نحوه تجزیه و تحلیل داده ها در ۷ مرحله ساده: راهنمای قطعی

رهبران شرکت ها می توانند انواع مختلفی از داده ها را برای تصمیم گیری های تجاری هوشمندانه بررسی کنند. فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها شامل تبدیل مقادیر عددی به بینش های قابل دسترس در مورد حوزه های مختلف تجاری است. با یادگیری نحوه جمع آوری و ارزیابی صحیح داده ها، می توانید تفکر انتقادی، تفکر استراتژیک و مهارت های تصمیم گیری خود را در محل کار بهبود بخشید.

در این مقاله از ایوسی، نحوه تجزیه و تحلیل داده ها را توضیح می دهیم، در مورد انواع ارزیابی هایی که می توانید انجام دهید بحث می کنیم و مزایای این فرآیند را شرح می دهیم.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری و بررسی اطلاعات آماری و نتیجه گیری از آن است. هنگام انجام این فرآیند، متخصصان مقادیر زیادی از اطلاعات را از منابع مختلف ارزیابی می کنند تا الگوها و روندها را بیابند. این فعالیت، داده‌هایی مانند بررسی‌ها و بازخوردهای مشتریان را به بینشی تبدیل می‌کند که مدیران می‌توانند از آنها برای تصمیم‌گیری و توسعه برنامه‌های تجاری استراتژیک و تاکتیکی استفاده کنند.

برای جمع آوری حقایق و تصمیم گیری هوشمندانه، کسب و کارها اطلاعاتی را از مخاطبان مشتریان جمع آوری می کنند. به عنوان مثال، یک زنجیره قهوه بزرگ ممکن است به دنبال درک الگوهای فروش زمستانی در چندین ایالت باشد تا یک برنامه بازاریابی جدید برای سال آینده ایجاد کند. با داده‌های مشتریان از سال‌های گذشته، رهبران شرکت می‌توانند تعیین کنند که کدام قهوه‌های فصلی در مناطق خاص تقاضای بالایی داشته و آیا می‌توانند دوباره آن‌ها را با موفقیت معرفی کنند.

مرتبط:  راهنمای نهایی برنامه ریزی استراتژیک

نحوه تجزیه و تحلیل داده ها

برای تجزیه و تحلیل صحیح داده ها مراحل زیر را دنبال کنید:

۱. یک هدف تعیین کنید

ابتدا هدف و اهداف کلیدی تجزیه و تحلیل داده های خود را مشخص کنید. در مورد سوالات یا نگرانی هایی که دارید و هدفی که می خواهید با انجام این تحلیل به دست آورید فکر کنید. به عنوان مثال، هدف شما ممکن است افزایش پایگاه مشتری باشد.

مطالب مرتبط:  ۷ نرم افزار تجزیه و تحلیل داده که باید بدانید

۲. نوع تجزیه و تحلیل داده ها را برای استفاده تعیین کنید

نوع داده هایی را که می توانند به سؤالات شما پاسخ دهند، شناسایی کنید. اگر یک نمای کلی ساده تمام چیزی است که می خواهید، یک تحلیل توصیفی می تواند مفید باشد. ممکن است قبلاً به داده های پروژه قبلی دسترسی داشته باشید. اگر این اعداد همچنان مرتبط هستند، ممکن است بخواهید از این اطلاعات استفاده کنید.

مرتبط:  راهنمای OKR ها

۳. برنامه ای برای تولید داده ها تعیین کنید

بسته به نوع اطلاعاتی که می خواهید جمع آوری کنید، ممکن است زمان، تلاش و منابع متفاوتی برای جمع آوری داده ها صرف شود. قبل از سرمایه گذاری در این نوع پروژه، عواملی مانند نیازهای بودجه و برنامه را در نظر بگیرید. برنامه ریزی این جنبه ها از قبل می تواند اطمینان حاصل کند که شما ظرفیت تکمیل پروژه تجزیه و تحلیل داده ها را دارید.

مرتبط:  ۱۲ ابزار مدل سازی داده برای تجزیه و تحلیل داده ها

۴. داده ها را جمع آوری کنید

فرآیندهای جمع آوری داده های لازم را تنظیم کنید و تیمی از افرادی را که می توانند اطلاعات را جمع آوری و مدیریت کنند، جمع آوری کنید. برای صرفه‌جویی در زمان، می‌توانید دسترسی به مجموعه داده‌ای مانند اطلاعات جمعیتی برای بخش خاصی از مصرف‌کنندگان را خریداری کنید. همچنین می‌توانید از نرم‌افزار تجزیه و تحلیل داده‌ها برای پیاده‌سازی، ساده‌سازی و ردیابی فرآیندها به آسانی استفاده کنید.

مطالب مرتبط:  ۶ روش جمع آوری داده ها (با انواع و مثال ها)

۵. داده ها را پاک کنید

هنگامی که یک مجموعه داده بزرگ ایجاد کردید، گام بعدی این است که داده ها را تمیز یا پردازش کنید تا مطمئن شوید که دقیق و بدون خطا هستند. موارد تکراری و سایر مسائل را بررسی کنید و داده ها را استاندارد کنید تا بعداً ارزیابی آن آسان تر شود. همچنین می‌توانید تأیید کنید که مشکلی از لحاظ تایپی یا قالب وجود ندارد.

بیشتر بخوانید:  نگهداری داده در مقابل پاکسازی داده ها: تفاوت چیست؟

۶. داده ها را ارزیابی کنید

داده هایی را که جمع آوری کرده اید به دقت بررسی کنید. از مداخلات مختلف ریاضی برای جستجوی ارتباط بین نقاط استفاده کنید. معنی داده ها را تفسیر کنید و چرا می تواند برای سازمان مهم باشد.

