تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟(با مثال)

تجزیه و تحلیل داده ها تمرین کار با داده ها برای جمع آوری اطلاعات مفید است که سپس می توان از آنها برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده کرد.

شرلوک هولم در رسوایی در بوهمیا اثر سر آرتور کانن دویل اعلام می کند: «این یک اشتباه بزرگ است که قبل از داشتن داده ها، نظریه پردازی کنیم. به طور نامحسوسی شروع می شود به تحریف حقایق برای تطبیق با نظریه ها، به جای نظریه های متناسب با واقعیت ها».

این ایده در ریشه تجزیه و تحلیل داده ها نهفته است. وقتی بتوانیم از داده ها معنا استخراج کنیم، به ما قدرت می دهد تا تصمیمات بهتری بگیریم. و ما در زمانی زندگی می کنیم که داده های بیشتری از همیشه در اختیار داریم.

شرکت ها در حال استفاده از مزایای استفاده از داده ها هستند. تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به بانک کمک کند تا تعاملات با مشتری را شخصی سازی کند، سیستم مراقبت های بهداشتی را برای پیش بینی نیازهای سلامتی آینده، یا یک شرکت سرگرمی برای ایجاد موفقیت بزرگ بعدی در جریان.

مجمع جهانی اقتصاد در گزارش آینده مشاغل 2020، تحلیلگران داده و دانشمندان را به عنوان برترین مشاغل نوظهور فهرست کرده است و بلافاصله پس از آن متخصصان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین و متخصصان کلان داده قرار دارند [1]. در این مقاله، در مورد فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها، انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها و دوره های توصیه شده برای کمک به شما برای شروع در این زمینه هیجان انگیز اطلاعات بیشتری کسب خواهید کرد.

فرآیند تحلیل داده ها

از آنجایی که داده های موجود برای شرکت ها هم از نظر مقدار و هم از نظر پیچیدگی به رشد خود ادامه می دهند، نیاز به یک فرآیند مؤثر و کارآمد برای کنترل ارزش آن داده ها نیز افزایش می یابد. فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها معمولاً در چندین مرحله تکراری حرکت می کند. بیایید نگاهی دقیق تر به هر یک بیندازیم.

• سوال تجاری که می خواهید به آن پاسخ دهید را مشخص کنید. شرکت در صدد حل چه مشکلی است؟چه چیزی را برای اندازه گیری نیاز دارید و چگونه آن را اندازه گیری می کنید؟

• مجموعه داده های خامی را که برای کمک به پاسخ دادن به سوال شناسایی شده نیاز دارید، جمع آوری کنید. جمع آوری داده ها ممکن است از منابع داخلی، مانند نرم افزار مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) یک شرکت، یا از منابع ثانویه، مانند سوابق دولتی یا رابط های برنامه نویسی برنامه رسانه های اجتماعی (API) باشد.

• داده ها را پاک کنید تا برای تجزیه و تحلیل آماده شوند. این اغلب شامل پاکسازی داده های تکراری و غیرعادی، تطبیق ناسازگاری ها، استانداردسازی ساختار و قالب داده ها، و برخورد با فضاهای خالی و سایر خطاهای نحوی است.

• داده ها را تجزیه و تحلیل کنید. با دستکاری داده ها با استفاده از تکنیک ها و ابزارهای مختلف تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید شروع به یافتن روندها، همبستگی ها، نقاط پرت و تغییراتی کنید که داستانی را روایت می کنند. در طول این مرحله، ممکن است از داده کاوی برای کشف الگوها در پایگاه داده یا نرم افزار تجسم داده استفاده کنید تا به تبدیل داده ها به قالب گرافیکی قابل فهم کمک کند.

• نتایج تجزیه و تحلیل خود را تفسیر کنید تا ببینید داده ها چقدر به سؤال اصلی شما پاسخ می دهند. بر اساس داده ها چه توصیه هایی می توانید داشته باشید؟محدودیت های نتیجه گیری شما چیست؟

این ویدئو را تماشا کنید تا ببینید کوین، مدیر تجزیه و تحلیل داده ها در گوگل، تحلیل داده ها را چگونه تعریف می کند.