روش تجزیه و تحلیل اساسی به زبان ساده

قبل از پرش به اصطلاح "تجزیه و تحلیل داده ها" ، اجازه دهید اصطلاح "تجزیه و تحلیل" را مورد بحث قرار دهیم. تجزیه و تحلیل به زبان لیمن (انگلیسی ساده) فرآیند پاسخ دادن به "چگونه؟"و چرا؟". به عنوان مثال ، رشد شرکت XYZ در سه ماهه آخر چگونه بود؟یا چرا فروش شرکت XYZ تابستان گذشته کاهش یافت؟بنابراین برای پاسخ به آن سؤالاتی که داده هایی را که قبلاً داریم ، می گیریم. از آن ، ما آنچه را که نیاز داریم فیلتر می کنیم. این داده های فیلتر شده ، مجموعه داده نهایی قطعه بزرگتر است که قبلاً جمع آوری کرده ایم و این به هدف تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل می شود. یا گاهی اوقات ما چندین مجموعه داده را می گیریم و آنها را برای یافتن الگویی تجزیه و تحلیل می کنیم. به عنوان مثال ، داده های فروش تابستان را به مدت سه سال متوالی بگیرید. فهمیدن اینکه آیا این کاهش فروش تابستان گذشته به دلیل هر محصول خاصی بود که ما می فروختیم یا اینکه فقط یک مشکل مکرر بوده است. همه چیز در مورد جستجوی یک الگوی است. ما موارد یا رویدادهایی را که قبلاً در گذشته اتفاق افتاده است ، تجزیه و تحلیل می کنیم. با در نظر گرفتن تمام این اطلاعات ، می توانیم تجزیه و تحلیل داده ها را به این صورت تعریف کنیم:

روند مطالعه داده ها برای یافتن پاسخ به چگونگی و چرایی اتفاقات در گذشته. معمولاً نتیجه تجزیه و تحلیل داده ها مجموعه داده نهایی ، یعنی یک الگوی یا گزارش مفصلی است که می توانید بیشتر برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید.

تعریف تجزیه و تحلیل داده ها با تمایز با تجزیه و تحلیل داده ها

بنابراین ، همانطور که در بالا بحث کردیم ، نتیجه تجزیه و تحلیل داده ها مجموعه داده نهایی ، یعنی یک الگوی یا گزارش مفصلی است که می توانید بیشتر برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید. بنابراین تجزیه و تحلیل داده ها به چه معنی است؟هنگامی که با تجزیه و تحلیل داده ها انجام داده اید ، تمام نتایج ، گزارش ها و مجموعه داده های خود را در دست خود دارید. حالا ، چه بعدی؟در مرحله بعد ، شما گامی به سمت تصمیم گیری خواهید برد و آن مرحله به عنوان "تجزیه و تحلیل داده ها" شناخته می شود. در تجزیه و تحلیل داده ها ، خواندن مجموعه داده ها یا نتیجه تجزیه و تحلیل داده ها و پردازش آنها برای یافتن رویدادهایی که احتمالاً در آینده رخ می دهد.

مثال:

فرض کنید صاحب یک کسب و کار هستید و محصولات روزانه را می فروشید. مدل کسب و کار شما بسیار ساده است. شما محصولاتی را از تامین کننده خریداری کرده و به مشتری می فروشید. بیایید فرض کنیم بزرگترین چالش برای کسب و کار شما یافتن مقدار مناسب سهام در زمان معین است. شما نمی توانید محصولات لبنی اضافی را ذخیره کنید زیرا فاسد شدنی هستند و اگر خراب شوند نمی توانید آنها را بفروشید و در نتیجه ضرر مستقیمی برای شما به همراه خواهد داشت. در عین حال، نمی توانید کم فروشی کنید زیرا ممکن است منجر به از دست دادن مشتریان بالقوه شود. اما تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما در پیش بینی قدرت مشتریان خود در یک زمان معین کمک کند. با استفاده از این نتیجه، می توانید به اندازه کافی منابع خود را ذخیره کنید و به نوبه خود ضرر را به حداقل برسانید. به عبارت ساده، با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید متوجه شوید که فروشگاه شما در چه زمانی از سال کمترین یا بیشترین مشتری را دارد. با استفاده از این اطلاعات، می توانید منابع خود را مطابق با آن ذخیره کنید.

