تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست؟ کاربرد، تکنیک و روش

در چشم انداز کسب و کار امروزی، با توجه به چالش های بازار مانند، غیرقابل پیش بینی بودن آن، نوسانات آن و حتی بحران های بهداشت جهانی، کسب مزیت رقابتی برای هر کسب و کاری ضروری است. این چالش ها امکان خطا را در عملیات کسب و کار کاهش داده است و اگر خطایی رخ دهد، جبران آن بسیار سخت خواهد بود. برای شرکت هایی که نه تنها برای بقا، بلکه برای پیشرفت در این محیط سخت تلاش می کنند، تجزیه و تحلیل داده ها کلید پیروزی آن ها است.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تجزیه و تحلیل داد‌ه (Data Analytics)، داده‌ها را پاکسازی، تبدیل و مدل سازی می‌کند تا برای استخراج بینش و کمک به تصمیم گیری از آن‌ها استفاده کند. نقش تحلیلگر داده، بررسی دقیق مجموعه داده‌های گسترده، کشف الگوهای پنهان و تبدیل اعداد به اطلاعات قابل اجرا است.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها برای سازمان ها مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده‌ نقشی اساسی در دنیای داده محور امروزی ایفا می‌کند. این امر به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از قدرت داده‌ها استفاده کنند و آن‌ها را قادر به تصمیم گیری و بهینه سازی داده محور فرآیندها می‌کند. با تبدیل داده‌های خام به بینش‌های معنادار، تجزیه و تحلیل داده‌ها به کسب و کارها برای شناسایی فرصت‌ها، کاهش خطرات و ارتقای عملکرد کلی خود کمک فراوان میکند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده چیست؟

فرآیند تجزیه و تحلیل داده، یک توالی ساختار یافته از مراحل است که داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل می‌کند. در اینجا مراحل این فرایند را به مختصر بررسی می‌کنیم:

1. جمع آوری داده‌ها: داده‌های مرتبط را از منابع مختلف جمع آوری کنید، از کیفیت آن‌ها اطمینان حاصل کنید و داده‌ها را یکپارچه کنید.
2. پاکسازی داده‌ها: خطاها، مقادیر از دست رفته و ناسازگاری‌ها در مجموعه داده یا دیتاست را شناسایی و اصلاح کنید.
3. تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی (Exploratory Data Analysis): تجزیه و تحلیل اولیه را برای درک ویژگی‌ها، توزیع‌ها و روابط داده‌ها انجام دهید. تکنیک‌های تصویرسازی اغلب در این مرحله استفاده می‌شوند.
4. ساخت مدل: بسته به اهداف سازمان، از روش‌های مناسب تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند رگرسیون، خوشه بندی یا یادگیری عمیق استفاده کنید.
5. ارزیابی مدل: بسته به نوع مشکل، عملکرد مدل‌ها را با استفاده از معیارهایی مانند میانگین خطای مطلق (Mean Absolute Error)، میانگین مربعات خطا (Mean Squared Error) یا موارد دیگر ارزیابی کنید.
6. تفسیر و تصویرسازی: نتایج مدل را به بینش‌های عملی تبدیل کنید. تصویرسازی، جداول و آمار کلی، به انتقال موثر یافته‌ها کمک می‌کنند.
7. پیاده سازی: بینش‌ها را در مورد راه حل‌ها یا استراتژی‌های دنیای واقعی پیاده سازی کنید و اطمینان حاصل کنید که توصیه‌های مبتنی بر داده اجرا می‌شوند.

پیشنهاد بهفالب : تحلیل فرایند چیست؟

روش های تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها روش‌های مختلفی دارد که مهم‌ترین آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

1. تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)

تحلیل رگرسیون روشی قدرتمند برای درک رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل است که در امور اقتصادی و مالی و همچنین علوم اجتماعی کاربرد دارد. با ساخت یک مدل رگرسیون، می‌توانید روند را پیش‌بینی کنید، روابط علت و معلولی را تجزیه و تحلیل کنید و الگوهای مختلف را در داده‌های خود کشف کنید.

