انواع تجزیه و تحلیل داده ها ، مزایا و مثال ها

برای کمک به شما در درک قدرت تجزیه و تحلیل داده ها و اینکه چگونه می توانید از آن برای تقویت شیوه های تجاری خود استفاده کنید ، در این مقاله ، ما به سوزاندن ترین سؤالات تجزیه و تحلیل داده ها پاسخ می دهیم.

فهرست مطالب

در دنیای غنی از داده های امروز ، درک چگونگی تجزیه و تحلیل و استخراج ارزش بینش کسب و کار شما یکی از محرک های پیشرو موفقیت است.

یک رقم گسترده به نقل از یک مقاله تحقیقاتی Forrester می گوید که به طور متوسط ، شرکت ها فقط 12 ٪ از داده های موجود خود را تجزیه و تحلیل می کنند. شما آن را حدس زده اید ، این بدان معنی است که 88 ٪ دیگر داده های آنها به هدر می رود. دلایل این امر شامل عدم وجود ابزارهای تحلیلی ، سیلوهای سرکوبگر داده ها و کاربرانی که نمی دانند کدام داده ها ارزشمند است و می توان آنها را نادیده گرفت.

با داشتن داده های بسیار و زمان کمی برای عمل بر روی آن ، توانایی دانستن نحوه جمع آوری ، اصلاح ، سازماندهی و درک داده های تجاری شما می تواند سخت باشد ، اما تجزیه و تحلیل داده ها یک راه حل عالی است.

برای کمک به شما در درک قدرت تجزیه و تحلیل داده ها و اینکه چگونه می توانید از آن برای تقویت شیوه های تجاری خود استفاده کنید ، ما به سوزاندن ترین سوالات تجزیه و تحلیل داده ها پاسخ می دهیم:

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان فرایندی برای تمیز کردن ، تجزیه و تحلیل ، تفسیر و تجسم داده ها برای آشکار کردن بینش های مفید برای هدایت فرایند تصمیم گیری در کسب و کار تعریف شده است.

همراه با تجزیه و تحلیل داده ها ، اغلب اصطلاح تجزیه و تحلیل داده ها را می شنوید. تفاوت بین هر دو در این است که تجزیه و تحلیل داده ها یک علم اصلی است که کل فرآیند مدیریت داده ها را شامل می شود ، از جمله خود تجزیه و تحلیل داده ها ، ابزارها و تکنیک های متنوعی که برای جابجایی عمیق به داده ها استفاده می شود ، و همچنین ابزارهای تجسم داده ها که برای برقراری ارتباط استفاده می شوندنتایج تجزیه و تحلیل داده ها.

تجزیه و تحلیل داده ها چه کاری انجام می دهد؟

ساده ترین پاسخ به این سؤال که تجزیه و تحلیل داده ها چه کاری انجام می دهد این است که به استخراج بینش از داده ها کمک می کند تا تصمیمات بهتر و باهوش تر را راهنمایی کند. بسته به سوالی که می خواهید به آن پاسخ دهید ، انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد ، اما روند تجزیه و تحلیل داده ها به طور معمول از طریق پنج عبارت کلیدی حرکت می کند:

• داده هایی را که می خواهید تجزیه و تحلیل کنید شناسایی کنید
• جمع آوری داده ها
• داده ها را برای تجزیه و تحلیل تمیز کنید
• تجزیه و تحلیل داده ها

• نتایج تجزیه و تحلیل داده ها را تفسیر کنید

با انجام تجزیه و تحلیل داده ها، خواه برای موقعیت یابی در بازار، درک نیازهای مشتری، یا بهبود عملکرد کمپین های بازاریابی خود، بینش های مورد نیاز را برای سازمان خود ارائه می دهید تا بهترین تصمیمات ممکن را بگیرد و در لحظه مناسب اقدام کند و بیشترین بهره را ببرد. از هر فرصتی

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

فناوری به سرعت در حال تغییر شیوه عملکرد کسب‌وکارها است و به همین دلیل است که تحلیل داده‌ها در حال حاضر بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد. داده‌محور بودن و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده تنها راه برای اطمینان کامل در انتخاب آینده کسب‌وکارتان است.

