تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟مثال ها و نحوه شروع

حتی با وجود سال ها تجربه حرفه ای کار با داده ها، اصطلاح «تجزیه و تحلیل داده ها» همچنان یک دکمه وحشت را در روح من ایجاد می کند. و بله، وقتی نوبت به تجزیه و تحلیل داده های جدی برای کسب و کار شما می رسد، در نهایت می خواهید دانشمندان داده را در کنار خود داشته باشید. اما اگر تازه شروع کرده اید، نیازی به حملات پانیک نیست.

به طور خودکار داده ها را برای گزارش ها، نمودارها و داشبوردها بکشید

با این حال، قبل از شیرجه رفتن، مطمئن شوید که شما و تیمتان اصول اولیه را درک کرده اید. در اینجا، من پنج نوع تجزیه و تحلیل داده ها را تجزیه می کنم، برای هر کدام مثال هایی ارائه می دهم و نحوه استفاده از بینش خود را به شما راهنمایی می کنم.

فهرست مطالب:

• بررسی سریع: تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟
• انواع تجزیه و تحلیل داده ها (با مثال)
• فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها: چگونه شروع کنیم

Zapier پیشرو در اتوماسیون بدون کد است - ادغام با بیش از 5000 برنامه از شرکای مانند Google، Salesforce و Microsoft. سیستم های ایمن و خودکار را برای گردش های کاری حیاتی کسب وکار خود در سراسر پشته فناوری سازمان خود بسازید. بیشتر بدانید.

بررسی سریع: تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند بررسی، فیلتر کردن، تطبیق و مدل سازی داده ها برای کمک به حل مشکلات است. تجزیه و تحلیل داده ها به تعیین اینکه چه چیزی کار می کند و چه چیزی کار نمی کند کمک می کند، بنابراین می توانید تغییرات مورد نیاز برای دستیابی به اهداف تجاری خود را ایجاد کنید.

به خاطر داشته باشید که تجزیه و تحلیل داده ها شامل تجزیه و تحلیل داده های کمی (به عنوان مثال، سود و فروش) و داده های کیفی (به عنوان مثال، نظرسنجی ها و مطالعات موردی) برای ترسیم کل تصویر است. در اینجا دو مثال ساده (از یک موضوع ظریف) وجود دارد تا منظور من را به شما نشان دهد:

• مثال تجزیه و تحلیل کمی داده ها: صاحب جواهرفروشی آنلاین به فروش خود در شش ماه گذشته نگاه می کند و می بیند که آنها به طور متوسط 210 قطعه طلا و 105 قطعه نقره در ماه فروخته اند، اما آنها فقط 100 قطعه طلا و 100 قطعه نقره در سال داشته اند. موجودی. با جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده های موجودی در این SKU، آنها پیش بینی می کنند که دقت سفارش مجدد را بهبود ببخشند. دفعه بعد که موجودی را سفارش می دهند، دو برابر طلا سفارش می دهند تا تقاضای مشتری را برآورده کنند.
• مثال تجزیه و تحلیل داده های کیفی: صاحب استودیوی تناسب اندام یک نظرسنجی پایان باز ارسال می کند و از مشتریان می پرسد که از چه نوع تمریناتی بیشتر لذت می برند. سپس مالک تجزیه و تحلیل محتوای کیفی را انجام می دهد تا متداول ترین تمرینات پیشنهادی را شناسایی کند و آنها را در کلاس های تمرینی آینده بگنجاند.

انواع تجزیه و تحلیل داده ها (با مثال)

پنج نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد-با نام های ترسناک به طور فزاینده ای. هرکدام هدف متفاوتی را ارائه می دهند ، بنابراین نگاهی بیندازید تا ببینید که بیشترین حس را برای وضعیت شما ایجاد می کند. خوب است اگر نمی توانید کسی را که انتخاب کرده اید تلفظ کنید.

