در حال حاضر، شرکت‌ها برای بقا و پیشرفت نیاز به گسترش هر چه بیشتر کسب و کار خود دارند. به دلیل مشکلاتی مانند تغییرات سریع در بازارها، عدم اطمینان اقتصادی، تغییرات در مناظر سیاسی، نگرش‌های متغیر مصرف‌کنندگان و حتی ویروس‌های جهانی، شرکت‌ها اکنون با حاشیه خطاهای کمتری کار می‌کنند.
شرکت‌هایی که می‌خواهند در رقابت کسب و کارها باقی بمانند و پیشرفت کنند، می‌توانند شانس موفقیت خود را با انجام انتخاب‌های هوشمندانه‌تر در پاسخ به سوال “تحلیل داده چیست؟” افزایش دهند. چگونه یک فرد یا سازمان می‌تواند این انتخاب‌ها را انجام دهد؟ آن‌ها هر چه بیشتر اطلاعات مفید و قابل اجرا را جمع‌آوری می‌کنند و سپس از آن برای اتخاذ تصمیمات بهتر و داده‌محورتر استفاده می‌کنند!
این استراتژی مسلماً یک مفهوم عقلانی است و به همان اندازه در زندگی شخصی نیز اعمال می‌شود همچنین با توجه به مزایا و معایب و نتایج ممکن، هیچکس تصمیمات مهمی را بدون اطلاعات کافی از دست نمی‌دهد. به همین ترتیب، هر شرکتی که می‌خواهد موفق باشد، نباید تصمیمات خود را بر اساس داده‌های نامناسب بگیرد. سازمان‌ها به اطلاعات و داده نیاز دارند. اینجاست که تحلیل داده یا تجزیه و تحلیل داده به عنوان یک عامل مهم وارد صحنه می‌شود.
فهم داده در حال حاضر یکی از صنایع رشد کننده در دنیای امروز است، جایی که داده به عنوان “new oil” در بازار محسوب می‌شود. حالا، پیش از ورود به جزئیات در مورد روش‌های تحلیل داده، ابتدا به سوال “تحلیل داده چیست؟” پاسخ می‌دهیم.
همه چیز درباره دیتا آنالیز (تحلیل داده)
اگرچه گروه‌ها، سازمان‌ها و متخصصان مختلف راه‌های مختلفی برای نگرش به تحلیل داده دارند، اکثر آن‌ها می‌توانند به یک تعریف کلی درباره آن برسند. تحلیل داده فرآیندی است که داده‌های خام را تمیز می‌کند، تغییر می‌دهد و پردازش می‌کند و اطلاعات قابل اجرا و مرتبط استخراج می‌کند که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات مطلع‌کننده بگیرند. این روند با ارائه بینش‌ها و آمارهای مفید که معمولاً در نمودارها، تصاویر و جداول ارائه می‌شوند، به کاهش ریسک‌های موجود در تصمیم‌گیری کمک می‌کند.
درست نیست که در بحث‌های مربوط به تحلیل داده، عبارت “داده اصلی” آورده شود. تحلیل داده نقش اساسی در پردازش داده‌های بزرگ به اطلاعات مفید ایفا می‌کند.
یادگیری دیتا آنالیز (data analysis)
یادگیری تحلیل داده به عنوان یک زمینه متنوع و پویا در دنیای فناوری و علوم اجتماعی شناخته می‌شود. این فرایند شامل استفاده از انواع تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی برای تحلیل داده‌های موجود است. این تکنیک‌ها و روش‌ها شامل الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، شبکه‌های عصبی، روش‌های آماری مانند توزیع فراوانی و تحلیل رگرسیون، و روش‌های گرافیکی مانند تصاویر و نمودارها می‌شود. همچنین، استفاده از روش‌های بهینه‌سازی و الگوریتم‌های پیچیده برای بهبود عملکرد و دقت تحلیل نیز معمول است. این تنوع در تکنیک‌ها و روش‌های یادگیری تحلیل داده‌ها، امکان انجام تحقیقات گسترده در زمینه‌های مختلف را فراهم می‌کند و به ارتقای دانش و فهم ما از داده‌ها کمک می‌کند.