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به مشاغل کمک کند:

• جنبه های خاص محصولات و خدمات خود را بهبود بخشند
• تصمیمات تجاری سریعتر و آگاهانه تری با پشتوانه حقایق بگیرید
• درک عمیق تری از نیازهای مشتری به دست آورید
• نقاط ضعف و قوت رقبا را تجزیه و تحلیل کنید و فرصت های بهبود را کشف کنید
• راه های کاهش هزینه ها و افزایش سود را شناسایی کنید
• داده ها را تجسم کنید و آنها را معنا کنید
• مشکلات عملکردی را که نیاز به اقدام دارند کشف کنید

همانطور که می بینید، تجزیه و تحلیل داده ها مزایای زیادی را برای سازمان ها فراهم می کند. در نهایت، تجزیه و تحلیل و استفاده صحیح از داده ها منجر به رضایت بیشتر مشتریان، کاربران جدید، درآمد بیشتر و یک استراتژی موفق می شود. و همه اینها بخشی از دلایلی است که چرا ما معتقدیم تصمیم گیری مبتنی بر داده نقشه راه موفقیت است و یکی از مهمترین چیزهایی است که مشاغل باید روی حرکت رو به جلو تمرکز کنند. این به طور کامل احساسات درونی را به عنوان یک عامل از بین می برد و صرفاً بر واقعیت ها تمرکز می کند.

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

اینها 4 نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده ها هستند:

تحلیل توصیفی (آنچه اتفاق افتاد)

هدف از نوع توصیفی تحلیل داده ها پاسخ به این سوال است که چه اتفاقی افتاده است. سعی نمی‌کند توضیح دهد که چرا ممکن است این اتفاق بیفتد یا بعد از آن چه اتفاقی بیفتد، بلکه صرفاً با هدف ارائه یک تصویر فوری قابل هضم از آنچه در گذشته اتفاق افتاده است است. این کار را با سفارش، دستکاری و تفسیر داده‌های خام از منابع داده‌های مختلف انجام می‌دهد تا آن‌ها را به بینش‌های مفید برای کسب‌وکار شما تبدیل کند.

تجمیع داده و داده کاوی دو تکنیک اصلی مورد استفاده در تحلیل توصیفی هستند. تجمیع داده‌ها فرآیند جمع‌آوری داده‌ها و ارائه آن در قالب خلاصه‌شده است، در حالی که داده‌کاوی بخش تجزیه و تحلیل است. در بخش تحلیل، تحلیلگران می‌توانند داده‌های جمع‌آوری‌شده را برای کشف هر گونه الگو یا روند بررسی کنند. نتیجه نمایش تصویری داده ها در قالب یک نمودار، نمودار یا داشبورد است.

یکی از بزرگترین کاربردهای تحلیل توصیفی در تجارت ، ردیابی KPI ها (شاخص های کلیدی عملکرد) برای توصیف نحوه عملکرد یک تجارت در تمام سطوح است. این می تواند برای ردیابی KPI های بازاریابی یا مدیرعامل KPI های شما ، هر آنچه شما نیاز دارید و باید از نزدیک توجه داشته باشید استفاده شود.

انجام تجزیه و تحلیل توصیفی اولین قدم برای تجزیه و تحلیل داده های شما و استفاده بیشتر از آن است. در حالی که این امکان را به شما نمی دهد که نتایج آینده را پیش بینی کنید یا پاسخ سؤالاتی از قبیل چرا اتفاقی افتاده است ، داده های شما را سازماندهی می کند و آن را برای تجزیه و تحلیل بیشتر آماده می کند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی (چرا این اتفاق افتاد)

تجزیه و تحلیل تشخیصی یکی از قدرتمندترین انواع تجزیه و تحلیل داده ها است. بعد از اینکه می دانید چه اتفاقی افتاده است ، مرحله منطقی بعدی این است که دریابید که چرا این اتفاق افتاده است ، و این همان کاری است که تجزیه و تحلیل تشخیصی انجام می دهد. در اصل ، نوع تشخیصی تجزیه و تحلیل داده ها به کاربران کمک می کند تا درک متنی از دلیل وقوع اتفاقی را بدست آورند. وقتی می دانید که چرا اتفاقی افتاده است و چگونه این اتفاق افتاده است ، می توانید به راحتی راه های حل مسئله را پیدا کنید.

