده‌‌ها است. در واقع، ابتدا باید هدف، نوع و موضوع واکاوی داده مشخص شود.

جمع‌‌آوری داده‌ها

پس از شناسایی مشکل باید به جمع‌‌آوری نیازها پرداخت و سپس به ایده‌‌های روشنی در رابطه با مواردی که باید اندازه‌‌گیری شوند، دست یافت. اینک می‌‌بایست داده‌های خود را بر اساس الزامات جمع‌‌آوری نمود. هنگام جمع‌‌آوری دیتا‌ها باید به این نکته توجه نمود که دیتاهای جمع‌آوری‌شده باید برای پردازش یا سازمان‌‌دهی کارایی داشته باشند. علاوه‌‌براین، در حین جمع‌‌آوری ديتا‌ها از منابع مختلف باید گزارشی با تاریخ جمع‌آوری و منبع داده‌ها نگه داشت.

پاک‌‌سازی داده‌ها

در این مرحله داده‌های جمع‌‌آوری‌‌شده در مراحل قبلی ممکن است مفید یا بی‌‌ربط به هدف موردنظر از آنالیز داده باشد. در نتیجه، باید نسبت به پاک‌‌سازی داده‌‌ها اقدام نمود. همچنین ممکن است داده‌های جمع‌آوری‌شده حاوی رکوردهای تکراری، فاصله‌های سفید یا خطا باشند. دیتا‌ها باید پاک‌سازی‌شده و فاقد هرگونه خطایی باشند. این مرحله باید پیش از آنالیز داده صورت پذیرد؛ چراکه بر اساس پاک‌سازی دیتاها، خروجی به‌‌دست آمده به نتیجه مورد انتظار نزدیک‌تر خواهد گشت.

تحلیل داده‌ ها

پس از اینکه داده‌ها جمع‌‌آوری، پاک‌‌سازی و پردازش شدند، برای تجزیه‌‌وتحلیل آماده می‌شوند. آماردانان و متخصصان دیتا حین دست‌کاری داده‌ها ممکن است متوجه شوند که اطلاعات دقیق موردنیاز خود را دارند و یا نیاز به جمع‌‌آوری دیتا‌های بیشتری وجود دارد. در این مرحله می‌توان از ابزارها و نرم‌افزارهای بررسی داده‌ها استفاده نمود که به متخصصان در درک، تفسیر و نتیجه‌گیری بر اساس نیازها کمک می‌کنند.

تفسیر اطلاعات

پس از طی‌‌شدن مراحل قبل زمان تفسیر نتایج فرا خواهد رسید. دانشمندان می‌توانند روشی را برای بیان یا ارتباط واکاوی داده‌های خود انتخاب کنند که به‌‌سادگی در کلمات یا جداول قابل بیان هستند. سپس از نتایج به‌‌دست آمده می‌‌توان برای تصمیم‌‌گیری بهترین عملکرد خود استفاده نمود.

تجسم داده‌ها

تجسم داده‌ها در زندگی روزمره افراد امری بسیار رایج است. این تجسم‌‌ها اغلب در قالب نمودارها و فلوچارت‌‌ها ظاهر می‌‌گردند. به‌عبارت‌دیگر، دیتا‌ها به‌‌صورت گرافیکی نشان داده می‌شوند تا درک و پردازش آن برای مغز انسان آسان‌تر باشد. معمولاً این شیوه برای کشف حقایق و روندهای ناشناخته استفاده می‌شود. با مشاهده روابط و مقایسه مجموعه داده‌ها می‌توان راهی برای یافتن اطلاعات معنادار پیدا کرد.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌

برای انجام این امر ابزارهای بسیاری در بازار موجود است که هر کدام مجموعه‌ای از عملکردهای خاص خود را دارند. انتخاب ابزارها همواره باید بر اساس نوع تحلیل و داده‌‌های مورد بررسی شده باشد. در ادامه به فهرستی از ابزارهای محبوب می‌‌پردازیم:

اکسل

اکسل دارای ویژگی‌های منحصربه‌‌فردی است و با نصب افزونه‌های اضافی می‌تواند حجم عظیمی از دیتا‌ها را مدیریت کند؛ بنابراین، درصورت داشتن داده‌هایی که به حاشیه دیتاهای قابل‌توجه نزدیک نمی‌شوند، اکسل می‌تواند ابزاری کارآمد باشد.

