تسلط بر قدرت تجزیه و تحلیل داده ها: چهار رویکرد برای تجزیه و تحلیل داده ها

عکس لیلو اول
 

آیا تا به حال آرزو کرده اید که ای کاش یک توپ کریستالی داشته باشید که بتواند آینده کسب و کارتان را به شما بگوید؟ در حالی که ما نمی توانیم به شما قول یک نگاه اجمالی عرفانی به اتفاقات آینده را بدهیم، ما بهترین چیز بعدی را داریم: تجزیه و تحلیل داده ها.

در دنیای مبتنی بر داده های امروزی، جمع آوری و تولید حجم وسیعی از داده ها برای کسب و کارها دشوار شده است. با این حال، فقط داشتن داده کافی نیست. 

به عنوان یک کسب و کار، باید بتوانید داده ها را درک کنید و از آنها به گونه ای استفاده کنید که به شما امکان می دهد تصمیمات بهتری بگیرید. اینجاست که تجزیه و تحلیل داده وارد می شود. تجزیه و تحلیل داده به فرآیند بررسی داده ها برای استخراج بینش و تصمیم گیری آگاهانه اشاره دارد.

طبق آمار، بازار تجزیه و تحلیل داده ها به سرعت در حال رشد است و انتظار می رود که ضربه بزند بیش از 650 میلیارد دلار تا سال 2029. این نشان دهنده اهمیت روزافزون تجزیه و تحلیل داده ها در مشاغل و اقتصاد جهانی است.

آینده مبتنی بر داده است. از پیش‌بینی رفتار مشتری گرفته تا شناسایی مناطق برای بهینه‌سازی، تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند به کسب‌وکارها کمک کند اسرار پنهان در داده‌های خود را باز کنند و نتایج بهتری را به دنبال داشته باشند. اما با وجود ابزارها و تکنیک های بسیار زیاد، دانستن اینکه از کجا شروع کنید می تواند بسیار دشوار باشد.

این مقاله شما را راهنمایی خواهد کرد تجزیه و تحلیل داده ها و چهار رویکرد برای تجزیه و تحلیل داده ها را بررسی کنید. در پایان خواندن این مطلب، دانش لازم برای استفاده از قدرت داده ها و اتخاذ تصمیمات آگاهانه را خواهید داشت که می تواند کسب و کار شما را به ارتفاعات جدیدی برساند.

 

تصویر از hbs

تجزیه و تحلیل توصیفی نوعی از تجزیه و تحلیل داده است که بر توصیف و خلاصه کردن داده ها تمرکز دارد برای به دست آوردن بینش در مورد آنچه در گذشته اتفاق افتاده است. معمولاً برای پاسخ به سؤالاتی مانند "چه اتفاقی افتاده؟" استفاده می شود. و "چند؟". 

تجزیه و تحلیل توصیفی می تواند به کسب و کارها و سازمان ها کمک کند تا داده های خود را درک کنند و الگوها و روندهایی را شناسایی کنند که می توانند به تصمیم گیری کمک کنند.

در اینجا چند نمونه واقعی از تجزیه و تحلیل توصیفی آورده شده است:

• یک فروشگاه خرده فروشی ممکن است داده های تاریخی فروش را برای شناسایی محصولات و روندهای محبوب تجزیه و تحلیل کند. به عنوان مثال، مردم تمایل دارند در ماه فوریه آب نبات بیشتری بخرند.  
• داده های بیمار را می توان برای شناسایی مسائل رایج سلامت خلاصه کرد. به عنوان مثال، اکثر مردم از اکتبر تا ژوئن به آنفولانزا مبتلا می شوند. 
• داده‌های عملکرد دانش‌آموز را می‌توان برای شناسایی زمینه‌های بهبود تجزیه و تحلیل کرد. به عنوان مثال، اکثر دانش آموزانی که در حساب دیفرانسیل و انتگرال رد می شوند، اغلب دیر به کلاس می آیند. 

برای استفاده موثر از تجزیه و تحلیل توصیفی، باید اطمینان حاصل کنید که داده های شما دقیق است و با کیفیت بالا همچنین استفاده از تجسم های واضح و مختصر برای برقراری ارتباط موثر بینش بسیار مهم است. 