به عنوان مثال ، اگر تجزیه و تحلیل توصیفی شما نشان می دهد که 15 ٪ کاهش در نرخ باز بازاریابی ایمیل شما برای ماه سپتامبر وجود داشته است ، می توانید با انجام یک تجزیه و تحلیل تشخیصی دریابید. و برعکس ، اگر تجزیه و تحلیل توصیفی شما افزایش 40 درصدی در ترافیک وب سایت را در مقایسه با ماه قبل نشان دهد ، می توانید تجزیه و تحلیل تشخیصی را انجام دهید تا بدانید چه چیزی باعث افزایش مثبت شده و چگونه می توانید در نهایت ترافیک را برای آینده حفظ کنید.

تجزیه و تحلیل تشخیصی نوعی تجزیه و تحلیل پیشرفته است و با تکنیک هایی مانند مته به پایین ، کشف داده ها ، داده کاوی و همبستگی مشخص می شود. مشاغل این نوع تجزیه و تحلیل داده ها را برای درک اتصالات بین داده ها و شناسایی الگوهای رفتار انجام می دهند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده (آنچه احتمالاً اتفاق می افتد)

همانطور که از نام آن پیداست ، تجزیه و تحلیل پیش بینی پیش بینی آنچه احتمالاً در آینده اتفاق می افتد را پیش بینی می کند. این کار را با استفاده از نتایج تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی ، همراه با ML (یادگیری ماشین) و هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) انجام می دهد. بر اساس الگوهای و روندهای کشف شده در دو تجزیه و تحلیل قبلی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی احتمال وقایع و نتایج آینده را تخمین می زند. این امر به ویژه برای مشاغل مفید است زیرا آنها را قادر می سازد تا از پیش برنامه ریزی کنند و بر اساس حقایق استراتژی کنند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی برای خیلی بیشتر از پیش بینی استفاده می شود. همچنین به مشاغل در انواع صنایع کمک می کند تا کلاهبرداری را تشخیص دهند و پتانسیل ریسک را کاهش دهند ، عملیات را بهبود بخشند ، استراتژی های بهتر و مؤثرتر بازاریابی ، بهبود خدمات به مشتری ، کاهش هزینه ها و غیره را توسعه دهند.

نکته مهمی که باید در مورد تجزیه و تحلیل پیش بینی توجه داشته باشید این است که قابلیت اطمینان پیش بینی ها به شدت به تکنیک های تجزیه و تحلیل پیش بینی شده انتخاب شده و کیفیت داده های مورد استفاده بستگی دارد. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده شامل تکنیک های تحلیلی مانند رگرسیون ، طبقه بندی ، مساحت ، تجزیه و تحلیل سری زمانی و موارد دیگر است. این تکنیک ها به مقادیر زیادی از داده های با کیفیت بالا و درک عمیق از آمار و زبانهای برنامه نویسی مانند R و پایتون نیاز دارند ، بنابراین اجرای برخی از مشاغل به دلیل عدم تخصص نیروی کار لازم را سخت تر می کند.

خوشبختانه ، بسیاری از ابزارهای تحلیلی در دسترس هستند تا بتوانید از تجزیه و تحلیل پیش بینی شده برای کسب و کار استفاده کنید تا پیش بینی آگاهانه ای از چگونگی آشکار شدن امور در آینده داشته باشید.

