وبلاگ / تحلیل داده یا Data Analysis: چه چیزی را باید بدانید؟

تحلیل داده یا Data Analysis: چه چیزی را باید بدانید؟

۱۶:۴۰:۳۵- ۲۵ مرداد ۱۴۰۳

تحلیل داده یا Data Analysis: چه چیزی را باید بدانید؟
در دنیای امروزی که مملو از داده‌های مختلف است، تحلیل داده به عنوان یک عنصر کلیدی در موفقیت کسب‌وکارها شناخته می‌شود. این فرایند شامل سازمان‌دهی، پاک‌سازی و بررسی داده‌های خام برای استخراج اطلاعات و بینش‌های مفید از آن‌ها است.
به زبان ساده، تحلیل داده به معنای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند است که می‌توان از آن‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بهتر و آگاهانه استفاده کرد. تحلیل داده به ما کمک می‌کند تا پاسخ پرسش‌های خود را بیابیم، فرضیه‌هایمان را آزمایش کنیم و نظریه‌های موجود را به چالش بکشیم.
امروزه بسیاری از سازمان‌ها به‌طور مرتب مقادیر زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. با این حال، داده‌ها به تنهایی در حالت اولیه خود، معنای خاصی ندارند. در اینجا است که تحلیل داده اهمیت پیدا می‌کند. این فرآیند به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود بهره‌برداری کنند، عملکرد خود را بهبود بخشند، بهره‌وری را افزایش دهند و تصمیمات بهتری بگیرند.

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده فرایندی است که شامل بررسی، پاک‌سازی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها برای استخراج اطلاعات مفید و کمک به تصمیم‌گیری‌ها است. این فرایند شامل جنبه‌ها و رویکردهای مختلف و تکنیک‌های گوناگون است و در زمینه‌های متنوعی مانند تجارت، علوم اجتماعی و سایر حوزه‌ها کاربرد دارد.

مراحل تحلیل داده

روش‌های متعددی برای تحلیل داده‌ها وجود دارد. مهم‌ترین مراحل به شرح زیر است:
  1. جمع‌آوری داده‌ها: اولین قدم در تحلیل داده‌ها، جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز است. در این مرحله، باید تعیین کنید که چه داده‌هایی را نیاز دارید، از چه منابعی باید آن‌ها را جمع‌آوری کنید و در چه بازه زمانی این کار را انجام دهید. برای مثال، اگر قصد دارید داده‌های فروش محصولات خود را تحلیل کنید، باید مشخص کنید که داده‌ها را از چه منبعی جمع‌آوری کنید، مثل سیستم فروش، پایگاه داده مشتریان یا رسانه‌های اجتماعی و نیز بازه زمانی مورد نظر را تعیین کنید.
  2. بررسی داده‌های جمع‌آوری شده: پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آن‌ها را بررسی کنید تا از کامل بودن و صحت داده‌ها اطمینان حاصل کنید. ممکن است با داده‌های ناقص یا دارای خطا مواجه شوید که در این صورت، باید داده‌ها را اصلاح یا تکمیل کنید.
  3. تحلیل داده‌ها: مرحله نهایی تحلیل داده‌ها است. در این مرحله، از تکنیک‌های آماری و مدل‌سازی مختلف برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها استفاده می‌شود. تحلیل داده‌ها نیازمند مهارت، دانش و تجربه است و ابزارهای خاصی برای آن نیاز است.

