علت اهمیت تحلیل داده‌ها چیست؟

تحلیل داده‌ها، فرآیند ارزیابی داده‌ها و اطلاعاتی است که با استفاده از ابزارهای تحلیلی روی آمار‌های به دست آمده انجام می‌شود. کشف این اطلاعات،‌ در گرفتن تصمیم‌های درست برای کسب و کار تاثیرگذار خواهد بود. برای این کار چند روش وجود دارد، داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل متون، تجسم داده‌ها و هوش کسب و کار.

تحلیل داده‌ها چگونه انجام می‌شود؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها بخشی از فرآیند بزرگ استنتاج هوش تجاری است. که شامل مراحل زیر می‌شود:

تعریف اهداف: هر مطالعه‌ای بر روی داده‌ها باید با اهدافی روشن انجام شود. اهدافی که از ابتدای شروع هر تجارتی برای آن کسب و کار در نظر گرفته شده است. بسیاری از تصمیماتی که در باقی فرآیندها گرفته می‌شود به این مرحله بستگی دارد.

سوالات مطرح‌شده: در هر تجارتی نیاز است که سوال‌هایی مطرح شود تا آن کسب و کار به چالش کشیده شود. به عنوان مثال، آیا آمار تصادف ماشین‌های قرمز بیشتر از خودروهای دیگر است؟

جمع‌آوری اطلاعات: داده‌های مرتبط با سوال‌های مرحله قبل، باید از منابع درست و مناسب جمع‌آوری شود. مثلا برای سوال قبل، پاسخ‌های مناسب می‌تواند از طرف پلیس هر منطقه بیان شود و در صورتی که جمع‌آوری داده‌ها بر اساس طرح پرسش‌نامه است، جواب سوالات پرسش‌نامه ارائه شده باید قابل استفاده در روش‌های تحلیل داده باشد.

کاوش اطلاعات: داده‌های خام ممکن است در چندین شکل متفاوت جمع‌آوری شوند. داده‌های جمع‌آوری شده باید مرتب شوند. باید داده‌ها را تبدیل به آماری کرد که توسط ابزارهای تجزیه و تحلیل قابل استفاده باشد. در مثال ذکر شده، ممکن است ما داده‌ها را از اداره بیمه، بیمارستان و پلیس دریافت کرده باشیم. که همه این‌ها پاسخ‌های متفاوتی برای یک سوال است. پس نیاز است تا همه این داده‌ها را در قالبی مناسب آماده کنیم تا تحلیل آن‌ها ساده شود.

تجزیه و تحلیل داده‌ها: این مرحله‌ای است که داده‌ها وارد ابزار‌های تحلیل می‌شوند. این ابزارها به شما این امکان را می‌دهد تا الگوهای موجود در داده‌ها را کشف کنید و پاسخ سوالات خود را پیدا کنید. این فرآیند از طریق روش‌های آماری امکان‌پذیر است.

نتیجه‌گیری، طراحی و پیش‌بینی: پس از تجزیه داده‌ها و تحلیل آن‌ها، باید نتیجه‌گیری مشخصی به دست آورده باشید. داشتن نتیجه‌گیری مناسب می‌تواند پیش‌بینی مناسب برای سوال مطرح شده را حاصل کند. می‌توانید نتایج و پیشنهاد‌ها را در گزارش ارائه شده به کاربران نهایی خلاصه کنید. جزییات و نحوه دقیق روش‌های تجزیه و تحلیل را در ادامه بررسی می‌کنیم.

داده‌کاوی

داده‌کاوی یک روش تجزیه و تحلیل داده‌ها است. برای کشف الگوها در داده‌هایی با حجم بالا از روش‌های آماری، هوش مصنوعی، ماشین‌های ذخیره‌سازی داده و پایگاه اطلاعات استفاده می‌شود. در این روش هدف این است که اطلاعات خام را به داده‌های تجاری و قابل فهم تبدیل کنیم. گاهی لازم است داده‌های پیشین نیز دوباره بررسی شوند و اختلاف آن‌ها با داده‌های فعلی مشخص شود.

کاربرد داده‌کاوی در زیر خلاصه شده است:

• تشخیص داده‌های انحرافی، می‌تواند در پردازش داده‌های بزرگ موثر باشد. به این گونه که با پردازش خودکار، داده‌هایی که محتوای مرتبط یا نادرست دارند از لیست داده‌های مورد نیاز حذف می‌شوند.
• آگاهی از عادات خرید مشتری در تحلیل و تجزیه داده‌ها تاثیر مثبتی دارد. تکنیک‌هایی وجود دارد که عادت‌های مشتریان برای خرید را دسته‌بندی و کامپیوتری می‌کند. مدل‌سازی نحوه خرید مشتریان و بررسی سبد خرید آن‌ها به جمع‌آوری داده‌های صحیح کمک می‌کند.
• گروه‌بندی داده‌های ناشناخته، در گروه‌های مشخص می‌تواند به شناسایی داده‌ها و دسته‌بندی کردن آن‌ها کمک کند.
• طبقه‌بندی کردن داده‌ها به طور خودکار موجب می‌شود داده‌های مورد نیاز راحت‌تر تشخیص داده شوند. به عنوان مثال طبقه‌بندی کردن ایمیل‌های ورودی یک سیستم می‌تواند دسترسی به یک ایمیل خاص را راحت‌تر کند.