تجزیه و تحلیل متن: چه اتفاقی می افتد؟

تجزیه و تحلیل متن ، با نام مستعارداده کاوی، شامل کشیدن بینش از مقادیر زیادی از منابع داده بدون ساختار ، مبتنی بر متن: ایمیل ، رسانه های اجتماعی ، بلیط های پشتیبانی ، بررسی ها و غیره. شما می توانید از تجزیه و تحلیل متن استفاده کنید که حجم داده ها خیلی بزرگ باشد تا از طریق دستی الک شود.

در اینجا چند روش استفاده شده برای انجام تجزیه و تحلیل متن ، به شما این حس را می دهد که چگونه از طریق متن متفاوت از خواندن انسان است:

• فرکانس کلمه: متداول ترین کلمات را مشخص می کند. به عنوان مثال ، یک رستوران مانیتور رسانه های اجتماعی را تحت نظر قرار می دهد و فراوانی کلمات کلیدی مثبت و منفی مانند "خوشمزه" یا "گران" را برای تعیین احساس مشتریان نسبت به تجربه خود اندازه گیری می کند.
• تشخیص زبان: زبان متن را نشان می دهد. به عنوان مثال ، یک شرکت نرم افزاری جهانی ممکن است از تشخیص زبان در بلیط های پشتیبانی برای اتصال مشتریان با نماینده مناسب استفاده کند.
• استخراج کلمات کلیدی: به طور خودکار بیشترین شرایط را مشخص می کند. به عنوان مثال ، به جای اینکه از طریق هزاران بررسی ، یک برند محبوب از یک استخراج کننده کلمه کلیدی استفاده می کند تا کلمات یا عباراتی را که مهمترین آنهاست ، خلاصه کند.

از آنجا که تجزیه و تحلیل متن مبتنی بر کلمات است ، نه اعداد ، کمی ذهنی تر است. کلمات می توانند چندین معانی داشته باشند ، وژنرال Zبا سکه های ثابت ، اوضاع را حتی سخت تر می کند.پردازش زبان طبیعی(NLP) نرم افزار به شما کمک می کند تا دقیق ترین تجزیه و تحلیل متن را بدست آورید ، اما به ندرت به اندازه تجزیه و تحلیل عددی هدفمند است.

تجزیه و تحلیل آماری: چه اتفاقی افتاد؟

تجزیه و تحلیل آماری داده های گذشته را برای شناسایی روندهای معنی دار می کشد. دو نوع اصلی تجزیه و تحلیل آماری وجود دارد: توصیفی و استنباطی.

تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی به داده ها و محاسبات عددی برای تعیین آنچه در یک تجارت رخ داده است ، نگاه می کند. شرکت ها برای تعیین از تجزیه و تحلیل توصیفی استفاده می کنندرضایت مشتری، کمپین های پیگیری ، تولید گزارش ها و ارزیابی عملکرد.

در اینجا چند روش استفاده شده برای انجام تجزیه و تحلیل توصیفی:

• اقدامات فرکانس: این روش مشخص می کند که یک رویداد چند بار اتفاق می افتد. به عنوان مثال ، یک زنجیره قهوه محبوب یک نظرسنجی را ارسال می کند که از مشتریان می پرسد نوشیدنی تعطیلات مورد علاقه آنها چیست و از اقدامات فرکانس برای تعیین اینکه چند بار یک نوشیدنی خاص انتخاب می شود ، استفاده می کند.
• اقدامات گرایش اصلی: در اینجا ، شما برای شناسایی نتایج از میانگین ، متوسط و حالت استفاده می کنید. به عنوان مثال ، یک شرکت برنامه دوست یابی ممکن است از اقدامات تمایل اصلی برای تعیین سن متوسط کاربران خود استفاده کند.
• اقدامات پراکندگی: نحوه توزیع داده ها در یک محدوده را اندازه گیری می کند. به عنوان مثال ، HR ممکن است از اقدامات پراکندگی برای تعیین حقوق در یک زمینه معین استفاده کند.

تجزیه و تحلیل استنباطی

تجزیه و تحلیل استنباطی از نمونه ای از داده ها برای نتیجه گیری در مورد جمعیت بسیار بزرگتر استفاده می کند. این نوع تجزیه و تحلیل زمانی استفاده می شود که جمعیتی که شما علاقه مند به تجزیه و تحلیل هستید بسیار زیاد است.