انواع تکنیک‌ها و روش‌های تحلیل داده (data analysis)
تکنیک‌ها و روش‌های مختلفی برای تحلیل داده‌ها به کار می‌روند تا اطلاعات ارزشمندی از مجموعه‌های داده استخراج شود. این شامل روش‌های آماری مانند توزیع فراوانی، تحلیل رگرسیون و آزمون فرض است. علاوه بر این، از تکنیک‌های یادگیری ماشینی مانند کاوش داده، یادگیری نظارت‌شده و غیر نظارت‌شده برای پیش‌بینی و تفسیر داده‌ها استفاده می‌شود. روش‌های دیگری که معمولاً در تحلیل داده‌ها به کار می‌روند شامل شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم و کاهش ابعاد است، هر کدام از این روش‌ها و ویژگی‌های منحصر به فرد و کاربردهای خاصی دارند. این تنوع در تکنیک‌ها و روش‌های تحلیل داده‌ها، محققان و کاربران را در زمینه‌های مختلف از جمله علوم اجتماعی، بهداشت، بازاریابی و علوم رایانه، یاری می‌کند.
توزیع فراوانی
توزیع فراوانی یکی از روش‌های آماری مهم در تحلیل داده‌هاست که در آن فراوانی هر مقدار مختلف یک متغیر در مجموعه داده مورد بررسی قرار می‌گیرد. به عبارت دیگر، توزیع فراوانی نشان‌دهنده تعداد مواردی است که هر مقدار ممکن از متغیر داده‌ای در مجموعه داده تکرار شده است. این تحلیل به ما اطلاعاتی ارائه می‌دهد که درک چگونگی توزیع مقادیر در داده‌ها را ممکن می‌سازد. به طور مثال، در یک مجموعه داده ممکن است تعداد دفعاتی که یک مقدار خاص تکرار شده است بررسی شود. این اطلاعات می‌تواند ما را در فهم بهتر رفتار و ویژگی‌های مجموعه داده کمک کند.
تحلیل رگرسیون
تحلیل رگرسیون یک روش آماری است که برای بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته (وابسته به متغیرهای مستقل دیگر) و پیش‌بینی مقدار متغیر وابسته بر اساس مقادیر متغیرهای مستقل استفاده می‌شود. این روش به ما اجازه می‌دهد تا بررسی کنیم که آیا وجود یک رابطه تصادفی بین متغیرها وجود دارد یا خیر، و همچنین اندازه و جهت این رابطه را مشخص کنیم. از این روش در زمینه‌های مختلفی از جمله علوم اجتماعی، علوم رایانه، اقتصاد و مدیریت برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی متغیرهای وابسته استفاده می‌شود.
آزمون فرض
آزمون فرضی یک روش آماری است که برای ارزیابی صحت فرضیات درباره متغیرهای آماری و اثبات یا رد آن‌ها استفاده می‌شود. در این روش، یک فرضیه اولیه (فرض صفر) تعیین می‌شود که معمولاً به عنوان فرض مقایسه با فرضیه دوم (فرض جایگزین) استفاده می‌شود. سپس، با استفاده از داده‌های موجود، یک آزمون آماری مناسب اجرا می‌شود تا احتمال وقوع نتایج مشاهده شده به شرط درستی یا نادرستی فرض صفر ارزیابی شود. نتایج آزمون می‌تواند نشان دهد که آیا داده‌ها به اندازه کافی قوی هستند تا فرضیه صفر را رد کنند یا نه. این فرایند اساسی است در تحلیل داده‌ها و اعتبارسنجی نتایج آماری، و در بسیاری از زمینه‌های علمی و تجاری از جمله پژوهش‌های علمی، اقتصاد، بهداشت، و بازاریابی مورد استفاده قرار می‌گیرد.
