تحلیل داده یا Data Analysis چیست؟ بررسی انواع تکنیک‌های تحلیل داده

تحلیل داده یا Data Analysis چیست؟ در این مطلب به‌سراغ یکی از مهم‌ترین شاخه‌های دیتا ساینس رفته‌ایم و صفر تا صد آن را معرفی کرده‌ایم. اگر دوست دارید درباره تحلیل داده بیشتر بدانید و با تکنیک‌های آن آشنا شوید، تا انتهای مطلب با ما باشید.

تحلیل داده یا Data Analysis چیست؟

تحلیل داده روشی جامع برای بازرسی، پاک‌سازی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید، نتیجه‌گیری و حمایت از تصمیم‌گیری است. تحلیل داده عملیاتی چندوجهی است که تکنیک‌ها و روش‌های مختلف برای تفسیر داده‌ها از منابع مختلف را دربرمی‌گیرد و در قالب‌های مختلف ساختاریافته و بدون ساختار انجام می‌شود.

تحلیل داده فقط یک فرایند نیست؛ ابزاری است که سازمان‌ها را برای تصمیم‌گیری آگاهانه، پبش‌بینی روندها و بهبود کارایی عملیاتی توانمند می‌کند. تحلیل داده ستون اصلی برنامه‌ریزی استراتژیک در مشاغل، دولت‌ها و دیگر سازمان‌هاست.

یک شرکت پیشرو در تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید. ازطریق تحلیل داده‌ها، این شرکت می‌تواند رفتار، ترجیحات و الگوهای خرید مشتریان خود را درک کند. سپس می‌تواند از این اطلاعات برای شخصی‌سازی تجربیات مشتری، پبش‌بینی فروش و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی استفاده کند که درنهایت رشد کسب‌وکار و رضایت مشتری را رقم می‌زند.

اهمیت تحلیل داده در دنیای امروزی

در عصر تحول دیجیتال تحلیل داده (Data analysis) بیش از هر زمان دیگری حیاتی شده است. انفجار داده‌های تولیدشده با فناوری‌های دیجیتال ظهور چیزی را رقم زده است که ما اکنون آن را «کلان‌داده یا بیگ‌دیتا» می‌نامیم. این حجم عظیم از داده‌ها، اگر به‌درستی تحلیل شوند، می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را ارائه کنند که کسب‌وکارها را متحول می‌کنند.

تحلیل داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا این داده‌ها را درک کنند و آن‌ها را به بینش‌های عملی تبدیل کنند. از این بینش‌ها می‌توان برای بهبود محصولات و خدمات، افزایش تجربه، ساده‌سازی عملیات و افزایش سودآوری استفاده کرد.

یک مثال خوب صنعت مراقبت‌های بهداشتی است. ازطریق تحلیل داده، ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند شیوع بیماری را پبش‌بینی کنند، مراقبت از بیمار را بهبود بخشند و تصمیمات آگاهانه‌ای درمورد استراتژی‌های درمانی بگیرند. به‌طور مشابه، در بخش مالی تحلیل داده می‌تواند به ارزیابی ریسک، کشف تقلب و تصمیم‌گیری برای سرمایه‌گذاری کمک کند.

فرایند تحلیل داده‌؛ راهنمای گام‌به‌گام

فرایند تحلیل داده یک رویکرد سیستمیک است. این فرایند چندین مرحله را شامل است که هر یک برای اطمینان از صحت و سودمندی نتایج بسیار اهمیت دارد.

فرایند تحلیل داده به‌صورت گام‌به‌گام از این قرار است:

مرحله۱. تعیین هدف‌ها و پرسش‌ها

اولین گام در فرایند تحلیل داده (Data analysis) تعریف هدف‌ها و فرمول‌بندی سؤالات واضح و خاص است که تحلیل شما به دنبال پاسخ‌دادن به آن‌هاست. این مرحله بسیار مهم است؛ زیرا جهت کل فرایند را تعیین می‌کند. این مرحله درک مشکل یا موقعیت مدنظر، شناسایی داده‌های موردنیاز برای رسیدگی به آن و همین‌طور تعریف معیارها یا شاخص‌هایی برای بررسی نتیجه‌هاست.

مرحله ۲. جمع‌آوری داده‌ها

پس از تعریف هدف‌ها و پرسش‌ها گام بعدی جمع‌آوری داده‌های مربوط است. این کار را می‌توان ازطریق روش‌های مختلفی مانند نظرسنجی، مصاحبه، مشاهده‌ یا استخراج از پایگاه‌های داده موجود انجام داد. داده‌های جمع‌آوری‌شده، بسته به ماهیت مسئله و پرسش‌های مطرح‌شده، می‌تواند کمّی (عددی) یا کیفی (غیرعددی) باشد.

