پیش‌بینی بازارها
تحلیل داده چیست؟
تحلیل داده، فرآیندی برای بررسی، پاکسازی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات مفید و تصمیم‌گیری بهتر است.
اصطلاح تحلیل داده به دانش تجزیه و تحلیل داده‌های خام برای نتیجه‌گیری در مورد اطلاعات اشاره دارد. بسیاری از تکنیک‌ها و فرآیندهای تحلیل داده به فرآیندهای مکانیکی و الگوریتم‌هایی خودکار شده‌اند که بر روی داده‌های خام برای استفاده انسان کار می‌کنند. تحلیل داده می‌تواند توسط نهادهای مختلف، مانند کسب‌وکارها، برای بهینه‌سازی عملکرد و به حداکثر رساندن سودشان استفاده شود. این کار با استفاده از نرم‌افزار و سایر ابزارها برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های خام انجام می‌شود.
نکات کلیدی:
- تحلیل داده، دانش تجزیه و تحلیل داده‌های خام برای نتیجه‌گیری در مورد آن اطلاعات است.
- تحلیل داده به یک کسب‌وکار کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کند، کارآمدتر عمل کند، سود را به حداکثر برساند یا تصمیمات راهبردی‌تر بگیرد.
- تکنیک‌ها و فرآیندهای تحلیل داده به فرآیندهای مکانیکی و الگوریتم‌هایی خودکار شده‌اند که بر روی داده‌های خام برای استفاده انسان کار می‌کنند.
- رویکردهای مختلف برای تحلیل داده شامل تحلیل توصیفی، تحلیل تشخیصی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تحلیل تجویزی است.
- تحلیل داده به ابزارهای نرم‌افزاری مختلفی از جمله صفحات گسترده، تجسم داده، ابزارهای گزارش‌دهی، برنامه‌های داده‌کاوی و زبان‌های متن‌باز متکی است.
درک تحلیل داده:
تحلیل داده یک اصطلاح گسترده است که انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل داده را شامل می‌شود. هر نوع اطلاعاتی می‌تواند تحت تکنیک‌های تحلیل داده قرار گیرد تا بینشی به دست آید که می‌تواند برای بهبود موارد استفاده شود. تکنیک‌های تحلیل داده می‌توانند روندها و معیارهایی را آشکار کنند که در غیر این صورت در انبوه اطلاعات گم می‌شدند. این اطلاعات سپس می‌توانند برای بهینه‌سازی فرآیندها برای افزایش کارایی کلی یک کسب‌وکار یا سیستم استفاده شوند.به عنوان مثال، شرکت‌های تولیدی اغلب زمان اجرا، زمان توقف و صف کار برای ماشین‌های مختلف را ثبت می‌کنند و سپس داده‌ها را برای برنامه‌ریزی بهتر حجم کار تجزیه و تحلیل می‌کنند تا ماشین‌ها نزدیک به حداکثر ظرفیت کار کنند.تحلیل داده می‌تواند کارهای بسیار بیشتری از نشان دادن گلوگاه‌ها در تولید انجام دهد. شرکت‌های بازی از تحلیل داده برای تنظیم برنامه‌های پاداش برای بازیکنان استفاده می‌کنند که اکثریت بازیکنان را در بازی فعال نگه می‌دارد. شرکت‌های محتوا از بسیاری از همین تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند تا شما را به کلیک کردن، تماشا کردن یا سازماندهی مجدد محتوا برای گرفتن نمای دیگر یا کلیک دیگر وادار کنند.تحلیل داده مهم است زیرا به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کنند. اجرای آن در مدل کسب‌وکار به این معنی است که شرکت‌ها می‌توانند با شناسایی راه‌های کارآمدتر برای انجام تجارت، به کاهش هزینه‌ها کمک کنند.یک شرکت همچنین می‌تواند از تحلیل داده برای تصمیم‌گیری بهتر در کسب‌وکار و کمک به تجزیه و تحلیل روندهای مشتری و رضایت آنها استفاده کند که می‌تواند منجر به محصولات و خدمات جدید و بهتری شود.
مراحل تحلیل داده:
فرآیند مربوط به تحلیل داده شامل چندین مرحله است:
- تعیین الزامات داده یا نحوه گروه‌بندی داده‌ها. داده‌ها ممکن است بر اساس سن، جمعیت، درآمد یا جنسیت جدا شوند. مقادیر داده ممکن است عددی یا بر اساس دسته‌بندی تقسیم شوند.
- جمع‌آوری داده‌ها. این کار می‌تواند از طریق منابع مختلفی مانند رایانه‌ها، منابع آنلاین، دوربین‌ها، منابع محیطی یا از طریق پرسنل انجام شود.
