تجزیه‌ و تحلیل داده چیست و انواع آن کدام اند؟

تکنیک‌ها و فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌ ها به فرآیندهای مکانیکی و الگوریتم‌هایی تبدیل شده‌اند که برای مصرف انسان‌ها داده‌های خام را پردازش می‌کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها به کسب و کارها کمک می کند تا عملکرد خود را بهینه سازند.

درک تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها اصطلاح گسترده‌ای است که انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل داده ها را در بر می گیرد. هر نوع اطلاعاتی را برای کسب بینش‌های جدیدی که برای بهبود امور قابل استفاده هستند با استفاده از این تکنیک ها می‌توان تجزیه و تحلیل کرد. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها می توانند روندها و معیارهایی را که در غیر این صورت در انبوه اطلاعات گم می شوند نشان دهند. سپس می توان از این اطلاعات برای بهینه سازی فرآیندها و افزایش کارایی کلی یک کسب و کار یا سامانه استفاده کرد.

به عنوان مثال، شرکت‌های تولیدی اغلب زمان اجرا، خرابی و صف کار ماشین‌های مختلف را ثبت می‌کنند و سپس برای برنامه‌ریزی بهتر بارهای کاری این داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ماشین‌ها به حداکثر ظرفیت خود نزدیک‌تر شوند.

تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است کارایی بسیار بیشتری نسبت به اشاره صرف به تنگناهای تولید داشته باشد. شرکت های بازی سازی از تجزیه و تحلیل داده ها برای تنظیم برنامه های زمانی پاداش دادن به بازیکنان استفاده می کنند که اکثر بازیکنان را در بازی فعال نگه می دارد. شرکت‌های تولید محتوا بسیاری از این نوع تجزیه و تحلیل‌های داده را به کار می‌گیرند تا شما را مشغول کلیک کردن و تماشای محتوای خود حفظ کنند یا با سازمان‌دهی محتوا بازدید و کلیک بیشتری جذب کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها به این دلیل اهمیت دارد که به کسب و کارها کمک می کند تا عملکرد خود را بهینه سازند. پیاده‌سازی این فرآیند در مدل کسب‌وکار به این معنی است که شرکت‌ها با شناسایی راه‌های کارآمدتر انجام کسب‌وکار و ذخیره‌سازی مقادیر زیادی داده می‌توانند به کاهش هزینه‌های خود کمک کنند. شرکت‌ها همچنین می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر و کمک به تجزیه و تحلیل روندها و میزان رضایت مشتری استفاده کنند، که ممکن است منجر به ارائه محصولات و خدمات جدید و بهتر شود.

مراحل تجزیه و تحلیل داده ها

فرآیند دخیل در تجزیه و تحلیل داده ها شامل چندین مرحله مختلف است:

اولین گام تعیین الزامات داده یا نحوه گروه بندی داده ها است. داده ها را می‌توان بر اساس ویژگی‌های سنی، جمعیت شناختی، درآمدی یا جنسیتی از هم جدا کرد. داده ها ممکن است مقادیر عددی داشته باشند یا به دسته‌های مختلف تقسیم شوند.

مرحله دوم در تجزیه و تحلیل داده ها، فرآیند جمع آوری داده است. این کار را می توان از طریق منابع مختلفی مانند رایانه، منابع آنلاین، دوربین ها، منابع محیطی و یا از طریق پرسنل انجام داد.

داده ها پس از جمع آوری، باید سازماندهی شوند تا بتوان آن ها را تجزیه و تحلیل کرد. این کار را می‌توان در یک صفحه گسترده یا شکل دیگری از نرم افزارهای ذخیره داده‌های آماری انجام داد.

سپس داده ها قبل از تجزیه و تحلیل پاکسازی می شوند. این به این معنی است که غربال و بررسی می شوند تا اطمینان حاصل شود که داده‌های تکراری یا خطای در آن‌ها وجود ندارد یا داده‌ها ناقص نیستند. این مرحله به تصحیح هر گونه خطا در داده‌ها پیش از ارسال آن‌ها به تحلیلگر داده برای تجزیه و تحلیل آن‌ها کمک می کند.

انواع تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها

تجزیه ‌و تحلیل داده‌ها به چهار نوع اصلیت قسیم می‌شود.