مرحله ۳. پاک‌سازی داده‌ها

پاک‌سازی داده‌ها یک مرحله مهم در فرایند تحلیل داده است. این مرحله بررسی داده‌ها برای خطاها و ناهماهنگی‌ها و اصلاح یا حذف آن‌ها را شامل است. این مرحله کیفیت و قابلیت اطمینان داده‌ها را تضمین می‌کند که برای به‌دست‌آوردن نتیجه‌های دقیق و معنی‌دار از تجزیه‌وتحلیل بسیار مهم است.

مرحله ۴. تحلیل داده

هنگامی که داده‌ها پاک شدند، به تجزیه‌وتحلیل واقعی نوبت می‌رسد. این مرحله استفاده از تکنیک‌های آماری یا ریاضی برای کشف الگوها، روابط یا روندها در داده‌ را شامل است. برای این منظور ابزارها و نرم‌افزارهای مختلفی، مانند پایتون، R، اکسل و نرم‌افزارهای تخصصی مانند SPSS و SAS، وجود دارد.

برای آشنایی بیشتر با SAS این مطلب را مطالعه کنید:

SAS چیست و چه مزایا، معایب و کاربردهایی دارد؟

مرحله ۵: تفسیر و تجسم داده‌ها

پس از تحلیل داده مرحله بعدی تفسیر نتیجه‌ها و تجسم آن‌ها به‌روشی است که به‌راحتی فهمیدنی باشد. این کار می‌تواند ایجاد نمودارها، گراف‌ها یا دیگر نمایش‌های بصری داده‌ را دربرگیرد. تجسم داده‌ها به درک بیشتر داده‌های پیچیده کمک می‌کند و تصویر واضحی از یافته‌ها ارائه می‌کند.

مرحله ۶. داستان‌سرایی داده

مرحله نهایی در فرایند تحلیل داده داستان‌سرایی داده‌هاست. این مرحله ارائه یافته‌های تجزیه‌وتحلیل در قالب روایتی را شامل است که جذاب و قابل‌درک باشد. داستان‌سرایی داده برای انتقال نتایج به مخاطبان غیرفنی و برای تصمیم‌گیری‌های داده‌محور بسیار مهم است.

انواع تحلیل داده

تحلیل داده (Data analysis) را می‌توان به چهار نوع اصلی طبقه‌بندی کرد که هر یک هدف منحصر‌به‌فرد و بینش‌های متفاوتی را ارائه می‌‌کنند:

تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis)

تحلیل توصیفی، همان‌طور که از نامش پیداست، داده‌های خام را توصیف یا خلاصه و آن را تفسیرپذیر می‌کند. این کار تحلیل داده تاریخی‌ برای درک آنچه در گذشته اتفاق افتاده شامل است.

این نوع تحلیل برای شناسایی الگوها و روندها در طول زمان استفاده می‌شود؛ برای مثال، یک تجارت ممکن است از تحلیل توصیفی برای درک میانگین فروش ماهانه در سال گذشته استفاده کند.

تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis)

تحلیل تشخیصی با تعیین اینکه چرا یک اتفاق خاص افتاده است یک قدم فراتر از تحلیل توصیفی می‌رود. این کار کاوش داده‌های دقیق‌تر و مقایسه مجموعه‌های مختلف داده برای درک علت یک نتیجه خاص را شامل است.

اگر فروش یک شرکت در یک ماه خاص کاهش یابد، می‌توان از تحلیل تشخیصی برای یافتن دلیل آن استفاده کرد.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analysis)

تحلیل پبش‌بینی‌کننده از مدل‌های آماری و تکنیک‌های پبش‌بینی برای درک آینده استفاده می‌کند. این کار استفاده از داده‌های گذشته برای پبش‌بینی اتفاقاتی را دربرمی‌گیرد که در آینده می‌تواند رخ دهد. این نوع تجزیه‌وتحلیل اغلب در ارزیابی ریسک، بازاریابی و پبش‌بینی فروش استفاده می‌شود.

یک شرکت ممکن است از تحلیل پبش‌بینی‌کننده برای پبش‌بینی فروش سه‌ماهه بعدی براساس داده‌های تاریخی استفاده کند.

تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis)

تحلیل تجویزی پیشرفته‌ترین نوع تحلیل داده است. این تحلیل، نه‌تنها نتایج آینده را پیش‌بینی می‌کند، اقداماتی را برای بهره‌مندی از این پیش‌بینی‌ها پیشنهاد می‌کند. از ابزارها و فناوری‌های پیچیده، مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، برای توصیه تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.

یک تحلیل تجویزی ممکن است بهترین استراتژی‌های بازاریابی را برای افزایش فروش آینده پیشنهاد کند.

