تحلیل داده چیست +‌ ۵ تکنیک تحلیل داده و آشنایی با فرایند آن_اسکوار

مارکتینگ، برنامه‌نویسی یا ساخت یک بازی؛ فرقی نمی‌کنی تحلیل این روزها به کار هر فردی می‌آید. در این نوشته با تحلیل داده، انواع و ابزار آن آشنا می‌شویم و کاربرد آن را یاد می‌گیریم. در نهایت اشکار می‌بشود فرایند تحلیل داده چطور اطلاعات خام را به اطلاعاتی کاربردی، سودزا و مهم تبدیل می‌کند.

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده به علم بازدید و آنالیز اطلاعات خام برای رسیدن به نتایج و استنتاج‌های دقیق اشاره دارد. این فرایند به کسب‌وکارها و سازمان‌ها پشتیبانی می‌کند تا کارکرد خود را بهینه کنند، کارایی بیشتری داشته باشند، سود را افزایش دهند و تصمیمات بهتری بگیرند. تعداد بسیاری از تکنیک‌ها و فرایندهای تحلیل داده به‌صورت خودکار و با منفعت گیری از الگوریتم‌ها انجام خواهد شد.

نکات کلیدی

• تعریف: تحلیل داده علم بازدید اطلاعات خام برای رسیدن به نتایج و استنتاج‌های سودمند است.
• کاربرد: تحلیل درست داده به کسب‌وکارها پشتیبانی می‌کند تا کارکرد خود را بهبود بخشند، کارایی بیشتری داشته باشند، سود بیشتری کسب کنند و تصمیمات راهبردی بهتری بگیرند.
• خودکارسازی: تعداد بسیاری از تکنیک‌ها و فرایندهای تحلیل داده به‌صورت خودکار و با الگوریتم‌ها انجام خواهد شد.
• رویکردهای گوناگون: تحلیل داده شامل تحلیل توصیفی، تحلیل تشخیصی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تحلیل تجویزی است.
• ابزارها: تحلیل داده از ابزارهای مختلفی همانند تصویرسازی داده، ابزارهای گزارش‌گیری، برنامه‌های داده‌کاوی و زبان‌های متن‌باز منفعت گیری می‌کند.

اهمیت تحلیل داده

تحلیل داده به کسب‌وکارها پشتیبانی می‌کند تا کارکرد خود را بهینه کنند. با اجرای تحلیل داده در مدل کسب‌وکار، شرکت‌ها می‌توانند راه حلهای کارآمدتری برای انجام تجارت اشکار کنند و هزینه‌ها را افت دهند. این چنین، تحلیل داده می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های بهتر تجاری و تجزیه و تحلیل روندها و رضایت مشتری پشتیبانی کند که درنهایت، به تشکیل محصولات و خدمات تازه و بهتر منجر می‌بشود

فهمیدن فرایند تحلیل داده

تحلیل داده کلمه گسترده‌ای است که شامل انواع مختلفی از تحلیل‌ها می‌بشود. هر نوع اطلاعاتی را می‌توان با تکنیک‌های تحلیل داده مورد بازدید قرار داد تا به بینشی دست یافت که به بهبود کارکرد پشتیبانی کند. این تکنیک‌ها می‌توانند روندها و معیارهایی را آشکار کنند که در حجم عظیم اطلاعات گم شده‌اند. سپس از این اطلاعات برای بهینه‌سازی فرایندها و افزایش کارایی کلی منفعت گیری می‌بشود.

برای مثال، شرکت‌های تولیدی زمان کار، زمان خرابی و صف ماموریت های برای ماشین‌های گوناگون را ثبت و تحلیل می‌کنند تا برنامه‌ریزی بهتری برای حجم کار داشته باشند.

۱۰ حوزه کاربرد تحلیل داده

تحلیل داده‌ها ابزاری همه‌کاره و قوی است که در حوزه‌ها و صنایع گوناگون برای استخراج نگاه‌های معنی‌دار و اتخاذ تصمیمات آگاهانه مورد منفعت گیری قرار می‌گیرد. از جمله در موارد زیر:

 