چرا تحلیل داده ها؟

«داده ها همه جا هستند»، در برگه ها، در پلتفرم های رسانه های اجتماعی، در بررسی ها و بازخوردهای محصول، در همه جا. در این آخرین عصر اطلاعات، با سرعت های کور ایجاد می شود و زمانی که داده ها به درستی تجزیه و تحلیل شوند، می تواند با ارزش ترین دارایی یک شرکت باشد."برای رشد کسب و کار خود حتی برای رشد در زندگی خود، گاهی اوقات تنها کاری که باید انجام دهید تجزیه و تحلیل است! اگر کسب و کار شما در حال رشد نیست، پس باید به گذشته نگاه کنید و اشتباهات خود را بشناسید و بدون تکرار آن اشتباهات دوباره برنامه ریزی کنید. و حتی اگر کسب و کار شما در حال رشد است، باید منتظر رشد بیشتر کسب و کار باشید. تنها کاری که باید انجام دهید این است که داده های کسب و کار و فرآیندهای تجاری خود را تجزیه و تحلیل کنید.

انواع روش های تجزیه و تحلیل داده ها

عمده ترین روش های تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

1. تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی به داده ها نگاه می کند و رویدادهای گذشته را برای بینش در مورد چگونگی نزدیک شدن به رویدادهای آینده تجزیه و تحلیل می کند. به عملکرد گذشته نگاه می کند و عملکرد را با استخراج داده های تاریخی برای درک علت موفقیت یا شکست در گذشته درک می کند. تقریباً تمام گزارش های مدیریتی مانند فروش، بازاریابی، عملیات و امور مالی از این نوع تحلیل استفاده می کنند.

مثال: بیایید مثال DMart را در نظر بگیریم، می توانیم به تاریخچه محصول نگاهی بیندازیم و با مشاهده روندهای فروخته شده محصول متوجه شویم که کدام محصولات بیشتر فروخته شده یا کدام محصولات تقاضای زیادی دارند و بر اساس تجزیه و تحلیل آنها می توانیم تصمیم بیشتری بگیریم. قرار دادن انباری از آن کالا به مقدار زیاد برای سال آینده.

2. تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی دست در دست با تجزیه و تحلیل توصیفی است. همانطور که تجزیه و تحلیل توصیفی می یابد که در گذشته چه اتفاقی افتاده است ، تجزیه و تحلیل تشخیصی ، از طرف دیگر ، می یابد که چرا این اتفاق افتاده است یا چه اقداماتی در آن زمان انجام شده است ، یا چند بار اتفاق افتاده است. این اساساً با درک الگوهای رفتاری توضیح مفصلی در مورد سناریوی خاص ارائه می دهد.

مثال: بیایید دوباره مثال DMART را بگیریم. حال اگر بخواهیم دریابیم که چرا یک محصول خاص تقاضای زیادی دارد ، آیا به دلیل برند آنها است یا به دلیل کیفیت است. تمام این اطلاعات را می توان به راحتی با استفاده از تجزیه و تحلیل تشخیصی شناسایی کرد.

3. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

اطلاعاتی که از تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی دریافت کرده ایم ، می توانیم از این اطلاعات برای پیش بینی داده های آینده استفاده کنیم. اساساً آنچه را که احتمالاً در آینده اتفاق می افتد می یابد. اکنون وقتی می گویم داده های آینده به این معنی نیست که ما با نگاه به روندهای گذشته و الگوهای رفتاری پیش بینی می کنیم که ممکن است در آینده اتفاق بیفتد.

مثال: بهترین نمونه سیستم های پیشنهادی آمازون و Netflix است. شاید توجه داشته باشید که هر زمان که محصولی را از آمازون خریداری می کنید ، در سمت پرداخت ، توصیه ای به شما نشان می دهد که مشتری که این کالا را خریداری کرده است ، این محصول را نیز خریداری کرده است که توصیه در گذشته بر اساس رفتار خرید مشتری است. تحلیلگر رفتار خرید گذشته مشتری ، ارتباط بین هر محصول ایجاد می کند و به همین دلیل است که هنگام خرید هر محصول ، توصیه را نشان می دهد.