برای آشنایی با تحلیلگر داده و وظایف آن این مطلب را مطالعه کنید:

تحلیلگر داده کیست و چه وظایفی دارد؟

تکنیک‌های تحلیل داده

تکنیک‌های متعددی در تحلیل داده (Data analysis) استفاده می‌شود که هر یک هدف و کاربرد منحصربه‌فردی دارند. در اینجا درباره برخی از متداول‌ترین تکنیک‌ها صحبت کرده‌ایم:

تحلیل اکتشافی (Exploratory Analysis)

تحلیل اکتشافی برای درک ویژگی‌های اصلی یک مجموعه داده استفاده می‌شود. اغلب در ابتدای فرایند تحلیل داده برای خلاصه‌کردن جنبه‌های اصلی داده‌ها، بررسی داده‌های ازدست‌رفته و آزمون فرضیه استفاده می‌شود. این تکنیک روش‌های بصری، مانند نمودارهای اسکتر، هیستوگرام و نمودار جعبه‌ای، را شامل است.

تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)

تحلیل رگرسیون روشی آماری است که برای درک رابطه میان یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل استفاده می‌شود. معمولاً برای پیش‌بینی، مدل‌سازی سری‌های زمانی و یافتن روابط میان متغیرها استفاده می‌شود.

تحلیل عاملی (Factor Analysis)

تحلیل عاملی تکنیکی است که برای کاهش تعداد زیادی از متغیرها به فاکتورهای کمتر استفاده می‌شود. فاکتورها به‌گونه‌ای ساخته شده‌اند که حداکثر اطلاعات ممکن را از متغیرهای اصلی دریافت کنند. این تکنیک اغلب در تحقیقات بازار، تقسیم‌بندی مشتری و تشخیص تصویر استفاده می‌شود.

شبیه‌‌سازی مونت کارلو (Monte Carlo Simulation)

شبیه‌‌سازی مونت کارلو تکنیکی است که از توزیع‌های احتمال و نمونه‌گیری تصادفی برای تخمین نتایج عددی استفاده می‌کند. این تکنیک اغلب در تجزیه‌وتحلیل ریسک و تصمیم‌گیری در مواردی استفاده می‌شود که نااطمینانی قابل‌توجهی وجود دارد.

تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis)

تحلیل خوشه‌ای تکنیکی است که برای گروه‌بندی مجموعه‌ای از اشیا به‌گونه‌ای استفاده می‌شود که اشیای موجود در یک گروه (خوشه نامیده می‌شود) بیشتر به یکدیگر شباهت داشته باشند تا در گروه‌های دیگر. از این تکنیک اغلب در تقسیم‌بندی بازار، تقسیم‌بندی تصویر و سیستم‌های توصیه استفاده می‌شود.

برای مطالعه‌ی بیشتر درباره خوشه‌بندی این مطلب را مطالعه کنید:‌

معرفی خوشه‌ بندی یا Clustering

تحلیل کوهورت (Cohort analysis)

تحلیل کوهورت زیرمجموعه‌ای از تحلیل رفتاری (behavioral analytics) است که داده‌ها را از یک مجموعه داده معین می‌گیرد و برای تجزیه‌وتحلیل در گروه‌های مرتبط گروه‌بندی می‌کند. این گروه‌های مرتبط معمولاً ویژگی‌های مشترکی را در یک بازه زمانی مشخص به اشتراک می‌گذارند. این تکنیک اغلب در بازاریابی، تعامل کاربر و تجزیه‌وتحلیل چرخه عمر مشتری استفاده می‌شود.

تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)

تحلیل سری زمانی یک تکنیک آماری است که با داده‌های سری زمانی یا تحلیل روند سروکار دارد. برای تجزیه‌وتحلیل توالی نقاط داده برای استخراج آمار معنی‌دار و دیگر ویژگی‌های داده‌ها استفاده می‌شود. این تکنیک اغلب در پبش‌بینی فروش، پبش‌بینی اقتصادی و پبش‌بینی آب‌وهوا استفاده می‌شود.

تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

تحلیل احساسات با عنوان نظرکاوی (Opinion Mining) هم شناخته می‌شود. این شاخه از پردازش زبان طبیعی، تجزیه‌وتحلیل متن و زبان‌شناسی محاسباتی برای شناسایی و استخراج اطلاعات ذهنی از منابع استفاده می‌کند. از تحلیل احساسات اغلب در نظارت بر رسانه‌های اجتماعی، نظارت بر برند و درک بازخورد مشتری استفاده می‌شود.

ابزارهای تحلیل داده

در حوزه تحلیل داده ابزارهای مختلفی در دسترس هستند که نیازها، پیچیدگی‌ها و سطوح تخصصی مختلف را برآورده می‌کنند. این ابزارها از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و R گرفته تا نرم‌افزارهای تجسم مانند Power BI و Tableau، را شامل می‌شود. بیایید برخی از این ابزارها را با هم بررسی کنیم.

