تجزیه و تحلیل داده چیست؟تحقیق، انواع و مثال

تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان فرآیند تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده ها برای کشف اطلاعات مفید برای تصمیم گیری تجاری تعریف می شود. هدف از تجزیه و تحلیل داده ها استخراج اطلاعات مفید از داده ها و تصمیم گیری بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها است.

یک مثال ساده از تجزیه و تحلیل داده ها این است که هر زمان تصمیمی در زندگی روزمره خود می گیریم، با فکر کردن به آنچه دفعه قبل اتفاق افتاده است یا با انتخاب آن تصمیم خاص چه اتفاقی خواهد افتاد، فکر می کنیم. این چیزی نیست جز تحلیل گذشته یا آینده ما و تصمیم گیری بر اساس آن. برای آن، خاطرات گذشته یا رویاهای آینده خود را جمع آوری می کنیم. بنابراین چیزی جز تجزیه و تحلیل داده ها نیست. اکنون همان کاری که تحلیلگر برای اهداف تجاری انجام می دهد، تجزیه و تحلیل داده نامیده می شود.

در این آموزش علم داده، یاد خواهید گرفت:

چرا تحلیل داده ها؟

برای رشد کسب و کار خود حتی برای رشد در زندگی خود، گاهی اوقات تنها کاری که باید انجام دهید تجزیه و تحلیل است!

اگر کسب و کار شما در حال رشد نیست، پس باید به گذشته نگاه کنید و اشتباهات خود را بپذیرید و بدون تکرار آن اشتباهات، دوباره برنامه ریزی کنید. و حتی اگر کسب و کار شما در حال رشد است، باید منتظر رشد بیشتر کسب و کار باشید. تنها کاری که باید انجام دهید این است که داده های کسب و کار و فرآیندهای تجاری خود را تجزیه و تحلیل کنید.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها پردازش و دستکاری داده ها، تجزیه و تحلیل روابط و همبستگی های بین مجموعه داده ها را برای کاربران آسان تر می کند و همچنین به شناسایی الگوها و روندها برای تفسیر کمک می کند. در اینجا لیست کاملی از ابزارهای مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیق آورده شده است.

انواع تجزیه و تحلیل داده ها: تکنیک ها و روش ها

انواع مختلفی از تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس کسب و کار و فناوری وجود دارد. با این حال، روش های اصلی تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل متن
• تحلیل آماری
• آنالیز تشخیصی
• تجزیه و تحلیل پیش بینی
• تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن نیز داده کاوی نامیده می شود. یکی از روش های تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف یک الگو در مجموعه داده های بزرگ با استفاده از پایگاه های داده یا ابزارهای داده کاوی است. برای تبدیل داده های خام به اطلاعات تجاری استفاده می شد. ابزارهای هوش تجاری در بازار وجود دارد که برای اتخاذ تصمیمات استراتژیک تجاری استفاده می شود. به طور کلی راهی برای استخراج و بررسی داده ها و استخراج الگوها و در نهایت تفسیر داده ها ارائه می دهد.

تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل آماری نشان می دهد "چه اتفاقی می افتد؟"با استفاده از داده های گذشته به شکل داشبورد. تجزیه و تحلیل آماری شامل جمع آوری ، تجزیه و تحلیل ، تفسیر ، ارائه و مدل سازی داده ها است. این مجموعه ای از داده ها یا نمونه ای از داده ها را تجزیه و تحلیل می کند. دو دسته از این نوع تجزیه و تحلیل وجود دارد - تجزیه و تحلیل توصیفی و تجزیه و تحلیل استنباطی.

تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل داده های کامل یا نمونه ای از داده های عددی خلاصه. این میانگین و انحراف برای داده های مداوم را نشان می دهد در حالی که درصد و فرکانس برای داده های طبقه بندی شده است.

تجزیه و تحلیل استنباطی

تجزیه و تحلیل نمونه از داده های کامل. در این نوع تجزیه و تحلیل ، با انتخاب نمونه های مختلف می توانید نتیجه گیری های مختلفی را از همان داده ها پیدا کنید.

آنالیز تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی نشان می دهد "چرا این اتفاق افتاد؟"با یافتن علت از بینش موجود در تحلیل آماری. این تجزیه و تحلیل برای شناسایی الگوهای رفتاری داده ها مفید است. اگر یک مشکل جدید به فرایند تجارت شما وارد شود ، می توانید به این تجزیه و تحلیل توجه کنید تا الگوهای مشابه آن مشکل را پیدا کنید. و ممکن است برای استفاده از نسخه های مشابه برای مشکلات جدید شانس داشته باشد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش بینی با استفاده از داده های قبلی "آنچه احتمالاً اتفاق می افتد" را نشان می دهد. ساده ترین مثال تجزیه و تحلیل داده ها مانند این است که اگر سال گذشته دو لباس را بر اساس پس انداز خود خریداری کردم و اگر امسال حقوق من دو برابر می شود ، می توانم چهار لباس بخرم. اما مطمئناً اینگونه کار ساده ای نیست زیرا شما باید در مورد شرایط دیگر فکر کنید مانند شانس قیمت لباس امسال افزایش یافته است یا شاید به جای لباس هایی که می خواهید یک دوچرخه جدید بخرید ، یا نیاز به خرید خانه دارید!

