۸ نرم افزار تجزیه و تحلیل داده که باید بشناسید

امروزه داده های بیشتری از همیشه وجود دارد. در واقع، طبق تحقیقات انجام شده توسط Statista، حجم جهانی داده های ایجاد شده، ضبط شده، کپی شده و مصرف شده تا سال ۲۰۲۵ به ۱۸۱ زتابایت خواهد رسید. این تعداد زیادی داده است که نیاز به مرتب سازی، پاکسازی، تجزیه و تحلیل و تجسم دارند.

همانطور که داده‌های زیادی وجود دارد، نرم‌افزار و ابزارهای زیادی نیز برای کار با آن‌ها وجود دارد، انبارهای داده مبتنی بر ابر حجم عظیمی از داده‌های تجاری را ذخیره می‌کنند. برخی از برنامه ها به طور ویژه برای مدل سازی داده ها طراحی شده اند و نرم افزار داده ها را در رنگ ها و نمودارهای روشن تجسم می کند. در مواجهه با چنین انتخاب قاطع، بسیاری به ناچار تعجب می کنند که از کجا باید شروع کنند.

ما برای کمک اینجا هستیم. به‌جای فهرست کردن همه ابزارهایی که ممکن است در حرفه‌ی حرفه‌ای‌تان با آن‌ها مواجه شوید، هفت نرم‌افزار تجزیه و تحلیل داده‌های ضروری را گردآوری کرده‌ایم که باید هنگام شروع سفر داده‌تان، آن‌ها را بشناسید. در اینجا، با برخی از رایج‌ترین نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها روبرو می‌شوید، یاد می‌گیرید که هر کدام چه کاری انجام می‌دهند و دلیل اهمیت آن را کشف خواهید کرد. در پایان، حتی یک دوره پیشنهادی پیدا خواهید کرد که به شما کمک می‌کند مهارت‌هایی را که برای رسیدن به یک موقعیت تحلیلگر داده در سطح ابتدایی نیاز دارید، به دست آورید.

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

تجزیه و تحلیل داده یک فرایند است که در آن داده ها جمع آوری، سازماندهی، تحلیل و نتیجه گیری می شوند به منظور استخراج اطلاعات مفید و الگوهای مخفی از داده ها. این فرایند شامل استفاده از روش ها و الگوریتم های مختلفی مانند خوشه بندی، تحلیل رگرسیون، شبکه های عصبی و دیگر روش های پردازش داده است. اهداف این فرایند می تواند شناسایی روابط میان داده ها، پیش بینی رویدادها، تفسیر الگوهای آماری و بهبود تصمیمات کسب و کار با استفاده از اطلاعات به دست آمده از داده ها باشد.

چرا تجزیه و تحلیل داده یک ضرورت است؟

تجزیه و تحلیل داده یک ضرورت است زیرا اطلاعات برای سازمان ها و شرکت ها ارزش بسیار زیادی دارند و این اطلاعات باید به درستی تحلیل شوند تا بتوان به تصمیم گیری های صحیح و موثر دست یافت. تجزیه و تحلیل داده به کمک ابزارها و تکنیک های مختلف مانند استفاده از نرم افزارهای تحلیل داده، الگوریتم ها و تکنیک های آماری انجام می شود تا داده ها به شکل منطقی و قابل فهمی تبدیل شوند. این کار باعث بهبود فرآیندهای تصمیم گیری، پیش بینی و شناخت بهتر روند های کسب و کار می شود و در نتیجه به افزایش رقابت پذیری و بهره وری کمک می کند.

همچنین تجزیه و تحلیل داده به کمک اطلاعات بیشتری در مورد مشتریان، بازار، رقبا و فرصت های جدید کمک می کند و به شرکت ها کمک می کند تا بهترین استراتژی ها و تکتیک ها را برای رشد و توسعه یافتن پیدا کنند. به طور کلی، تجزیه و تحلیل داده به شرکت ها کمک می کند تا از اطلاعات خود بهترین استفاده را برای بهبود عملکرد و ارتقا به موقعیت رقابتی به دست آورند.

