قبل از اینکه بتوان از داده ها برای روایت داستان استفاده کرد، باید از طریق فرآیندی اجرا شود که آن را در داستان قابل استفاده کند. تجزیه و تحلیل داده ها (Data Analysis) فرآیند شناسایی، پاکسازی، تبدیل و مدل سازی داده ها برای کشف اطلاعات معنی دار و مفید است.
سپس داده‌ها از طریق گزارش‌ها برای تجزیه و تحلیل برای پشتیبانی از فرآیند تصمیم‌گیری حیاتی، به صورت داستانی در می‌آیند.
همانطور که جهان اطلاعات محورتر می شود، داستان سرایی از طریق تجزیه و تحلیل داده ها در حال تبدیل شدن به یک جزء و جنبه حیاتی کسب و کارهای بزرگ و کوچک می شوند.
این دلیلی است که سازمان ها همچنان به استخدام تحلیلگران داده ادامه می دهند.
کسب و کار های داده‌محور بر اساس داستانی که داده‌هایشان می‌گوید، تصمیم می‌گیرند، و در دنیای امروزی مبتنی بر داده، از داده‌ها به طور کامل استفاده نمی‌شود، چالشی که بیشتر کسب‌وکارها با آن مواجه هستند.
تجزیه و تحلیل داده ها یک جنبه حیاتی برای همه سازمان ها است و باید باشد تا به تعیین تأثیر آن بر تجارت آنها کمک کند، از جمله ارزیابی احساسات مشتری، انجام تحقیقات بازار و محصول، و شناسایی روندها یا سایر بینش های داده ای.
در حالی که فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها بر وظایف تمیز کردن، مدل سازی و تجسم داده ها متمرکز است، مفهوم تجزیه و تحلیل داده ها و اهمیت آن برای تجارت نباید دست کم گرفته شود.
برای خرید لایسنس تبلو Tableau کلیک کنید
برای تجزیه و تحلیل داده ها، اجزای اصلی تجزیه و تحلیل به دسته های زیر تقسیم می شوند:
- توصیفی (Descriptive)
- تشخیص(Diagnostic)
- پیش بینی کننده(Predictive)
- تجویزی(Prescriptive)
- شناختی(Cognitive)
تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive analytics)
تجزیه و تحلیل توصیفی به پاسخگویی به سؤالات در مورد آنچه اتفاق افتاده است بر اساس داده های تاریخی کمک می کند. تکنیک های تجزیه و تحلیل توصیفی مجموعه داده های بزرگ را برای توصیف نتایج به ذینفعان خلاصه می کند.
با توسعه شاخص های کلیدی عملکرد (KPI)، این استراتژی ها می توانند به ردیابی موفقیت یا شکست اهداف کلیدی کمک کنند. معیارهایی مانند بازگشت سرمایه (ROI) در بسیاری از صنایع استفاده می شود و معیارهای تخصصی برای ردیابی عملکرد در صنایع خاص توسعه داده می شوند.
نمونه ای از تجزیه و تحلیل توصیفی، تولید گزارش برای ارائه نمایی از فروش و داده های مالی یک سازمان است.
تجزیه و تحلیل تشخیصی (Diagnostic analytics)
تجزیه و تحلیل تشخیصی به پاسخ به سؤالات در مورد چرایی رویدادها کمک می کند. تکنیک های تجزیه و تحلیل تشخیصی، تجزیه و تحلیل های توصیفی اولیه را تکمیل می کنند و از یافته های تجزیه و تحلیل توصیفی برای کشف علت این رویدادها استفاده می کنند.
سپس، شاخص‌های عملکرد بیشتر مورد بررسی قرار می‌گیرند تا علت بهبود یا بدتر شدن این رویدادها کشف شود. به طور کلی، این فرآیند در سه مرحله انجام می شود:
- شناسایی ناهنجاری ها در داده ها این ناهنجاری ها ممکن است تغییرات غیرمنتظره در یک بازار خاص باشد
- جمع آوری داده هایی که به این ناهنجاری ها مربوط می شود.
- از تکنیک های آماری برای کشف روابط و روندهایی که این ناهنجاری ها را توضیح می دهند، استفاده کنید.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده (Predictive analytics)
تجزیه و تحلیل پیشگویانه به پاسخگویی به سؤالاتی در مورد آنچه در آینده رخ خواهد داد کمک می کند. تکنیک‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخی برای شناسایی روندها و تعیین احتمال تکرار آنها استفاده می‌کنند. ابزارهای تحلیلی پیش بینی کننده بینش ارزشمندی در مورد آنچه ممکن است در آینده اتفاق بیفتد ارائه می دهد.
تکنیک ها شامل انواع تکنیک های آماری و یادگیری ماشینی مانند شبکه های عصبی، درخت تصمیم و رگرسیون است.
تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive analytics)
تجزیه و تحلیل تجویزی به پاسخ به سؤالاتی در مورد اینکه کدام اقدامات باید برای رسیدن به یک هدف یا هدف انجام شود، کمک می کند. با استفاده از بینش‌های حاصل از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کنند. این تکنیک به کسب و کارها اجازه می دهد تا در مواجهه با عدم قطعیت تصمیمات آگاهانه بگیرند.
تکنیک های تجزیه و تحلیل تجویزی برای یافتن الگوها در مجموعه داده های بزرگ به استراتژی های یادگیری ماشینی متکی هستند. با تجزیه و تحلیل تصمیمات و رویدادهای گذشته، سازمان ها می توانند احتمال نتایج متفاوت را تخمین بزنند.
تجزیه و تحلیل شناختی (Cognitive analytics)
تجزیه و تحلیل شناختی تلاش می‌کند تا از داده‌ها و الگوهای موجود استنتاج کند، بر اساس پایگاه‌های دانش موجود نتیجه‌گیری کند، و سپس این یافته‌ها را برای استنباط‌های آینده، یک حلقه بازخورد خودآموز، دوباره به پایگاه دانش اضافه کند.
همچنین تجزیه و تحلیل شناختی به شما کمک می کند تا بفهمید در صورت تغییر شرایط چه اتفاقی می افتد و تعیین کنید که چگونه می توانید با این موقعیت ها برخورد کنید. استنتاج‌ها عبارت‌اند از پرس‌وجوهای ساختاریافته مبتنی بر پایگاه‌داده قوانین.
فرضیه های بدون ساختاری هستند که از چندین منبع جمع آوری شده و با درجات مختلف اطمینان بیان شده اند.
تجزیه و تحلیل شناختی مؤثر به الگوریتم‌های یادگیری ماشین بستگی دارد و از چندین مفهوم پردازش زبان طبیعی برای درک منابع داده‌ای که قبلاً استفاده نشده‌اند، مانند گزارش‌های مکالمه مرکز تماس و بررسی محصول، استفاده می‌کند.
مثال
با فعال کردن گزارش‌دهی و تجسم داده‌ها، یک کسب‌وکار خرده‌فروشی از تجزیه و تحلیل توصیفی برای بررسی الگوهای خریدهای سال‌های گذشته استفاده می‌کند تا مشخص کند چه محصولاتی ممکن است در سال آینده محبوب باشند.
این شرکت همچنین ممکن است به داده‌های پشتیبانی نگاه کند تا بفهمد چرا یک محصول خاص محبوب بوده و آیا این روند ادامه دارد یا خیر، که به آنها کمک می‌کند تا تعیین کنند که آیا آن محصول را ادامه دهند یا خیر.
یک تجارت ممکن است تشخیص دهد که یک محصول خاص در یک بازه زمانی خاص محبوب بوده است. سپس، آنها می توانند از این تجزیه و تحلیل برای تعیین اینکه آیا تلاش های بازاریابی خاص یا فعالیت های اجتماعی آنلاین به افزایش فروش کمک کرده است استفاده کنند.
جنبه اساسی تجزیه و تحلیل داده ها این است که یک تجارت باید به داده های خود اعتماد کند. به عنوان یک عمل، فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها داده‌ها را از منابع قابل اعتماد جمع‌آوری می‌کند و آنها را به چیزی تبدیل می‌کند که قابل مصرف، معنادار و به راحتی قابل درک باشد تا به فرآیند تصمیم‌گیری کمک کند.
تجزیه و تحلیل داده‌ها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا از طریق فرآیندها و تصمیم‌های مبتنی بر داده، اطلاعات خود را به طور کامل درک کنند و به آنها اجازه می‌دهد در تصمیمات خود مطمئن باشند.
با افزایش حجم داده ها، نیاز به تحلیلگران داده نیز افزایش می یابد. یک تحلیلگر داده می داند که چگونه اطلاعات را سازماندهی کند و آن را به چیزی مرتبط و قابل درک تقطیر کند.
یک تحلیلگر داده می داند که چگونه داده های مناسب را جمع آوری کند و با آن چه کاری انجام دهد، به عبارت دیگر، داده های موجود در بیش از حد داده های شما را معنا می کند.
data analysis
دوره آموزشی هوش تجاری با Tableau »کلیک کنید« و هوش تجاری با Power BI »کلیک کنید« یک برنامه جامع است که بر توسعه مهارت در تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجسم و گزارش سازی و گزارش دهی و دشبوردسازی با استفاده از این ابزارها تمرکز دارد.
سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید
.
برای خرید لایسنس پاور بی ای Power BI کلیک کنید
.
برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید
Youtube Chanel :VISTA Data Mining 
Aparat Chanel: VISTA Data Mining 
Instagram Chanel: VISTA Data Mining 
Telegram Chanel: VISTA Data Mining 
Linkedin Chanel: VISTA Company 