راهنمای جامع تحلیل و تجسم داده

تیم هوش تجاری آماتک دیدگاه‌ها بسته هستند

فناوری به سرعت در حال تبدیل شدن به یک عنصر کلیدی در دنیای امروز است. همه چیز از تجارت گرفته تا آموزش و پزشکی در حال حاضر توسط فناوری هدایت می‌شود. این کار تا حد زیادی در خودکارسازی کارهای دستی قبلی و ایجاد همه چیز یکپارچه و کارآمد پیش رفته است.

با این حال، فناوری به تولید مقادیر زیادی داده معروف است، که منجر به ظهور زمینه‌های متعددی شده است که همگی به داده‌ها و اهمیت روزافزون آن متکی هستند. از جمله آنها تجزیه و تحلیل و تجسم داده (Data Analytics and Visualization) است.

بر کسی پوشیده نیست که عصر Big Data فرا رسیده است و داده ها همه چیز را به خصوص در تجارت هدایت می‌کنند. اینجاست که تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم به تصویر می‌رسند.

در حالی که ممکن است این اصطلاحات برای اکثر مردم نسبتاً جدید باشند، سرمایه گذاری در تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها، تفاوت بین یک شرکت موفق و یک شرکت شکست خورده را ایجاد می‌کند. با در نظر گرفتن این موضوع، این وبلاگ قصد دارد شما را با دانش تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها آشنا کند.

فهرست مطالب:

تجزیه و تحلیل داده چیست؟
انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها چیست؟
- تجزیه و تحلیل داده‌های کمّی
- تجزیه و تحلیل داده‌های کیفی
اجزای تجزیه و تحلیل داده چیست؟
تجسم داده چیست؟
انواع تکنیک های بصری سازی داده‌ها چیست؟
مزایای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها چیست؟
تفاوت‌ بین تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها چیست؟
نتیجه‌گیری

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

همانطور که قبلا ذکر شد، ظهور فناوری به عنوان یک نیروی محرکه حیاتی در هر بخش در دنیای امروز منجر به تولید داده‌های عظیم شده است. بدون تجزیه و تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها نمی‌توانند معنی این اطلاعات را بفهمند. تجزیه و تحلیل یک اصطلاح گسترده است که زیرشاخه‌های متعددی را در بر می‌گیرد.

این به تمام ابزارها و فعالیت‌های درگیر در پردازش داده‌ها برای توسعه بینش‌ها و تفاسیر ارزشمند اشاره دارد. شایان ذکر است که تجزیه و تحلیل داده‌ها به ابزارها و نرم افزارهای رایانه‌ای وابسته است که به استخراج داده‌ها و تجزیه و تحلیل آنها برای تصمیم گیری‌های تجاری مطابق با آن کمک می‌کند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها در صنعت تجاری بسیار مورد استفاده قرار گرفته است زیرا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا مشتریان خود را بهتر درک کنند و کمپین‌های تبلیغاتی خود را تقویت کنند. این یک زمینه بسیار پویا به دلیل نوآوری‌های متعددی است که هر چند وقت یکبار به گوشمان می‌رسد.

انواع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

1. تجزیه و تحلیل داده های کمی (Quantitative Data Analysis)

این نوع از تجزیه و تحلیل داده‌ها بیشتر به ماهیت آماری داده‌های شما متمایل است. به طور کلی به شما می‌گوید که چه اتفاقی می‌افتد و آیا روندها افزایش یا کاهش را نشان می‌دهند. در زیر انواع تجزیه و تحلیل داده‌های کمی آورده شده است:

تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis): این نوع از تجزیه و تحلیل داده‌ها به شما امکان می‌دهد الگوها و روندها را در مجموعه خاصی از داده‌ها مشاهده کنید. این شامل فرآیندهایی مانند محاسبه فرکانس‌ها، درصدها و معیارهای گرایش مرکزی، از جمله میانگین، حالت، و میانه است.

تحلیل استنباطی (Inferential Analysis): زمانی استفاده می‌شود که تفاوت‌ها و همبستگی‌ها بین مجموعه‌های داده خاص مورد بررسی قرار گیرد. فرآیندهای درگیر عبارتند از ANOVA ، t-Tests و Chi-Square.

2. تجزیه و تحلیل داده های کیفی (Qualitative Data Analysis)

در حالی که تجزیه و تحلیل کمی بر داده‌های عددی تمرکز می‌کند، کیفی کاملا برعکس است و با داده های غیر عددی مانند صدا، ضبط ویدئو، تصاویر، متون و رونوشت‌ها سروکار دارد. علاوه بر این، داده‌های کیفی به طور کلی به شما می‌گوید که چگونه داده‌های شما تغییر می‌کند.

اجزای تجزیه و تحلیل داده چیست؟

اجزای تجزیه و تحلیل داده‌ها به تکنیک‌های مختلفی اشاره دارد که می‌توانید برای پردازش هر مجموعه‌ای از داده‌ها استفاده کنید. آنها عبارتند از:

Text Analytics: این تکنیکی است که در تصحیح خودکار در گوشی‌ها و نرم افزارهایی مانند Microsoft Word استفاده می‌شود. شامل تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از متن برای رسیدن به الگوریتم است. برنامه های کاربردی عبارتند از تجزیه و تحلیل زبانی و تشخیص الگو.