در اینجا چند روش استفاده شده در هنگام انجام تجزیه و تحلیل استنباطی:

• آزمایش فرضیه: مشخص می کند که متغیرها روی یک موضوع خاص تأثیر می گذارند. به عنوان مثال ، یک تجارت از آزمایش فرضیه برای تعیین اینکه آیا افزایش فروش نتیجه یک کمپین بازاریابی خاص بوده است ، استفاده می کند.
• فواصل اطمینان: نشان می دهد که یک تخمین چقدر دقیق است. به عنوان مثال ، یک شرکتاستفاده از تحقیقات بازار برای بررسی مشتریاندرباره یک محصول جدید ممکن است بخواهد تعیین کند که آنها چقدر مطمئن هستند که افراد مورد بررسی بازار هدف خود را تشکیل می دهند.
• تجزیه و تحلیل رگرسیون: تأثیر متغیرهای مستقل بر یک متغیر وابسته را نشان می دهد. به عنوان مثال ، یک شرکت اتومبیل اجاره ای ممکن است از تجزیه و تحلیل رگرسیون برای تعیین رابطه بین زمان انتظار و تعداد بررسی های بد استفاده کند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی: چرا این اتفاق افتاد؟

تجزیه و تحلیل تشخیصی ، همچنین به عنوان تجزیه و تحلیل علت اصلی گفته می شود ، علل وقایع یا نتایج خاص را کشف می کند.

در اینجا چند روش استفاده شده برای انجام تجزیه و تحلیل تشخیصی:

• تجزیه و تحلیل سری زمانی: داده های جمع آوری شده در طی یک دوره زمانی را تجزیه و تحلیل می کند. یک فروشگاه خرده فروشی ممکن است از تجزیه و تحلیل سری زمانی استفاده کند تا مشخص شود که فروش بین اکتبر تا دسامبر هر سال افزایش می یابد.
• حفاری داده ها: استفاده می کندهوش تجاری(BI) برای نشان دادن دقیق تر از داده ها. به عنوان مثال ، یک صاحب مشاغل می تواند از حفاری داده ها برای دیدن نمای دقیق از فروش توسط ایالت استفاده کند تا مشخص کند آیا مناطق خاصی در حال افزایش فروش هستند.
• تجزیه و تحلیل همبستگی: قدرت رابطه بین متغیرها را تعیین می کند. به عنوان مثال ، یک بستنی محلی ممکن است با افزایش درجه حرارت در منطقه ، تعیین کند ، بنابراین فروش بستنی نیز انجام می شود.

تجزیه و تحلیل پیش بینی: چه اتفاقی می افتد؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی شده با هدف پیش بینی تحولات و رویدادهای آینده. با تجزیه و تحلیل داده های گذشته ، شرکت ها می توانند سناریوهای آینده را پیش بینی کرده و تصمیمات استراتژیک بگیرند.

در اینجا چند روش استفاده شده برای انجام تجزیه و تحلیل پیش بینی:

• یادگیری ماشین: از هوش مصنوعی و الگوریتم ها برای پیش بینی نتایج استفاده می کند. به عنوان مثال ، موتورهای جستجو از یادگیری ماشین استفاده می کنند تا محصولات را به خریداران آنلاین توصیه کنند که احتمالاً براساس تاریخچه مرور خود خریداری می کنند.
• درختان تصمیم گیری: دوره های احتمالی عمل و نتایج را ترسیم می کنند. به عنوان مثال ، یک تجارت ممکن است هنگام تصمیم گیری در مورد کاهش اندازه یا گسترش ، از یک درخت تصمیم استفاده کند.

تجزیه و تحلیل تجویز: چه اقدامی باید انجام دهیم؟

بالاترین سطح تجزیه و تحلیل ، تجزیه و تحلیل تجویز ، با هدف شناسایی بهترین دوره اقدام به جلو انجام می شود. به طور معمول ، ابزارهای AI نتایج مختلفی را برای پیش بینی بهترین رویکرد مدل می کنند. در حالی که این ابزارها برای ارائه بینش عمل می کنند ، آنها جایگزین توجه انسان نمی شوند ، بنابراین همیشه قبل از نتیجه گیری از تجزیه و تحلیل تجویز خود ، از مغز انسان خود استفاده کنید. در غیر این صورت ، GPS شما ممکن است شما را به دریاچه سوق دهد.