Tableau

این ابزار در دسته داشبوردهای BI قرار می‌گیرد که تنها با هدف دیتا آنالیز ساخته شده است. این پلتفرم برای نمایش داده‌ها به‌‌صورت کاربرپسند بسیار کارآمد است. علاوه‌‌براین، این ابزار دارای ویژگی پاک‌‌سازی داده‌ها همراه با عملکردهای تحلیلی درخشان است.

Power BI

در ابتدا این ابزار به‌‌عنوان یک افزونه برای اکسل منتشر شد، اما بعداً از آن جدا گشت تا در یکی از ابزارهای واکاوی داده‌ها توسعه یابد. این پلتفرم در سه نسخه ارائه می‌شود:

رایگان
حرفه‌ای
پریمیوم

زبان PowerPivot و DAX این سرویس می‌تواند آنالیزهای پیشرفته و پیچیده را مشابه نوشتن فرمول‌های اکسل پیاده‌‌سازی نماید.

Fine Report

Fine Report (گزارش خوب) با عملیات ساده‌‌ کشیدن و رهاکردن (push & pull) ارائه شده است که به طراحی گزارش‌های مختلف و ایجاد یک سیستم تجزیه‌وتحلیل تصمیم‌‌گیری داده‌ها کمک می‌کند. این پلتفرم می‌تواند مستقیماً به انواع دیتابیس‌ها متصل شود و فرمت آن مشابه اکسل است. علاوه‌‌براین، انواع الگوهای داشبورد و چندین پلاگین (افزونه) بصری توسعه‌‌یافته را نیز فراهم می‌کند.

R & Python

پایتون و آر دو زبان برنامه‌نویسی بسیار قدرتمند و انعطاف‌‌پذیر هستند. R در تحلیل‌های آماری مانند توزیع نرمال، الگوریتم‌های طبقه‌‌بندی خوشه‌ای و تحلیل رگرسیون عملکرد فوق‌‌العاده‌‌ای دارد. همچنین، تحلیل‌های پیش‌بینی فردی مانند رفتار، هزینه‌ها، موارد ترجیحی توسط مشتری بر اساس سابقه و موارد دیگر را انجام می‌دهد و شامل مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.

SAS یک زبان برنامه‌نویسی برای آنالیز و دست‌کاری داده‌ها است که می‌تواند به‌‌راحتی به ديتا‌ها از هر منبعی دسترسی پیدا کند. SAS مجموعه گسترده‌ای از محصولات پروفایل مشتری را برای وب، رسانه‌های اجتماعی و تجزیه‌‌وتحلیل بازاریابی معرفی کرده است. این پلتفرم می‌تواند رفتارهای مشتری را پیش‌‌بینی کرده و سپس ارتباطات را مدیریت و بهینه کند.

امروزه آنالیز داده به بخش مهمی در تجارت تبدیل شده است. کسب‌‌وکارها می‌‌توانند هزینه‌‌های خود را در عین حفظ کیفیت کاهش دهند و بررسی کنند که هر بخش به چه میزان بودجه و منابعی نیاز دارد. مشتریان هدف خود را از ابعاد گوناگون از جمله محدوده جغرافیایی، عادات، سلایق، درآمد و موارد دیگر شناسایی کنند. همچنین می‌‌توان بررسی نمود که کدام بخش‌ها در کسب‌‌وکار شما به منابع و پول بیشتری نیاز دارند و کدام بخش‌ها تولید نمی‌کنند و بنابراین باید کاهش یا حذف شوند. در نهایت، مهم‌‌ترین مزیتی که تحلیل داده دارد، این است که مشاغل گوناگون را با توجه به دریافت داده‌‌های دقیق‌‌تر برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه راهنمایی می‌‌کند. در عصر امروز با وجود گسترش کسب‌‌وکارها عرصه رقابت روزبه‌‌روز تنگاتنگ‌‌تر می‌‌شود. با استفاده از تکنیک‌‌های این شیوه می‌‌توان با دقت بیشتر و با توجه به اصول منطقی و به حداقل رساندن احتمالات، رشد کسب‌‌وکار خود را تضمین نمود.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌های مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.