2. تجزیه و تحلیل آماری (Statistical Analysis)

تجزیه و تحلیل آماری طیف وسیعی از تکنیک‌ها را برای خلاصه کردن و تفسیر داده‌ها در بر می‌گیرد. این کار شامل آمار توصیفی (میانگین، میانه، انحراف معیار)، آمار استنباطی (تست H0، فواصل اطمینان) و تجزیه و تحلیل چند متغیره است. روش‌های آماری به استنباط در مورد جمعیت‌ها از داده‌های نمونه، نتیجه گیری و ارزیابی اهمیت نتایج کمک می‌کند.

4. تجزیه و تحلیل محتوا (Content Analysis)

این یک روش تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی است که برای مطالعه محتوای داده‌های متنی، تصویری یا چند رسانه‌ای استفاده می‌شود. علوم اجتماعی، روزنامه نگاری و بازاریابی اغلب از این روش برای تجزیه و تحلیل مضامین، احساسات یا الگوهای درون اسناد یا رسانه‌ها استفاده می‌کنند. تجزیه و تحلیل محتوا می‌تواند به محققان کمک کند تا از حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار به بینش دست یابند.

5. تحلیل عاملی (Factor Analysis)

تحلیل عاملی تکنیکی برای کشف عوامل پنهان زمینه‌ای است که واریانس متغیرهای مشاهده شده را توضیح می‌دهد. معمولاً در روانشناسی و علوم اجتماعی برای کاهش ابعاد داده‌ها و شناسایی ساختارهای زیربنایی استفاده می‌شود. تحلیل عاملی می‌تواند مجموعه داده‌های پیچیده را ساده‌سازی کند و تفسیر و تحلیل آن‌ها را آسان‌تر کند.

۶. تجزیه و تحلیل متن (Text Analysis)

این روش همچنین به عنوان متن کاوی (Text Mining) شناخته می‌شود، شامل استخراج بینش از داده‌های متنی است. این روش حجم زیادی از متن مانند پست‌های شبکه‌های اجتماعی، نظرات مشتریان یا اسناد را تجزیه و تحلیل می‌کند. تجزیه و تحلیل متن می‌تواند احساسات، موضوعات و روندها را آشکار کند و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا افکار عمومی، بازخورد مشتریان و مسائل نوظهور را درک کنند.

پیشنهاد بهفالب : مدیریت فرایند کسب و کار (BPM) چیست – چند مثال کاربردی

کاربرد تجزیه و تحلیل داده در صنایع

تجزیه و تحلیل داده‌ها ابزاری همه کاره و ضروری است که کاربردهای زیادی در صنایع و حوزه‌های مختلف پیدا می‌کند. توانایی آن در استخراج بینش‌های عملی از داده‌ها، آن را به یک جزء اساسی در تصمیم گیری و حل مسئله تبدیل کرده است. بیایید برخی از کاربردهای کلیدی تجزیه و تحلیل داده ها را بررسی کنیم:

۱. تجارت و بازاریابی

• تحقیقات بازار: تجزیه و تحلیل داده‌ها به کسب و کارها کمک می‌کند تا روندهای بازار، ترجیحات مصرف کننده و مناظر رقابتی را درک کنند. این روش به شناسایی فرصت‌ها برای توسعه محصول، استراتژی‌های قیمت گذاری و گسترش بازار کمک می‌کند.
• پیش بینی فروش: مدل‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانند فروش آینده را بر اساس داده‌های تاریخی، فصلی و عوامل خارجی پیش بینی کنند. این امر به کسب و کارها کمک می‌کند تا مدیریت موجودی و تخصیص منابع را بهینه کنند.

۲. بهداشت و درمان

• تشخیص بیماری: تجزیه و تحلیل داده‌ها در تشخیص پزشکی حیاتی است. از تفسیر تصاویر پزشکی (مانند MRI، اشعه ایکس) تا تجزیه و تحلیل سوابق بیمار از این روش استفاده می‌شود تا مدل‌های یادگیری ماشین بتوانند به تشخیص زودهنگام بیماری کمک کنند.
• کشف دارو: شرکت‌های داروسازی از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی داروهای جدید، پیش بینی اثربخشی آن‌ها و بهینه سازی آزمایشات بالینی استفاده می‌کنند.