- سازماندهی داده‌ها پس از جمع‌آوری به طوری که بتوان آنها را تجزیه و تحلیل کرد. این ممکن است در یک صفحه گسترده یا شکل دیگری از نرم‌افزار که می‌تواند داده‌های آماری را بگیرد، انجام شود.
- پاکسازی داده‌ها قبل از تجزیه و تحلیل. این کار با پاک کردن آن و اطمینان از عدم وجود تکرار یا خطا و ناقص نبودن آن انجام می‌شود. این مرحله به اصلاح هرگونه خطا قبل از ارسال داده‌ها به یک تحلیلگر داده برای تجزیه و تحلیل کمک می‌کند.
انواع تحلیل داده:
تحلیل داده به چهار نوع اساسی تقسیم می‌شود:
- تحلیل توصیفی: این نشان می‌دهد که در یک دوره زمانی معین چه اتفاقی افتاده است. آیا تعداد بازدیدها افزایش یافته است؟ آیا فروش این ماه نسبت به ماه گذشته قوی‌تر است؟
- تحلیل تشخیصی: این بیشتر بر چرایی وقوع چیزی تمرکز دارد. این شامل ورودی‌های داده متنوع‌تر و کمی فرضیه‌سازی است. آیا آب و هوا بر فروش آبجو تأثیر گذاشت؟ آیا آخرین کمپین بازاریابی بر فروش تأثیر گذاشت؟
- تحلیل پیش‌بینی‌کننده: این به آنچه احتمالاً در کوتاه مدت اتفاق می‌افتد، می‌پردازد. آخرین باری که تابستان گرم داشتیم چه اتفاقی برای فروش افتاد؟ چند مدل آب و هوایی تابستان گرم را برای امسال پیش‌بینی می‌کنند؟
- تحلیل تجویزی: این یک دوره اقدام را پیشنهاد می‌کند. به عنوان مثال، اگر احتمال یک تابستان گرم به عنوان میانگین این پنج مدل آب و هوایی اندازه‌گیری شود و میانگین بالاتر از ۵۸٪ باشد، باید یک شیفت عصرانه به کارخانه آبجوسازی اضافه کنیم و یک مخزن اضافی اجاره کنیم تا تولید را افزایش دهیم.
تحلیل داده زیربنای بسیاری از سیستم‌های کنترل کیفیت در دنیای مالی، از جمله برنامه محبوب شش سیگما است. اگر چیزی را به درستی اندازه‌گیری نکنید، بهینه‌سازی آن تقریباً غیرممکن است، خواه وزن شما باشد یا تعداد نقص در هر میلیون در یک خط تولید.بخش‌هایی که استفاده از تحلیل داده را پذیرفته‌اند شامل صنعت مسافرت و مهمان‌نوازی است که در آن تغییرات می‌تواند سریع باشد. این صنعت می‌تواند داده‌های مشتری را جمع‌آوری کند و بفهمد که مشکلات، در صورت وجود، کجاست و چگونه آنها را برطرف کند.مراقبت‌های بهداشتی استفاده از حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را ترکیب می‌کند و از تحلیل داده برای تصمیم‌گیری سریع استفاده می‌کند. به طور مشابه، صنعت خرده‌فروشی از مقادیر زیادی داده برای برآوردن خواسته‌های همیشه در حال تغییر خریداران استفاده می‌کند. اطلاعاتی که خرده‌فروشان جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند می‌تواند به آنها در شناسایی روندها، توصیه محصولات و افزایش سود کمک کند.میانگین کل پرداختی برای یک تحلیلگر داده در ایالات متحده در آوریل ۲۰۲۴ کمی بیش از ۹۰،۰۰۰ دلار بود.اگرچه تحلیل داده فهرست جداگانه‌ای تحت کتابچه راهنمای اداره آمار کار (BLS) ندارد، مسئولیت‌ها تحت دسته دانشمند داده قرار می‌گیرند. این آژانس تخمین می‌زند که بین سال‌های ۲۰۲۲ و ۲۰۳۲ تا ۵۹،۴۰۰ شغل در این زمینه با نرخ ۳۵٪ ایجاد شود که بسیار سریعتر از حد متوسط است.
تکنیک‌های تحلیل داده:
تحلیلگران داده می‌توانند از چندین روش و تکنیک تحلیلی برای پردازش داده‌ها و استخراج اطلاعات استفاده کنند. برخی از محبوب‌ترین روش‌ها عبارتند از:
- تحلیل رگرسیون: این شامل تجزیه و تحلیل رابطه بین یک یا چند متغیر مستقل و یک متغیر وابسته است. متغیرهای مستقل برای توضیح متغیر وابسته استفاده می‌شوند و نشان می‌دهند که چگونه تغییرات در متغیرهای مستقل بر متغیر وابسته تأثیر می‌گذارد.
