تجزیه ‌و تحلیل داده چیست؟

بسیاری از شیوه‌ها و فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به فرآیندهای مکانیکی و الگوریتم‌هایی خودکاری تبدیل شده‌اند که داده‌های خام را برای مصارف انسان تجزیه و تحلیل می‌کنند.

نکات کلیدی

• تجزیه و تحلیل داده‌ها علم تجزیه و تحلیل داده‌های خام برای نتیجه گیری در مورد آن اطلاعات است.
• تجزیه و تحلیل داده‌ها به کسب و کارها کمک می‌کند تا به عملکرد بهینه دست پیدا کنند، کارایی عملکرد خود را افزایش دهند، سود خود را بیشینه سازند یا تصمیمات استراتژیک‌تری اتخاذ کنند.
• شیوه‌ها و فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به فرآیندهای مکانیکی و الگوریتم‌هایی خودکاری تبدیل شده‌اند که داده‌های خام را برای مصارف انسان تجزیه و تحلیل می‌کنند.
• رویکردهای مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل بررسی رویدادهایی که در گذشته رخ داده‌اند (تحلیل توصیفی)، پیدا کردن علت اتفاق افتادن آن‌ها (تحلیل تشخیصی)، تشخیص اتفاقاتی که قرار است روی دهند (تحلیل پیش‌بینی‌کننده) یا اقداماتی می‌شوند که باید در آینده انجام شوند (تحلیل تجویزی).
• تجزیه و تحلیل داده‌ها به کاربرد نرم افزارهای مختلفی از جمله صفحات گسترده، ابزارهای تجسم و گزارش داده‌ها، برنامه‌های داده‌کاوی یا زبان‌های برنامه‌نویسی منبع باز برای دستکاری داده‌ها تا بیشترین حد ممکن، متکی است.

آشنایی با تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها اصطلاحی گسترده است که انواع مختلفی از روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را در بر می‌گیرد. هر نوع اطلاعاتی را می‌توان با استفاده از شیوه‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها بررسی کرد و بینش‌هایی برای بهبود امور به دست آورد. شیوه‌های تحلیل داده‌ها ممکن است روندها و معیارهایی را آشکار کنند که در غیر این صورت در انبوه اطلاعات گم می‌شدند. سپس، می‌توان از این اطلاعات برای بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش کارایی کلی عملکرد یک کسب و کار یا سامانه استفاده کرد.

به‌عنوان مثال، شرکت‌های تولیدی اغلب زمان استفاده، خرابی و صف کار ماشین‌آلات مختلف خود را ثبت و سپس این داده‌ها را برای برنامه‌ریزی بهتر بارهای کاری تجزیه و تحلیل می‌کنند تا کارایی ماشین‌آلات خود را به حداکثر ظرفیت آن‌ها نزدیک‌تر کنند.

کارایی تجزیه و تحلیل داده‌ها ممکن است بسیار بیشتر از اشاره صرف به تنگناهای تولید باشد. شرکت‌های بازی‌سازی از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تنظیم برنامه‌های پاداش‌دهی به بازیکنان استفاده می‌کنند تا بتوانند اکثر بازیکنان را در بازی حفظ کنند. شرکت‌های تولید محتوا نیز از بسیاری از این شیوه‌های تجزیه و تحلیل داده استفاده می‌کنند تا مخاطبان را مشغول کلیک کردن و تماشا کردن محتوای خود نگهدارند یا با سازماندهی مجدد محتوا تعداد کلیک یا بازدید بیشتری را به دست آورند.

یکی از دلایل اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها این است که به کسب و کارها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کنند. پیاده‌سازی این شیوه‌ها در مدل کسب‌وکار به این معنی است که شرکت‌ها می‌توانند با شناسایی راه‌های کارآمدتر انجام کسب‌وکار خود و ذخیره مقادیر زیادی داده، به کاهش هزینه‌های خود کمک کنند. شرکت‌ها همچنین می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر و کمک به تجزیه و تحلیل روندها و بهبود رضایت مشتری استفاده کنند که این موضوع به نوبه خود ممکن است منجر به ارائه محصولات و خدمات جدید، و بهتر، شود.