داده کاوی (Data Mining): یکی از حیاتی ترین کاربردهای داده کاوی، تعیین الگوهای رفتاری در داده‌های بستری در طول آزمایشات بالینی است. همانطور که از نام آن پیداست، داده کاوی تکه‌های بزرگ داده را به قطعات کوچکتر تقسیم می‌کند که برای یک هدف خاص مناسب است.

هوش تجاری (Business Intelligence): این یکی از فرآیندهای ضروری برای هر کسب و کار موفقی است. شامل تبدیل داده‌ها به استراتژی‌های عملی برای یک نهاد تجاری خاص است. به عنوان مثال، این فرآیندی است که در پس جایگذاری محصول و قیمت گذاری در اکثر شرکت‌ها وجود دارد.

تجسم داده (Data Visualization) چیست؟

در حالی که تجزیه و تحلیل داده‌ها بیشتر درگیر آوردن نوعی ساختار به داده‌های سازمان نیافته است، تجسم داده‌ها با تصویرسازی اطلاعات برای توسعه روندها و نتیجه گیری‌ها سروکار دارد. در تجسم داده‌ها، اطلاعات در چارت‌ها، گراف‌ها و سایر اشکال نمایش‌های بصری سازماندهی می‌شوند. این اطلاعات پیچیده را ساده می‌کند و آن را برای همه ذینفعان درگیر می‌کند تا تصمیمات تجاری حیاتی بگیرند.

انواع تکنیک های بصری سازی داده ها چیست؟

مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها، نوع تکنیک تجسم داده که انتخاب می‌کنید تا حد زیادی به نوع داده ای که باید مدل سازی شود و هدف بستگی دارد. شایان ذکر است که برخی از تجسم‌ها به صورت دستی ایجاد می‌شوند در حالی که برخی دیگر خودکار هستند. در زیر برخی از تکنیک‌های محبوب تجسم آورده شده است:

هیستوگرام (Histograms): این یک ابزار تجسم گرافیکی است که مجموعه ای از داده‌ها را در طیف وسیعی از فرکانس‌ها سازماندهی می‌کند. شباهت‌های کلیدی به نمودار نواری دارد و اطلاعات را به گونه‌ای سازماندهی می‌کند که تفسیر آن را آسان می‌کند.

گراف‌ها (Graphs): اینها ابزارهای عالی برای تجزیه و تحلیل رابطه سری زمانی در یک مجموعه خاص از داده‌ها هستند. به عنوان مثال، سود سالانه یک شرکت را می‌توان بر اساس هر ماه با استفاده از یک نمودار تجزیه و تحلیل کرد.

Fever Charts: یک Fever Chart ابزاری ضروری برای هر کسب و کاری است زیرا نشان می‌دهد که چگونه داده‌ها در طول زمان تغییر می‌کنند. به عنوان مثال، عملکرد یک محصول خاص را می‌توان بر اساس سود سالانه آن تجزیه و تحلیل کرد.

تجسم نقشه حرارتی (Heatmap Visualization): این ابزار مبتنی بر این واقعیت روانشناختی است که مغز انسان رنگ‌ها را بسیار سریعتر از اعداد تفسیر می‌کند. این نموداری است که از نقاط داده عددی برجسته شده با رنگ‌های روشن یا گرم برای نشان دادن نقاط با ارزش بالا یا پایین استفاده می‌کند.

اینفوگرافیک (Infographics): اینفوگرافیک‌ها هنگام تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های پیچیده موثر هستند. آنها حجم زیادی از داده‌ها را می‌گیرند و آنها را در قالبی برای تفسیر آسان سازماندهی می‌کنند.

اینها برخی از محبوب‌ترین تجسم‌هایی بودند که می‌توانید برای ارتقای جریان‌های کاری تجزیه و تحلیل داده و تجسم خود از آنها استفاده کنید.

مزایای تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها چیست؟

تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها بخشی از فرآیند تصمیم گیری تجاری هستند. این به ذینفعان کمک می‌کند تا الگوهای موجود در داده‌ها را تشخیص دهند و استراتژی‌های تجاری سودآور را طراحی کنند. در زیر برخی از مزایای تجزیه و تحلیل و تجسم داده آورده شده است:

تصمیم گیری بهتر (Better Decision Making): با استفاده از تحلیلگران ماهر داده و نرم افزار مناسب، شرکت ها می توانند روند بازار را شناسایی کرده و تصمیمات تجاری بهتری برای افزایش فروش و سود بگیرند.

بینش بهتر (Better Insights): شرکت‌ها می‌توانند بینش بهتری در مورد پایگاه مشتری خود به دست آورند- با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم، شرکت‌ها می‌توانند داده‌های مشتریان بزرگ را به مجموعه‌های کوچک‌تری تقسیم کنند که می‌توانند برای درک بهتر پایگاه مشتری مورد استفاده قرار گیرند.