مثال بعدی Netflix خواهد بود ، هنگامی که شما هر فیلم یا سریال وب را در Netflix تماشا می کنید ، می بینید که Netflix بسیاری از فیلم های پیشنهادی یا سریال های وب را برای شما فراهم می کند ، که توصیه بر اساس داده های گذشته یا روندهای گذشته است ، مشخص می کند کدام فیلم یا فیلمسریال علاقه عمومی زیادی کسب کرده و بر اساس آن توصیه ای ایجاد می کند

4- تجزیه و تحلیل تجویز

این یک روش پیشرفته از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده است. اکنون وقتی چیزی را پیش بینی می کنید یا وقتی شروع به فکر کردن از جعبه می کنید ، قطعاً گزینه های زیادی خواهید داشت ، و سپس ما گیج می شویم که در واقع کدام گزینه کار خواهد کرد. تجزیه و تحلیل تجویز کمک می کند تا پیدا کنید که بهترین گزینه برای تحقق آن یا کار است. همانطور که تجزیه و تحلیل پیش بینی شده داده های آینده را پیش بینی می کند ، تجزیه و تحلیل تجویز از طرف دیگر کمک می کند تا هر آنچه را که پیش بینی کرده ایم اتفاق بیفتد. تجزیه و تحلیل تجویز بالاترین سطح تجزیه و تحلیل است که با نگاه به داده های توصیفی ، تشخیصی و پیش بینی کننده برای انتخاب بهترین راه حل بهینه استفاده می شود.

مثال: بهترین مثال با نگاه به روندهای گذشته و داده های پیش بینی شده ، مشخص می شود که چه زمانی باید چرخانده شود یا چه موقع کند شود ، که بسیار شبیه به راننده انسانی است.

5. تجزیه و تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل آماری یک رویکرد یا تکنیک آماری برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها به منظور خلاصه کردن ویژگی های مهم و اصلی آنها به طور کلی با استفاده از برخی از کمک های بصری است. از این روش می توان برای جمع آوری دانش در مورد جنبه های زیر داده ها استفاده کرد:

1. ویژگی های اصلی یا ویژگی های داده ها.
2. متغیرها و روابط آنها.
3. پیدا کردن متغیرهای مهمی که می توانند در مشکل ما استفاده شوند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها توانایی تبدیل داده های موجود در دسترس را به بینش های معنی دار برای تجارت و تصمیم گیری شما دارد. در حالی که چندین روش مختلف برای جمع آوری و تفسیر این داده ها وجود دارد ، بیشتر فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده ها از شش مرحله کلی پیروی می کنند.

1. نیازهای داده را مشخص کنید

در مرحله 1 فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها آنچه را که می خواهید از طریق داده ها پاسخ دهید تعریف کنید. این به طور معمول ناشی از یک مشکل تجاری یا سؤالاتی است ، مانند

• چگونه می توانیم هزینه های تولید را بدون قربانی کردن کیفیت کاهش دهیم؟
• مشتریان چگونه مارک ما را مشاهده می کنند؟
• چگونه می توانیم با استفاده از منابع فعلی خود فرصت های فروش را افزایش دهیم؟

2. جمع آوری داده ها

• منبع خود را پیدا کنید: تعیین کنید که چه اطلاعاتی را می توان از منابع موجود جمع آوری کرد و چه چیزی را برای یافتن در جای دیگر نیاز دارید.
• Standardize Collection: سیستم ذخیره سازی و نامگذاری فایل را قبل از زمان ایجاد کنید.
• نگه دارید پیگیری کنید: داده ها را با تاریخ در یک ورود به سیستم نگه دارید و هرگونه یادداشت منبع را در هنگام رفتن اضافه کنید.