تجزیه و تحلیل متن

تولید و تهیه محتوای مفید از هر اطلاعاتی، تنها با تجزیه و تحلیل آن امکان پذیر است. این کار با پردازش اطلاعات متنی بدون ساختار انجام می‌شود، شاخص‌های عددی معنی‌دار را از اطلاعات استخراج می‌کند و اطلاعات را برای پردازش بیشتر توسط الگوریتم‌های آماری و ماشینی آماده می‌کند.

فرآیند استخراج متن شامل یک یا چند مرحله از مراحل زیر است:

•  جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف از جمله وب‌سایت، فایل‌های موجود در سیستم، پایگاه داده و اطلاعات، و…
• شناخت زبان اطلاعات و تجزیه و تحلیل آن بر اساس زبان پردازش داده‌ها
• شناسایی الگوهای داده (به عنوان مثال، شناخت داده‌هایی که شامل شماره تماس، آدرس ایمیل و … هستند)
• استخراج خلاصه اطلاعات از متن، مانند تعیین شباهت‌های نسبی میان داده‌های پردازش شده

نمونه‌هایی از برنامه‌های تجزیه و تحلیل داده:

• تجزیه و تحلیل پرسش‌نامه‌ها: نظرسنجی‌ها و پرسش‌نامه‌ها شامل اطلاعات بازی هستند که در مورد یک موضوع یا مبحث پرسیده می‌شود. پاسخ‌دهندگان می‌توانند بدون در نظر گرفتن فرمت سوال‌ها، پرسش‌نامه را کامل کنند.
• تشخیص ایمیل‌ها و سند‌های اطلاعاتی بی‌ ارزش: دسته‌بندی اطلاعات ورودی همیشه کمک می‌کند تا اطلاعاتی که فاقد مطالب مهم هستند به طور خودکار به بخش زباله‌دان انتقال پیدا کنند.
• بررسی وب‌سایت رقبا: این کار می‌تواند برای جمع‌آوری اطلاعات از رقبا موثر باشد.
• برنامه‌های امنیتی: این برنامه‌ها می‌تواند از اطلاعات شما محافظت کند و مانع از بروز اطلاعات به رقبا شود.

هوش تجاری

تجزیه و تحلیل متنهوش تجاری، داده‌ها را به اطلاعات مورد نیاز را تحلیل و نتیجه آن را بر اهداف تجاری موثر می‌کند. این کار می‌تواند بر گرفتن تصمیم‌های استراتژیک تاثیر بگذارد و نتیجه آن در تاکتیک‌های اثربخش سازمان دیده می‌شود. هوش تجاری به افراد کمک می‌کند تا داده‌ها را بررسی و نتیجه صحیح را از آن استخراج کنند.

چند مثال برای استفاده از هوش تجاری در بازار امروز:

• تصمیمات مهم سازمانی مانند قیمت‌گذاری، تایید پروموشن‌ها و درصد تخفیف محصولات در فواصل زمانی معین
• شناسایی بازارهای جدید برای ورود محصول و کالا، ارزیابی تقاضای بازار، تشخیص مناسب بودن محصولات در بازارهای مختلف
• پیش‌بینی بودجه‌بندی تجارت
• استفاده از جلوه‌های بصری، مانند نشان دادن اطلاعات روی جدول‌ها و نمودارها

تجسم داده‌ها

تجسم داده‌ها در شکل ساده، مانند نمایش تصویری داده‌ها روی نمودار و جدول است. تجسم داده‌ها در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌ها، به معنای استفاده از ابزارهای آمار و احتمال، جداول و محورهای مختصاتی برای ارائه داده‌ها به صورت بصری است. این امر اطلاعات پیچیده را قابل فهم می‌سازد.

مقادیر زیادی از داده‌ها توسط سنسورهای محیطی ایجاد می‌شود (داده‌هایی که با نام اینترنت اشیاء «IOT» معرفی می‌شوند). داده‌هایی که پیچیده‌گی بیشتری دارند و تحلیل آن‌ها زمان بیشتری می‌طلبد. تجسم داده‌ها در موارد زیر کابرد دارد:

• استخراج خلاصه داده‌ها از داده‌های خام IOT
• استفاده از نمودار برای نشان‌ دادن اطلاعات فروش منطقه‌ای
• هیستوگرام توزیع یک متغییر، مانند درآمد که تقسیم بر محدوده‌های مشخصی باشد.

خلاصه‌ای از تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها برای ارزیابی اطلاعات مفید بازار استفاده می‌شود. برای این منظور از روش‌های مختلفی مانند داده‌کاوی، تجزیه و تحلیل متن، هوش تجاری و تجسم داده‌ها امکان‌پذیر است.