بهبود بهره‌وری و رشد درآمد (Improving Productivity and Revenue Growth): با مشاهده نتایج حاصل از تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم، شرکت‌ها می‌دانند در چه زمینه‌هایی باید سرمایه‌گذاری کنند و چه فرآیندهایی برای کارایی بهتر باید خودکار شوند.

توجه به تغییرات در رفتار بازار (Noting Changes in Market Behaviour): با داشبورد تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم در زمان واقعی، سهامداران شرکت می‌توانند به سرعت تغییرات در رفتار بازار را شناسایی کرده و تصمیمات تجاری مناسب را اتخاذ کنند.

تجزیه و تحلیل بازارهای مختلف (Analyzing Different Markets): با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها و تکنیک‌های تجسم، شرکت‌ها می‌توانند بازارهای مختلف را تجزیه و تحلیل کنند و تصمیم بگیرند که به کدام یک توجه کنند و کدام یک از آنها اجتناب کنند.

روندهای تجاری (Business Trends): این یکی از با ارزش‌ترین برنامه‌های کاربردی تجزیه و تحلیل داده‌ها و تجسم است. این به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا روندهای حال و گذشته را بررسی کنند تا پیش‌بینی‌هایی انجام دهند که مسیر آینده را برای کسب‌وکار تعیین می‌کند.

روابط داده‌ها (Data Relationships): این یکی از بارزترین مزایای تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم است. این به شرکت ها کمک می کند تا روابط بین مجموعه داده های مستقل را یادداشت کنند و بر اساس این یافته ها تصمیمات تجاری بگیرند.

تفاوت‌ بین تجزیه و تحلیل و تجسم داده‌ها چیست؟

بر اساس	تجسم داده‌ها	تجزیه و تحلیل داده‌ها
تعریف	نمایش گرافیکی اطلاعات و داده‌ها در قالب تصویری یا گرافیکی به عنوان تجسم داده‌ها شناخته می‌شود.	تجزیه و تحلیل داده‌ها فرآیند تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌ها به منظور تصمیم گیری بر اساس اطلاعات موجود است که به طور فزاینده‌ای با کمک نرم افزارها و سیستم های تخصصی انجام می‌شود.
فواید	تعیین کنید که کدام مناطق نیاز به توجه یا بهبود دارند. تعیین کنید که کدام عوامل بر رفتار مشتری تأثیر می گذارد. در تعیین اینکه کدام محصولات به کدام مکان تعلق دارند کمک می‌کند. تخمین حجم فروش	مدل‌ها و الگوهای زیربنای آنها را تعیین کنید. به عنوان منبع داده برای تجسم داده عمل می کند. با پیش بینی نیازها به بهبود کسب و کار کمک می‌کند.
استفاده برای	هدف از تجسم داده‌ها انتقال بصری اطلاعات به کاربران به شیوه ای واضح و کارآمد است.	هر کسب و کاری داده‌ها را جمع آوری می کند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها، می تواند به کسب و کار در تصمیم گیری های تجاری بهتر کمک کند.
رابطه	تجسم داده‌ها به درک بهتر کمک می‌کند.	نتیجه گیری مجموعه داده‌ها با استفاده از تجسم داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها با هم استخراج خواهد شد. ممکن است در چند سناریو به عنوان منبع تجسم عمل کند.
صنایع	امور مالی، بانکداری، مراقبت‌های بهداشتی، خرده فروشی و سایر صنایع به طور گسترده از فناوری‌ها و تکنیک‌های تجسم داده‌ها استفاده می کنند.	آژانس‌های تجاری، مالی، بهداشت و درمان، کشف جرم و آژانس‌های مسافرتی همگی از فناوری‌ها و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند.
ابزار	Plotly، DataHero، Tableau، Dygraphs، QlikView، ZingCHhart و غیره.	Trifecta، Excel /Spreadsheet، Hive، Polybase، Presto، Trifecta، Excel /Spreadsheet، Clear Analytics، SAP Business Intelligence و غیره.
بستر، زمینه	تجزیه و تحلیل و طراحی، پردازش داده‌های بزرگ، داشبوردهای مدیریت خدمات	داده کاوی، تجزیه و تحلیل و طراحی، همگی اصطلاحاتی هستند که برای توصیف پردازش حجم زیادی از داده‌ها استفاده می‌شوند.
تکنیک	تجسم داده‌های ایستا یا تعاملی امکان پذیر است.	تجزیه و تحلیل تجویزی و پیش بینی کننده دو نوع تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند.
انجام شده توسط	مهندسان داده	تحلیلگران داده

نتیجه‌گیری

در این وبلاگ، یاد گرفتید که تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها چیست و چه مزایایی دارد. داده‌ها در حال تبدیل شدن به یکی از با ارزش‌ترین دارایی‌ها در دنیای تجارت امروز هستند و مهارت‌ها به سرعت در حال تغییر هستند تا دنیایی را که مبتنی بر داده‌ها است، تطبیق دهد. با در نظر گرفتن این موضوع، متخصصان باید مجموعه مهارت های لازم را برای تجسم و تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری عاقلانه و عملی تجاری بر اساس این اطلاعات کسب کنند.