بنابراین در اینجا ، این تجزیه و تحلیل پیش بینی هایی راجع به نتایج آینده بر اساس داده های فعلی یا گذشته انجام می دهد. پیش بینی فقط یک تخمین است. صحت آن بر اساس میزان اطلاعات دقیق شما و میزان حفر آن در آن است.

تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویز بینش از تمام تجزیه و تحلیل های قبلی را برای تعیین اینکه کدام اقدام را در یک مشکل یا تصمیم فعلی انجام می دهد ، ترکیب می کند. بیشتر شرکت های مبتنی بر داده ها از تجزیه و تحلیل تجویز استفاده می کنند زیرا تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و توصیفی برای بهبود عملکرد داده کافی نیست. بر اساس شرایط و مشکلات فعلی ، آنها داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند و تصمیم می گیرند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها چیزی جز جمع آوری اطلاعات با استفاده از یک برنامه یا ابزار مناسب نیست که به شما امکان می دهد داده ها را کشف کرده و الگویی را در آن پیدا کنید. بر اساس آن اطلاعات و داده ها ، می توانید تصمیم بگیرید ، یا می توانید نتیجه گیری نهایی را بدست آورید.

تجزیه و تحلیل داده ها از مراحل زیر تشکیل شده است:

• جمع آوری نیاز داده ها
• جمع آوری داده ها
• تمیز کردن داده ها
• تحلیل داده ها
• تفسیر اطلاعات
• تجسم داده ها

جمع آوری نیاز داده ها

اول از همه ، شما باید به این فکر کنید که چرا می خواهید این تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهید؟تمام آنچه شما باید برای یافتن هدف یا هدف از انجام تجزیه و تحلیل داده ها نیاز دارید. شما باید تصمیم بگیرید که کدام نوع تجزیه و تحلیل داده ها را می خواهید انجام دهید! در این مرحله ، شما باید تصمیم بگیرید که چه چیزی را تجزیه و تحلیل کنید و چگونه آن را اندازه گیری کنید ، باید درک کنید که چرا در حال تحقیق هستید و برای انجام این تجزیه و تحلیل از چه اقداماتی استفاده می کنید.

جمع آوری داده ها

پس از جمع آوری نیاز ، شما در مورد چیزهایی که باید اندازه گیری کنید و یافته های شما چیست ، ایده روشنی خواهید داشت. اکنون زمان آن رسیده است که داده های خود را بر اساس الزامات جمع آوری کنید. پس از جمع آوری داده های خود ، به یاد داشته باشید که داده های جمع آوری شده باید برای تجزیه و تحلیل پردازش یا سازماندهی شوند. همانطور که داده ها را از منابع مختلف جمع آوری کرده اید ، باید با تاریخ جمع آوری و منبع داده ها ، ورود به سیستم را حفظ کنید.

تمیز کردن داده ها

اکنون هر چیزی که داده ها جمع آوری شود ممکن است برای هدف شما از تجزیه و تحلیل مفید یا بی ربط نباشد ، از این رو باید تمیز شود. داده های جمع آوری شده ممکن است حاوی سوابق تکراری ، فضاهای سفید یا خطاهای باشد. داده ها باید تمیز و بدون خطا شوند. این مرحله باید قبل از تجزیه و تحلیل انجام شود زیرا بر اساس تمیز کردن داده ها ، خروجی تجزیه و تحلیل شما به نتیجه مورد انتظار شما نزدیک تر خواهد بود.

تحلیل داده ها

پس از جمع آوری ، تمیز کردن و پردازش داده ها ، آماده تجزیه و تحلیل است. همانطور که داده ها را دستکاری می کنید ، ممکن است متوجه شوید که اطلاعات دقیق مورد نیاز خود را دارید ، یا ممکن است نیاز به جمع آوری داده های بیشتر داشته باشید. در طی این مرحله ، می توانید از ابزارها و نرم افزارهای تجزیه و تحلیل داده استفاده کنید که به شما در درک ، تفسیر و نتیجه گیری بر اساس الزامات کمک می کند.

تفسیر اطلاعات

بعد از تجزیه و تحلیل داده های خود ، سرانجام وقت آن است که نتایج خود را تفسیر کنید. شما می توانید روش بیان یا برقراری ارتباط تجزیه و تحلیل داده های خود را انتخاب کنید یا می توانید به سادگی در کلمات یا شاید یک جدول یا نمودار استفاده کنید. سپس از نتایج فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خود برای تصمیم گیری در بهترین دوره عمل خود استفاده کنید.

تجسم داده ها

تجسم داده ها در زندگی روزمره شما بسیار متداول است. آنها اغلب به صورت نمودارها و نمودارها ظاهر می شوند. به عبارت دیگر ، داده هایی که به صورت گرافیکی نشان داده شده اند به گونه ای که درک و پردازش آن برای مغز انسان آسان تر خواهد بود. تجسم داده ها اغلب برای کشف حقایق و روندهای ناشناخته استفاده می شود. با مشاهده روابط و مقایسه مجموعه داده ها ، می توانید راهی برای یافتن اطلاعات معنی دار پیدا کنید.