مهم

برخی از دستاوردهای روزهای اولیه تجزیه و تحلیل داده‌های مدرن مدیون زبان SQL است. این زبان محاسباتی که در سال 1979 ایجاد شد، امکان جست‌وجو در بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای و تجزیه و تحلیل راحت‌تر مجموعه داده‌های حاصل از آن را فراهم می‌کند. زبان SQL امروزه هم‌چنان به طور گسترده استفاده می‌شود.

مراحل تجزیه و تحلیل داده‌ها

فرآیندهای درگیر در تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل چندین مرحله مختلف می‌شود:

• اولین گام تعیین الزامات داده‌ها یا نحوه گروه‌بندی آن‌ها است. داده‌ها ممکن است بر اساس سن، ویژگی‌های جمعیت‌شناختی، درآمد یا جنسیت از هم جدا شوند. مقادیر داده‌ها ممکن است عددی باشند یا به دسته‌های مختلف تقسیم شوند.
• مرحله دوم تجزیه و تحلیل داده‌ها، فرآیند جمع‌آوری آن است. این کار را می‌توان از طریق منابع مختلفی مانند رایانه‌ها، منابع آنلاین، دوربین‌ها، منابع محیطی و یا از طریق پرسنل انجام داد.
• پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را برای تجزیه و تحلیل، سازماندهی کرد. این فرآیند ممکن است در یک صفحه گسترده یا نوعی نرم افزار دیگر که می‌تواند داده های آماری را دریافت کند، انجام شود.
• سپس داده‌ها قبل از تجزیه و تحلیل پاکسازی می‌شوند. پاکسازی به این معنی است که داده‌ها مرور و بررسی می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که داده‌های تکراری یا خطایی در آن‌ها وجود ندارد و داده‌ها ناقص نیستند. این مرحله به تصحیح هر گونه خطای موجود در داده‌ها قبل از انتقال آن‌ها به یک تحلیلگر داده برای تجزیه و تحلیل آن‌ها کمک می‌کند.

انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها به چهار نوع اصلی تقسیم می‌شود.

• تجزیه و تحلیل توصیفی: این روش آنچه را که در یک دوره زمانی معین اتفاق افتاده است، توصیف می‌کند. آیا تعداد بازدیدها افزایش یافته است؟ آیا فروش در این ماه قوی‌تر از گذشته بوده است؟
• تجزیه و تحلیل تشخیصی: این روش بیشتر بر روی چرایی اتفاق‌ها تمرکز دارد. این روش شامل جمع‌آوری داده‌های ورودی متنوع‌تر و اندکی فرضیه‌سازی می‌شود. 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 روش بیشتر بر آنچه که احتمالاً در آینده نزدیک اتفاق خواهد افتاد تمرکز دارد. آخرین باری که تابستان گرمی داشتیم چه اتفاقی برای فروش افتاد؟ چند مدل هواشناسی تابستان گرم را برای امسال پیش‌بینی می‌کنند؟
• تجزیه و تحلیل تجویزی: این روش یک راهکار خاص را نشان می‌دهد. اگر احتمال گرم بودن تابستان که به عنوان میانگین این پنج مدل آب و هوایی اندازه‌گیری شده است بالاتر از 58 درصد باشد، باید یک شیفت عصر را به کارخانه آبجوسازی اضافه و یک مخزن اضافی برای افزایش تولید اجاره کنیم.

تجزیه و تحلیل داده ها زیربنای بسیاری از نظام‌های کنترل کیفیت در دنیای مالی را تشکیل می‌دهد، از جمله برنامه همیشه محبوب شش سیگما. اگر چیزی را به درستی اندازه‌گیری نکنید- خواه وزن شما باشد یا تعداد کالاهای معیوب در هر میلیون کالای یک خط تولید - بهینه‌سازی آن تقریبا غیرممکن خواهد بود.

