امروزه تحلیل داده ها در تمام امور از جمله مارکتینگ، برنامه‌نویسی، ساخت یک بازی و ... کاربرد دارد. در این مطلب با تحلیل داده، انواع و ابزار آن آشنا می‌شویم و کاربرد و مدیریت آن را یآموزش می دهیم. در نهایت مشخص می‌شود فرایند تحلیل داده چطور اطلاعات خام را به اطلاعاتی کاربردی، سودزا و مهم تبدیل می‌کند.
تحلیل داده چیست؟
تحلیل داده به علم بررسی و آنالیز اطلاعات خام برای رسیدن به نتایج و استنتاج‌های دقیق اشاره دارد. این فرایند به کسب‌وکارها و سازمان‌ها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کنند، کارایی بیشتری داشته باشند، سود را افزایش دهند و تصمیمات بهتری بگیرند. بسیاری از تکنیک‌ها و فرایندهای تحلیل داده به‌صورت خودکار و با استفاده از الگوریتم‌ها انجام می‌شوند.
نکات کلیدی
تعریف: تحلیل داده علم بررسی اطلاعات خام برای رسیدن به نتایج و استنتاج‌های مفید است.
کاربرد: تحلیل درست داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهبود بخشند، کارایی بیشتری داشته باشند، سود بیشتری کسب کنند و تصمیمات راهبردی بهتری بگیرند.
خودکارسازی: بسیاری از تکنیک‌ها و فرایندهای تحلیل داده به‌صورت خودکار و با الگوریتم‌ها انجام می‌شوند.
رویکردهای مختلف: تحلیل داده شامل تحلیل توصیفی، تحلیل تشخیصی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده و تحلیل تجویزی است.
ابزارها: تحلیل داده از ابزارهای مختلفی مانند تصویرسازی داده، ابزارهای گزارش‌گیری، برنامه‌های داده‌کاوی و زبان‌های متن‌باز استفاده می‌کند.
اهمیت تحلیل داده
تحلیل داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا عملکرد خود را بهینه کنند. با اجرای تحلیل داده در مدل کسب‌وکار، شرکت‌ها می‌توانند روش‌های کارآمدتری برای انجام تجارت پیدا کنند و هزینه‌ها را کاهش دهند. همچنین، تحلیل داده می‌تواند به تصمیم‌گیری‌های بهتر تجاری و تجزیه و تحلیل روندها و رضایت مشتری کمک کند که درنهایت، به ایجاد محصولات و خدمات جدید و بهتر منجر می‌شود
درک فرایند تحلیل داده
تحلیل داده اصطلاح گسترده‌ای است که شامل انواع مختلفی از تحلیل‌ها می‌شود. هر نوع اطلاعاتی را می‌توان با تکنیک‌های تحلیل داده مورد بررسی قرار داد تا به بینشی دست یافت که به بهبود عملکرد کمک کند. این تکنیک‌ها می‌توانند روندها و معیارهایی را آشکار کنند که در حجم عظیم اطلاعات گم شده‌اند. سپس از این اطلاعات برای بهینه‌سازی فرایندها و افزایش کارایی کلی استفاده می‌شود.
برای مثال، شرکت‌های تولیدی زمان کار، زمان خرابی و صف وظایف برای ماشین‌های مختلف را ثبت و تحلیل می‌کنند تا برنامه‌ریزی بهتری برای حجم کار داشته باشند.
۱۰ حوزه کاربرد تحلیل داده
تحلیل داده‌ها ابزاری همه‌کاره و قدرتمند است که در حوزه‌ها و صنایع مختلف برای استخراج نگاه‌های معنی‌دار و اتخاذ تصمیمات آگاهانه مورد استفاده قرار می‌گیرد. از جمله در موارد زیر:
۱- هوش تجاری و تصمیم‌گیری
فروش و بازاریابی: تحلیل به روز و دقیق داده‌های مشتری برای شناسایی روندها، ترجیحات و الگوهایی که می‌تواند راهبردهای بازاریابی را هدایت کند و تاکتیک‌های فروش را بهبود بخشد.
