در طی سال‌های اخیر در بسیاری از سازمان‌ها و کسب و کارها مفهومی به نام داده تحولاتی عظیم را ایجاد کرده است. به طور کلی منظور از تحلیل داده به زبان ساده و صریح، فرایند ارزیابی داده با استفاده از ابزارهای آماری و تحلیلی است. هدف از این مهارت تعیین اطلاعات مفید و همچنین کمک به فرایند گرفتن تصمیمات مهم در یک کسب و کار است. در حقیقت می‌توان اینطور گفت که فرآیند تجزیه و تحلیل داده، یک توالی ساختار یافته از مراحلی است که داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند. اما تحلیل داده چیست و چه کاربردهایی دارد که باعث شده بسیاری از افراد به دنبال فراگیری مفاهیم تجزیه و تحلیل داده ها باشند؟
افزایش راندمان کاری با سپری کردن روند تحلیل داده ها امکان‌پذیر است
منظور از تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟ به طور کلی data analysis داده‌ها را می‌تواند پاکسازی، تبدیل و مدل‌سازی کند تا برای استخراج بینش و کمک به اتخاذ تصمیم در یک سازمان استفاده شود. در همین راستا نقش یک تحلیل گر داده یا data analyst، آنالیز دقیق مجموعه داده‌های گسترده، کشف الگوهای پنهان و همینطور تبدیل اعداد به اطلاعاتی قابل اجرا است.
برای اینکه بتوانید به یک درک روشن از تحلیل داده برسید و آموزش تحلیل داده را به طور حرفه‌ای پشت سر بگذارید، شرکت در بوت کمپ‌های آنلاین بهترین گزینه برای شما خواهد بود. برای شرکت در بوت کمپ تحلیل داده اینجا را ببینید. تحلیل داده با اکسل، تحلیل داده پایتون و تحلیل داده با هوش مصنوعی از جمله برجسته‌ترین سرفصل‌های آموزشی این بوت کمپ‌های آنلاین هستند.
اصولا فرایند تحقیق و تجزیه و تحلیل داده‌ها به شرح زیر است:
- جمع آوری داده‌ها: داده‌های مرتبط را از منابع مختلف جمع آوری کنید، از کیفیت آن‌ها اطمینان حاصل کنید و داده‌ها را یکپارچه کنید
- پاکسازی داده‌ها: خطاها، مقادیر از دست رفته و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده یا دیتاست را شناسایی و اصلاح کنید
- تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (Exploratory Data Analysis): تجزیه و تحلیل اولیه را برای درک ویژگی‌ها، توزیع‌ها و روابط داده‌ها انجام دهید. درصد بالایی از تکنیک‌های تصویرسازی اغلب در این مرحله استفاده می‌شوند
- ساخت مدل: بسته به اهداف سازمان از روش‌های مناسب تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند رگرسیون، خوشه بندی یا یادگیری عمیق استفاده می‌شود
- ارزیابی مدل: با توجه به نوع مشکل، عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهایی مانند میانگین خطای مطلق، میانگین مربعات خطا یا موارد دیگر ارزیابی خواهند شد
- تفسیر و تصویرسازی: توصیه می‌شود که نتایج مدل را به بینش‌هایی عملی تبدیل کنید. تصویرسازی، جداول و آمار کلی به انتقال موثر یافته‌ها کمک می‌کنند
- پیاده‌سازی: بینش‌ها را در مورد راه حل‌ها یا استراتژی‌های دنیای واقعی پیاده سازی کنید و اطمینان حاصل کنید که توصیه‌های مبتنی بر داده اجرا می‌شوند
بهترین روش تجزیه و تحلیل داده ها با در نظر گرفتن موقعیت انتخاب می‌شود
انواع روش تحلیل داده چیست؟ یکی از انواع تحلیل داده، تحلیل رگرسیون یا Regression Analysis است. این نوع از تحلیل را می‌توان روشی قدرتمند به منظور درک رابطه میان یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل دانست که در امور اقتصادی، مالی و همینطور اجتماعی مورد استفاده قرار می‌گیرد. شما به لطف یک مدل رگرسیون می‌توانید روند را پیش‌بینی کرده، روابط علت و معلولی را آنالیز و به کشف الگوهای مختلف در داده‌های خود بپردازید.
تجزیه و تحلیل آماری یا Statistical Analysis طیف بی‌شماری از تفسیر داده‌ها را شامل می‌شود
به طور کلی تجزیه و تحلیل آماری طیف وسیعی از تکنیک‌ها را برای خلاصه کردن و تفسیر داده‌ها در بر می‌گیرد. اما این نوع دیتا آنالیز چیست و چه خصوصیاتی دارد؟ این روش شامل آمار توصیفی (میانگین، میانه، انحراف معیار)، آمار استنباطی (تست H0، فواصل اطمینان) و تجزیه و تحلیل چند متغیره است. روش‌های آماری اصولا به استنباط در مورد جمعیت‌ها از داده‌های نمونه، نتیجه‌گیری و همینطور ارزیابی اهمیت نتایج کمک می‌کند.