فرایند تحلیل داده در ۴ قدم

فرایند تحلیل داده به طور کلی شامل ۴ فرآینده کلیدی است

1. تعیین نیازمندی‌های داده یا روش گروه‌بندی داده‌ها: داده‌ها می‌توانند بر پایه معیارهای مختلفی همانند سن، مشخصات جمعیتی، درآمد یا جنسیت تفکیک شوند. برای مثال، فروشگاه اینترنتی امکان پذیر داده‌های خرید مشتریان را بر پایه سن و جنسیت بازدید کند تا بفهمد چه محصولاتی در بین گروه‌های گوناگون محبوبیت بیشتری دارند.
2. جمع‌آوری داده: داده‌ها از منبع های مختلفی همانند رایانه‌ها، منبع های آنلاین، دوربین‌ها، منبع های محیطی یا پرسنل جمع‌آوری خواهد شد؛ برای مثال شرکت هواشناسی داده‌های مربوط به دما، بارش و شدت باد را از ایستگاه‌های هواشناسی و ماهواره‌ها جمع‌آوری می‌کند.
3. سازماندهی داده‌ها: بعد از جمع‌آوری، داده‌ها باید برای تجزیه و تحلیل سازماندهی شوند. این کار امکان پذیر روی صفحه‌گسترده یا نرم‌افزارهای تحلیل و تجزیه داده انجام بشود. به‌گفتن‌مثال، شرکت بازاریابی داده‌های کمپین‌های تبلیغاتی خود را در نرم‌افزار مدیریت ربط با مشتری (CRM) سازماندهی می‌کند تا اثربخشی هر کمپین را برسی کند.
4. فیلتر داده‌ها: داده‌ها باید قبل از تجزیه و تحلیل، پاک‌سازی یا همان فیلتر شوند تا از تکرار، اشتباه یا هر نقص فرد دیگر مطمعن حاصل بشود. این مرحله به تصحیح اشتباهات پشتیبانی می‌کند. برای مثال، یک موسسه مالی داده‌های تراکنش‌های مالی مشتریان خود را بازدید می‌کند تا یقین بشود که هیچ تراکنش مشکوکی وجود ندارد..

انواع تحلیل داده

تحلیل داده به چهار نوع مهم تقسیم می‌بشود:

تحلیل داده توصیفی (Descriptive Analytics)

این نوع تحلیل، آنچه را که در دوره وقتی خاص اتفاق افتاده است، توصیف می‌کند. برای مثال آیا تعداد بازدیدها افزایش یافته است؟ آیا فروش این ماه نسبت به ماه قبل زیاد تر بوده است؟ تحلیل توصیفی به ما می‌گوید چه اتفاقی افتاده است، اما چرا اتفاق افتاده را توضیح نمی‌دهد.

تحلیل داده تشخیصی (Diagnostic Analytics)

این نوع تحلیل برروی چرایی وقوع اتفاقات تمرکز دارد. این فرایند شامل ورودی‌های داده‌ای متنوع‌تر و مقداری فرضیه‌پردازی است. برای مثالً آیا آب‌و‌هوا بر فروش تأثیر گذاشته است؟ آیا کمپین بازاریابی تازه موفق بوده است؟ تحلیل تشخیصی پشتیبانی می‌کند تا بفهمیم چه عواملی علتوقوع یک اتفاقات شده‌اند.

تحلیل داده پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

این نوع تحلیل به‌جستوجو پیش‌بینی اتفاقاتی است که گمان وقوع آن‌ها در آینده نزدیک بالاست. برای مثال، با بازدید داده‌های فروش تابستان‌های قبل و پیش‌بینی‌های هواشناسی می‌توانیم گمان افزایش فروش بستنی را پیش‌بینی کنیم.

تحلیل داده تجویزی (Prescriptive Analytics)

این نوع تحلیل با دقت به پیش‌بینی‌ها نظر می‌دهد که چه اقداماتی باید انجام دهیم. برای مثال، اگر گمان تابستانی گرم بالا باشد، می‌توانیم راه‌حل‌هایی همانند راه‌اندازی شیفت عصر در کارخانه بستنی‌سازی و اجاره مخزن اضافی برای افزایش تشکیل را در نظر بگیریم.

صنایع پیشرو در منفعت گیری از تحلیل داده

برخی از صنایع پیشرو در منفعت گیری از تحلیل داده عبارت‌اند از:

• صنعت گردشگری و مهمان‌داری: با دقت به ماهیت پویای این صنعت که چرخه‌های کاری مختصر دارد، تحلیل داده می‌تواند زیاد سودمند باشد. با جمع‌آوری داده‌های مشتری، این صنعت می‌تواند مشکلات احتمالی را شناسایی کند و راه‌حل‌هایی برای از بین بردن آن‌ها بیابد.
• حوزه سلامت: با ترکیب حجم بسیاری از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته، حوزه سلامت از تحلیل داده برای تصمیم‌گیری سریع و دقیق منفعت گیری می‌کند.
• صنعت خرده‌فروشی: این صنعت از حجم بسیاری از داده برای برآوردن نیازهای دائما درحال تحول خریداران منفعت گیری می‌کند. خرده‌فروشان با تحلیل داده‌ها می‌توانند روندها را شناسایی کنند، محصولات را نظر و سود خود را افزایش دهند.