- تحلیل عاملی: این شامل گرفتن یک مجموعه داده پیچیده با متغیرهای زیاد و کاهش متغیرها به تعداد کم است. هدف از این مانور تلاش برای کشف روندهای پنهان است که در غیر این صورت دیدن آنها دشوارتر بود.
- تحلیل همگروهی: این فرآیند تقسیم یک مجموعه داده به گروه‌های داده مشابه، اغلب به یک جمعیت مشتری است. این به تحلیلگران داده و سایر کاربران تحلیل داده اجازه می‌دهد تا بیشتر در اعداد مربوط به زیرمجموعه خاصی از داده‌ها فرو روند.
- شبیه‌سازی مونت کارلو: احتمال وقوع نتایج مختلف را مدل می‌کند. آنها اغلب برای کاهش ریسک و جلوگیری از ضرر استفاده می‌شوند. این شبیه‌سازی‌ها مقادیر و متغیرهای متعددی را در خود جای می‌دهند و اغلب قابلیت‌های پیش‌بینی بیشتری نسبت به سایر رویکردهای تحلیل داده دارند.
- تحلیل سری زمانی: داده‌ها را در طول زمان ردیابی می‌کند و رابطه بین مقدار یک نقطه داده و وقوع نقطه داده را تثبیت می‌کند. این تکنیک تحلیل داده معمولاً برای شناسایی روندهای چرخه‌ای یا پیش‌بینی پیش‌بینی‌های مالی استفاده می‌شود.
ابزارهای تحلیل داده:
تحلیل داده علاوه بر طیف گسترده‌ای از رویکردهای ریاضی و آماری برای پردازش اعداد، به سرعت در قابلیت‌های فناوری تکامل یافته است. تحلیلگران داده طیف گسترده‌ای از ابزارهای نرم‌افزاری برای کمک به کسب داده، ذخیره اطلاعات، پردازش داده و گزارش یافته‌ها دارند.تحلیل داده همیشه با صفحات گسترده و مایکروسافت اکسل ارتباط نزدیکی داشته است. تحلیلگران داده همچنین اغلب با زبان‌های برنامه‌نویسی خام برای تبدیل و دستکاری پایگاه‌های داده تعامل دارند.تحلیلگران داده همچنین هنگام گزارش یا انتقال یافته‌ها کمک می‌گیرند. Tableau و Power BI هر دو ابزارهای تجسم و تحلیل داده هستند که برای جمع‌آوری اطلاعات، انجام تحلیل داده و توزیع نتایج از طریق داشبوردها و گزارش‌ها استفاده می‌شوند.ابزارهای دیگری نیز در حال ظهور هستند تا به تحلیلگران داده کمک کنند. SAS یک پلتفرم تحلیلی است که می‌تواند به داده‌کاوی کمک کند. Apache Spark یک پلتفرم متن‌باز مفید برای پردازش مجموعه‌های بزرگ داده است. تحلیلگران داده طیف گسترده‌ای از قابلیت‌های فناوری برای افزایش بیشتر ارزشی که به شرکت خود ارائه می‌دهند، دارند.
نقش تحلیل داده:
تحلیل داده می‌تواند با برجسته کردن الگوها، عملیات، کارایی و عملکرد را در صنایع متعدد بهبود بخشد. اجرای این تکنیک‌ها می‌تواند به شرکت‌ها و کسب‌وکارها مزیت رقابتی بدهد. بیایید نگاهی به فرآیند تحلیل داده تقسیم شده به چهار مرحله اساسی بیندازیم.
جمع‌آوری داده:
همانطور که از نام آن پیداست، این مرحله شامل جمع‌آوری یا گردآوری داده‌ها و اطلاعات از طیف گسترده‌ای از منابع است. اشکال مختلف اطلاعات سپس به همان قالب بازسازی می‌شوند تا در نهایت بتوان آنها را تجزیه و تحلیل کرد. این فرآیند می‌تواند زمان زیادی را صرف کند، بیشتر از هر مرحله دیگری.