تحلیل مالی: ارزیابی عملکرد مالی از طریق داده‌های درآمد، هزینه‌ها و سود برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک تجاری
۲- بهداشت و درمان
مراقبت از بیمار: استفاده از داده‌های بیمار برای بهبود تشخیص‌ها، شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی و پیش‌بینی وضعیت سلامتی.
کارایی عملیاتی: بهینه‌سازی عملیات بیمارستانی با تحلیل گزارش‌های بیماران، استفاده از منابع و نتایج درمان.
۳- تشخیص کلاهبرداری و امنیت
بانکداری و مالی: شناسایی معاملات و الگوهای غیرعادی که ممکن است نشان‌دهنده فعالیت‌های تقلبی باشد.
امنیت سایبری: نظارت بر فعالیت شبکه و تحلیل ورودی‌های خطرناک برای شناسایی و جلوگیری از تهدیدات سایبری.
۴- تحقیقات بازار
تحلیل رفتار مصرف‌کننده: درک ترجیحات و رفتارهای مصرف‌کنندگان از طریق داده‌های نظرسنجی، تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تاریخچه خرید.
تحلیل رقابتی: ارزیابی داده‌های رقبا برای درک نقاط قوت و ضعف آن‌ها و شناسایی فرصت‌های بازار.
۵- مدیریت زنجیره تأمین
بهینه‌سازی موجودی: تحلیل موجودی برای مدیریت سطح موجودی، کاهش ضایعات و بهبود کارایی زنجیره تأمین.
لجستیک: بهینه‌سازی مسیرها و برنامه‌های تحویل بر اساس داده‌ها برای کاهش هزینه‌ها و بهبود زمان‌های تحویل.
۶- منابع انسانی
عملکرد کارمندان: استفاده از داده‌ها برای ارزیابی عملکرد کارمندان، شناسایی نیازهای آموزشی و بهبود مدیریت نیروی کار.
استخدام: تحلیل متقاضیان برای بهبود فرآیند استخدام و شناسایی بهترین افراد برای موقعیت‌های شغلی.
۷- آموزش
عملکرد دانش‌آموزان: نظارت و تحلیل دقیق داده‌های دانش‌آموزان برای شناسایی شکاف‌های یادگیری، شخصی‌سازی آموزش و بهبود نتایج.
مدیریت مجموعه‌های آموزشی: استفاده از داده‌ها برای تصمیم‌گیری درباره تخصیص منابع، توسعه برنامه‌های درسی و اجرای سیاست‌ها.
۸- ورزش و سرگرمی
تحلیل عملکرد: تحلیل عملکرد ورزشکاران برای بهبود روش‌های آموزشی، راهبردها و برنامه‌های بازی.
تعامل با مخاطب: درک ترجیحات و رفتارهای بینندگان برای تطبیق محتوا و راهبردهای بازاریابی.
۹- تحقیقات محیطی و اجتماعی
مطالعات اقلیمی: تحلیل و کا روی داده‌های محیطی برای پیگیری الگوهای تغییرات اقلیمی، پیش‌بینی رویدادهای آب و هوایی و توسعه استراتژی‌های پایداری.
روندهای اجتماعی: بررسی داده‌های اجتماعی برای درک روندهای افکار عمومی و جمعیت‌شناسی.
۱۰- توسعه محصول و نوآوری
بازخورد مشتری: تحلیل بازخورد و داده‌های استفاده مشتریان برای بهبود محصولات موجود و توسعه محصولات جدید.
روندهای بازار: شناسایی روندهای نوظهور و تقاضاهای مصرف‌کنندگان برای تحریک نوآوری و حفظ رقابت در بازار.
این کاربردها نشان می‌دهند که چگونه تحلیل داده‌ها می‌تواند داده‌های خام را به بینش‌های عملی تبدیل کند و باعث بهبود، کارایی و نوآوری در بخش‌های مختلف شود.
فرایند تحلیل داده در ۴ گام
فرایند تحلیل داده به طور کلی شامل ۴ فرآینده کلیدی است:
تعیین نیازمندی‌های داده یا روش گروه‌بندی داده‌ها: داده‌ها می‌توانند براساس معیارهای مختلفی مانند سن، مشخصات جمعیتی، درآمد یا جنسیت تفکیک شوند. برای مثال، فروشگاه اینترنتی ممکن است داده‌های خرید مشتریان را براساس سن و جنسیت بررسی کند تا بفهمد چه محصولاتی در بین گروه‌های مختلف محبوبیت بیشتری دارند.