ابزارهای تحلیل داده

تجزیه و تحلیل داده‌ها فرآیند پیچیده‌ای است که نیازمند ابزارهای قدرتمند است. در بازار ابزارهای متعددی برای تحلیل داده‌ها وجود دارد که هر یک ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. انتخاب ابزار مناسب به عوامل مختلفی از جمله نوع و حجم داده‌ها، پیچیدگی تحلیل و بودجه بستگی دارد.
در ادامه به معرفی برخی از ابزارهای محبوب تحلیل داده‌ها می‌پردازیم:
  1. اکسل: اکسل یکی از ابزارهای محبوب اداری است که قابلیت‌هایی برای تحلیل داده‌ها نیز دارد. این ابزار برای تحلیل داده‌های کوچک و متوسط مناسب است و شامل توابع آماری، نمودارها و داشبوردها می‌شود.
  2. Tableau: Tableau یک ابزار تحلیل داده‌های بصری است که برای نمایش داده‌ها به‌صورت تعاملی و بصری طراحی شده است. این نرم‌افزار برای داده‌های بزرگ و پیچیده مناسب است و ویژگی‌هایی مانند تجزیه و تحلیل داده‌های زمان واقعی، مدل‌سازی پیش‌بینی و تحلیل داده‌های متنی را ارائه می‌دهد.
  3. Power BI: Power BI ابزاری برای تحلیل داده‌های تجاری است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است. این ابزار برای تحلیل داده‌های تجاری از منابع مختلف مناسب است و ویژگی‌هایی از جمله تجزیه و تحلیل داده‌های کلان، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را ارائه می‌دهد.
  4. سایر ابزارها: علاوه بر ابزارهای مذکور، ابزارهای دیگری مانند SAS، IBM SPSS، QlikView، MicroStrategy و Oracle BI نیز وجود دارند که برای تحلیل داده‌ها کاربرد دارند.

کاربردهای پایتون در تحلیل داده

استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون در تحلیل داده به دلیل وجود کتابخانه‌های متنوع، به یک روش محبوب تبدیل شده است. برخی از این کتابخانه‌ها شامل:
  1. Numpy: کتابخانه‌ای برای پشتیبانی از آرایه‌های n-بُعدی و ابزارهای محاسبات عددی است که در محاسبات جبرخطی و تبدیل فوریه نیز مفید است.
  2. Pandas: کتابخانه‌ای برای مدیریت داده‌های گم‌شده، انجام عملیات ریاضی و دستکاری داده‌ها.
  3. Matplotlib: کتابخانه‌ای برای ترسیم نقاط داده‌ای و مصورسازی تعاملی داده‌ها.
  4. SciPy: کتابخانه‌ای در زمینه محاسبات علمی با ماژول‌های بهینه‌سازی، جبر خطی، میانگین‌گیری، توابع ویژه، پردازش تصویر و سیگنال.
  5. Scikit-Learn: کتابخانه‌ای با ویژگی‌های مناسب برای ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی.

تفاوت بین دانشمند داده و تحلیلگر داده

دانشمند داده: فردی است که با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته آماری، یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی، داده‌ها را تحلیل و تفسیر می‌کند تا الگوها و بینش‌های جدید را استخراج کند. مهارت‌های مورد نیاز شامل برنامه‌نویسی، یادگیری ماشین، آمار و ریاضیات، و توانایی کار با داده‌های بزرگ است.
تحلیلگر داده: فردی است که داده‌ها را جمع‌آوری، پردازش و تحلیل می‌کند تا اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری‌های تجاری استخراج کند. تحلیلگران داده بیشتر به تحلیل‌های توصیفی و تاریخی پرداخته و نیاز به مهارت‌هایی مانند تحلیل آماری، برنامه‌نویسی و تجسم داده‌ها دارند.

برای تبدیل شدن به تحلیلگر داده، مهارت‌های زیر نیاز است:
  1. توانایی‌های ریاضی و آماری
  2. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی
  3. تسلط بر ابزارهای تحلیل داده
  4. توانایی در حل مسائل و تفکر تحلیلی
  5. مهارت‌های ارتباطی و آشنایی با حوزه مورد استفاده
  6. آشنایی با تکنولوژی‌های مدرن

اهمیت استفاده از تحلیل داده در کسب‌وکار

کسب‌وکارها با توجه به تغییرات سریع تکنولوژی و بازار، به ابزارهای مناسب برای مدیریت و رشد نیاز دارند. تحلیل داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از اطلاعات بزرگ استفاده کنند و مزیت رقابتی، تصمیمات موفق‌تر و افزایش سودآوری را کسب کنند.