۵ تکنیک تحلیل داده

تحلیلگران داده از روش و تکنیک‌های تحلیلی مختلفی برای پردازش داده و استخراج اطلاعات منفعت گیری می‌کنند.

برخی از محبوب‌ترین راه حلها عبارت‌اند از:

تحلیل داده رگرسیون(Regression Analysis): به بازدید رابطه بین یک یا چند متغیر جدا گانه و یک متغیر وابسته می‌پردازد. این روش مشخص می کند که چطور تغییرات در متغیرهای جدا گانه بر متغیر وابسته تأثیر می‌گذارد.

تحلیل عاملی (Factor Analysis): به افت پیچیدگی داده‌ها با متغیرهای زیاد به تعداد کمتری از متغیرها به‌منظور کشف روندهای نهان می‌پردازد.

تحلیل کوهرت (Cohort Analysis) در آن تقسیم داده‌ها به گروه‌های شبیه بر پایه ویژگی‌های جمعیتی مشتری، برای تحلیل دقیق‌تر زیرمجموعه‌های خاص انجام می‌بشود.

همانند‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulations) : این روش به مدل‌سازی گمان وقوع نتایج گوناگون به‌منظور افت ریسک و جلوگیری از زیان می‌پردازد. این همانند‌سازی‌ها شامل متغیرهای متعددند و قابلیت پیش‌بینی بیشتری دارند.

تحلیل سری وقتی (Time Series Analysis): به ردیابی داده‌ها در طول زمان برای کشف روندهای دوره‌ای یا پیش‌بینی‌های مالی می‌پردازد.

ابزارهای تحلیل داده

تحلیل داده با منفعت‌گیری از رویکردهای ریاضی و آماری گسترده، ازنظر قابلیت‌های فناورانه نیز به‌شدت درحال پیشرفت است. تحلیلگران داده از طیف وسیعی از ابزارهای نرم‌افزاری برای دریافت داده، ذخیره‌سازی اطلاعات، پردازش داده و گزارش یافته‌ها منفعت گیری می‌کنند.

ابزارهای سنتی

• برنامه‌های حاسب‌وکتاب صفحه گسترده: تحلیل و تجزیه داده مدام با نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده همانند مایکروسافت اکسل ربط نزدیکی داشته است.
• زبان‌های برنامه‌نویسی: تحلیلگران داده زیاد تر از زبان‌های برنامه‌نویسی برای تحول و دست‌کاری پایگاه‌های داده منفعت گیری می‌کنند.

ابزارهای گزارش‌گیری

• تابلئو (Tableau) و پاور بی‌آی(Power BI) : این ابزارهای عکس کردن و تحلیل داده برای گردآوری اطلاعات، انجام تحلیل داده و توزیع نتایج ازطریق داشبوردها و گزارش‌ها منفعت گیری خواهد شد.

ابزارهای نوظهور

• SAS: پلتفرمی تحلیلی که به استخراج داده (data mining) پشتیبانی می‌کند.
• آپاچی اسپارک (Apache Spark) : پلتفرم متن‌باز برای پردازش مجموعه‌های بزرگ داده که قابلیت‌های فناورانه متنوعی را اراعه می‌دهد.

اهمیت و کاربرد تحلیل داده

هامنطور که می‌بینید امروز تحلیل داده برای پیروزی کسب‌وکارها حیاتی است. فرایند جمع‌آوری، دسته‌بندی، تجزیه و تحلیل و ارائه اطلاعات می‌تواند تأثیر بسزایی در بهبود کسب‌وکار، اقتصاد و جامعه داشته باشد. تحلیل داده مزیت شرکت‌های کوچک و استارتاپ‌ها نسبت به رقیب ها است. در مثالای دیگر تحلیل و تجزیه داده پیش نیاز جهت‌دهی به افکار عمومی در رویدادهایی همانند انتخابات خواهد می بود.

منبع: investopedia