تحلیل داده محتوا چیست و چرا برای حجم زیاد داده‌های بدون ساختار استفاده می‌شود؟
تجزیه و تحلیل محتوا یا Content Analysis نوعی روش برای آنالیز داده‌های کیفی است که با هدف مطالعه در خصوص محتوای داده‌های متنی، تصویری و یا چند رسانه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. علوم اجتماعی، روزنامه‌نگاری و بازاریابی اغلب از این روش به منظور تجزیه و تحلیل مضامین، احساسات یا الگوهای درون اسناد و یا رسانه‌ها استفاده می‌کنند. خوب است بدانید که تجزیه و تحلیل محتوا به دانش‌پژوهان کمک می‌کند تا بتوانند از حجم بالایی از داده‌های بدون ساختار به بینش دسترسی پیدا کنند.
تحلیل داده عاملی چیست و چه کاربردهایی دارد؟
تحلیل عاملی تکنیکی برای کشف عوامل پنهان زمینه‌ای است که واریانس متغیرهای مشاهده شده را توضیح می‌دهد. اما کارایی این نوع دیتا آنالیز چیست؟ به شکل معمول در روانشناسی و علوم اجتماعی به منظور کاهش ابعاد داده‌ها و همینطور شناسایی ساختارهای زیربنایی از تحلیل عاملی استفاده می‌شود. چرا که تحلیل عاملی می‌تواند مجموعه‌ای داده‌های پیچیده را ساده‌سازی و آن‌ها را به بهترین شکل ممکن، تفسیر و یا تحلیل کند تا دستیابی به نتایج بهتر حاصل شود.
تجزیه و تحلیل متن یا Text mining
از تجزیه و تحلیل متن تحت عنوان متن‌کاوی نیز یاد می‌کنند که دربرگیرنده مفهوم اساسی استخراج بینش از داده‌های متنی می‌شود. اصولا این روش حجم بالایی از متن مثل پست‌های شبکه‌های اجتماعی، نظرات مشتریان یا اسناد را تجزیه و تحلیل می‌کند. تجزیه و تحلیل متن می‌تواند احساسات، موضوعات و روندها را آشکار کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا افکار عمومی، بازخورد مشتریان و مسائل نوظهور را درک کنند.
کاربردهای مختلف تحلیل داده چیست؟
به طور کلی تحلیل داده کاربردهای گسترده‌ای در صنایع و بخش‌های مختلف دارد و شیوه عملکرد و تصمیم‌گیری سازمان‌ها را تغییر می‌دهد. در زیر چند نمونه از کاربردهای تحلیل داده در حوزه‌های مختلف آورده شده است.
نظارت بر اثربخشی مراقبت‌های بهداشتی با تحلیل داده امکان‌پذیر می‌شود
تحلیل داده نظام بهداشت و درمان را با امکان بهبود مراقبت از بیماران، پیشگیری از بیماری‌ها و بهینه‌سازی منابع دچار تحولات کرده است. به عنوان مثال بیمارستان‌ها می‌توانند داده‌های بیماران را تجزیه و تحلیل کنند تا افراد با خطر بالا را شناسایی کرده و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده ارائه دهند. تحلیل داده همچنین به تشخیص ویروس‌ها و اپیدمی‌ها، نظارت بر اثربخشی درمان‌ها و بهبود عملکرد خدمات بهداشتی کمک می‌کند.
درک رفتار مشتریان، شخصی‌سازی تجربیات خرید و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
پلتفرم‌های تجارت الکترونیک از تحلیل داده به منظور درک رفتار مشتریان، شخصی‌سازی تجربیات خرید و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی استفاده می‌کنند. به این ترتیب با تحلیل ترجیحات مشتریان، تاریخچه خرید و الگوهای مرور، شرکت‌های تجارت الکترونیک می‌توانند پیشنهادات محصول شخصی‌سازی شده ارائه دهند، به بخش‌های خاص مشتریان هدف بدهند و رضایت و انگیزه مشتریان را ارتقا دهند.
نقش تحلیل داده در امنیت سایبری چیست؟
به طور کلی تحلیل داده نقش حیاتی در امنیت سایبری با شناسایی و پیشگیری از تهدیدها و حملات سایبری ایفا می‌کند. سیستم‌های امنیتی شبکه، رفتار کاربران و لاگ‌های سیستم را تجزیه و تحلیل کرده و نقص‌ها و احتمال نفوذهای امنیتی را شناسایی می‌کنند. با استفاده از تحلیل داده، سازمان‌ها می‌توانند به صورت پیشگیرانه اقدامات امنیتی خود را تقویت کنند و به تهدیدات به صورت زمان واقعی واکنش نشان دهند و اطلاعات حساس را محافظت کنند.
سایر کاربردهای تحلیل داده به شرح زیر هستند:
- مدیریت زنجیره تامین
- بانکداری
- لجستیک
- خرده‌فروشی
- تولید
- جستجو در اینترنت
سخن آخر
به طور کلی یکی از راه‌های شروع یادگیری تحلیل داده شرکت در دوره‌های مرتبط است؛ زیرا شروع یادگیری این حوزه گسترده به طور خودآموز می‌تواند امری دشوار و گیج‌کننده باشد. سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از قدرت تجزیه و تحلیل، از داده‌ها حداکثر بهره‌برداری را در تصمیم‌گیری داده محور، بهینه سازی منابع، کاهش ریسک و شناخت بهتر کسب و کار ببرند و به مزیت رقابتی سازمان برسند.