مطالب مرتبط:  داده های مشتری چیست؟

۷. داده ها را تجسم کنید

هنگامی که داده ها را جمع آوری، پاکسازی و تجزیه و تحلیل کردید، می توانید از روشی مانند تجسم داده ها برای خلاصه کردن اطلاعات و اطمینان از معنی دار بودن آن استفاده کنید. ابزارهای تجسم می توانند به شما در درک داده ها و ارائه آن به دیگران به شیوه ای جذاب کمک کنند.

نمودارها و نمودارهای رنگارنگ می توانند صدها نقطه را نشان دهند که یک روند یا یک روایت قدرتمند را نشان می دهد. برای مثال، داده‌های فروش مرتبط با یک منطقه جغرافیایی ممکن است به شما در تصمیم‌گیری برای تخصیص مجدد بودجه بازاریابی کمک کند.

موارد مرتبط:  انتخاب رنگ در تجسم داده ها: اهمیت و نحوه انجام

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

در زیر چهار نوع رایج تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد:

تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی اعداد خام را به اطلاعاتی تبدیل می کند که تفسیر و درک آن آسان است. داده‌ها را مرتب می‌کند، سفارش می‌دهد و دستکاری می‌کند تا خلاصه‌های ساده‌ای ایجاد کند که نشان دهد در یک مطالعه چه اتفاقی افتاده است. این روش تجزیه و تحلیل داده ها توزیع داده های شما را به شما نشان می دهد.

همچنین به شما کمک می کند تا نقاط پرت، ناسازگاری ها و خطاها را شناسایی کنید و به تحلیلگران اجازه می دهد تا نحوه ارتباط این عناصر را با یکدیگر شناسایی کنند. واقعیت‌های حاصل از تحلیل توصیفی می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند تا بفهمند چه فرآیندهایی به خوبی کار می‌کنند و چه حوزه‌هایی ممکن است به تحلیل بیشتری نیاز داشته باشند.

بیشتر بخوانید:  تحلیل توصیفی: راهنمای قطعی

تجزیه و تحلیل تشخیصی

در حالی که تجزیه و تحلیل توصیفی به شما می گوید که چه اتفاقی افتاده است، تجزیه و تحلیل تشخیصی تعیین می کند که چرا اتفاق افتاده است. اگر می‌خواهید از داده‌ها برای یادگیری نحوه تکرار یک پروژه موفق یا ارزیابی مجدد فرآیندی استفاده کنید که ممکن است از بهبودی بهره مند شود، تجزیه و تحلیل تشخیصی می‌تواند این اطلاعات را در اختیار شما قرار دهد. تجزیه و تحلیل تشخیصی شما را قادر می سازد تا دلایل موفقیت یک کمپین بازاریابی خاص را کشف کنید، یا اینکه چگونه می توانید آن را در آینده ارتقا دهید.

مطالب مرتبط:  ۷ نوع تکنیک تحلیل آماری (و مراحل فرآیند)

تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی شده

در تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی، می توانید از اطلاعات چارچوب های توصیفی و تشخیصی برای پیش بینی نتایج آینده یک تصمیم یا فرآیند استفاده کنید. تحلیل پیشگویانه داده های گذشته را برای شناسایی روندهای بالقوه بررسی می کند. برای مثال، یک فروشگاه بزرگ می‌تواند از تحقیقات پیش‌بینی‌کننده برای تعیین اینکه آیا استخدام کارمندان اضافی در طول فصل تعطیلات شلوغ می‌تواند ایده خوبی باشد، استفاده کند.

تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی داده ها را ترکیب می کند و به سازمان ها کمک می کند تا در مورد چگونگی بهبود فرآیندهای کاری خود تصمیم بگیرند. از آنجایی که اطلاعاتی که از این فرآیند به دست می آورید در مقیاس بزرگی است، تحلیل تجویزی نیازمند تعهد سازمانی است.

هوش مصنوعی (AI) می تواند ابزاری برای انجام تجزیه و تحلیل تجویزی باشد. هوش مصنوعی حجم زیادی از داده ها را مصرف می کند و به طور مداوم یاد می گیرد و از این اطلاعات برای ارائه توصیه ها و حتی اجرای خودکار به روز رسانی ها استفاده می کند.

مزایای تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به ماموریت، چشم انداز و اهداف سازمان کمک کند. این اطلاعات می تواند به شما در پیشنهاد بهبود مستمر کیفیت، توسعه محصول و نوآوری در محل کار کمک کند. همچنین می تواند به توسعه کمک کند:

• نرم افزار ارتقا یافته برای ساده کردن خدمات

• بهبود کنترل موجودی برای تحویل سریعتر

• آموزش رهبری پیشرفته برای توانمندسازی کارکنان

• اتحاد یا ادغام استراتژیک جدید برای رقابتی ماندن در بازار

• برای افزایش تلاش های اطلاع رسانی، آموزش داوطلبانه اضافه شد

• استفاده گسترده از یادگیری ماشینی

• درک بیشتر از متغیرهایی که بر رضایت مشتری تأثیر می گذارند

با انجام تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید داده هایی را که برای پروژه شما اعمال می شود تفسیر کنید. بینش داده‌ها می‌تواند از تصمیم‌گیری‌هایی مانند محصولات جدیدی که مشتریان ممکن است دوست داشته باشند، یا اینکه در منطقه یا کشور جدیدی گسترش یابند یا کجا هزینه‌های خاص را کاهش دهند، پشتیبانی کند.