تجزیه و تحلیل داده (Data Analysis) چیست؟

تجزیه و تحلیل داده (Data Analysis) و تمرین کار با داده ها، برای جمع آوری اطلاعات مفید است و می توان از آن ها برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده کرد. این یک اشتباه بزرگ است که قبل از دستیابی به داده ها، نظریه پردازی و تصمیم گیری کنیم. این ایده ریشه در تجزیه و تحلیل داده ها دارد. وقتی بتوانیم از داده ها معنا و مفهوم مورد نظرمان را استخراج کنیم، به ما قدرت می دهد تا تصمیمات بهتری بگیریم و در حال حاضر ما در دوره ای زندگی می کنیم که داده های بیشتری نسبت به گذشته در اختیار داریم.

باید در نظر داشت که شرکت ها در حال استفاده از مزایای آنالیز داده هستند. تجزیه و تحلیل داده‌ ها می‌ تواند به بانک ها کمک کند تا تعاملات با مشتری را شخصی‌ سازی کنند، مثال دیگر سیستم مراقبت‌ های بهداشتی می باشند که برای پیش‌ بینی نیاز های سلامتی آینده می توانند از آنالیز دیتا استفاده کنند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

از آنجایی که داده‌ های موجود برای شرکت‌ ها هم از نظر حجم و هم از نظر پیچیدگی روز به روز افزایش می یابند، نیاز به یک فرآیند مؤثر و کارآمد برای استفاده از ارزش آن داده‌ ها نیز افزایش می‌یابد. فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها معمولاً در چندین مرحله می باشد.

سوال تجاری که می خواهید به آن پاسخ دهید را مشخص کنید. مثلا شرکت در صدد حل چه مشکلی است؟ چه چیزی را برای سنجیدن نیاز دارید و چگونه آن مشکل را می سنجید؟

مجموعه داده های خامی را که برای کمک به پاسخ دادن به این سوالات شناسایی شده نیاز دارید. جمع آوری کنید. جمع آوری داده ها ممکن است از منابع داخلی باشد. مانند نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) یک شرکت، یا از منابع ثانویه، مانند سوابق دولتی یا رابط های برنامه نویسی برنامه رسانه های اجتماعی (API).

داده ها را اصلاح کنید تا برای تجزیه و تحلیل آماده شوند. این اغلب شامل پاکسازی داده‌ های تکراری و غیر عادی، تطبیق ناسازگاری‌ ها، استاندارد سازی ساختار و قالب داده‌ ها و برخورد با فضا های خالی و سایر خطا های نحوی است.

داده ها را تجزیه و تحلیل کنید. شما می توانید با دستکاری داده ها و با استفاده از تکنیک ها و ابزارهای مختلف تجزیه و تحلیل داده ها، شروع به یافتن روندها، همبستگی ها، نقاط پرت و تغییراتی کنید که مسئله ای را بیان می کند. در این مرحله، ممکن است از داده کاوی برای کشف الگوها در پایگاه داده یا نرم افزار تجسم داده استفاده کنید تا به تبدیل داده ها به یک قالب گرافیکی و قابل فهم کمک کند.

نتایج تجزیه و تحلیل خود را تفسیر کنید تا ببینید داده ها چقدر به سؤال اصلی شما پاسخ داده اند. بر اساس داده ها چه توصیه هایی می توانید ارائه دهید؟ محدودیت های نتیجه گیری شما چیست؟

انواع تجزیه و تحلیل داده ها (با مثال)

داده ها را می توان برای پاسخ به سوالات و حمایت از تصمیمات به روش های مختلف مورد استفاده قرار داد. برای شناسایی بهترین روش برای تجزیه و تحلیل دیتای خود، می توانید با چهار نوع تجزیه و تحلیل داده که معمولاً در این زمینه استفاده می شود آشنا شوید. در این بخش، نگاهی به هر یک از این روش‌ های تجزیه و تحلیل داده‌ ها، همراه با مثالی از نحوه کاربرد هر یک در دنیای واقعی خواهیم داشت.

تحلیل توصیفی

تحلیل توصیفی به ما می گوید که چه اتفاقی افتاده است. این نوع تحلیل با ارائه آمار، به توصیف یا خلاصه کردن داده هایی با حجم کم کمک می کند. به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل آماری توصیفی می تواند توزیع فروش را در میان گروهی از کارکنان و میانگین رقم فروش به ازای هر کارمند را نشان دهد.

تحلیل توصیفی به این سوال پاسخ می دهد که “چه اتفاقی افتاده است؟”

تجزیه و تحلیل تشخیصی

اگر تحلیل توصیفی «چی» را مشخص کند، تحلیل تشخیصی «چرا» را تعیین می‌ کند. فرض کنید یک تحلیل توصیفی هجوم غیرمعمول بیماران را در یک بیمارستان نشان می دهد. تحلیل بیشتر در داده ها ممکن است نشان دهد که بسیاری از این بیماران علائم یک ویروس خاص را دارند. این تجزیه و تحلیل تشخیصی می تواند به شما کمک کند تا تعیین کنید که یک عامل عفونی – “چرا” – منجر به هجوم بیماران شده است.

تجزیه و تحلیل تشخیصی به این سوال پاسخ می دهد که “چرا این اتفاق افتاد؟”

تحلیل پیش بینی

تاکنون، انواع تحلیل‌ هایی را بررسی کرده‌ ایم که داده های گذشته را بررسی و نتیجه‌ گیری می‌ کنند. تجزیه و تحلیل پیشگویانه، از داده ها برای ایجاد پیش بینی در مورد آینده استفاده می کند. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی، ممکن است متوجه شوید که یک محصول خاص بهترین فروش خود را در ماه های سپتامبر و اکتبر هر سال داشته است، و شما را به پیش بینی نقطه اوج مشابه در طول سال آینده سوق می دهد.

تحلیل پیش‌بینی به این سوال پاسخ می‌دهد که «در آینده چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟»

تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی تمام بینش های جمع آوری شده از سه نوع اول تجزیه و تحلیل را می گیرد و از آنها برای ایجاد توصیه هایی برای نحوه عمل یک شرکت استفاده می کند. با استفاده از مثال قبلی ما، این نوع تجزیه و تحلیل ممکن است یک طرح بازار را برای ایجاد موفقیت در ماه‌های فروش بالا و استفاده از فرصت‌های رشد جدید در ماه‌های کندتر پیشنهاد کند.

تجزیه و تحلیل تجویزی به این سوال پاسخ می دهد که “در مورد آن چه باید بکنیم؟”

تصمیم گیری مبتنی بر داده (DDDM)

تصمیم گیری مبتنی بر داده، که گاهی اوقات به اختصار DDDM خوانده می شود را می توان به عنوان فرآیند تصمیم گیری استراتژیک تجاری بر اساس حقایق، داده ها و معیارها به جای شهود، احساسات یا مشاهده تعریف کرد. این ممکن است بدیهی به نظر برسد، اما در عمل، همه سازمان‌ ها آنقدر که می‌ توانستند مبتنی بر داده‌ نیستند. با توجه به موسسه مشاوره مدیریت جهانی McKinsey Global Institute، شرکت های داده محور در به دست آوردن مشتریان جدید، حفظ وفاداری مشتری و دستیابی به سودآوری بالاتر از میانگین بهتر عمل می کنند.

امیدوارم از مطالعه این مقاله لذت برده باشید.