تجزیه و تحلیل داده ها فرآیندی است که به رشد کسب و کار کمک می کند. سهامداران از بینشی که از بررسی تحلیل ها به دست می آورند برای تصمیم گیری های بزرگ در مورد شرکت خود استفاده می کنند. به همین دلیل، مهم است که رهبران تجاری در شرکتها، بزرگ و کوچک، درک کنند که تجزیه و تحلیل داده چیست.
در این مقاله از ایوسی، ما به شما کمک خواهیم کرد تا همه چیز را در مورد تجزیه و تحلیل داده، چرایی اهمیت، انواع و نحوه استفاده از آن مرتب کنید.
تجزیه و تحلیل داده چیست؟
تجزیه و تحلیل داده ها شامل تکنیک هایی است که علم استنتاج از مدل های داده را می سازد. امروزه بسیاری از فرآیندهای تجزیه و تحلیل دادهها به شکل الگوریتمهایی هستند که میتوان آنها را تغییر داد و خودکار کرد تا مفیدترین و در زمان واقعی بینش هوش تجاری را به ذینفعان ارائه دهد.
بینش های تجزیه و تحلیل داده، زمینه مهمی را از مقادیر انبوه داده استخراج می کند که می تواند روندها و معیارهایی را که مشاغل باید ردیابی کنند، نشان می دهد. شرکت ها از این اطلاعات برای حفظ رقابت در بازارهای خود استفاده می کنند. در تجارت سازمانی، تجزیه و تحلیل داده ها اغلب با “داده های بزرگ” مرتبط است، که داده هایی با حجم، تنوع و سرعت برای تصمیم گیری سریع تجاری است.
مرتبط: ۸ مجوز برتر تجزیه و تحلیل داده ها و گواهینامه های کلان داده برای ارتقای شغل شما
چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟
تجزیه و تحلیل دادهها به رهبران کسبوکار و ذینفعان کمک میکند تا مقادیر عظیمی از دادههای بزرگ را با ارائه آنها به روشی آسان برای تفسیر که زمینههای مهم را روشن میکند و روندها و معیارها را آشکار میکند، درک کنند. این امر به تصمیم گیرندگان تجاری اجازه می دهد تا با نگاهی ساده به تجسم ها تصمیم بگیرند، مشروط بر اینکه داده ها جاری و صحیح باشند. به همین دلیل است که داده ها دارایی مهمی برای سازمان های بزرگ است و تجزیه و تحلیل آن ها در اولویت قرار دارد.
انواع تجزیه و تحلیل داده ها
چهار نوع تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که مشاغل اغلب برای تعیین روندها و معیارها از آنها استفاده می کنند:
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: یک نوع رایج از تجزیه و تحلیل، تجزیه و تحلیل پیش بینی، کمک می کند تا به کسب و کارها پاسخ دهند که اوضاع در آینده چگونه خواهد بود. تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده، دادههای تاریخی شرکت را برای پیشبینی روند رشد شرکت در آینده، رفتار بازار و موارد دیگر به کار میگیرد. این نوع تجزیه و تحلیل از تحلیل و مدل سازی آماری استفاده می کند.
- تجزیه و تحلیل تجویزی: تجزیه و تحلیل تجویزی به ذینفعان می گوید که چه کاری باید انجام شود. می تواند با نگاه کردن به آمار بهترین مسیر عمل را تعیین کند.
- تجزیه و تحلیل تشخیصی: این نوع تجزیه و تحلیل از مولفه های داده های متنوعی برای تجزیه و تحلیل چرایی وقوع چیزی استفاده می کند. در این نوع تجزیه و تحلیل، مقادیر شاخص عملکرد در رابطه با سایر داده ها مورد بررسی قرار می گیرند تا ببینند چرا عملکرد بهتر یا بدتر از حد انتظار داشتند.
- تجزیه و تحلیل توصیفی: این نوع تجزیه و تحلیل از داده ها برای نشان دادن آنچه در یک دوره خاص رخ داده است استفاده می کند. در این مورد، داده ها در خدمت هدف توصیف رویدادهایی هستند که به زمینه نیاز دارند.
مرتبط: ۴۹ سؤال مصاحبه تجزیه و تحلیل داده (با نمونه پاسخ)
نحوه استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها
اگر قصد استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها را دارید، کارهایی که می توانید انجام دهید در اینجا آمده است:
- داده ها را جمع آوری کنید.
- داده های جمع آوری شده را بررسی کنید.
- بینش دریافت کنید.
- ذخیره سازی و زیرساخت را در نظر بگیرید.
- روی تجسم و مدل سازی سرمایه گذاری کنید.
- اقدام به.