تجزیه و تحلیل توصیفی: این روش آنچه را که در یک دوره زمانی معین اتفاق افتاده است توصیف می کند. آیا تعداد بازدیدها افزایش یافته است؟ آیا فروش در این ماه قوی تر از ماه گذشته است؟

تجزیه و تحلیل تشخیصی: این روش بیشتر بر روی چرایی اتفاق‌ها تمرکز دارد. این تحلیل به ورودی های اطلاعاتی متنوع تر و کمی فرضیه سازی نیاز دارد. آیا آب و هوا بر فروش آبجو تأثیر گذاشته است؟ آیا آخرین کمپین بازاریابی بر فروش تأثیر گذاشته است؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: این نوع تحلیل بیشتر بر روی آنچه که احتمالاً در آینده نزدیک اتفاق خواهد افتاد گرایش دارد. آخرین باری که تابستان گرمی داشتیم چه اتفاقی برای فروش افتاد؟ چند مدل هواشناسی تابستان گرمی را برای امسال پیش بینی می کنند؟

تجزیه و تحلیل تجویزی: این نوع تحلیل بر پیشنهاد راهکار تمرکز دارد. اگر احتمال گرم بودن تابستان براساس میانگین این پنج مدل آب و هوایی بالای 58 درصد باشد، باید شیفت کاری عصر را به آبجوسازی اضافه و یک مخزن اضافی برای افزایش تولید اجاره کنیم.

تجزیه و تحلیل داده ها زیربنای بسیاری از نظام های کنترل کیفی در دنیای مالی از جمله برنامه همیشه محبوب شش سیگما است،. اگر چیزی را به درستی اندازه نمی‌گیرید – خواه وزن شما باشد یا تعداد کالاهای معیوب در در هر میلیون کالای تولید شده در یک خط تولید – بهینه‌سازی آن تقریبا غیرممکن است.

برخی از بخش‌های اقتصاد مانند صنعت گردشگری و مهمان‌یاری که در آن تغییر رویه ممکن است به سرعت انجام شود به استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها روی آورده‌اند. این صنعت می‌تواند داده‌های مشتری را جمع‌آوری کند و دریابد که مشکلات در صورت وجود، در کجا قرار دارند و چگونه می‌توان آن‌ها را برطرف کرد.

در صنعت مراقبت های بهداشتی نیز حجم بالایی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار به صورت مرکب به کار گرفته می‌شوند و تجزیه و تحلیل داده ها نیز برای تصمیم گیری سریع استفاده می شود. به طور مشابه، صنعت خرده‌فروشی نیز از داده‌های فراوانی برای برآورده کردن خواسته‌های در حال تغییر خریداران استفاده می‌کند. اطلاعاتی که خرده فروشان جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنند ممکن است در شناسایی روندها، محصولات پیشنهادی و افزایش سود به آن‌ها کمک کند.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده ها به این دلیل اهمیت دارد که به کسب و کارها کمک می کند تا عملکرد خود را بهینه سازند. پیاده‌سازی این مفهوم در مدل کسب‌وکار به این معنی است که شرکت‌ها می‌توانند با شناسایی راه‌های کارآمدتر انجام کسب‌وکار به کاهش هزینه‌های خود کمک کنند. شرکت‌ها همچنین می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر و تسهیل تجزیه و تحلیل روندها و میزان رضایت مشتری استفاده کنند که به نوبه خود منجر به ارائه محصولات و خدمات جدیدتر و بهتر شود.

چهار نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده چیستند؟

تجزیه و تحلیل داده ها به چهار نوع اصلی تقسیم می شود. تجزیه و تحلیل توصیفی آنچه را که در یک دوره زمانی معین اتفاق افتاده است توصیف می کند. تجزیه و تحلیل تشخیصی بیشتر بر پیدا کردن علت رویدادها تمرکز دارد. تجزیه و تحلیل پیشی‌بینی‌کننده بیشتر بر روی اتفاقاتی که احتمالا در آینده روی خواهند داد تمرکز دارد. در نهایت، تجزیه و تحلیل تجویزی راهکاری را برای مشکلات پیشنهاد می کند.

چه بخش‌هایی از تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند؟

تجزیه و تحلیل داده‌ ها توسط بخش‌های مختلفی مانند صنعت مسافرت و مهمان‌یاری که تغییر رویه‌ها در آن به سرعت قابل اجرا هستند استفاده شده‌اند. این صنعت می‌تواند داده‌های مشتری را جمع‌آوری کند و دریابد که مشکلات در صورت وجود، در کجا قرار دارند و چگونه می‌توان آن‌ها را برطرف کرد. بخش بهداشت و درمان نیز بخش دیگری است که در آن حجم بالایی از داده های ساختاریافته و بدون ساختار به صورت مرکب استفاده می‌شوند و تجزیه و تحلیل داده ها ممکن است به تصمیم گیری سریع کمک کند. به طور مشابه، صنعت خرده‌فروشی نیز از داده‌های فراوانی برای برآورده کردن خواسته‌های در حال تغییر خریداران استفاده می‌کند.