داده‌ها به مجموعه‌ای از اطلاعات و ارقام اشاره دارند که به صورت الکترونیکی، کامپیوتری و یا دستی جمع‌آوری شده‌اند. داده‌ها در حوزه‌های مختلفی مانند علم، فناوری، کسب و کار، پزشکی و غیره استفاده می‌شوند. تجزیه و تحلیل داده‌ها به معنای استفاده از روش‌های مختلف برای بررسی و تحلیل داده‌هاست. تحلیل داده‌ها به منظور بهبود فرآیندهای کسب و کار، پیش‌بینی رفتار مشتریان، شناسایی الگوهای مختلف و غیره صورت می‌گیرد. این کار به کاربران این امکان را می‌دهد تا به دقت بیشتری در مورد روند و عملکرد فعلی خود آگاهی پیدا کنند و از آن برای تصمیم‌گیری‌های بهتر و افزایش کارآیی استفاده کنند. با توجه به اینکه داده‌ها در حالت خام بسیار بزرگ و پیچیده هستند، تجزیه و تحلیل داده‌ها به کمک روش‌های مختلفی از جمله استفاده از نرم‌افزارهای مختلف، تحلیل آماری، یادگیری ماشین و غیره انجام می‌شود. با استفاده از این روش‌ها، داده‌ها به صورت قابل فهم و قابل استفاده برای تصمیم‌گیری‌های بعدی تبدیل می‌شوند. روند تجزیه و تحلیل متفاوتی وجود دارد که در این راستا می‌خواهیم که تمامی موارد مربوط به آن را در این مطلب بازگو کنیم. پس با ما در پایه ریزان فناوری هوشمند همراه باشید.
منظور از تجزیه و تحلیل داده چیست؟
تجزیه و تحلیل داده به معنای جمع‌آوری، تفسیر، تحلیل و نتیجه‌گیری از داده‌های موجود است. این فرآیند شامل استفاده از روش‌های آماری و ریاضی برای تفسیر داده‌ها و به دست آوردن الگوها، روابط و تغییرات در داده‌ها می‌باشد. به زبان ساده، تجزیه و تحلیل داده یک فرآیند کلان و حیاتی در جوامع مدرن می‌باشد که باعث استخراج اطلاعات مفهومی و ارتباطات معنادار از داده‌های جمع‌آوری شده می‌شود. این فرآیند از اهمیت چشمگیری برخوردار است، زیرا داده‌ها در امور متعددی از زندگی انسانی و صنایع نقش اساسی دارند. تحلیل داده به ما امکان می‌دهد تا داده‌های خام را به اطلاعات قابل فهمی تبدیل کنیم. این اطلاعات به تصمیم‌گیران در ادارات دولتی، صنایع، و سازمان‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات منطقی‌تری را اتخاذ کنند. همچنین، تجزیه و تحلیل به ما این امکان را می‌دهد تا پدیده‌ها و الگوهای مخفی در داده‌ها را شناسایی کنیم. اینکار به ما امکان می‌دهد تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد آینده بیاوریم و از این طریق برنامه‌ها و راهبردهای بهبودی را تدوین کنیم. تجزیه و تحلیل داده در علوم مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله در تحقیقات علمی برای ارتقاء دانش، در صنایع برای بهبود فرآیندها و کاهش هزینه‌ها، در بهداشت برای تشخیص بیماری‌ها.
مراحل تجزیه و تحلیل داده
مراحل تحلیل داده
تحلیل داده به عنوان یک فرآیند سیستماتیک و متدولوژیک برای استخراج اطلاعات مفهومی از داده‌ها انجام می‌شود. این فرآیند به صورت گام به گام انجام شده و می‌تواند به منظور درک بهتر داده‌ها، کشف الگوها، و ارائه راه‌حل‌های مشکلات مورد استفاده قرار گیرد. در ادامه، مراحل تحلیل به صورت کامل توضیح داده شده است:
1. تعریف هدف:
ابتدا باید هدف و اهداف تحلیل داده را مشخص کنید. برای این کار، نیاز است تعیین کنید که دقیقاً چه سوالاتی از داده‌ها می‌خواهید پاسخ دهید یا چه مشکلاتی را می‌خواهید حل کنید.
2. جمع‌آوری داده‌ها:
این مرحله شامل جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز برای تحلیل می‌شود. داده‌ها ممکن است از منابع مختلفی مانند پایگاه‌های داده، فرم‌های آنلاین، سنجش‌ها، وب‌سایت‌ها و … استخراج شوند.
3. تنظیم داده:
در این مرحله، داده‌های جمع‌آوری شده باید تنظیم و پاکسازی شوند. این شامل حذف داده‌های مفقود، تصحیح اشتباهات داده‌ای، و استانداردسازی فرمت داده‌ها می‌شود.