۱. جمع آوری داده ها
ابتدا باید داده ها را جمع آوری کنید. در طول این فرآیند، اگر تصمیمگیرنده کسبوکار هستید، باید به این فکر کنید که چه فرآیندهایی از کانالهای بازاریابی شما پشتیبانی میکنند که منجر به دادههای مشتری میشوند. شما همچنین باید سایر حوزه های داده مانند حسابداری، تولید و انجام را در نظر بگیرید. در حال حاضر منابع متعددی وجود دارد که می توانید داده های مفیدی را در آنها بیابید. هنگام جمعآوری و تجمیع دادهها، باید تعیین کنید که نیازهای دادههای شما چیست و چه زیرساختی از آنها پشتیبانی میکند.
۲. داده های جمع آوری شده را بررسی کنید
در طول این مرحله، باید تمام داده های خود را از نظر صحت یا خطا بررسی کنید. شما باید نحوه جمع آوری داده ها را در نظر بگیرید. اگر به سرعت یا از منابع مختلف جمع آوری شده باشد، ممکن است نیاز به تجزیه و تحلیل برای دقت داشته باشد. تجزیه و تحلیل داده ها برای تجارت ارزشمند است، اما هزینه دارد. قبل از سرمایه گذاری در تجزیه و تحلیل، باید اطمینان حاصل کنید که داده های شما کامل، دقیق و آماده تجزیه و تحلیل هستند.
مطالب مرتبط: ۱۰ شغل برای رشته های آمار
۳. بینش دریافت کنید
برای به دست آوردن بینش بهتر از داده های خود، ذینفعان باید این سوالات را از خود بپرسند:
- از نحوه جمع آوری داده ها چه می دانید؟
- آیا داده ها اخیرا تجزیه و تحلیل شده اند؟
- چرخه حیات داده برای سازمان چگونه به نظر می رسد؟
- آیا نگرانی های امنیتی وجود دارد؟
هنگامی که بتوانید به این سؤالات پاسخ دهید، در موقعیت بهتری برای درک انواع بینش مهمی خواهید بود که می توانید از تجسم مخزن داده خود به دست آورید.
۴. ذخیره سازی و زیرساخت را در نظر بگیرید
ذخیره داده ها و دریافت بهترین بینش از آن کار کوچکی نیست. در عوض، به یک زیرساخت داده و تحلیل قوی نیاز دارد که سرمایه گذاری زمان، پول و منابع است. ابزارهای داده شامل مواردی مانند پایگاههای داده، انبارهای داده، دریاچههای داده و ابزارهای هوش تجاری هستند که به شما در ذخیره دادهها و درک زمینه بیشتر آن کمک میکنند. نوع زیرساخت داده مورد نیاز شما تا حد زیادی به عواملی مانند اندازه کسب و کار شما، بار کلی داده، تعداد کل کاربران و نیازهای نقش کاربر بستگی دارد.
۵. روی تجسم و مدل سازی سرمایه گذاری کنید
اکنون که دادههای شما تمیز و دقیق هستند و در زیرساخت صحیح ذخیره شده و آماده تجزیه و تحلیل هستند، زمان استفاده از دادهها برای به دست آوردن بینش فرا رسیده است. تجسم بخش بزرگی از درک آسان داده ها است. ممکن است افرادی در تیم شما وجود داشته باشند که کار با آمار راحت نباشند و تجسم برای اطمینان از درک تصویر کلی مهم است.
ابزارها و منابعی در دسترس هستند که مدلسازی دادهها را به تجسمهایی که به راحتی قابل درک هستند، آسانتر میکنند. استفاده از منابعی را که در اختیار دارید برای ایجاد تجسم های معنادار که به برند شما رونق می بخشد، در نظر بگیرید.
۶. اقدام کنید
صرف داشتن دادهها شروع خوبی است، اما داشتن یک برنامه عملی که به سازمان میگوید چگونه از دادهها استفاده کند و با بینشهایی که به دست میآید چه کند، مهمتر است. این با اطمینان از آماده بودن زیرساخت برای تجزیه و تحلیل داده ها شروع می شود. مهم نیست که اهداف شما چیست، برای موفقیت، یک کسب و کار باید بتواند داده ها را به بینش و بینش را به عمل تبدیل کند.
از بینش های ساده می توان خیلی چیزها را تصمیم گرفت. به عنوان مثال، مدیران عامل می توانند تصمیمات بودجه ای بگیرند که بر کل شرکت تأثیر می گذارد. بینش در مورد عادات مصرفکننده میتواند نتایج را در هر سطحی از سازمان به ارمغان بیاورد و به مواردی مانند نحوه صحبت برند با مصرفکنندگان، جایی که مصرفکنندگان میتوانند دسترسی داشته باشند و آنچه را که دوست دارند اطلاع دهد.