تجزیه و تحلیل تجویز (چگونه این اتفاق خواهد افتاد)

نوع نهایی و پیشرفته ترین نوع تجزیه و تحلیل داده ها نسخه ای است. تجزیه و تحلیل تجویز بینش از تمام تجزیه و تحلیل های قبلی را به منظور تعیین آنچه باید در مرحله بعدی انجام شود ، ترکیب می کند. این به شما نشان می دهد که چگونه می توانید به بهترین وجه از نتایج آینده پیش بینی شده استفاده کنید و به این سؤال پاسخ دهید که چگونه این کار را انجام می دهید.

تجزیه و تحلیل تجویز از طیف کاملی از تکنیک های پیچیده علوم داده ، از جمله تجزیه و تحلیل پیشرفته استفاده می کند و دشوارترین تجزیه و تحلیل برای انجام است. قابلیت اطمینان تجزیه و تحلیل تجویز بستگی به این دارد که شما تجزیه و تحلیل توصیفی ، تشخیصی و پیش بینی کننده و دقت آنها را به خوبی انجام داده اید.

و همانطور که می توانید تصور کنید ، تجزیه و تحلیل تجویز مهمترین هنگام انجام اقدامات مهم است. هر نوع تجزیه و تحلیل داده ها بینش های ارزشمند و مفیدی را کشف می کند ، اما فقط وقتی همه آنها را با هم استفاده می کنید می توانید تصویر کامل را برای اطمینان از بهترین نتایج درک کنید. بسیار جالب است که بدانید چه اتفاقی در آینده رخ می دهد ، اما اگر برای استفاده بیشتر از این دانش ، چه کاری باید انجام دهید ، مشخص نکنید ، پس نمی توانید به نتایج بهتری دست یابید و تجارت خود را رشد دهیدواد

نمونه های تجزیه و تحلیل داده ها

انواع مشاغل موجود در هر نوع صنعت می توانند قدرت تحلیل داده ها را مهار کنند. اینها برخی از نمونه های زندگی واقعی در مورد چگونگی قرار دادن 9 صنایع مختلف داده ها برای کار هستند:

پیش بینی آب و هوا - داده های مربوط به وضعیت فعلی شرایط جوی ، به ویژه با دما ، رطوبت و باد را جمع می کند و از طریق فرآیند جوی ، تحلیلگران داده ها تعیین می کنند که هوا چه انتظاری دارد.

هتل ها - سعی کنید تعداد مهمانان را برای هر شب معین برای به حداکثر رساندن اشغال و افزایش درآمد پیش بینی کنید.

خطوط هوایی - از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای تعیین قیمت بلیط و تعیین نیازهای نگهداری هواپیما استفاده کنید.

بازاریابی - تیم های بازاریابی از تجزیه و تحلیل داده ها برای اجرای کمپین های بازاریابی هدفمند با تقسیم مخاطبان استفاده می کنند.

امور مالی - موسسات مالی می توانند مدل های ریسک اعتباری را توسعه دهند ، روند بازار مالی را پیش بینی کنند و تأثیر سیاست ها ، قوانین و مقررات جدید را بر روی مشاغل و بازارها پیش بینی کنند.

ساخت - از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای نظارت بر عملکرد تأمین کننده ، پیش بینی نیازهای نگهداری و بهینه سازی ظرفیت تولید استفاده کنید.

مراقبت های بهداشتی - بیمارستان ها ، پزشکان و سایر مراکز درمانی می توانند درمان بیماران را ردیابی کرده و بیمارانی را که در معرض خطر ابتلا به بیماری ها هستند ، تعیین کند.

امنیت - از مشاغل و افراد از هکرها و مجرمان سایبری محافظت می کند.

تحویل - شرکت هایی مانند DHL و FedEx از تجزیه و تحلیل داده ها برای بررسی داده های جمع آوری شده و بهبود کارایی کلی آنها استفاده می کنند.

پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها

Python یک زبان برنامه نویسی با هدف کلی است که از ساختار داده های سطح بالا ، اتصال پویا و اتصال پویا و انواع دیگر ویژگی ها تشکیل شده است که آن را برای توسعه برنامه های پیچیده و همچنین برای تجزیه و تحلیل داده های قدرتمند ارزشمند می کند. با تشکر از این ، پایتون به بیشترین زبان برنامه نویسی برای علم داده تبدیل شده است. این برنامه ها را با تعداد بیشماری از گزینه ها برای تجسم داده ها و به دست آوردن بینش ارائه می دهد.

