انواع اساسی روش ها و فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده ها برای موفقیت در تجارت

مطالعات نشان می دهد که 73 ٪ از مدیران شرکت ها معتقدند که شرکت هایی که از تجزیه و تحلیل داده ها در داده های بزرگ استفاده نمی کنند ، فاقد پایداری طولانی مدت هستند. در حالی که تجزیه و تحلیل داده ها می تواند شرکت ها را به تصمیم گیری هوشمندانه راهنمایی کند ، اما می تواند برای تصمیم گیری فردی نیز مفید باشد.

بیایید نمونه ای از استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها در سطح فردی بصری را در نظر بگیریم. به عنوان مصرف کننده ، ما همیشه بین محصولاتی که توسط چندین شرکت ارائه می شود ، انتخاب می کنیم. این تصمیمات به نوبه خود با تجربیات گذشته شخصی هدایت می شود. هر فرد داده های به دست آمده از طریق تجربه خود را برای ایجاد تصمیم نهایی تجزیه و تحلیل می کند.

به طور دقیق تر ، تجزیه و تحلیل داده ها شامل غربالگری از طریق داده ها ، مدل سازی آن و تبدیل آن برای ارائه اطلاعاتی است که تصمیم گیری استراتژیک را راهنمایی می کند. برای مشاغل ، تجزیه و تحلیل داده ها می توانند با عملکرد بلند مدت تصمیمات بسیار تأثیرگذار ارائه دهند.

بنابراین ، بیایید عمیق شویم و ببینیم که چگونه ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها می توانند به مشاغل کمک کنند تا تصمیمات هوشمندانه تری بگیرند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

این روند شامل پنج مرحله کلیدی است:

1. نیاز را شناسایی کنید

شرکت ها از تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری استراتژیک در مورد یک موضوع خاص استفاده می کنند. بنابراین ، مرحله اول شناسایی مشکل خاص است. به عنوان مثال ، یک شرکت تصمیم می گیرد که ضمن حفظ کیفیت محصول می خواهد هزینه های تولید خود را کاهش دهد. برای انجام این کار به طور مؤثر ، شرکت نیاز به شناسایی مرحله (های) خط لوله گردش کار دارد که باید کاهش هزینه را انجام دهد.

به همین ترتیب ، این شرکت همچنین ممکن است یک راه حل فرضی برای سؤال خود داشته باشد. از تجزیه و تحلیل داده ها می توان برای قضاوت در مورد جعل فرضیه استفاده کرد و به تصمیم گیرنده اجازه می دهد تا به راه حل بهینه برسد.

یک سوال یا فرضیه خاص مراحل بعدی فرآیند را تعیین می کند. از این رو ، این باید تا حد امکان واضح و خاص باشد.

2. داده ها را جمع آوری کنید

پس از شناسایی نیاز به تجزیه و تحلیل داده ها ، نوع داده های بعدی نیز تعیین می شود. جمع آوری داده ها می تواند شامل داده های وارد شده در انواع و قالب های مختلف باشد. یک طبقه بندی گسترده بر اساس ساختار است و شامل داده های ساختاری و بدون ساختار است.

به عنوان مثال ، داده های ساختاری داده هایی است که یک شرکت از طریق روش های دستیابی به داده های داخلی مانند ابزارهای اتوماسیون بازاریابی از کاربران خود به دست می آورد. مهمتر از همه ، این پایگاه داده معمول ستون ردیف را دنبال می کند و متناسب با نیازهای دقیق شرکت است.

از طرف دیگر ، داده های بدون ساختار ، نیازی به پیروی از چنین قالب بندی ندارند. از طریق اشخاص ثالث مانند Google Trends ، دفاتر سرشماری ، دفاتر بهداشت جهانی و غیره بدست می آید. داده های ساخت یافته کار با آنها آسان تر است زیرا در حال حاضر متناسب با نیاز شرکت است. با این حال ، داده های بدون ساختار می توانند حجم داده قابل توجهی بزرگتر را ارائه دهند.

بسیاری از انواع داده های دیگر نیز وجود دارد که باید در نظر بگیرید. به عنوان مثال ، داده های متا ، داده های بزرگ ، داده های زمان واقعی و داده های دستگاه.