آشنایی با بهترین نرم افزارهای تجزیه داده

پس جهش داده یک تضمین است که به شرکت‌ها کمک می‌کند تا تصمیم‌های استراتژیک بر پایهٔ اطلاعات دقیق بگیرند. بهترین نرم افزارهای تجزیه داده از قابلیت‌های پیشرفته‌ای برخوردار هستند که تحلیل و بررسی داده‌ها را سریع‌تر واقع‌بینانه‌تر می‌کنند. در ادامه به برترین نرم افزارهای تحلیل داده خواهیم برداخت:

۱. اکسل

مایکروسافت اکسل یکی از رایج ترین نرم افزارهایی است که برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. اکسل علاوه بر ارائه عملکردهای صفحه گسترده که قادر به مدیریت و سازماندهی مجموعه داده های بزرگ هستند، شامل ابزارهای نموداری و قابلیت های محاسباتی مانند جمع بندی خودکار یا “AutoSum” نیز می شود. اکسل همچنین شامل Analysis ToolPak است که دارای ابزارهای تجزیه و تحلیل داده است که قادر به انجام واریانس، رگرسیون و تجزیه و تحلیل آماری است.

سادگی و تطبیق پذیری اکسل آن را به ابزاری قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل کرده است که برای مدیریت، مرتب سازی، فیلتر کردن، تمیز کردن، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها مناسب است. اگر به تازگی در علم داده شروع کرده اید، باید در مورد اکسل بیشتر بدانید تا برای آینده شغلی خود آماده شوید.

۲. پایتون

طبق آمار موثق پایتون به طور معمول به عنوان محبوب ترین زبان برنامه نویسی در جهان امروز رتبه بندی می شود. 

برخلاف سایر زبان های برنامه نویسی، یادگیری پایتون نسبتاً آسان است و می توان از آن برای طیف گسترده ای از وظایف، از جمله توسعه نرم افزار و وب و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کرد. در دنیای داده‌ها، پایتون برای ساده‌سازی، مدل‌سازی، تجسم و تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از ابزارهای داخلی آنالیز داده‌ها استفاده می‌شود. یکی از ویژگی‌های کلیدی پایتون که برای متخصصان تجزیه و تحلیل داده جذاب است، کتابخانه‌های متعدد آن مانند Pandas و Numpy است که ابزارهای قدرتمند مختلفی را برای بسیاری از نیازهای تحلیلی ارائه می‌دهند.

متخصصان اولیه باید پایتون را یاد بگیرند تا اطمینان حاصل کنند که درک محکمی از یکی از مهم ترین زبان های برنامه نویسی که امروزه در داده ها استفاده می شود دارند.

بخوانید: سی شارپ در مقابل پایتون: تفاوت چیست؟ (به علاوه نحوه انتخاب)

۳. آر

R یک زبان برنامه نویسی منبع باز است که برای محاسبات آماری و گرافیک استفاده می شود. 

مانند پایتون، R نیز یک زبان برنامه نویسی نسبتاً آسان برای یادگیری در نظر گرفته می شود. معمولاً برای تجزیه و تحلیل آماری، تجسم داده ها و دستکاری داده ها استفاده می شود. تمرکز آماری R به این معنی است که برای محاسبات آماری مناسب است، در حالی که ابزارهای تجسم موجود در R آن را به زبانی عالی برای ایجاد گرافیک های جذاب مانند نمودارهای پراکنده و نمودار تبدیل می کند.

در کنار پایتون، R یکی از مهم ترین زبان های برنامه نویسی مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها است. اگر به دنبال شغلی در زمینه داده هستید، ممکن است بخواهید زمانی را صرف یادگیری R کنید.