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از تکنیک های آماری و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و پیش بینی رویدادهای آینده استفاده می کند. معمولاً برای پاسخ به سؤالاتی مانند "چه اتفاقی ممکن است رخ دهد؟" استفاده می شود. و "اگر چی؟"

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به همان اندازه مفید است می تواند به شما در برنامه ریزی کمک کند در پیش. می تواند به بهبود عملیات تجاری، کاهش هزینه ها و افزایش درآمد کمک کند. به عنوان مثال، می توانید پیش بینی کنید که فروش بر اساس فصلی بودن و ارقام فروش قبلی چگونه رفتار خواهد کرد. اگر تحلیل پیش‌بینی‌کننده شما به شما می‌گوید که احتمالاً فروش در زمستان کاهش می‌یابد، می‌توانید از این اطلاعات برای طراحی یک کمپین بازاریابی مؤثر برای این فصل استفاده کنید. 

در اینجا چند نمونه عملی از تجزیه و تحلیل پیش بینی در عمل آورده شده است:

• یک بانک ممکن است از تحلیل های پیش بینی برای ارزیابی ریسک اعتباری و تعیین اینکه آیا وام به مشتری اعطا کند یا خیر استفاده کند. در بانکداری باز، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به ایجاد مدل‌های رفتاری بسیار شخصی‌شده مخصوص هر مشتری کمک کند و اعتبار آن‌ها را به روش‌های جدید شناسایی کند. برای مشتریان، این ممکن است به معنای دسترسی بهتر و ارزان تر باشد به حساب های بانکی، کارت های اعتباری و وام مسکن. 
• در بازاریابی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند به شناسایی مشتریانی که به احتمال زیاد به یک پیشنهاد خاص پاسخ می‌دهند کمک کند. 
• در مراقبت های بهداشتی، تجزیه و تحلیل پیش بینی می تواند برای شناسایی بیماران در معرض خطر ابتلا به یک بیماری خاص استفاده شود.
• در تولید، تجزیه و تحلیل پیش بینی می تواند برای پیش بینی تقاضا و بهینه سازی مدیریت زنجیره تامین استفاده شود.

با این حال، چالش هایی نیز برای استفاده موثر از تجزیه و تحلیل پیش بینی وجود دارد. یکی از چالش ها در دسترس بودن داده های با کیفیت بالا برای پیش بینی های دقیق ضروری است. چالش دیگر انتخاب تکنیک های مدل سازی مناسب برای تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی های دقیق است. در نهایت، انتقال نتایج تحلیل پیش‌بینی‌کننده به تصمیم‌گیرندگان می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، زیرا تکنیک‌های مورد استفاده می‌تواند پیچیده و درک آن دشوار باشد.

تجزیه و تحلیل تجویزی نوعی از تجزیه و تحلیل داده است که فراتر از تجزیه و تحلیل توصیفی و پیش بینی است تا توصیه هایی را برای اقداماتی که باید انجام دهید ارائه می دهد. به عبارت دیگر، این رویکرد شامل استفاده از تکنیک های بهینه سازی برای بهترین مسیر عمل را شناسایی کنید، با توجه به مجموعه ای از محدودیت ها و اهداف.

معمولاً برای پاسخ به سؤالاتی مانند "چه باید بکنیم؟" استفاده می شود. و "چگونه می توانیم پیشرفت کنیم؟"

برای موثر بودن، نیاز به درک عمیق داده‌های مورد تجزیه و تحلیل و توانایی مدل‌سازی و شبیه‌سازی سناریوهای مختلف برای شناسایی بهترین مسیر اقدام دارد. به این ترتیب، این پیچیده ترین رویکرد از چهار روش است. 

تجزیه و تحلیل تجویزی می تواند به شما در حل مشکلات مختلف از جمله ترکیب محصول، برنامه ریزی نیروی کار، آمیخته بازاریابی، بودجه بندی سرمایه و مدیریت ظرفیت کمک کند.