تکنولوژی‌های برنامه‌نویسی در تحلیل داده
تکنولوژی‌های برنامه‌نویسی مختلف نقش حیاتی در انجام تحلیل داده به صورت کارآمد و مؤثر ایفا می‌کنند. پایتون، به دلیل سادگی و چندمنظورگی خود، به عنوان یکی از برترین ابزارها در تحلیل داده مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ این انتخاب به دلیل وجود کتابخانه‌های گسترده‌ای مانند NumPy، pandas و scikit-learn است که ابزارهای قدرتمندی را برای مدیریت داده، تحلیل آماری و یادگیری ماشین فراهم می‌کند. زبان برنامه‌نویسی R، به خصوص برای محاسبات آماری و گرافیکی طراحی شده است و یکی دیگر از گزینه‌های محبوب بین تحلیلگران داده است؛ این انتخاب به دلیل پکیج‌های جامعی مانند ggplot2 و dplyr است که برای بصری‌سازی و مدیریت داده استفاده می‌شود. علاوه بر این، SQL (زبان پرس‌وجوی ساختاری) برای پرس و جوی و مدیریت مجموعه‌های داده بزرگ ذخیره‌شده در پایگاه‌های داده ارتباطی ضروری است. علاوه بر این، ابزارهایی مانند MATLAB و Julia محیط‌های تخصصی را برای محاسبات عددی و توسعه الگوریتم فراهم می‌کنند؛ این ابزارها به نیازهای خاص در وظایف تحلیل داده پاسخ می‌دهند. این تکنولوژی‌های برنامه‌نویسی، قابلیت‌های متنوعی را ارائه می‌دهند و به نیازها و ترجیحات مختلف پاسخ می‌دهند؛ این امر به تحلیلگران داده اجازه می‌دهد تا از مجموعه‌های داده پیچیده، الهام‌بخشی‌های ارزشمندی استخراج کنند.
حقوق و آینده شغلی تحلیلگر داده:
طبق گفته Glassdoor، میانگین حقوق پایه برای یک تحلیلگر داده در دسامبر 2021، 69517 دلار است. این رقم بسته به سابقه کار، محل کار و سایر عوامل می‌تواند متفاوت باشد.
تحلیلگران داده تقاضای زیادی دارند. مجمع جهانی اقتصاد این شغل را به عنوان دومین شغل رو به رشد در ایالات متحده معرفی کرد. اداره آمار کار وزارت کار ایالات متحده نیز گزارش می‌دهد که مشاغل مرتبط با این زمینه دارای نرخ رشد بسیار بالایی هستند.
انتظار می‌رود موقعیت‌های شغلی تحلیلگر تحقیقات عملیاتی از سال 2020 تا 2030، 25 درصد، تحلیلگران تحقیقات بازار 22 درصد و ریاضیدانان و آمارشناسان 33 درصد رشد کنند. این میزان بسیار بالاتر از نرخ رشد کل اشتغال که 7.7 درصد است، می‌باشد.
پیشرفت شغلی تحلیلگر داده
یک تحلیلگر داده بودن می‌تواند درهای ورود به مشاغل دیگر را نیز باز کند. بسیاری از کسانی که به عنوان تحلیلگر داده شروع می‌کنند، بعداً به عنوان دانشمند داده کار می‌کنند. همانطور که تحلیلگران از آمار، ریاضی و علوم کامپیوتر برای تجزیه و دیتا آنالیز استفاده می‌کنند، یک دانشمند ممکن است از تکنیک‌های پیشرفته برای ساختن مدل‌ها و ابزارهای دیگر برای ارائه بینش در مورد روندهای آینده استفاده کند.
چرا دیتا آنالیز مهم است؟
در ادامه یک لیست از دلایلی که دیتا آنالیز برای انجام کسب و کار امروزی بسیار حیاتی است را با هم بررسی می‌کنیم
هدف گیری بهتر مشتریان:
نمی‌خواهید زمان، منابع و پول گران‌بهای کسب و کار خود را برای تبلیغات هدفمند به گروه‌های جمعی که به کالاها و خدمات شما علاقه کمی یا هیچی ندارند، هدر بدهید؟ دیتا آنالیز به شما کمک می‌کند ببینید که باید تمرکز تبلیغات و بازاریابی خود را کجا قرار دهید.
شناخت بهتر مشتریان هدف:
دیتا آنالیز پیگیری می‌کند که چقدر محصولات و کمپین‌های شما در داخل گروه هدف عملکرد مناسبی دارند. از طریق تحلیل داده، کسب و کار شما می‌تواند ایده بهتری از عادات خرید مخاطبین هدف، درآمد در دسترس آن‌ها و مناطق احتمالی علاقه‌مندی آن‌ها بدست آورد. این اطلاعات به کسب و کارها کمک می‌کند تا قیمت‌ها را تعیین کنند، مدت کمپین‌های تبلیغاتی را مشخص کنند و حتی به پیش‌بینی تعداد کالاهای مورد نیاز کمک کنند.