در اینجا چند روش استفاده شده برای انجام تجزیه و تحلیل تجویز شده است:

• امتیاز دهی سرب: در بخش های فروش برای اختصاص ارزش ها بر اساس علاقه درک شده خود استفاده می شود. به عنوان مثال ، یک تیم فروش از آن استفاده می کندگلزنی سرببرای رتبه بندی در مقیاس 1-100 بسته به اقدامات انجام شده (به عنوان مثال ، باز کردن یک ایمیل یا بارگیری کتاب الکترونیکی). آنها سپس سربارهایی را که به احتمال زیاد تبدیل می شوند در اولویت قرار می دهند.
• الگوریتم ها: در فناوری برای انجام کارهای خاص استفاده می شود. به عنوان مثال ، بانکها برای نظارت بر هزینه های مشتریان از الگوریتم های تجویز شده استفاده می کنند و توصیه می کنند در صورت مشکوک به کلاهبرداری ، کارت اعتباری خود را غیرفعال کنند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها: چگونه شروع کنیم

تجزیه و تحلیل واقعی فقط یک قدم در یک فرآیند بسیار بزرگتر از استفاده از داده ها برای پیشبرد تجارت شما است. در اینجا نگاهی گذرا به تمام مراحلی که باید انجام دهید برای اطمینان از تصمیمات آگاهانه.

تصمیم داده ها

مانند تقریباً هر پروژه ، اولین قدم تعیین اینکه شما از طریق تجزیه و تحلیل داده ها چه مشکلی را برای حل آن حل می کنید.

حتماً در اینجا خاص دریافت کنید. به عنوان مثال ، یک سرویس تحویل غذا ممکن است بخواهد بفهمد که چرا مشتریان اشتراک خود را لغو می کنند. اما برای فعال کردن مؤثرترین تجزیه و تحلیل داده ها ، آنها باید یک سؤال هدفمند تر مانند "چگونه می توانیم بدون افزایش هزینه ها می توانیم باعث کاهش هزینه مشتری شود؟"

این سؤالات به شما در تعیین KPI های خود کمک می کند وچه نوع (های) تجزیه و تحلیل داده ها را انجام می دهید، بنابراین وقت خود را صرف احترام به سؤال کنید - در غیر این صورت ، تجزیه و تحلیل شما بینش های عملی مورد نظر شما را ارائه نمی دهد.

جمع آوری داده ها

در مرحله بعد ، داده های مورد نیاز را از هر دو منابع داخلی و خارجی جمع آوری کنید.

• داده های داخلی از مشاغل شما (فکر می کنید نرم افزار CRM ، گزارش های داخلی و بایگانی) است و به شما در درک تجارت و فرآیندهای خود کمک می کند.
• داده های خارجی از خارج از شرکت (نظرسنجی ها ، پرسشنامه ها ، داده های عمومی) سرچشمه می گیرد و به شما در درک صنعت و مشتریان کمک می کند.

برای این بخش از فرآیند به نرم افزاری متکی خواهید بود. ابزار تحلیلی یا داشبورد تجاری شما ، همراه با گزارش های دیگری از ابزارهای داخلی دیگر مانندCRMS، داده های داخلی را به شما می دهد. برای داده های خارجی استفاده خواهید کردبرنامه های بررسیو سایر ابزارهای جمع آوری داده ها برای به دست آوردن اطلاعات مورد نیاز خود.

تمیز کردن داده ها

اگر تمیز نباشد ، داده ها می توانند به طور جدی گمراه کننده باشند. بنابراین قبل از تجزیه و تحلیل ، حتماً داده های جمع آوری شده را مرور کنید. بسته به نوع داده های شما ، پاکسازی متفاوت به نظر می رسد ، اما ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• حذف اطلاعات غیر ضروری
• پرداختن به خطاهای ساختاری مانند اشتباهات
• حذف نسخه های تکراری
• پیرایش فضای سفید
• بررسی انسان برای صحت

می توانید از صفحه گسترده خود استفاده کنیدپیشنهادات پاکسازیبرای سریع و به طور موثر داده ها ، اما یک بررسی انسان همیشه مهم است.