مدیریت داده:
داده به یک پایگاه داده برای نگهداری، مدیریت و دسترسی به اطلاعات جمع‌آوری شده نیاز دارد. بنابراین مرحله بعدی در تحلیل داده، ایجاد چنین پایگاه داده برای مدیریت اطلاعات است.در حالی که برخی از افراد یا سازمان‌ها ممکن است داده‌ها را در صفحات گسترده مایکروسافت اکسل ذخیره کنند، اکسل برای این منظور محدود است و بیشتر ابزاری برای تجزیه و تحلیل و محاسبات اولیه مانند امور مالی است. پایگاه‌های داده رابطه‌ای گزینه بسیار بهتری نسبت به اکسل برای ذخیره داده هستند. آنها امکان ذخیره حجم بسیار بیشتری از داده‌ها را فراهم می‌کنند و امکان دسترسی کارآمد را فراهم می‌کنند. ساختار رابطه‌ای امکان استفاده آسان از جداول را با هم فراهم می‌کند. زبان پرسش ساختاریافته، که با حروف اول SQL شناخته می‌شود، زبان کامپیوتری است که برای کار و پرسش از پایگاه‌های داده رابطه‌ای استفاده می‌شود. SQL که در سال 1979 ایجاد شد، امکان تعامل آسان با پایگاه‌های داده رابطه‌ای را فراهم می‌کند و مجموعه‌های داده را قادر می‌سازد تا پرسش، ساخته و تجزیه و تحلیل شوند.
تحلیل آماری:
مرحله سوم تحلیل آماری است. این شامل تفسیر داده‌های جمع‌آوری شده و ذخیره شده در مدل‌هایی است که امیدواریم روندهایی را نشان دهند که می‌توان از آنها برای تفسیر داده‌های آینده استفاده کرد. این از طریق زبان‌های برنامه‌نویسی متن‌باز مانند پایتون به دست می‌آید. ابزارهای خاص‌تر برای تحلیل داده، مانند R، می‌توانند برای تحلیل آماری یا مدل‌سازی گرافیکی استفاده شوند.
ارائه داده:
نتایج فرآیند تحلیل داده قرار است به اشتراک گذاشته شود. مرحله نهایی قالب‌بندی داده‌ها به گونه‌ای است که برای دیگران، به ویژه افرادی در یک شرکت که مسئول رشد، تجزیه و تحلیل، کارایی و عملیات هستند، قابل دسترسی و قابل درک باشد. دسترسی می‌تواند برای سهامداران نیز مفید باشد.
اهمیت و کاربردهای تحلیل داده:
تحلیل داده یک جزء حیاتی از احتمال موفقیت یک کسب‌وکار را فراهم می‌کند. جمع‌آوری، مرتب‌سازی، تجزیه و تحلیل و ارائه اطلاعات می‌تواند به طور قابل توجهی جامعه را به ویژه در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی و پیشگیری از جرم افزایش و سودمند کند. اما کاربردهای تحلیل داده می‌تواند به همان اندازه برای شرکت‌های کوچک و استارتاپ‌هایی که به دنبال مزیت نسبت به تجارت بعدی هستند، هرچند در مقیاس کوچکتر، مفید باشد.
چرا تحلیل داده مهم است؟
اجرای تحلیل داده در مدل کسب‌وکار به این معنی است که شرکت‌ها می‌توانند با شناسایی راه‌های کارآمدتر برای انجام تجارت، به کاهش هزینه‌ها کمک کنند. یک شرکت همچنین می‌تواند از تحلیل داده برای تصمیم‌گیری بهتر در کسب‌وکار استفاده کند.
4 نوع تحلیل داده کدامند؟
تحلیل داده به چهار نوع اساسی تقسیم می‌شود. تحلیل توصیفی نشان می‌دهد که در یک دوره معین چه اتفاقی افتاده است. تحلیل تشخیصی بیشتر بر چرایی وقوع چیزی تمرکز دارد. تحلیل پیش‌بینی‌کننده به آنچه احتمالاً در کوتاه مدت اتفاق می‌افتد، می‌پردازد. در نهایت، تحلیل تجویزی یک دوره اقدام را پیشنهاد می‌کند.
چه کسی از تحلیل داده استفاده می‌کند؟
تحلیل داده توسط چندین بخش که در آن تغییرات می‌تواند سریع باشد، مانند صنعت مسافرت و مهمان‌نوازی، پذیرفته شده است. مراقبت‌های بهداشتی بخش دیگری است که استفاده از حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را ترکیب می‌کند و تحلیل داده می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های سریع کمک کند. صنعت خرده‌فروشی نیز از مقادیر زیادی داده برای برآوردن خواسته‌های همیشه در حال تغییر خریداران استفاده می‌کند.
نتیجه‌گیری:
تحلیل داده به افراد و سازمان‌ها کمک می‌کند تا در دنیایی که به طور فزاینده‌ای به اطلاعات و جمع‌آوری آمار متکی می‌شود، از داده‌های خود مطمئن شوند. مجموعه‌ای از اعداد خام را می‌توان با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف تبدیل کرد و در نتیجه بینش‌های آموزنده و آموزشی به دست آورد که تصمیم‌گیری و مدیریت متفکرانه را هدایت می‌کند.