کاهش هزینه‌های عملیاتی:
دیتا آنالیز به شما نشان می‌دهد کدام بخش‌های کسب و کار نیاز به منابع و پول بیشتری دارند و کدام بخش‌ها تولید نمی‌کنند و بنابراین باید کاهش یا حتی حذف شوند.
روش‌های بهتر حل مسائل:
تصمیمات آگاهانه بیشتر احتمال موفقیت دارند. داده به کسب و کارها اطلاعات فراهم می‌کند. می‌توانید ببینید که این پیشرفت به کجا می‌رود. تحلیل داده به کسب و کارها کمک می‌کند تا انتخاب‌های صحیح را انجام دهند و از گندزدایی هزینه‌ای جلوگیری کنند.
دریافت داده دقیق‌تر:
اگر می‌خواهید تصمیمات آگاهانه اتخاذ کنید، به داده نیاز دارید. اما این موضوع به دقت بیشتری هم نیاز دارد. تحلیل داده به کسب و کارها کمک می‌کند تا اطلاعات مرتبط و دقیقی کسب کنند که برای توسعه استراتژی‌های بازاریابی آینده، برنامه‌های کسب و کار و حتی بازنگری در ارتباط با دیدگاه یا ماموریت شرکت مناسب باشد.
کاربرد دیتا آنالیز چیست؟
تحلیل داده کاربردهای گسترده‌ای در صنایع و بخش‌های مختلف دارد و شیوه عملکرد و تصمیم‌گیری سازمان‌ها را تغییر می‌دهد. در زیر چند نمونه از کاربردهای تحلیل داده در حوزه‌های مختلف آورده شده‌اند:
مراقبت‌های بهداشتی:
تحلیل داده صنعت بهداشت را با امکان بهبود مراقبت از بیماران، پیشگیری از بیماری‌ها و بهینه‌سازی منابع تحول داده است. به عنوان مثال، بیمارستان‌ها می‌توانند داده‌های بیماران را تجزیه و تحلیل کنند تا افراد با خطر بالا را شناسایی کرده و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده ارائه دهند. تحلیل داده همچنین به تشخیص ویروس‌ها و اپیدمی‌ها، نظارت بر اثربخشی درمان‌ها و بهبود عملکرد خدمات بهداشتی کمک می‌کند.
تجارت الکترونیک:
پلتفرم‌های تجارت الکترونیک از تحلیل داده برای درک رفتار مشتریان، شخصی‌سازی تجربیات خرید و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی استفاده می‌کنند. با تحلیل ترجیحات مشتریان، تاریخچه خرید و الگوهای مرور، شرکت‌های تجارت الکترونیک می‌توانند پیشنهادات محصول شخصی‌سازی شده ارائه دهند، به بخش‌های خاص مشتریان هدف بدهند و رضایت و انگیزه مشتریان را ارتقا دهند.
امنیت سایبری:
تحلیل داده نقش حیاتی در امنیت سایبری ایفا می‌کند با شناسایی و پیشگیری از تهدیدها و حملات سایبری. سیستم‌های امنیتی شبکه، رفتار کاربران و لاگ‌های سیستم را تجزیه و تحلیل کرده و نقص‌ها و احتمال نفوذهای امنیتی را شناسایی می‌کنند. با بهره‌گیری از تحلیل داده، سازمان‌ها می‌توانند به صورت پیشگیرانه اقدامات امنیتی خود را تقویت کنند، به تهدیدات به صورت زمان واقعی واکنش نشان دهند و اطلاعات حساس را محافظت کنند.
مدیریت زنجیره تأمین:
تحلیل داده مدیریت زنجیره تأمین را با بهینه‌سازی میزان موجودی، کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی عملیات کل بهبود می‌بخشد. سازمان‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های زنجیره تأمین، نقاط مسدود را شناسایی کنند، تقاضا را پیش‌بینی کنند و فرآیندهای لجستیک و توزیع را بهبود بخشند. تحلیل داده همچنین مدیریت بهتر تأمین‌کنندگان را فراهم می‌کند و شفافیت در سراسر زنجیره تأمین را ارتقا می‌دهد.