تحلیل داده ها

اکنون که داده ها را گردآوری و تمیز کرده اید ، از یک یا چند مورد از نوع فوق تجزیه و تحلیل داده ها برای یافتن روابط ، الگوهای و روندها استفاده کنید.

ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها می توانند روند تجزیه و تحلیل داده ها را سرعت بخشند و خطر خطای اجتناب ناپذیر انسانی را از بین ببرند. در اینجا چند نمونه آورده شده است.

• صفحات گسترده: مرتب سازی ، فیلتر ، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها.
• سیستم عامل های اطلاعاتی تجاری: داده های مدل و ایجاد داشبورد.
• ابزارهای ساختاری زبان (SQL): مدیریت و استخراج داده ها در پایگاه داده های رابطه ای.

تفسیر اطلاعات

پس از تجزیه و تحلیل داده ها ، باید به سؤال اصلی که مطرح کرده اید برگردید و نتیجه گیری از یافته های خود را بدست آورید. در اینجا برخی از مشکلات رایج برای جلوگیری از:

• همبستگی در مقابل علیت: فقط به این دلیل که دو متغیر در ارتباط هستند به این معنی نیست که آنها لزوماً مرتبط هستند یا به یکدیگر وابسته هستند.
• تعصب تأیید: این زمانی اتفاق می افتد که داده ها را به روشی تفسیر می کنید که مفاهیم از پیش تعیین شده خود را تأیید می کند. برای جلوگیری از این امر ، چندین نفر داده ها را تفسیر کنید.
• اندازه نمونه کوچک: اگر اندازه نمونه شما خیلی کوچک است یا نمایانگر جمعیتی مشتریان شما نیست ، ممکن است نتایج گمراه کننده ای کسب کنید. اگر به این کار رسیدید ، اندازه نمونه خود را در نظر بگیرید تا نمایش دقیق تری به شما ارائه دهد.

تجسم داده ها

آخرین موضوع ولی به همان اهمیت،تجسم داده هادر قالب نمودارها ، نقشه ها ، گزارش ها ، نمودارها و داشبورد می تواند به شما در توضیح یافته های خود در مورد تصمیم گیرندگان و ذینفعان کمک کند. در حالی که کاملاً لازم نیست ، به شما کمک می کند تا داستان داده های شما را به گونه ای بیان کند که همه افراد در تجارت بتوانند بر اساس آن درک و تصمیم گیری کنند.

جمع آوری داده های خود را خودکار کنید

داده ها در یک مکان زندگی نمی کنند. برای اطمینان از داده ها در جایی است که باید باشد - و تکراری یا متناقض نیست - مطمئن شوید که همه برنامه های شما با یکدیگر صحبت می کنند.زپیرفرآیند انتقال داده ها را از یک مکان به مکان دیگر خودکار می کند ، بنابراین می توانید بر روی کارهایی که مهم است برای پیشبرد تجارت خود تمرکز کنید.

خواندن مرتبط:

• نحوه شروع کار با جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل در تجارت خود
• چگونه می توان به طور خودکار داده ها را برای گزارش ها ، نمودارها و داشبورد کشید
• بهترین برنامه های نظرسنجی
• چگونه بررسی تحقیقات بازار خود را انجام دهیم
• به طور خودکار داده های مرتبط را در برنامه ها پیدا کرده و مطابقت دهید

نکات بهره وری را مستقیماً به صندوق ورودی خود < pan> در قالب نمودارها ، نقشه ها ، گزارش ها ، نمودارها و داشبورد ارائه دهید می تواند به شما در توضیح یافته های خود در تصمیم گیرندگان و ذینفعان کمک کند. در حالی که کاملاً لازم نیست ، به شما کمک می کند تا داستان داده های شما را به گونه ای بیان کند که همه افراد در تجارت بتوانند بر اساس آن درک و تصمیم گیری کنند.