داده ها کجا جمع آوری شده است؟

3. داده ها را تمیز و پردازش کنید

اطمینان حاصل کنید که داده های شما با شناسایی و از بین بردن هرگونه خطا یا فساد صحیح و قابل استفاده است.

• خطاهای مانیتور: یک رکورد را نگه دارید و به روندهایی که بیشتر خطاها از کجا می آیند نگاه کنید.
• اعتبار سنجی: تحقیق و سرمایه گذاری در ابزارهای داده ای که به شما امکان می دهد داده های خود را در زمان واقعی تمیز کنید.
• اسکراب برای داده های تکراری: کپی ها را شناسایی و حذف کنید تا در طول تجزیه و تحلیل صرفه جویی کنید.
• حذف همه قالب بندی: با از بین بردن هر نوع سبک قالب بندی ، ظاهر داده های خود را استاندارد کنید.

4- داده ها را تجزیه و تحلیل کنید

تکنیک های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها به شما امکان می دهد تا بر اساس سؤال یا مشکل تجاری خود ، نتیجه گیری ، تفسیر و نتیجه گیری را بدست آورید.

5- تفسیر

همانطور که نتیجه داده های خود را تفسیر می کنید ، این سؤالات کلیدی را از خود بپرسید:

• آیا داده ها به سوال شما پاسخ می دهند؟چگونه؟
• آیا داده ها به شما در دفاع از هرگونه اعتراض کمک می کند؟چگونه؟
• آیا محدودیت یا زوایایی وجود دارد که شما در نظر نگرفته اید؟

6. گزارش

از تجزیه و تحلیل داده ها می توان برای گزارش به افراد مختلف استفاده کرد:

• یک همکار یا مشتری اصلی
• رهبران اجرایی و تجارت
• یک ناظر فنی
• آن را موجز نگه دارید: داده ها را به گونه ای سازماندهی کنید که باعث می شود مخاطبان مختلف بتوانند از طریق آن کمرنگ شوند تا اطلاعات مربوط به آنها را پیدا کنند.
• آن را بصری کنید: از تکنیک های تجسم داده ها مانند جداول و نمودارها استفاده کنید تا پیام را به وضوح برقرار کنید.
• خلاصه اجرایی را درج کنید: این به کسی اجازه می دهد تا یافته های شما را به صورت مقدماتی تجزیه و تحلیل کند و مهمترین نکات شما را برای تأثیرگذاری بر تصمیمات آنها مهار کند.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها ، پردازش و دستکاری داده ها ، تجزیه و تحلیل روابط و همبستگی بین مجموعه داده ها را برای کاربران آسان تر می کنند و همچنین به شناسایی الگوهای و روندهای تفسیر کمک می کند. در زیر لیست برخی از ابزارهای محبوب به طور خلاصه توضیح داده شده است:

1. SAS

SAS یک زبان برنامه نویسی بود که توسط انستیتوی SAS برای تحلیلی پیشرفته ، تجزیه و تحلیل چند متغیره ، هوش تجاری ، مدیریت داده ها و تجزیه و تحلیل پیش بینی ایجاد شده است. این نرم افزار اختصاصی است که در C نوشته شده است و مجموعه نرم افزار آن شامل بیش از 200 مؤلفه است. زبان برنامه نویسی آن به عنوان سطح بالایی در نظر گرفته می شود و بنابراین یادگیری آن را آسان تر می کند. با این حال ، SAS برای کاربردهای بسیار خاص توسعه یافته است و ابزارهای قدرتمند هر روز به مجموعه گسترده موجود موجود اضافه نمی شوند ، بنابراین باعث می شود آن را برای برخی از برنامه های خاص کمتر کند. با این حال ، این واقعیت دارد که می تواند داده های منابع مختلف را تجزیه و تحلیل کند و همچنین می تواند نتایج را مستقیماً در صفحه گسترده اکسل بنویسد.

