در عصر مدرن که داده در ابعاد کلان گردآوری می‌شود، آشنایی با نحوه تحلیل و استخراج معانی از داده‌های مربوط به کسبوکار، یکی از مهم‌ترین عوامل موثر بر موفقیت به حساب می‌آید. در همین راستا و با توجه به گستردگی اطلاعات دیجیتال و کمبود وقت برای تحلیل تمام آنها، این روزها تحلیل داده یا «Data Analysis » به مقوله‌ای بی‌نهایت مهم تبدیل شده که به ما در گردآوری، منظم‌سازی و سر در آوردن از معانی پشت داده‌ها کمک می‌کند.
تحلیل داده چیست
تحلیل داده به‌‌عنوان فرآیند پاکسازی، تبدیل و مدل‌‌سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید جهت تصمیمگیری تجاری تعریف می‌شود. هدف از دیتا آنالیز استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و تصمیمگیری بر اساس آن است. هر کسب‌‌وکاری برای تضمین رشد و ترقی خود می‌‌بایست به واکاوی دیتاها بپردازد. اگر یک کسبوکار در حال رشد نیست، باید به عملکرد خود گذشته بنگرد و نسبت به بازنگری آن اقدام کرده و اشتباهات خود را بپذیرد. سپس می‌‌بایست بدون تکرار آن اشتباهات، مجدداً برنامهریزی را آغاز نمود. البته کسب‌‌وکارهای در حال رشد نیز از این قاعده مستثنی نیستند و این عمل برای آنها نیز ضروری است.
فرآیند های تحلیل داده
این فرآیند شامل جمع‌‌آوری اطلاعات با استفاده از یک نرم‌‌افزار مناسب و یا ابزاری است که اجازه می‌دهد تا آماردانان و دانشمندان داده به کاوش ديتا‌ها و یافتن الگوهای موجود در آن بپردازند.
- شناسایی مشکل
- جمع آوری داده ها
- پاکسازی داده ها
- تحلیل داده ها
- تفسیر اطلاعات
- تجسم داده ها
تجزیه و تحلیل
پس از انجام ETL داده ها به تجزیه و تحلیل آنها میپردازیم
- تجزیه تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
در این نوع تحلیل، داده‌ها به صورت کلی توصیف می‌شوند و ویژگی‌های آنها از جمله میانگین، میانه، حالت، واریانس و توزیع فراهم می‌شود. این نوع تحلیل برای تفسیر و توصیف داده‌های گذشته بسیار مفید است و پاسخ سوالِ چه اتفاقی افتاده است؟ داده می شود. در این نوع تحلیل یک تصویر خلاصه و جامع از داده ها به کاربر / مدیر / مشتری / مخاطب نمایش داده می شود. به این تصویر خلاصه Snapshot گفته می شود.
- تجزیه تحلیل تشخیصی(Diagnostic Analytics)
در تحلیل تشخیصی، از داده‌های نمونه‌ای استفاده می‌شود تا نتایج کلی و کلیاتی را برای جامعه یا جمعیت بزرگ‌تری استنتاج کند. این نوع تحلیل از طریق روش‌های نمونه‌برداری و استنتاج آماری، اطلاعات مفیدی را درباره جمعیت مورد نظر فراهم می‌کند و پاسخ سوال چرا اتفاق افتاده است؟را می دهد. نمودار هایی مانند Waterfall و قابلیت هایی مانند Drilldown در این نوع تحلیل به وفور استفاده می شوند.تجزیه و تحلیل تجویزی
- تجزیه تحلیل پیشنگر(Predictive Analytics)
در این نوع تحلیل، با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های پیش‌بینی، سعی می‌شود روند و حالتِ آینده را بر اساس داده‌های گذشته پیش‌بینی کنیم. این نوع تحلیل به ما کمک می‌کند تا تصمیم‌هایی را بر اساس احتمال و اطلاعات آینده بگیریم و برنامهریزی مناسب انجام دهیم و پاسخ سوال چه خواهد شد؟ یا را می دهد. زبان هایی مانند زبان برنامه نویسی پایتون برای تحلیل داده و زبان R و نرم افزار هایی مانند Knime و Rapidminer در این زمینه به کمک تحلیلگران آمده اند.
- تحلیل تجویزی(Prescriptive Analytics)
تحلیل روند در بررسی ارتباط بین داده‌ها در یک بازه زمانی مشخص کمک می‌کند. با مشاهده الگوها و روندهای موجود، می‌توان پیش‌بینی کرد که چگونه رفتار یک سری داده در آینده خواهد بود. این نوع تحلیل در تصمیمگیری استراتژیک و برنامهریزی بلندمدت بسیار مؤثر است.