جمع‌آوری داده: داده‌ها از منابع مختلفی مانند رایانه‌ها، منابع آنلاین، دوربین‌ها، منابع محیطی یا پرسنل جمع‌آوری می‌شوند؛ مثلا شرکت هواشناسی داده‌های مربوط به دما، بارش و سرعت باد را از ایستگاه‌های هواشناسی و ماهواره‌ها جمع‌آوری می‌کند.
سازماندهی داده‌ها: پس از جمع‌آوری، داده‌ها باید برای تجزیه و تحلیل سازماندهی شوند. این کار ممکن است روی صفحه‌گسترده یا نرم‌افزارهای تحلیل و تجزیه داده انجام شود. به‌عنوان‌مثال، شرکت بازاریابی داده‌های کمپین‌های تبلیغاتی خود را در نرم‌افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) سازماندهی می‌کند تا اثربخشی هر کمپین را ارزیابی کند.
فیلتر داده‌ها: داده‌ها باید قبل از تجزیه و تحلیل، پاک‌سازی یا همان فیلتر شوند تا از تکرار، خطا یا هر نقص دیگری اطمینان حاصل شود. این مرحله به تصحیح اشتباهات کمک می‌کند. برای مثال، یک موسسه مالی داده‌های تراکنش‌های مالی مشتریان خود را بررسی می‌کند تا مطمئن شود که هیچ تراکنش مشکوکی وجود ندارد.
انواع تحلیل داده
تحلیل داده به چهار نوع اصلی تقسیم می‌شود:
تحلیل داده توصیفی (Descriptive Analytics)
این نوع تحلیل، آنچه را که در دورة زمانی خاص اتفاق افتاده است، توصیف می‌کند. مثلا آیا تعداد بازدیدها افزایش یافته است؟ آیا فروش این ماه نسبت به ماه گذشته بیشتر بوده است؟ تحلیل توصیفی به ما می‌گوید چه اتفاقی افتاده است، اما چرا اتفاق افتاده را توضیح نمی‌دهد.
تحلیل داده تشخیصی (Diagnostic Analytics)
این نوع تحلیل برروی چرایی وقوع رویداد تمرکز دارد. این فرایند شامل ورودی‌های داده‌ای متنوع‌تر و کمی فرضیه‌پردازی است. مثلاً آیا آب‌و‌هوا بر فروش تأثیر گذاشته است؟ آیا کمپین بازاریابی اخیر موفق بوده است؟ تحلیل تشخیصی کمک می‌کند تا بفهمیم چه عواملی باعث وقوع یک رویداد شده‌اند.
تحلیل داده پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
این نوع تحلیل به‌دنبال پیش‌بینی اتفاقاتی است که احتمال وقوع آن‌ها در آیندة نزدیک بالاست. برای مثال، با بررسی داده‌های فروش تابستان‌های گذشته و پیش‌بینی‌های هواشناسی می‌توانیم احتمال افزایش فروش بستنی را پیش‌بینی کنیم.
تحلیل داده تجویزی (Prescriptive Analytics)
این نوع تحلیل با توجه به پیش‌بینی‌ها پیشنهاد می‌دهد که چه اقداماتی باید انجام دهیم. برای مثال، اگر احتمال تابستانی گرم بالا باشد، می‌توانیم راه‌حل‌هایی مانند راه‌اندازی شیفت عصر در کارخانة بستنی‌سازی و اجارة مخزن اضافی برای افزایش تولید را در نظر بگیریم.
صنایع پیشرو در استفاده از تحلیل داده
برخی از صنایع پیشرو در استفاده از تحلیل داده عبارت‌اند از:
صنعت گردشگری و مهمان‌داری: با توجه به ماهیت پویای این صنعت که چرخه‌های کاری کوتاه دارد، تحلیل داده می‌تواند بسیار مفید باشد. با جمع‌آوری داده‌های مشتری، این صنعت می‌تواند مشکلات احتمالی را شناسایی کند و راه‌حل‌هایی برای رفع آن‌ها بیابد.
حوزة سلامت: با ترکیب حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته، حوزة سلامت از تحلیل داده برای تصمیم‌گیری سریع و دقیق استفاده می‌کند.