۳. امور مالی

• مدیریت ریسک: مؤسسات مالی از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای ارزیابی ریسک اعتباری، شناسایی فعالیت‌ها و مدل سازی ریسک‌های بازار استفاده می‌کنند.
• تجارت الگوریتمی: تجزیه و تحلیل داده‌ها برای توسعه الگوریتم‌های معاملاتی که داده‌های بازار را تجزیه و تحلیل می‌کند و معاملات را به طور خودکار بر اساس استراتژی‌های از پیش تعریف شده انجام می‌دهد، استفاده می‌شود.

پیشنهاد بهفالب : فرآیندکاوی چیست؟ مزایا و کاربردهای فرایندکاوی در سازمان ها

تکنیک های برتر تجزیه و تحلیل داده ها

تحلیل گران داده از تکنیک‌های مختلفی برای تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند که در اینجا به مهم‌ترین آن‌ها شاره می‌کنیم.

۱. تجزیه و تحلیل خوشه بندی (Clustering Analysis)

این یک روش یادگیری بدون نظارت (Unspervised) است که نقاط داده مشابه را گروه بندی می‌کند. خوشه بندی K-means و خوشه بندی سلسله مراتبی نمونه‌هایی از این تکنیک هستند. این تکنیک برای تقسیم بندی مشتریان، تشخیص ناهنجاری و تشخیص الگو استفاده می‌شود.

۲. تجزیه و تحلیل طبقه بندی (Classification Analysis)

تجزیه و تحلیل طبقه بندی، نقاط داده را به دسته‌ها یا کلاس‌های از پیش تعریف شده تقسیم می‌کند. اغلب از این تکنیک در شناسایی ایمیل‌های اسپم، تشخیص تصویر و تجزیه و تحلیل احساسات استفاده می‌شود. الگوریتم‌های محبوب این روش شامل درخت تصمیم و شبکه های عصبی هستند.

۳. تجزیه و تحلیل متن (Natural Language Processing)

تکنیک های تجزیه و تحلیل متن، استخراج بینش از داده‌های متنی را امکان پذیر می‌کند. این روش‌ها شامل تحلیل احساسات، مدل‌سازی موضوع، و شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده است.Natural Language Processing به طور گسترده برای تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان، محتوای رسانه‌های اجتماعی و مقالات خبری استفاده می‌شود.

۴. داده کاوی

داده کاوی شامل کشف خودکار الگوها، تداعی‌ها و روابط در مجموعه داده‌های بزرگ است. تکنیک‌هایی مانند استخراج قوانین، تحلیل الگوی مکرر و استخراج درخت تصمیم، دانش ارزشمندی را از داده‌ها استخراج می‌کنند.

بیشتر بخوانید : داده کاوی (Data mining) چیست؟

۵. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق (Machine Learning and Deep Learning)

الگوریتم‌های ML و یادگیری عمیق برای مدل‌سازی پیش‌بینی، طبقه‌بندی و رگرسیون استفاده می‌شوند. تکنیک‌هایی مانند جنگل‌های تصادفی، support vector machines و شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) صنایع مختلف از جمله بهداشت و درمان، مالی و تشخیص تصویر را متحول کرده‌اند.

پیشنهاد بهفالب : هوش مصنوعی (AI) چیست؟

جمع بندی

سازمان‌ها می‌توانند با استفاده از قدرت تجزیه و تحلیل، از داده‌ها حداکثر بهره برداری را در تصمیم گیری داده محور، بهینه سازی منابع، کاهش ریسک و شناخت بهتر کسب و کار ببرند و به مزیت رقابتی سازمان برسند. با توجه به آینده‌ی گسترده‌ی این رویکرد، مزایای و کاربردهای آن سازمان‌ها باید مناسب‌ترین روش تجزیه و تحلیل داده را برای خود انتخاب کنند تا به بهترین نتایج دست یابند.