تجسم داده ها نقش مهمی در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها ایفا می کند و کمک می کند تا داده ها توسط همه نوع کاربران ، از جمله آنهایی که مهارت های تحلیلی ندارند ، درک و آسان تر شود. بازنمایی بصری داده ها با ابزارهای تجسم داده پایتون می تواند به شما در شناسایی روندها و الگوهای و همبستگی هایی که کاربران معمولاً هرگز آن را کشف نمی کنند ، کمک کند.

یکی دیگر از مزایای استفاده از پایتون برای تجزیه و تحلیل داده ها این است که کتابخانه های تجسم منبع باز و تجاری بی شماری را ارائه می دهد. بر اساس نوع داده هایی که دارید و می خواهید تجزیه و تحلیل کنید ، می توانید بین نمودارهای مالی ، نمودارهای علمی ، نمودارهای تجاری و موارد دیگر انتخاب کنید.

R برای تجزیه و تحلیل داده ها

پایتون یک ابزار عالی برای تجزیه و تحلیل داده ها است ، اما تجزیه و تحلیل داده ها تمرکز اصلی آن نیست ، در حالی که R زبانی است که در درجه اول برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود.

R یک زبان و محیط برنامه نویسی برای محاسبات آماری ، تجزیه و تحلیل داده های گرافیکی و تحقیقات علمی است که به توسعه دهندگان و دانشمندان داده اجازه می دهد انواع مختلفی از تجسم را ایجاد کنند تا داده های پیچیده و خام را با حداقل برنامه نویسی نشان دهند. R برای نشان دادن نتایج تجزیه و تحلیل آماری با ماژول گرافیکی پایه ساخته شده است که به شما امکان می دهد نمودارها و توطئه ها را با سهولت ایجاد کنید.

ایجاد تجسم داده ها در R تکنیکی برای استخراج بینش داده ها با کمک عملکردهای متنوع R مانند قابلیت های گرافیکی قوی آن و انتخاب گسترده ای از مجموعه داده ها است. درست مانند پایتون ، R همچنین چندین کتابخانه تجسم از جمله GGPLOT2 را ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد تقریباً هر نوع نمودار را بسازند و کیفیت و زیبایی شناسی هر گرافیکی را بهبود بخشند.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها نحوه پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها ، کشف روابط و همبستگی بین مجموعه داده ها و شناسایی الگوهای و روند تفسیر را ساده می کنند.

Slingshot به طور همزمان ابزاری برای اطلاعات تجاری است که داشبورد و تجزیه و تحلیل ، یک بستر گپ برای همکاری آسان ، یک نرم افزار مدیریت پروژه و یک ابزار برنامه ریزی برای تیم ، کمک به مالکیت ، تقسیم وظایف و پیگیری پیشرفت و/یا مسائلاتصال به داده ها به روشی معنی دار که منجر به اقدامات می شود هرگز آسان نبوده است. و این ، در نهایت ، فرهنگ داده محور همه چیز است-قرار دادن حقایق در خط مقدم به روشی هوشمندانه ، با تجزیه و تحلیل ، خلاقیت و رانندگی برای موفقیت.

با Slingshot ، می توانید به راحتی داده ها را تجزیه و تحلیل کرده و تجسم داده های زیبایی را ایجاد کنید تا پتانسیل کامل داده های کسب و کار خود را باز کنید. علاقه مند به یادگیری بیشتر هستید؟Slingshot را به صورت رایگان امتحان کنید و برای خودتان ببینید که چگونه می تواند به شما کمک کند تا بینش های عملی را از همه استفاده کنید ، در حالی که تیم خود را برای استفاده از داده ها ، پرورش یک فرهنگ داده محور و بهبود بهره وری آسان تر می کند.

از داده ها تا بینش

فقط با چند کلیک تجسم داده های زیبا را در Slingshot ایجاد کنید.