پایتون

پایتون یک زبان برنامه‌نویسی سطح بالا و همه‌منظوره است که در میان تحلیلگران داده و دانشمندان داده به زبانی محبوب تبدیل شده است. سادگی و خوانایی آن، همراه با طیف گسترده‌ای از کتابخانه‌ها مانند Pandas ،NumPy و Matplotlib، آن را به ابزاری عالی برای تحلیل داده و تجسم داده‌ تبدیل می‌کند.

R

R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری رایگان است که به‌طور خاص برای محاسبات آماری و گرافیک طراحی شده است. از R به‌طور گسترده‌ای در میان آماردانان و داده‌کاوان برای توسعه نرم‌افزارهای آماری و تحلیل داده استفاده می‌شود. R طیف گسترده‌ای از تکنیک‌های آماری و گرافیکی، ازجمله مدل‌سازی خطی و غیرخطی، آزمون‌های آماری کلاسیک، تحلیل سری‌های زمانی و غیره، را ارائه می‌کند.

SQL

SQL (زبان پرس‌وجوی ساختاریافته) یک زبان استاندارد برای مدیریت و دستکاری در پایگاه‌های داده است. از اسکیوئل برای بازیابی و دستکاری داده‌های ذخیره‌شده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شود. استفاده از SQL برای کارهایی ضروری استکه مدیریت یا دستکاری داده‌ها در پایگاه داده را شامل است.

اهمیت تجزیه‌وتحلیل داده

تحلیل داده، چه در مقیاس کوچک و چه در مقیاس بزرگ، می‌تواند تأثیر عمیقی بر عملکرد کسب‌وکار بگذارد. می‌تواند تغییرات چشمگیری را ایجاد کند که به بهبود کارایی، افزایش سودآوری و درک عمیق‌تر از روند بازار و رفتار مشتری بینجامد.

تصمیم‌گیری آگاهانه

تحلیل داده (Data analysis) به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا تصمیم‌های آگاهانه را براساس حقایق، ارقام و روندها اتخاذ کنند، نه‌آنکه بر حدس‌وگمان یا شهود تکیه کنند. یک پایه محکم برای برنامه‌ریزی استراتژیک و سیاست‌گذاری فراهم می‌کند و تضمین می‌کند منابع به‌طور موثر تخصیص می‌یابند؛ همین‌طور تلاش‌ها به‌سمت حوزه‌هایی هدایت می‌شوند که بیشترین سود را به همراه خواهند داشت.

تأثیر بر مشاغل کوچک

برای کسب‌وکارهای کوچک حتی تحلیل ساده داده‌ها می‌تواند به پیشرفت‌های چشمگیری بینجامد؛ برای مثال، تحلیل داده فروش می‌تواند به شناسایی محصولاتی که عملکرد خوبی دارند کمک کند. سپس می‌توان از این اطلاعات برای تنظیم استراتژی‌های بازاریابی، قیمت‌گذاری و مدیریت موجودی استفاده کرد که به افزایش فروش و سودآوری می‌انجامد.

تأثیر بر مشاغل بزرگ

برای مشاغل بزرگتر تأثیر تحلیل داده می‌تواند حتی عمیق‌تر باشد. تحلیل کلان‌داده می‌تواند الگوها و روندهای پیچیده‌ای را آشکار کند که در غیر این صورت تشخیص آن‌ها غیرممکن است. تحلیل داده برای مشاغل بزرگ می‌تواند به بینش‌های موفقیت‌آمیز شود، نوآوری را هدایت کند و به کسب‌وکار مزیت رقابتی بدهد.

یک خرده‌فروش بزرگ ممکن است از تحلیل داده برای بهینه‌سازی زنجیره تأمین خود، کاهش هزینه‌ها و بهبود کارایی استفاده کند. همچنین یک شرکت فناوری ممکن است از تحلیل داده برای درک رفتار کاربر استفاده کند که به بهبود طراحی محصول و تعامل بهتر کاربر بینجامد.

نکته پایانی

در دنیای داده‌محور امروزی توانایی تحلیل و تفسیر داده‌ها یک مهارت حیاتی است. کسب‌وکارهایی که می‌توانند از قدرت تحلیل داده استفاده کنند، موقعیت بهتری برای انطباق با شرایط متغیر بازار، برآورده‌کردن نیازهای مشتری و افزایش رشد و سودآوری دارند.

یادگیری تحلیل داده را از امروز شروع کنید!

ورود به این شاخه جذاب با ورود به دنیای دیتا ساینس آغاز می‌شود. اگر دوست دارید به این حوزه وارد شوید، پیشنهاد می‌کنیم با کلیک روی این لینک قدم اول را همین حالا بردارید.

مشاوران کافه‌تدریس به شما کمک می‌کنند مسیر یادگیری برای ورود به این حوزه را شروع کنید:

دوره جامع دیتا ساینس و ماشین لرنینگ