You are currently viewing تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟


تجزیه و تحلیل داده ها و تمرین کار با داده ها برای جمع آوری اطلاعات مفید است و می توان از آنها برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده کرد. این یک اشتباه بزرگ است که قبل از اینکه داده ها را در اختیار داشته باشیم، نظریه پردازی و تصمیم گیری کنیم. این ایده ریشه در تجزیه و تحلیل داده ها دارد. وقتی می‌توانیم از داده‌ها معنا بگیریم، ما را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های بهتری بگیریم و در عصری زندگی می‌کنیم که داده‌های بیشتری نسبت به قبل داریم.

باید در نظر داشت که شرکت ها از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به بانک ها کمک کند تا تعاملات مشتری را شخصی کنند، مثال دیگر سیستم مراقبت های بهداشتی است که می تواند از تجزیه و تحلیل داده ها برای پیش بینی نیازهای مراقبت های بهداشتی آینده استفاده کند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

با افزایش حجم و پیچیدگی داده‌های موجود در شرکت‌ها، نیاز به یک فرآیند مؤثر و کارآمد برای استفاده از ارزش این داده‌ها نیز افزایش می‌یابد. فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها معمولاً در چند مرحله است.

سوال تجاری مورد نظر خود را مشخص کنید. به عنوان مثال، شرکت در صدد حل چه مشکلی است؟ چه چیزی را باید اندازه گیری کنید و چگونه این مشکل را اندازه گیری می کنید؟

مجموعه داده های خامی را که برای پاسخ به این سؤالات نیاز دارید، شناسایی کنید. جمع آوری داده ها ممکن است از منابع داخلی باشد. مانند نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) شرکت یا از منابع ثانویه مانند سوابق دولتی یا رابط های برنامه نویسی برنامه رسانه های اجتماعی (API).

داده ها را اصلاح کنید تا برای تجزیه و تحلیل آماده شوند. این اغلب شامل پاکسازی داده‌های تکراری و غیرعادی، تطبیق ناسازگاری‌ها، استانداردسازی ساختار و قالب داده‌ها، و برخورد با فضاها و سایر خطاهای نحوی است.

داده ها را تجزیه و تحلیل کنید. با دستکاری داده ها و استفاده از تکنیک ها و ابزارهای مختلف تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید شروع به یافتن روندها، همبستگی ها، نقاط پرت و تغییراتی کنید که نشان دهنده یک مشکل هستند. در این مرحله، می‌توانید از داده‌کاوی برای کشف الگوها در پایگاه داده یا نرم‌افزار تجسم داده‌ها برای کمک به تبدیل داده‌ها به یک قالب گرافیکی قابل درک استفاده کنید.

نتایج تجزیه و تحلیل خود را تفسیر کنید تا ببینید داده ها چقدر به سؤال اصلی شما پاسخ می دهند. بر اساس داده ها چه توصیه هایی می توانید داشته باشید؟ محدودیت های نتیجه گیری شما چیست؟

انواع تجزیه و تحلیل داده ها (با مثال)

داده ها را می توان برای پاسخ به سوالات و حمایت از تصمیمات به روش های مختلف مورد استفاده قرار داد. برای تعیین بهترین روش برای تجزیه و تحلیل داده های خود، می توانید با چهار نوع تجزیه و تحلیل داده که معمولاً در این زمینه استفاده می شود آشنا شوید. در این بخش، به هر یک از این روش های تجزیه و تحلیل داده ها، همراه با مثالی از نحوه استفاده از هر یک در دنیای واقعی، خواهیم پرداخت.

تحلیل توصیفی

تحلیل توصیفی به ما می گوید که چه اتفاقی افتاده است. این نوع تجزیه و تحلیل با ارائه آمار به توصیف یا خلاصه کردن مقادیر کمی از داده ها کمک می کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل آماری توصیفی می تواند توزیع فروش را در میان گروهی از کارکنان و میانگین تعداد فروش هر کارمند را نشان دهد.

تحلیل توصیفی به سؤال «چه اتفاقی افتاده؟» پاسخ می دهد.

تجزیه و تحلیل تشخیصی

اگر تحلیل توصیفی «چی» را تعیین می کند، تحلیل تشخیصی «چرا» را تعیین می کند. فرض کنید یک تحلیل توصیفی هجوم غیرمعمول بیماران را در یک بیمارستان نشان می دهد. تجزیه و تحلیل بیشتر داده ها ممکن است نشان دهد که بسیاری از این بیماران علائم یک ویروس خاص را دارند. این تجزیه و تحلیل تشخیصی می تواند به شما در تعیین عامل عفونی – “چرا” – که منجر به هجوم بیماران شده است کمک کند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی به این سوال پاسخ می دهد که “چرا این اتفاق افتاد؟”

تحلیل پیش آگهی

تاکنون انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل‌ها را بررسی کرده‌ایم که داده‌های گذشته را بررسی کرده و نتیجه‌گیری می‌کنند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه از داده ها برای پیش بینی آینده استفاده می کند. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی، ممکن است متوجه شوید که یک محصول خاص بهترین فروش خود را در ماه های سپتامبر و اکتبر هر سال داشته است، که منجر به پیش بینی اوج مشابه در سال بعد می شود.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به این سوال پاسخ می دهد که “چه اتفاقی ممکن است در آینده بیفتد؟”

تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی تمام بینش های جمع آوری شده از سه نوع اول تجزیه و تحلیل را می گیرد و از آنها برای ارائه توصیه هایی در مورد نحوه عمل یک شرکت استفاده می کند. با استفاده از مثال قبلی ما، این نوع تحلیل می‌تواند یک برنامه بازاریابی برای دستیابی به موفقیت در ماه‌های فروش بالا و استفاده از فرصت‌های رشد جدید در ماه‌های کندتر ارائه دهد.

تجزیه و تحلیل تجویزی به این سوال پاسخ می دهد که “در مورد آن چه باید بکنیم؟”

تصمیم گیری مبتنی بر داده (DDDM)

تصمیم گیری مبتنی بر داده، گاهی اوقات به اختصار DDDM می توان آن را به عنوان فرآیند تصمیم گیری استراتژیک تجاری بر اساس حقایق، داده ها و معیارها به جای شهود، احساسات یا مشاهدات تعریف کرد. این ممکن است بدیهی به نظر برسد، اما در عمل، همه سازمان‌ها آنقدر که می‌توانستند مبتنی بر داده‌ها نیستند. به گفته موسسه جهانی مک کینزی، شرکت های مبتنی بر داده ها در جذب مشتریان جدید، حفظ وفاداری مشتری و دستیابی به سود بالاتر از میانگین عملکرد بهتری دارند.

امیدوارم از خواندن این مقاله لذت برده باشید.