بیشتر بخوانید: پایتون یا R برای تجزیه و تحلیل داده ها: کدام را باید یاد بگیرم؟

۴. تابلو

Tableau یک نرم افزار تجسم داده است که عمدتاً برای تجزیه و تحلیل تجاری و هوش تجاری استفاده می شود. 

Tableau بدون شک یکی از محبوب‌ترین پلتفرم‌های تجسم داده در دنیای تجارت است، به ویژه به این دلیل که دارای یک رابط کاربری به راحتی قابل درک است و مجموعه داده‌ها را به صورت یکپارچه به گرافیک‌های قابل درک تبدیل می‌کند. در حالی که کاربران تجاری به دلیل سهولت استفاده از آن لذت می برند، تحلیلگران داده آن را دوست دارند زیرا ابزارهای قدرتمندی را در خود جای داده است که می تواند عملکردهای تجزیه و تحلیل پیشرفته ای مانند تقسیم بندی، تجزیه و تحلیل کوهورت و تجزیه و تحلیل پیش بینی را انجام دهد.

تجسم داده ها مهم است زیرا به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا یافته های خود را به همکاران و سهامدارانی که ممکن است در غیر این صورت آنها را درک نکنند، منتقل کنند. اگر به آینده ای در زمینه تجزیه و تحلیل تجاری یا هوش فکر می کنید، ممکن است برای آماده شدن برای محل کار حرفه ای، Tableau را یاد بگیرید.

۵. MySQL

MySQL یک سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای منبع باز (RDBMS) است که برای ذخیره داده‌های برنامه‌ها، به‌ویژه داده‌های مبتنی بر وب استفاده می‌شود. MySQL که در بین وب سایت ها محبوب است، توسط وب سایت های محبوبی مانند فیس بوک، توییتر و یوتیوب استفاده شده است.

در داده‌ها، یک زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) برای مدیریت سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای استفاده می‌شود که از پایگاه‌های داده رابطه‌ای که معمولاً در جداول ساختار یافته استفاده می‌کنند، استفاده می‌شود. در نتیجه، متخصصان داده از MySQL برای ذخیره ایمن داده ها و انجام تجزیه و تحلیل معمول داده ها استفاده می کنند. در حالی که این برنامه دارای محدودیت‌هایی است، MySQL معمولاً با سیستم‌های داده موجود بسیاری از کسب‌وکارها مطابقت دارد.

به طور خاص، اگر می خواهید در زمینه فناوری در برنامه های وب کار کنید، باید MySQL را یاد بگیرید.

بخوانید: پایگاه داده چیست؟ نحوه استفاده وردپرس از پایگاه داده

۶. SAS

SAS مجموعه معروفی از نرم افزارهای تجزیه و تحلیل آماری است که توسط موسسه SAS برای اهداف تحلیلی مختلف از جمله هوش تجاری، تجزیه و تحلیل پیشرفته و تجزیه و تحلیل پیش بینی شده توسعه یافته است. 

تحلیلگران از SAS برای بازیابی، گزارش، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها استفاده می کنند. تحلیلگران هوش تجاری و تحلیلگران داده بیشتر شبیه SAS هستند زیرا انواع ابزارهای تحلیلی قدرتمند را در یک مکان گرد هم می آورد و دارای یک رابط کاربری گرافیکی بصری (GUI) است که استفاده از آن را آسان می کند. علاوه بر این، SAS یک مجموعه نرم افزار قابل اعتماد است که به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا بسیاری از کارهای خود را انجام دهند – از مدیریت داده ها گرفته تا تمیز کردن و مدل سازی آن.

SAS را بیاموزید تا برای موقعیت های متمرکز بر هوش تجاری و تجزیه و تحلیل آماده شوید یا اگر می خواهید با مجموعه نرم افزاری آشنا شوید که می تواند بیشتر کارهایی را که یک تحلیلگر داده باید انجام دهد، انجام دهد.

