آموزش تحلیل داده

تحلیل داده چیست؟
تحلیل داده فرایند استفاده منظم از روش‌های آماری یا منطقی یا ترکیب آن‌ها برای توصیف، تصویرسازی، جمع‌آوری و ارزیابی داده‌ها است. به عبارت دیگر، تجزیه و تحلیل داده‌ها فرایندی است که به روش‌ها و تکنیک‌های استفاده از داده‌های خام و استخراج اطلاعات متکی است. از این اطلاعات برای اهداف اصلی کسب‌وکار و تبدیل معیارها، حقایق و ارقام به ابتکارهایی برای بهبود، استفاده می‌شود.

روش‌های مختلفی برای تحلیل داده وجود دارد که عمدتاً بر اساس دو حوزه اصلی انجام می‌شود: روش‌های تحلیل داده‌های کمی و روش‌های تحلیل داده در تحقیقات کیفی.

شناخت تکنیک‌های مختلف تحلیل داده و روش‌های کمی و کیفی به تلاش شما برای تجزیه و تحلیل اطلاعات جهت می‌دهد. علاوه بر این، با استفاده از آن‌ها می‌توانید یک گزارش تحلیلی جامع تهیه کنید.

تجزیه و تحلیل داده‌ها
تجزیه و تحلیل داده‌ ها یک فرایند پاکسازی، تغییر شکل و مدل‌سازی داده‌ها به منظور کشف اطلاعات ضروری برای تصمیم‌گیری در کسب‌وکار است. هدف از تجزیه و تحلیل داده‌ها استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و بهبود فرایند تصمیم‌گیری براساس تحلیل داده است.

تصمیم‌گیری‌های روزمره براساس آن‌چه در گذشته اتفاق افتاده است یا آن‌چه در آینده پیش خواهد آمد، نمونه ساده‌ای از تحلیل داده‌ها توسط خود ماست. تجربیات گذشته یا رویاهای آینده مانند داده‌هایی هستند که برای تصمیم‌گیری از آن‌ها استفاده می‌کنیم. این فرایند در حالت بسیار پیشرفته‌تر و برای اهداف مرتبط با سازمان همان تحلیل داده است که قصد داریم در این سری از دوره‌های مکتب‌خونه به شما آموزش دهیم. پس برای آشنایی بیشتر و تخصصی‌تر با تحلیل داده با مکتب‌خونه همراه باشید.

 

چرا تحلیل داده برای کسب‌وکار ضروری است؟

گاهی اوقات لازم است برای رشد کسب‌وکار خود و حتی برای بهتر کردن زندگی شخصی، دست از تلاش بردارید و تنها به تجزیه و تحلیل بپردازید.

اگر کسب‌وکار شما رشد نمی‌کند، پس باید به گذشته نگاه کنید و اشتباهاتتان را بپذیرید. سپس برنامه‌ای تنظیم کنید تا از ارتکاب مجدد آن‌ها دوری کنید. حتی اگر کسب‌وکارتان در حال رشد است، پس باید به دنبال پیشرفت بیشتر و بیشتر در آن باشید. تنها کاری که در این موقعیت باید انجام دهید، این است که داده‌های کسب‌وکار و فرایند‌های تجاری خود را تحلیل کنید.

بهترین ابزارها و نرم افزارهای تحلیل داده کدامند؟

ابزارهای تحلیل داده پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل روابط و هم‌بستگی بین مجموعه داده‌ها را برای کاربران آسان‌تر می‌کنند. این ابزارها همچنین به شناسایی الگوها و روندهای تفسیر کمک می‌کنند. بهترین ابزارهای مورد استفاده برای تحلیل داده‌ها عبارتند از:

برنامه نویسی R
MATLAB
JAVA
SQL
Python
نرم افزار SPSS
Elasticsearch
Lumify
Apache SAMOA
Plotly
Spark
Splice Machine
Talend
Skytree
Microsoft HDInsight
Xplenty
انواع تحلیل داده ها کدامند؟

انواع مختلفی از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده بر اساس نوع کسب‌وکار و فناوری وجود دارد. با این حال، عمده‌ترین روش‌های تحلیل داده ها عبارتند اند:

تحلیل متنی
از تحلیل متنی با عناون «داده کاوی» هم یاد می‌شود. تحلیل متنی یکی از روش‌های تجزیه و تحلیل داده برای کشف الگویی در مجموعه‌های داده‌های بزرگ است که با استفاده از پایگاه داده یا ابزارهای داده کاوی انجام می‌شود. این نوع تحلیل برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد. ابزارهای هوش تجاری در بازار وجود دارد که برای تصمیم‌های استراتژیک کسب‌وکاری استفاده می‌شود. به طور کلی، تحلیل متنی راهی برای استخراج و بررسی داده‌ها، استنتاج الگوها و در نهایت تفسیر داده‌ها ارائه می‌دهد.

تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل آماری با استفاده از داده‌های گذشته به صورت داشبورد، آن‌چه که اتفاق افتاده است را نشان می‌دهد. تحلیل آماری شامل جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل، تفسیر، ارائه و مدل‌سازی داده‌ها است. این نوع تحلیل مجموعه‌ای از داده‌ها یا نمونه‌ای از آن‌ها را تحلیل می‌کند. تحلیل آماری شامل دو دسته است: تحلیل توصیفی و تحلیل استنباطی.

تحلیل توصیفی داده‌های کامل یا نمونه‌ای از داده‌های عددی خلاصه شده را تحلیل می‌کند. این مدل میانگین و انحراف را برای داده‌های پیوسته و درصد و فراوانی را برای داده‌های گسسته نشان می‌دهد.

تحلیل استنباطی نمونه‌ای از داده‌های کامل را تجزیه و تحلیل می‌کند. در این نوع تحلیل، با انتخاب نمونه‌های مختلف می‌توانید از داده‌های مشابه، نتیجه‌گیری‌های مختلفی به دست آورید.

تحلیل تشخیصی
تجزیه و تحلیل تشخیصی با پاسخ به «چرا این اتفاق افتاد؟» به تشخیص یک وضعیت خاص می‌پردازد. این نوع تحلیل برای شناسایی الگوهای رفتاری داده‌ها مفید است. اگر مشکل جدیدی در روند کسب‌وکار شما وجود دارد، می‌توانید با استفاده از این تحلیل، الگوهای مشابه آن مشکل را پیدا کنید و برای حل مشکلات جدید، آن الگوها را به کار بگیرید.

تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش بینی با استفاده از داده‌های قبلی به پیش‌بینی وقایع آینده پرداخته و «آنچه احتمال وقوع دارد» را نشان می‌دهد. این تجزیه و تحلیل بر اساس داده‌های فعلی یا گذشته‌، پیش بینی نتایج آینده را انجام می‌دهد. پیش بینی فقط یک برآورد است. صحت آن به میزان دقت اطلاعات شما و میزان کاوش در آنها بستگی دارد.

تحلیل تجویزی
تجزیه و تحلیل تجویزی تمام اطلاعات به دست آمده از انواع تحلیل‌های قبلی را ترکیب می‌کند. بیشتر شرکت‌های داده‌محور از تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده می‌کنند؛ چرا که تحلیل‌های پیش بینی و توصیفی برای بهبود عملکرد داده کافی نیست. این شرکت‌ها براساس شرایط و مشکلات فعلی، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و تصمیم‌گیری می‌کنند.

تحلیل داده چه مراحلی دارد؟

فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها چیزی نیست جز جمع‌آوری اطلاعات با استفاده از یک برنامه یا ابزار مناسب که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را کاوش کنید و الگویی در آن بیابید. براساس این اطلاعات و داده‌ها، می‌توانید تصمیم بگیرید و به یک جمع‌بندی نهایی برسید. تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل مراحل زیر است:

جمع آوری اطلاعات مورد نیاز
اول از همه، شما باید به این فکر کنید که چرا می‌خواهید این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید؟ تمام آنچه که شما نیاز دارید، یافتن منظور یا هدفی برای انجام تجزیه و تحلیل داده است. از طرفی شما باید روش تحلیل داده مناسب با هدفتان را انتخاب کنید. در این مرحله، شما باید تصمیم بگیرید که چه چیزی را تجزیه و تحلیل کنید و چگونه آن را اندازه بگیرید. همچنین شما باید بفهمید که چرا در حال تحقیق هستید و برای انجام این تجزیه و تحلیل باید چه اقداماتی انجام دهید.

جمع آوری داده ها
پس از جمع‌آوری اطلاعات مورد نیاز، شما ایده واضحی در مورد اینکه چه چیزهایی را باید اندازه بگیرید و به دنبال چه چیزهایی هستید، خواهید داشت. اکنون وقت آن است که داده‌های خود را بر اساس نیاز، جمع‌آوری کنید. هنگامی که داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری کردید، به یاد داشته باشید که داده‌های جمع‌آوری شده باید برای تجزیه و تحلیل پردازش یا سازماندهی شوند. همانطور که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کردید، باید یک گزارش از تاریخ جمع‌آوری و منبع داده‌ها داشته باشید.