بانکداری:
بانک‌ها از تحلیل داده برای به دست آوردن درک از رفتار مشتریان، مدیریت ریسک و شخصی‌سازی خدمات مالی استفاده می‌کنند. بانک‌ها می‌توانند ارائه‌های خود را شخصی‌سازی کنند، کلاهبرداری‌های ممکن را شناسایی کنند و اعتبارپذیری اعتبار را با تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش، جمعیت شناسی مشتریان و تاریخچه اعتبار برآورد کنند. تحلیل داده همچنین به بانک‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های پولشویی را شناسایی کنند و پیشرفت در اطلاعات تطابق با مقررات را ارتقا دهند.
لجستیک:
در صنعت لجستیک، تحلیل داده نقش حیاتی در بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل، مدیریت عملیات ناوگان و افزایش کارایی کل زنجیره تأمین ایفا می‌کند. شرکت‌های لجستیک می‌توانند با تحلیل داده‌های مربوط به مسیرها، زمان‌های تحویل و عملکرد وسایل نقلیه، هزینه‌ها را بهینه کنند، زمان‌های تحویل را کاهش دهند و رضایت مشتری را ارتقا بخشند. تحلیل داده همچنین به پیش‌بینی بهتر تقاضا و مدیریت موجودی کمک می‌کند.
خرده فروشی:
تحلیل داده صنعت خرده‌فروشی را با ارائه بینش‌هایی درباره ترجیحات مشتریان، بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری و بهبود مدیریت موجودی تغییر داده است. خرده‌فروشان از تجزیه و تحلیل داده‌های فروش، بازخوردهای مشتریان و روندهای بازار برای شناسایی محصولات محبوب، شخصی‌سازی پیشنهادات و پیش‌بینی تقاضا استفاده می‌کنند. تحلیل داده همچنین به خرده‌فروشان کمک می‌کند تا در تلاش‌های بازاریابی خود پیشرفت کنند، وفاداری مشتریان را افزایش دهند و چیدمان فروشگاه را بهینه‌سازی کنند.
تولید:
تحلیل داده صنعت تولید را با امکان پیش‌بینی نگهداری تعمیرات، بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و بهبود کیفیت محصول تغییر داده است. تولیدکنندگان می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر، عملکرد ماشین‌آلات و سوابق تعمیر و نگهداری تاریخی، خرابی‌های تجهیزات را پیش‌بینی کرده، زمان توقف را کاهش دهند و عملیات بهینه را تضمین کنند. تحلیل داده همچنین به مانیتورینگ به‌روز رسانی خطوط تولید به صورت زمان واقعی امکان می‌دهد، که به افزایش بهره‌وری و صرفه‌جویی در هزینه منجر می‌شود.
جستجو در اینترنت:
تحلیل داده نیروی محرکه موتورهای جستجوهای اینترنت را فراهم می‌کند، امکان می‌دهد تا کاربران به سرعت و با دقت اطلاعات مرتبط را پیدا کنند. موتورهای جستجو حجم عظیمی از داده‌ها را، از جمله صفحات وب، پرس‌وجوهای کاربران و نرخ کلیک، تحلیل می‌کنند تا نتایج جستجویی را ارائه دهند که بیشترین ارتباط را دارند. الگوریتم‌های تحلیل داده به طور مداوم یاد می‌گیرند و به رفتار کاربران پیشرفته‌ترین نتایج جستجو را فراهم می‌کنند.
مدیریت ریسک:
دیتا آنالیز نقش حیاتی در مدیریت ریسک در صنایع مختلف از جمله بیمه، مالی، و مدیریت پروژه ایفا می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی، روندهای بازار و عوامل خارجی ریسک‌ها را ارزیابی کنند، استراتژی‌های کاهش ریسک را توسعه دهند و تصمیمات آگاهانه‌تری را اتخاذ کنند. تحلیل داده به سازمان‌ها کمک می‌کند تا ریسک‌های احتمالی را شناسایی کنند، تأثیر آن‌ها را اندازه‌گیری کنند و اقدامات کاهش ریسک را اجرا کنند.
در آخر
نتیجه نهایی از دیتا آنالیز معمولاً به نحوه انجام و هدف انجام آن بستگی دارد. در یک پروژه دیتا آنالیز، ممکن است به دست آمدن الگوها، ترجیحات مشتریان، شناخت تغییرات بازار، یا حتی پیش‌بینی رویدادهای آینده را در بر داشته باشد. حتماً نظراتتان را با ما به اشتراک بگذارید.