 

عکس Pixabay
 

بهترین مثال از تجزیه و تحلیل تجویزی در عمل، استفاده از نقشه های گوگل برای مسیرها در ساعات اوج مصرف است. این نرم افزار تمامی حالت های حمل و نقل و شرایط ترافیکی را برای محاسبه بهترین مسیر ممکن در نظر می گیرد. یک شرکت حمل و نقل ممکن است از تجزیه و تحلیل تجویزی در این راه برای بهینه سازی مسیرهای تحویل و به حداقل رساندن هزینه های سوخت استفاده کند. این امر به ویژه هنگامی که افزایش هزینه سوخت را در نظر می گیریم مهم است. به عنوان مثال، در کانادا، یک فرد متوسط سالانه حدود 2,000 دلار خرج می کند به ازای هر وسیله نقلیه فقط برای سوخت مصرف می شود، در حالی که در ایالات متحده خانواده ها هزینه می کنند تقریبا 2.24٪ از کل درآمد سالانه آنها از سوخت. 

با این حال، مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی، برخی از چالش ها برای استفاده موثر از تجزیه و تحلیل تجویزی وجود دارد. اولین چالش این است در دسترس بودن داده های با کیفیت بالا برای تجزیه و تحلیل دقیق و بهینه سازی ضروری است. چالش دیگر پیچیدگی الگوریتم‌های بهینه‌سازی مورد استفاده است که می‌تواند برای پیاده‌سازی مؤثر به مهارت‌ها و دانش تخصصی نیاز داشته باشد.

تجزیه و تحلیل تشخیصی نوعی از تجزیه و تحلیل داده است که فراتر از تجزیه و تحلیل توصیفی است برای شناسایی علت اصلی از یک مسئله یا مشکل به سوالاتی مانند "چرا این اتفاق افتاد؟" پاسخ می دهد. و "چه چیزی باعث آن شد؟". به عنوان مثال، می توانید از تجزیه و تحلیل تشخیصی برای تعیین اینکه چرا فروش ژانویه شما 50 درصد کاهش یافته است استفاده کنید. 

تجزیه و تحلیل تشخیصی شامل کاوش و تجزیه و تحلیل داده ها برای شناسایی روابط و همبستگی هایی است که می تواند به توضیح یک مسئله یا مشکل کمک کند. این را می توان با استفاده از تکنیک هایی مانند تحلیل رگرسیون، آزمون فرضیه و تحلیل علی انجام داد.

نمونه های واقعی عبارتند از:

• شما می توانید از تجزیه و تحلیل تشخیصی برای شناسایی علت اصلی یک مشکل کیفیت در فرآیند تولید خود استفاده کنید. 
• همچنین می توانید از آن برای شناسایی علت شکایت مشتری و ارائه راه حل هدفمند استفاده کنید. 
• در صورت تهدید سایبری، می‌توانید از آن برای شناسایی منبع نقض امنیتی و جلوگیری از حملات بعدی استفاده کنید.

استفاده از تجزیه و تحلیل های تشخیصی مزایای زیادی دارد، مانند شناسایی علل زمینه ای مسائل و مشکلات و ایجاد راه حل های هدفمند. اما مانند دو روش قبلی تجزیه و تحلیل داده ها، چالش هایی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود. یکی، به دست آوردن داده های با کیفیت بالا و اطمینان از تجزیه و تحلیل دقیق و بینش می تواند دشوار باشد. ثانیا، تکنیک های تجزیه و تحلیل می توانند کاملاً پیچیده باشند و ممکن است برای پیاده سازی مؤثر به مهارت ها و دانش تخصصی نیاز داشته باشند.

روش	تعریف	به سوالات پاسخ می دهد
توصیفی	داده ها را توصیف و خلاصه می کند تا بینش هایی در مورد آنچه در گذشته اتفاق افتاده به دست آورد.	چه اتفاقی افتاده؟ چند تا؟
تشخیصی	علت اصلی یک مشکل یا مشکل را شناسایی می کند	چرا این اتفاق افتاد؟ چه آن ایجاد می شود؟
پیش بینی کننده	داده های تاریخی را تجزیه و تحلیل می کند و در مورد رویدادهای آینده پیش بینی می کند.	احتمال دارد چه اتفاقی بیفتد؟ چه می شود اگر؟
نسخه ای	توصیه هایی را برای اقداماتی که باید بر اساس تجزیه و تحلیل انجام دهید ارائه می دهد.	چه کاری باید انجام دهیم؟ چگونه می توانیم پیشرفت کنیم؟