پاک سازی داده ها
تمام داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است برای هدف شما مفید یا با آن‌ها مرتبط نباشند، بنابراین باید آن‌ها را پاکسازی کنید. داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است چندبار ثبت شده باشند یا دارای خطا و فضای خالی باشند. در این مرحله، داده‌ها را باید پاک‌سازی کنید و خطاهای آن‌ها را بگیرید. این مرحله باید قبل از تجزیه و تحلیل انجام شود؛ زیرا هرچه داده‌های شما تمیزتر باشند، شما را به نتیجه مورد انتظارتان نزدیک‌تر خواهند کرد.

تحلیل داده ها
با جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش داده‌ها، آن‌ها برای تجزیه و تحلیل آماده هستند. با مرتب کردن داده‌ها، می‌توانید بفهمید که آیا اطلاعات دقیق مورد نیازتان را دارید یا لازم است تا دوباره به جمع‌آوری اطلاعات بیشتر بپردازید؟ در طول این مرحله، می توانید از ابزارها و نرم‌افزارهای تحلیل داده ها استفاده کنید. این ابزارها به شما کمک می‌کند مطابق با الزامات کاری خود مسائل را درک و تفسیر کنید و به یک نتیجه‌گیری نهایی برسید.

تفسیر داده ها
پس از تجزیه و تحلیل داده‌های خود، سرانجام زمان تفسیر نتایج شما فرا رسیده است. شما می‌توانید از هر روشی برای بیان یا برقراری ارتباط با تحلیل داده خود استفاده کنید. این روش حتی می‌تواند استفاده ساده از کلمات یا شاید یک جدول یا نمودار باشد. سپس از نتایج فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌هایتان استفاده کنید تا بهترین عملکرد خود را تعیین کنید.

 تجسم داده ها
تجسم داده‌ها در زندگی روزمره بسیار رایج است. آنها اغلب به صورت نمودار و گراف درمی‌آیند. به عبارت دیگر، داده‌ها به صورت گرافیکی نشان داده می‌شوند تا درک و پردازش آن برای مغز انسان راحت‌تر باشد. تجسم داده‌ها اغلب برای کشف حقایق و روندهای ناشناخته مورد استفاده قرار می‌گیرد. با مشاهده روابط و مقایسه مجموعه داده‌ها، می‌توانید راهی برای کشف اطلاعات معنی‌دار پیدا کنید.

تکنیک‌های اصلی تحلیل داده ها چیست؟

تکنیک‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده ها بسته به سوال مورد نظر، نوع داده و مقدار داده‌های جمع‌آوری شده وجود دارد. تمرکز هر کدام از آن‌ها بر روی استراتژی‌های استفاده از داده‌های جدید، فهم استخراج و دستیابی به اطلاعات برای تبدیل حقایق و ارقام به پارامترهای تصمیم‌گیری است. بر این اساس، تکنیک‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان به شرح زیر دسته‌بندی کرد:

تکنیک های مبتنی بر ریاضیات و آمار
تحلیل توصیفی:
تحلیل توصیفی داده‌های تاریخی و شاخص‌های کلیدی عملکرد را در نظر می‌گیرد و عملکرد را بر اساس معیار انتخاب شده، توصیف می‌کند. این تحلیل روندهای گذشته و چگونگی تأثیر آنها بر عملکرد آینده را مدنظر قرار می‌دهد.

تحلیل پراکندگی:
این مدل تحلیل به بررسی پراکندگی در منطقه‌ای که مجموعه داده در آن پخش می شود، می‌پردازد. این روش به تحلیل‌گران داده اجازه می‌دهد تا تنوع عوامل مورد مطالعه را تعیین کنند.

تحلیل رگرسیون:
این روش با مدل‌سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل کار می‌کند. یک مدل رگرسیون می‌تواند خطی، چندگانه، لجستیکی، غیرخطی و غیره باشد.

تحلیل عاملی:
این تکنیک به تحلیل‌گران کمک می‌کند تا رابطه بین مجموعه‌ای از متغیرها را در صورت وجود تعیین کنند. این فرایند عوامل یا متغیرهای دیگری را کشف می‌کند تا بتواند الگوها را میان متغیرهای اصلی توصیف کند. تحلیل عاملی منجر به خوشه‌بندی و طبقه‌های مفید می‌شود.