3. داده ها را تمیز کنید

مرحله سوم ، تمیز کردن داده ها ، تضمین می کند که از داده های بدون خطا برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. این مرحله شامل رویه هایی مانند قالب بندی داده ها به درستی و مداوم ، از بین بردن هرگونه ورودی تکراری یا غیر عادی ، برخورد با داده های گمشده ، رفع خطاهای داده های متقاطع است.

انجام این کارها به صورت دستی خسته کننده است و از این رو ، ابزارهای مختلفی برای صاف کردن فرآیند تمیز کردن داده ها وجود دارد. این موارد شامل ابزارهای داده منبع باز مانند OpenRefine ، برنامه های رومیزی مانند Trifacta Wrangler ، نرم افزار مبتنی بر ابر به عنوان یک سرویس (SAAS) مانند TIBCO Clarity و سایر ابزارهای مدیریت داده مانند IBM Infosphere Stage مخصوصاً برای داده های بزرگ است.

4- تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهید

تجزیه و تحلیل داده ها شامل چندین روش همانطور که در ابتدا توضیح داده شد. روشی که باید اجرا شود ، از نزدیک به سؤال تحقیق بستگی دارد. روشهای تجزیه و تحلیل داده ها بعداً در این وبلاگ به تفصیل مورد بحث قرار گرفته است.

5- نتایج را ارائه دهید

ارائه نتایج مشخص می کند که چگونه نتایج به خوبی ارتباط برقرار می شود. ابزارهای تجسم مانند نمودارها ، تصاویر و نمودارها به طور موثری یافته ها را منتقل می کنند و ارتباطات بصری را در ذهن بیننده برقرار می کنند. این ابزارها بر الگوهای کشف شده در داده های موجود تأکید می کنند و الگوهای پیش بینی شده را روشن می کنند و به تفسیر نتایج کمک می کنند.

به چالش های تجزیه و تحلیل داده ها در امنیت سایبری گوش دهید

روشهای تجزیه و تحلیل داده ها

تحلیلگران داده از روشها ، روشها و ابزارهای متنوعی برای مقابله با داده ها استفاده می کنند. بیایید این روش ها را از دیدگاه مبتنی بر رویکرد حذف کنیم:

1. تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی شامل طبقه بندی و ارائه مجموعه داده های گسترده تر به روشی است که اجازه می دهد تا الگوهای ظهور از آنها مشاهده شود تا ببینند آیا الگوی واضحی وجود دارد یا خیر. تکنیک های جمع آوری داده ها یکی از راه های انجام تجزیه و تحلیل توصیفی هستند. این شامل ابتدا جمع آوری داده ها و سپس مرتب سازی آن برای سهولت در قابلیت مدیریت است.

این همچنین می تواند شامل انجام تجزیه و تحلیل آماری بر روی داده ها برای تعیین ، مثلاً اقدامات فرکانس ، پراکندگی و تمایلات اصلی باشد که توصیف ریاضی برای داده ها را ارائه می دهد.

2. تجزیه و تحلیل اکتشافی

تجزیه و تحلیل اکتشافی شامل مشاوره با مجموعه داده های مختلف برای دیدن چگونگی ارتباط متغیرهای خاص یا چگونگی برخی الگوهای خاص ممکن است دیگران باشد. این رویکرد تحلیلی در فریم کردن فرضیه های بالقوه و سؤالات تحقیق که می توانند با استفاده از تکنیک های تحلیلی داده ها قابل بررسی باشند ، بسیار مهم است.

به عنوان مثال ، داده کاوی ، به تحلیلگران داده نیاز دارد تا از تجزیه و تحلیل اکتشافی برای الک کردن داده های بزرگ استفاده کنند و فرضیه هایی را برای آزمایش استفاده کنند.

3. تجزیه و تحلیل تشخیصی

از تجزیه و تحلیل تشخیصی برای پاسخ دادن به دلیل وجود الگوی خاص در وهله اول استفاده می شود. به عنوان مثال ، این نوع تجزیه و تحلیل می تواند به یک شرکت در درک دلیل عملکرد محصول خود به روشی خاص در بازار کمک کند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی شامل روش هایی مانند آزمایش فرضیه ، تعیین همبستگی علیت V/S و تجزیه و تحلیل رگرسیون تشخیصی است.

4- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی به این سؤال پاسخ می دهد که چه اتفاقی خواهد افتاد. این نوع تجزیه و تحلیل برای شرکت ها در تصمیم گیری در مورد ویژگی های جدید یا به روزرسانی محصولات موجود و در تعیین محصولات به خوبی در بازار مهم است.

برای تجزیه و تحلیل پیش بینی ، تحلیلگران داده از نتایج موجود از تجزیه و تحلیل های قبلی شرح داده شده استفاده می کنند و در عین حال از نتایج یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تعیین پیش بینی های دقیق برای عملکرد آینده استفاده می کنند.

5. تجزیه و تحلیل تجویز

تجزیه و تحلیل تجویز شامل تعیین مؤثرترین استراتژی برای اجرای تصمیم به دست آمده است. به عنوان مثال ، یک سازمان می تواند از تجزیه و تحلیل تجویز شده برای حذف بهترین روش برای حذف یک ویژگی جدید استفاده کند. این مؤلفه تجزیه و تحلیل داده ها به طور فعال با پایان مصرف کننده سروکار دارد و نیاز به کار با بازاریابی ، منابع انسانی و غیره دارد.

تجزیه و تحلیل تجویز از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده های بزرگ برای هوش تجاری استفاده می کند. این الگوریتم ها با کار کردن از طریق بیانیه های "if" و "other" قادر به ارزیابی مقادیر زیادی از داده ها هستند و بر این اساس توصیه هایی را ارائه می دهند.

6. تجزیه و تحلیل کمی و کیفی

تجزیه و تحلیل کمی به صورت محاسباتی الگوریتم های آزمایش یک تناسب ریاضی را برای توصیف همبستگی یا علیت مشاهده شده در مجموعه داده ها پیاده سازی می کند. این شامل تجزیه و تحلیل رگرسیون ، تجزیه و تحلیل تهی ، تجزیه و تحلیل فرضیه و غیره است.

از طرف دیگر ، تجزیه و تحلیل کیفی شامل داده های غیر عددی مانند مصاحبه و مربوط به پاسخ دادن به سؤالات اجتماعی گسترده تر است. این شامل همکاری نزدیک با داده های متنی برای به دست آوردن توضیحات است.

7. تجزیه و تحلیل آماری

تکنیک های آماری پاسخ به چالش های اساسی تصمیم گیری را ارائه می دهند. به عنوان مثال ، آنها می توانند به طور دقیق احتمالات خطر را تعیین کنند ، عملکرد محصول را پیش بینی کنند ، روابط بین متغیرها و غیره برقرار کنند. این تکنیک ها توسط هر دو روش تجزیه و تحلیل کیفی و کمی استفاده می شوند. برخی از تکنیک های آماری ارزشمند برای تحلیلگران داده ها شامل رگرسیون خطی ، طبقه بندی ، روش های نمونه برداری ، انتخاب زیر مجموعه است.

تجزیه و تحلیل آماری ، مهمتر از همه ، در قلب تجزیه و تحلیل داده ها نهفته است ، و چارچوب ریاضی اساسی را که از طریق آن تجزیه و تحلیل انجام می شود ، ارائه می دهد.

مشاغل مبتنی بر داده ها

مشاغل مبتنی بر داده ها از روشهای تجزیه و تحلیل داده ها که در بالا توضیح داده شد استفاده می کنند. در نتیجه ، آنها مزایای بسیاری را ارائه می دهند و به ویژه برای نیازهای مدرن مناسب هستند. اعتبار آنها به آنها متکی است که مبتنی بر شواهد هستند و از مدلهای ریاضی دقیق برای تعیین تصمیمات استفاده می کنند. برخی از این مزایا شامل نیازهای قوی تر مشتری ، شناسایی دقیق نیازهای تجاری ، تدوین تصمیمات استراتژی مؤثر و عملکرد خوب در یک بازار رقابتی است. مشاغل مبتنی بر داده ها راه پیش رو هستند.