4. تجزیه و تحلیل اولیه:
در این مرحله، از تکنیک‌های مختلف مانند تصاویر آماری، نمودارها، و توصیف‌های مقدماتی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. این مرحله به اندازه‌گیری الگوها و روندهای اولیه کمک می‌کند.
5. نتیجه‌گیری:
در این مرحله، نتایج تجزیه و تحلیل به منظور پاسخ به سوالات اصلی هدف تحلیل داده ارائه می‌شوند. این ممکن است شامل توصیه‌ها، پیشنهادات، یا نتیجه‌های آماری باشد. در نهایت، گزارش تحلیل داده به صورت مکتوب یا تصویری تهیه می‌شود و به مدیران یا تصمیم‌گیرندگان ارائه می‌شود. این گزارش باید اطلاعات مهم را به صورت قابل فهم و دقیق ارائه کند.
انواع تجزیه و تحلیل داده
معرفی انواع تجزیه و تحلیل داده
در این خصوص، انواع روش‌های مرسومی وجود دارد که هر کدام اهداف و فرآیندهای مشخصی را پشتیبانی می‌کنند. در ادامه بیشتر به این موضوع پرداخته شده:
1. تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis):
تجزیه و تحلیل توصیفی به بررسی و تفسیر داده‌ها با هدف درک و شناخت وضعیت کنونی داده‌ها می‌پردازد. این نوع تحلیل به توصیف و خلاصه‌سازی داده‌ها بر اساس معیارهای آماری از جمله میانگین، میانه، واحدهای فرکانس، و توزیع‌های احتمالی می‌پردازد. معمولاً برای توصیف و تبیین ویژگی‌های داده‌ها استفاده می‌شود.
2. تجزیه و تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis):
در این نوع تحلیل، تلاش می‌شود علل و عوامل پشت اتفاقات و رویدادها را شناسایی کنیم. این نوع تجزیه و تحلیل به دنبال پاسخ به سوالاتی مانند “چرا این اتفاق افتاد؟” و “چه عواملی اثرگذار بودند؟” می‌باشد. برای این منظور از تکنیک‌های آماری پیچیده‌تری مانند تحلیل علل و معلولی، تحلیل متغیرهای مرتبط و آزمون‌های فرضیه استفاده می‌شود.
3. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده (Predictive Analysis):
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده به پیش‌بینی رویدادها و اتفاقات آتی بر اساس داده‌های موجود می‌پردازد. این نوع تجزیه و تحلیل از روش‌های یادگیری ماشینی و مدل‌سازی آماری برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌کند. مثال‌هایی از این نوع تحلیل شامل پیش‌بینی فروش، پیش‌بینی قیمت‌ها، و تحلیل رفتار مشتریان می‌شوند.
4. تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis):
در تجزیه و تحلیل تجویزی، تلاش می‌شود توصیه‌ها و راهکارهای بهینه برای رفع مسائل و بهبود وضعیت ارائه شود. این نوع تجزیه و تحلیل بر اساس مدل‌های بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری گرفته می‌شود. برای مثال، تجزیه و تحلیل تجویزی می‌تواند در بهینه‌سازی زنجیره تأمین، مدیریت مخزن‌ها، و برنامه‌ریزی منابع مورد استفاده قرار گیرد.
منظور از چالش های تجزیه و تحلیل چیست؟
چالش‌های تجزیه و تحلیل داده به مشکلاتی اشاره دارد که در فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها به وجود می‌آیند. این چالش‌ها می‌توانند از جنبه‌های مختلفی باشند. یکی از معروف‌ترین آنان مربوط به حجم داده است. در این نوع چالش، حجم بسیار زیاد داده‌ها باعث می‌شود که عملیات تجزیه و تحلیل آن‌ها بسیار سخت و زمان‌بر شود. برای حل این چالش، روش‌هایی مانند نمونه‌گیری، فشرده‌سازی داده و استفاده از الگوریتم‌های پردازش توزیع شده مورد استفاده قرار می‌گیرند. نوع دوم آن مربوط به کیفیت داده است که در این چالش، داده‌های ورودی به دلایلی مانند خطاهای اندازه‌گیری، نویز، مفقودی داده و … کیفیت پایین دارند. برای حل این چالش، روش‌هایی مانند پاکسازی داده (data cleaning)، تعمیم دادن داده (data imputation) و استفاده از الگوریتم‌های مقاوم به نویز (noise-resistant algorithms) مورد استفاده قرار می‌گیرند. در آخر هم یکی از چالش‌های تجزیه و تحلیل داده، مربوط به پیچیدگی داده است. در این مورد داده‌های ورودی پیچیده و با ساختار پیچیده‌ای هستند. برای حل این چالش، روش‌هایی مانند استفاده از الگوریتم‌های بازگشتی (recursive algorithms) و الگوریتم‌های شبکه عصبی (neural network algorithms) مورد استفاده قرار می‌گیرند.