تحلیل متمایز:
این تحلیل یک روش طبقه‌بندی در داده کاوی است. تحلیل متمایز بر اساس اندازه‌گیری‌های متغیر، نقاط مختلف را در گروه‌های مختلف شناسایی می‌کند. به زبان ساده، این تحلیل مشخص می‌سازد که چه چیزی دو گروه را از یکدیگر متفاوت می‌کند. تحلیل متمایز به شناسایی موارد جدید منجر می‌شود.

تحلیل سری زمانی: در این نوع تحلیل، اندازه‌گیری‌ها در طول زمان انجام می‌شوند و در نهایت به ما مجموعه‌ای از داده‌های سازمان‌یافته معروف به سری زمانی ارائه می‌دهند.

تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
شبکه‌های عصبی مصنوعی: شبکه عصبی یک نمونه برنامه نویسی الهام گرفته از زیست‌شناسی است که استعاره مغزی را برای پردازش اطلاعات ارائه می‌دهد. شبکه عصبی مصنوعی سیستمی است که ساختار خود را بر اساس اطلاعاتی که از طریق شبکه جریان می‌یابد، تغییر می‌دهد. شبکه ANN با دقت بالای خود می‌تواند داده‌های به هم ریخته را به خوبی دریافت کند. این شبکه‌ها در طبقه‌بندی‌های کسب‌وکاری و برنامه‌های پیش‌بینی بسیار قابل اعتماد هستند.

درخت تصمیم‌گیری: همانطور که از اسمش پیداست، این تکنیک یک مدل درختی است که طبقه‌بندی یا مدل‌های رگرسیون ارائه می‌دهد. این درخت یک مجموعه داده را به زیرمجموعه‌های کوچکتر تقسیم می‌کند و همزمان یک درخت تصمیم مرتبط را توسعه می‌دهد.

برنامه نویسی تکاملی: این روش انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده را با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی ترکیب می‌کند. این تکنیک یک روش مستقل از دامنه است که می‌تواند فضای جستجوی کافی را کاوش کند و به صورت کاملا کارآمد، تعاملات را مدیریت کند.

منطق فازی: منطق فازی یک روش تجزیه و تحلیل داده بر اساس احتمال است که به کنترل شرایط عدم اطمینان در تکنیک‌های داده کاوی کمک می‌کند.

 تکنیک های مبتنی بر تجسم و نمودارها

تکنیک‌های تحلیل داده مبتنی بر تجسم و نمودارها شامل انواع نمودارها مانند نمودارهای میله‌ای، خطی، ستونی، دایره‌ای، گانت، رادار (عنکبوتی)، حبابی و غیره وهمچنین انواع نقشه‌ها است.

تحلیل داده به چه صورت انجام می‌گیرد
با تمام مواردی در مورد تحلیل داده برای شما مشخص گردید باید بفهمیم که در واقع تحلیل داده به چه صورت فرایند خود را شکل می‌دهد. تحلیل داده قسمتی از روند استخراج اطلاعات می‌باشد که موردی که برای شما می‌گوییم را دربرمی‌گیرد:

قبل از هر مطالعه‌ای باید به طور دقیق هدف ما روشن شود. بخش بسیار بزرگی از تصمیمات در بخش‌های دیگر پروژه به میزان واضح بودن اهداف بستگی دارد.

طرح مسئله می‌تواندکمک زیادی در این زمینه به ما کند برای مثال: آیا دوچرخه‌های سفید بیشتر تصادف می‌کنند؟؟ 

کلام آخر در مورد حوزه تحلیل داده
تحلیل داده کلید موفقیت تمام کسب‌وکارهاست. از این علم می‌توان در همه مراحل کسب‌وکار استفاده کرد. تحلیل داده به استارتاپ‌ها کمک می‌کند تا با جمع‌آوری اطلاعات از محیط اطراف و تجربیات دیگران، به دقت برنامه‌ریزی کنند تا احتمال موفقیت خود را افزایش دهند. صاحبان مشاغل حتی می‌توانند برای ادامه راه خود یا انجام یک اقدام خاص با استفاده از تحلیل داده به جمع‌آوری، تحلیل، تفسیر و تجسم داده‌ها بپردازند تا بتوانند در شرایط عدم اطمینان، محکم گام بردارند. برای آشنایی کامل با تحلیل داده و افزایش دانش و مهارت‌های لازم در این زمینه با دوره‌های تحلیل داده مکتب‌خونه همراه باشید.