در حالی که هر یک از چهار رویکردهای تجزیه و تحلیل داده ها نقاط قوت و ضعف خاص خود را دارد، انتخاب مناسب ترین رویکرد برای یک مشکل معین می تواند برای دستیابی به نتایج مطلوب حیاتی باشد. برخی از عواملی که در هنگام انتخاب روش باید در نظر گرفته شوند ممکن است شامل موارد زیر باشد:

ماهیت مشکل مورد توجه. مشکلات مختلف به رویکردهای متفاوتی نیاز دارند. به عنوان مثال، می توانید استفاده کنید:

• تجزیه و تحلیل توصیفی برای خلاصه کردن داده های بازخورد مشتری و شناسایی الگوهای تقاضای مشتری
• تجزیه و تحلیل تشخیصی برای شناسایی عواملی که باعث تغییرات در عملکرد فروش می شوند
• تجزیه و تحلیل پیش بینی برای پیش بینی تقاضای آینده برای یک محصول 
• تجزیه و تحلیل تجویزی برای بهینه سازی برنامه های تولید در یک مرکز تولیدی

نوع و کیفیت داده های موجود. همچنین مهم است که اطمینان حاصل شود که داده ها دقیق، کامل و مرتبط هستند. این ممکن است شامل تمیز کردن، تبدیل یا آماده سازی داده ها برای اطمینان از مناسب بودن آن برای رویکرد انتخاب شده باشد. در بسیاری از موارد، آماده‌سازی داده‌ها ممکن است فرآیندی زمان‌بر و تکراری باشد و ممکن است به ابزار یا تخصص تخصصی نیاز داشته باشد.

منابع و مهارت ها برای تجزیه و تحلیل در دسترس هستند. برای انجام تجزیه و تحلیل داده های موثر، داشتن مهارت ها و ابزارهای مناسب نیز مهم است. این ممکن است شامل نرم افزار تجزیه و تحلیل آماری، زبان های برنامه نویسی و ابزارهای تجسم باشد. برخی از مهارت های رایج که ممکن است برای تحلیلگران داده مفید باشد شامل جدال داده ها، تجسم داده ها، یادگیری ماشینی و استنتاج آماری است.

از بحث بالا، واضح است که تجزیه و تحلیل داده ها ابزار قدرتمندی است که می تواند بینش های ارزشمندی را ارائه دهد و باعث رشد کسب و کار شود. با درک و استفاده از چهار رویکرد مختلف برای تجزیه و تحلیل داده ها، کسب و کارها می توانند داده های خود را بهتر درک کنند و تصمیمات آگاهانه تری بگیرند. 

با این حال، مهم است که هنگام انتخاب رویکرد تحلیلی، نیازها و اهداف خاص کسب و کار خود را به دقت در نظر بگیرید و از مزایا و محدودیت‌های هر کدام آگاه باشید. 

در نهایت، با انتخاب رویکرد مناسب و اجرای موثر آن، کسب‌وکارها می‌توانند مزیت رقابتی کسب کرده و به موفقیت بلندمدت دست یابند. پس بروید و دنیای هیجان انگیز تجزیه و تحلیل داده ها را کشف کنید - احتمالات بی پایان هستند!
 
 
نهلا دیویس یک توسعه دهنده نرم افزار و نویسنده فناوری است. قبل از اینکه کار خود را به طور تمام وقت به نویسندگی فنی اختصاص دهد، موفق شد - در میان چیزهای جذاب دیگر - به عنوان برنامه نویس اصلی در یک سازمان برندسازی تجربی شرکت 5,000 خدمت کند که مشتریان آن شامل سامسونگ، تایم وارنر، نتفلیکس و سونی هستند.
 

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.kdnuggets.com/2023/03/master-power-data-analytics-four-approaches-analyzing-data.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=master-the-power-of-data-analytics-the-four-approaches-to-analyzing-data