2. مایکروسافت اکسل

این یک برنامه صفحه گسترده مهم است که می تواند برای ثبت هزینه ها، ترسیم داده ها، و انجام دستکاری و جستجوی آسان و یا تولید جداول محوری برای ارائه گزارش های خلاصه شده دلخواه از مجموعه داده های بزرگ که حاوی یافته های داده های قابل توجهی است مفید باشد. این برنامه به زبان های C#، C++ و . NET Framework نوشته شده است و نسخه پایدار آن در سال 2016 منتشر شد. شامل استفاده از یک زبان برنامه نویسی ماکرو به نام ویژوال بیسیک برای توسعه برنامه ها است. دارای عملکردهای مختلف داخلی برای برآوردن نیازهای مختلف آماری، مالی و مهندسی است. این استاندارد صنعتی برای کاربردهای صفحه گسترده است.

این یکی از زبان های برنامه نویسی پیشرو برای انجام محاسبات آماری و گرافیک های پیچیده است. این یک زبان رایگان و متن باز است که می تواند بر روی پلتفرم های مختلف یونیکس، ویندوز و macOS اجرا شود. همچنین دارای یک رابط خط فرمان است که استفاده از آن آسان است. با این حال، یادگیری آن به ویژه برای افرادی که دانش قبلی در مورد برنامه نویسی ندارند دشوار است. اما برای ساختن نرم افزارهای آماری بسیار مفید است و برای انجام تحلیل های پیچیده بسیار مفید است. بیش از 11000 بسته دارد و ما می توانیم بسته ها را از نظر دسته بندی مرور کنیم. این بسته ها همچنین می توانند با Big Data مونتاژ شوند، کاتالیزوری که دیدگاه های سازمان های مختلف را در مورد داده های بدون ساختار تغییر داده است.

این یک زبان برنامه نویسی قدرتمند در سطح بالا است که برای برنامه نویسی همه منظوره استفاده می شود. پایتون از هر دو روش برنامه نویسی ساخت یافته و کاربردی پشتیبانی می کند. مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها آن را در تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مفید می کند. دانش Tensorflow، Theano، Keras، Matplotlib، Scikit-lea و Keras می تواند شما را بسیار به رویای خود برای تبدیل شدن به یک مهندس یادگیری ماشین نزدیکتر کند. همه چیز در پایتون یک شی است و این ویژگی باعث می شود که در بین توسعه دهندگان محبوبیت بالایی داشته باشد.

5. تابلو عمومی

Tableau Public نرم افزار رایگانی است که توسط شرکت عمومی "Tableau Software" توسعه یافته است که به کاربران اجازه می دهد به هر صفحه گسترده یا فایلی متصل شوند و تصاویر تعاملی داده را ایجاد کنند. همچنین می توان از آن برای ایجاد نقشه ها، داشبوردها و به روز رسانی در زمان واقعی برای ارائه آسان در وب استفاده کرد. نتایج را می توان از طریق سایت های رسانه های اجتماعی یا مستقیماً با مشتری به اشتراک گذاشت که استفاده از آن بسیار راحت است.

6. RapidMiner

RapidMiner یک بستر علوم داده بسیار متنوع است که توسط "RapidMiner Inc" ساخته شده است. این نرم افزار بر قابلیت های علوم داده رعد و برق تأکید دارد و محیطی یکپارچه را برای تهیه داده ها و کاربرد یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق ، استخراج متن و تکنیک های تحلیلی پیش بینی فراهم می کند. همچنین می تواند با بسیاری از انواع منبع داده از جمله Access ، SQL ، Excel ، Tera Data ، Sybase ، Oracle ، MySQL و DBASE کار کند.

7. Knime

Knime ، Miner اطلاعات Konstanz یک نرم افزار تجزیه و تحلیل داده های منبع آزاد و باز است. همچنین از آن به عنوان یک بستر گزارشگری و ادغام استفاده می شود. این شامل ادغام اجزای مختلف برای یادگیری ماشین و داده کاوی از طریق روکش داده ماژولار است. در جاوا نوشته شده و توسط knime. com AG تهیه شده است. این می تواند در سیستم عامل های مختلف مانند لینوکس ، OS X و ویندوز اداره شود. بیش از 500 شرکت در حال حاضر از این نرم افزار برای اهداف عملیاتی استفاده می کنند و برخی از آنها شامل آزمایشگاه های داده APTUS و قاره AG هستند.