برخی از بخش‌هایی که استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها را پذیرفته‌اند شامل صنعت مسافرت و مهمان‌یاری می‌شوند، صنعتی که تغییرات ناگهانی و غیرمنتظره در آن ممکن است به سرعت روی دهند. فعالان این صنعت می‌توانند داده‌های مشتریان را جمع‌آوری کنند تا دریابند که مشکلات، در صورت وجود، در کجا قرار دارند و چگونه بایستی آن‌ها را برطرف کرد.

در صنعت بهداشت و درمان حجم بالایی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار با یکدیگر ترکیب می‌شوند و از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تصمیم گیری سریع استفاده می‌شود. به‌طور مشابه، در صنعت خرده‌فروشی نیز از داده‌های فراوانی برای برآورده کردن خواسته‌های پیوسته در حال تغییر خریداران استفاده می‌شود. اطلاعاتی که مراکز خرده‌فروشی جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند ممکن است به آن‌ها در شناسایی روندها، پیشنهاد محصولات و افزایش سود کمک کنند.

واقعیت سریع

در دسامبر 2021، میانگین کل حقوق یک تحلیلگر داده در ایالات متحده اندکی بیشتر از 93000 دلار بود.

شیوه‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها

چند روش و شیوه تحلیلی مختلف وجود دارد که تحلیلگران داده می‌توانند برای پردازش داده‌ها و استخراج اطلاعات از آن‌ها استفاده کنند. برخی از محبوب‌ترین این روش‌ها در زیر ذکر شده‌اند.

• تجزیه و تحلیل رگرسیون مستلزم تجزیه و تحلیل رابطه بین متغیرهای وابسته برای تعیین موضوع است که چگونه تغییر یکی از این متغیرها ممکن است به تغییر متغیر دیگر منجر شود.
• تحلیل عاملی مستلزم در نظر گرفتن یک مجموعه داده بزرگ و تقسیم آن به مجموعه داده‌های کوچکتر است. هدف این شیوه تلاش برای کشف روندهای پنهانی است که در غیر این صورت مشاهده آن‌ها دشوارتر بود.
• تحلیل کوهورت، فرآیندی است که یک مجموعه داده را به گروه‌هایی متشکل از داده‌های مشابه تفکیک می‌کند که این داده‌ها اغلب بر اساس ویژگی‌های جمعیت‌شناسی مشتریان تقسیم می‌شوند. انجام این کار به تحلیلگران داده و سایر کاربران تجزیه و تحلیل داده اجازه می‌دهد تا اعداد مربوط به زیرمجموعه خاصی از داده‌ها را عمیق‌تر بررسی کنند.
• شبیه‌سازی مونت کارلو احتمال وقوع نتایج مختلف را مدل‌سازی می‌کند. این شبیه‌سازی‌ها که اغلب برای کاهش ریسک و پیشگیری از ضرر استفاده می‌شوند، مقادیر و متغیرهای متعددی را در خود جای می‌دهند و اغلب قابلیت‌های پیش‌بینی بیشتری نسبت به سایر روش‌های تحلیل داده‌ها دارند.
• تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی داده‌ها را در طول زمان ردیابی می‌کند و رابطه بین مقدار یک نقطه داده و وقوع نقطه داده را تثبیت می‌کند. این شیوه تجزیه و تحلیل داده‌ها معمولاً برای شناسایی روندهای دوره‌ای یا پیش‌بینی‌های مالی استفاده می‌شود.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها

علاوه‌بر طیف گسترده‌ای از رویکردهای ریاضی و آماری که برای تجزیه و تحلیل اعداد استفاده می‌شوند، تجزیه و تحلیل داده‌ها از نظر قابلیت‌های فناوارنه نیز به سرعت تکامل یافته است. امروزه، تحلیلگران داده طیف وسیعی از ابزارهای نرم افزاری مختلف را برای تسهیل جمع‌آوری داده‌ها، ذخیره اطلاعات، پردازش داده‌ها و گزارش یافته‌های خود استفاده می‌کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها همیشه پیوندهای سستی با صفحات گسترده و مایکروسافت اکسل داشته است. در حال حاضر، تحلیلگران داده نیز اغلب با زبان‌های برنامه‌نویسی خام تعامل دارند و از آن‌ها برای تبدیل و دستکاری بانک‌های اطلاعاتی استفاده می‌کنند. زبان‌های منبع‌بازی مانند پایتون اغلب در این زمینه استفاده می‌شوند. ابزارهای خاص‌تر تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند R را می‌توان برای تجزیه و تحلیل آماری یا مدل‌سازی نموداری استفاده کرد.

تحلیلگران داده همچنین هنگام گزارش یا انتقال یافته‌ها نیز از ابزارهای خاصی کمک می‌گیرند. هر دو نرم‌افزار Tableau و Power BI ابزارهای تجسم و تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند که برای جمع‌آوری اطلاعات، تجزیه و تحلیل داده‌ها و توزیع نتایج از طریق داشبوردها و گزارش‌ها استفاده می‌شوند.

ابزارهای دیگری نیز برای کمک به تحلیلگران داده به تدریج پدیدار می‌شوند. نرم‌افزار SAS نوعی پلتفرم تحلیلی است که ممکن است در زمینه داده‌کاوی به تحلیلگران کمک کند، در حالی که نرم‌افزار Apache Spark نیز پلتفرم منبع باز دیگری است که برای پردازش مجموعه‌های بزرگ داده مفید است. تحلیلگران داده در حال حاضر طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های فناورانه را در اختیار دارند تا ارزشی را که به شرکت‌های خود ارائه می‌دهند، افزایش دهند.

چرا تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها به این دلیل مهم است که به کسب و کارها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کنند. پیاده‌سازی آن در مدل کسب‌وکار به این معنی است که شرکت‌ها می‌توانند با شناسایی روش‌های کارآمدتر انجام کسب‌وکار خود به کاهش هزینه‌های خود کمک کنند. شرکت‌ها همچنین می‌توانند از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات تجاری بهتر و کمک به تجزیه و تحلیل روندها و بهبود رضایت مشتری استفاده کنند، که این موضوع نیز به نوبه خود ممکن است منجر به ارائه محصولات و خدمات جدید و بهتر شود.

چهار نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده چیستند؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها به چهار نوع اصلی تقسیم می‌شود. تجزیه و تحلیل توصیفی آنچه را که در یک دوره معین اتفاق افتاده است، توصیف می‌کند. تجزیه و تحلیل تشخیصی بیشتر بر شناسایی چرایی رویدادهایی که اتفاق افتاده‌اند، تمرکز دارد. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده که بیشتر به سمت آنچه که احتمالاً در آینده نزدیک اتفاق می‌افتد، گرایش دارد. در نهایت، تجزیه و تحلیل تجویزی یک راهکار خاص را پیشنهاد می‌کند.

چه کسی از تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها در بخش‌های مختلفی مانند صنعت مسافرت و مهمان‌یاری، جایی که تغییرات ناگهانی و غیرمنتظره ممکن است به سرعت روی دهد، استفاده می‌شود. فعالات این صنعت ممکن است داده‌های مشتریان را جمع‌آوری کنند و بفهمند که مشکلات، در صورت وجود، در کجا قرار دارند و چگونه بایستی آن‌ها را برطرف کرد. صنعت بهداشت و درمان بخش دیگری است که از ترکیبی از حجم بالایی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای کمک به تصمیم‌گیری سریع استفاده می‌کند. به‌طور مشابه، در صنعت خرده‌فروشی نیز از داده‌های فراوانی برای برآورده کردن خواسته‌های در حال تغییر خریداران استفاده می‌شود.