صنعت خرده‌فروشی: این صنعت از حجم زیادی از داده برای برآوردن نیازهای دائما درحال تغییر خریداران استفاده می‌کند. خرده‌فروشان با تحلیل داده‌ها می‌توانند روندها را شناسایی کنند، محصولات را پیشنهاد و سود خود را افزایش دهند.
۵ تکنیک تحلیل داده
تحلیلگران داده از روش و تکنیک‌های تحلیلی مختلفی برای پردازش داده و استخراج اطلاعات استفاده می‌کنند.
برخی از محبوب‌ترین روش‌ها عبارت‌اند از:
تحلیل داده رگرسیون(Regression Analysis): به بررسی رابطة بین یک یا چند متغیر مستقل و یک متغیر وابسته می‌پردازد. این روش نشان می‌دهد که چگونه تغییرات در متغیرهای مستقل بر متغیر وابسته تأثیر می‌گذارد.
تحلیل عاملی (Factor Analysis): به کاهش پیچیدگی داده‌ها با متغیرهای زیاد به تعداد کمتری از متغیرها به‌منظور کشف روندهای پنهان می‌پردازد.
تحلیل کوهرت (Cohort Analysis) در آن تقسیم داده‌ها به گروه‌های مشابه براساس ویژگی‌های جمعیتی مشتری، برای تحلیل دقیق‌تر زیرمجموعه‌های خاص انجام می‌شود.
شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulations) : این روش به مدل‌سازی احتمال وقوع نتایج مختلف به‌منظور کاهش ریسک و جلوگیری از ضرر می‌پردازد. این شبیه‌سازی‌ها شامل متغیرهای متعددند و قابلیت پیش‌بینی بیشتری دارند.
تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis): به ردیابی داده‌ها در طول زمان برای کشف روندهای دوره‌ای یا پیش‌بینی‌های مالی می‌پردازد.
ابزارهای تحلیل داده
تحلیل داده با بهره‌گیری از رویکردهای ریاضی و آماری گسترده، ازنظر قابلیت‌های فناورانه نیز به‌سرعت درحال پیشرفت است. تحلیلگران داده از طیف وسیعی از ابزارهای نرم‌افزاری برای دریافت داده، ذخیره‌سازی اطلاعات، پردازش داده و گزارش یافته‌ها استفاده می‌کنند.
ابزارهای سنتی
برنامه‌های حاسب‌وکتاب صفحه گسترده: تحلیل و تجزیه داده همواره با نرم‌افزارهای صفحه‌گسترده مانند مایکروسافت اکسل ارتباط نزدیکی داشته است.
زبان‌های برنامه‌نویسی: تحلیلگران داده اغلب از زبان‌های برنامه‌نویسی برای تغییر و دست‌کاری پایگاه‌های داده استفاده می‌کنند.
ابزارهای گزارش‌گیری
تابلئو (Tableau) و پاور بی‌آی(Power BI) : این ابزارهای تصویر کردن و تحلیل داده برای گردآوری اطلاعات، انجام تحلیل داده و توزیع نتایج ازطریق داشبوردها و گزارش‌ها استفاده می‌شوند.
ابزارهای نوظهور
SAS: پلتفرمی تحلیلی که به استخراج داده (data mining) کمک می‌کند.
آپاچی اسپارک (Apache Spark) : پلتفرم متن‌باز برای پردازش مجموعه‌های بزرگ داده که قابلیت‌های فناورانة متنوعی را ارائه می‌دهد.
اهمیت و کاربرد تحلیل داده
هامنطور که می‌بینید امروز تحلیل داده برای موفقیت کسب‌وکارها حیاتی است. فرایند جمع‌آوری، دسته‌بندی، تجزیه و تحلیل و ارائة اطلاعات می‌تواند تأثیر بسزایی در بهبود کسب‌وکار، اقتصاد و جامعه داشته باشد. تحلیل داده مزیت شرکت‌های کوچک و استارتاپ‌ها نسبت به رقبا است. در نمونه‌ای دیگر تحلیل و تجزیه داده پیش نیاز جهت‌دهی به افکار عمومی در رویدادهایی مثل انتخابات خواهد بود.
منبع: investopedia