۷. نوت بوک Jupyter

Jupyter Notebook یک محیط تعاملی مبتنی بر وب است که برای به اشتراک گذاشتن اسناد محاسباتی یا “نوت بوک” استفاده می شود. تحلیلگران داده از نوت بوک های Jupyter برای نوشتن و اجرای کد، پاک کردن داده ها، تجسم داده ها، یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل آماری و بسیاری دیگر از اشکال تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کنند. علاوه بر این، Juypter Notebook به کاربران اجازه می دهد تجسم داده ها، کدها، نظرات و چندین زبان برنامه نویسی مختلف را در یک مکان ترکیب کنند و فضای بهبود یافته ای را برای مستندسازی فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها و به اشتراک گذاری آنها با دیگران فراهم کنند.

اهداف حرفه ای داده شما هر چه باشد، احتمالاً از استفاده از ابزاری مانند Jupyter Notebook برای حل مشکلات داده و به اشتراک گذاری کار خود با دیگران سود خواهید برد.

۸. SPSS

SPSS یک نرم افزار تحلیل آماری است که از آن برای تجزیه و تحلیل داده ها، انجام آزمایش های آماری و ایجاد گزارش های تحلیلی استفاده می شود. این نرم افزار معمولاً توسط تحلیلگران داده، محققان و دانشجویان برای انجام تجزیه و تحلیل داده های پیچیده و انجام آزمایش های آماری به کار می رود. SPSS ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل آماری مانند آنالیز آنواع مختلف مدل های آماری، انواع آزمون های فرضیه و تحلیل خوشه بندی را فراهم می کند.

اعتبار SPSS و قابلیت های آن برای محاسبات آماری آن را به یکی از نرم افزارهای تجزیه و تحلیل داده محبوب انجامی در دنیای علوم اجتماعی و اقتصادی تبدیل کرده است. اگر در حال تحصیل و تحقیق در زمینه های مختلف می باشید، یادگیری SPSS می تواند برای شما بسیار مفید باشد.

با تجزیه و تحلیل داده ها شروع کنید

حرفه در تجزیه و تحلیل داده ها با به دست آوردن مهارت هایی که برای انجام کار نیاز دارید شروع می شود. سفر داده‌های خود را از امروز با یکی از این ابزار قدرتمند آغاز کنید.

اولین گام برای شروع تجزیه و تحلیل داده‌ها، این است که داده‌های مورد نیاز خود را جمع آوری کنید. این ممکن است شامل داده‌های موجود در پایگاه داده‌ها، فایل‌های اکسل، فایل‌های CSV و یا حتی داده‌هایی که از منابع خارجی از جمله اینترنت جمع آوری کرده‌اید، باشد.

سپس، داده‌های خود را به یک ابزار تحلیل داده انتقال دهید. این ابزارها می‌توانند شامل نرم‌افزارهای مختلف تحلیلی بالا مانند Excel، R، Python، SAS، SPSS و … باشند. با استفاده از این ابزارها، می‌توانید داده‌های خود را تجزیه و تحلیل کرده و الگوها و روابط مختلف را شناسایی کنید.

بعد از آن، به دقت داده‌های خود را بررسی کنید و اطلاعات مفید را استخراج کنید. این شامل محاسبه آماره‌های مختلف مانند میانگین، مد، واریانس و … و همچنین تصویرسازی داده‌ها به وسیله نمودارها و گراف‌ها می‌شود.

در نهایت، با استنتاج‌هایی که از تجزیه و تحلیل داده‌ها خود بدست آورده‌اید، گزارشی تهیه کنید و نتایج خود را به دیگران ارائه دهید. این گزارش می‌تواند شامل توضیحات، جدول‌ها، نمودارها و … باشد که نشان دهنده یافته‌های شما است.

و بخوانید:

• ۸ مجوز برتر تجزیه و تحلیل داده ها و گواهینامه های کلان داده برای ارتقای شغل شما
• مهارت های مهم آماری برای داشتن در محل کار
• ۵ شغل برای تجسم داده ها (به علاوه مهارت)
• راهنمای نمودارهای قیفی