تجزیه تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها علم طراحی بینش از منابع اطلاعات خام است. بسیاری از تکنیک ها و فرآیندهای تجزیه و تحلیل داده ها به فرایندهای مکانیکی و الگوریتمی که بر روی داده های خام برای مصرف انسان، به صورت اتوماتیک کار می کنند. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها می توانند روند و معیارهایی را که در غیر این صورت در توده اطلاعات از بین می روند، نشان دهند. سپس این اطلاعات می تواند برای بهینه سازی فرایندها برای افزایش کارایی کلی یک کسب و کار یا سیستم مورد استفاده قرار گیرد.

تجزیه و تحلیل داده ها یک اصطلاح گسترده است که شامل بسیاری از انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها است. اساسا هر نوع اطلاعاتی می تواند به روش های تجزیه و تحلیل داده مورد استفاده قرار گیرد تا بینش را که می تواند برای بهبود همه چیز مورد استفاده قرار گیرد، مورد استفاده قرار می دهد. به عنوان مثال، شرکت های تولیدی اغلب زمان اجرا، خرابی، و صف کار را برای دستگاه های مختلف ضبط می کنند و سپس داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند تا کارهای برنامه را به طرز شایسته تر انجام دهند تا دستگاه ها به ظرفیت حداکثر نزدیک شوند.

به عنوان یک اصطلاح، تجزیه و تحلیل داده ها به طور عمده به مجموعه ای از برنامه های کاربردی، از اطلاعات هوش تجاری (BI)، گزارش و پردازش تجزیه و تحلیل آنلاین (OLAP) به اشکال مختلف تجزیه و تحلیل پیشرفته اشاره می کند. به این معنا که، در طبیعت به تجزیه و تحلیل کسب و کار می پردازد، و یکی از چارچوب ها برای روش های تجزیه و تحلیل داده ها می باشد. دیدگاه گسترده ای از این اصطلاح جهانی نیست، در حالی که: در بعضی موارد، مردم از تحلیل داده ها به طور خاص به معنی تحلیل پیشرفته استفاده می کنند و BI به عنوان یک دسته جداگانه رفتار می کند.

داده های تجزیه و تحلیل شده مهم است، زیرا به بهینه سازی عملکرد کسب و کار کمک می کند. پیاده سازی آن در مدل کسب و کار به این معنی است که شرکت ها می توانند با شناسایی روش های کارآمدتر کسب و کار و ذخیره حجم زیادی اطلاعات، به کاهش هزینه ها کمک کنند. یک شرکت همچنین می تواند از تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری بهتر کسب و کار خود استفاده کند و با تجزیه و تحلیل روند و رضایت مشتری می تواند به محصولات و خدمات جدید (و بهتر) منجر شود.

تجزیه و تحلیل داده ها

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها به چند نوع اساسی تقسیم می شود:

تجزیه و تحلیل توصیفی: توصیف آنچه اتفاق افتاده در طی یک دوره زمانی مشخص است. تعداد دیدگاه ها افزایش یافته است؟ آیا فروش در این ماه قوی تر از گذشته است؟

تجزیه و تحلیل تشخیصی: بیشتر به این دلیل است که چرا چیزی اتفاق افتاده است. این شامل ورودی های متنوع و کمی فرضیه است. آیا آب و هوا بر فروش تاثیر گذاشته؟ آیا این کمپین بازاریابی تاثیر فروش را داشت؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی شده: در آینده نزدیک با پیش بینی آنچه که احتمالا اتفاق خواهد افتاد حرکت می کند.

تجزیه و تحلیل داده ها، اساس بسیاری از سیستم های کنترل کیفیت در جهان مالی است. اگر به درستی چیزی را اندازه گیری نکنید، تقریبا غیرممکن است که بتوانید آن را بهینه کنید.

برخی از بخش هایی که استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها را اتخاذ کرده اند، عبارتند از صنعت سفر و مهمان نوازی، جایی که رشد سریع می تواند باشد. این صنعت می تواند اطلاعات مشتری را جمع آوری کند و در صورت وجود هر مشکلی، و چگونگی رفع آنها، تشخیص دهد. بهداشت و درمان ترکیبی از حجم زیادی داده های ساختار یافته و غیر ساختاری و استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری سریع است. به طور مشابه، صنعت خرده فروشی از مقادیر زیادی اطلاعات برای برآوردن تقاضای همیشه در حال تغییر خریداران استفاده می کند. شرکت های تجزیه و تحلیل و جمع آوری اطلاعات می توانند به آنها در تشخیص روند، توصیه محصولات و افزایش سود کمک کنند.

ابتکارات تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به کسب و کارها کمک کند و درآمد را افزایش دهد، بهره وری عملیاتی را بهبود بخشد، کمپین های بازاریابی و خدمات مشتری را بهبود بخشد، سریع تر به روند بازار های نوظهور پاسخ دهد و امتیاز رقابتی بیشتری کسب کند. بسته به برنامه خاص، داده هایی که مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند می توانند شامل سوابق تاریخی یا اطلاعات جدیدی باشند که برای تجزیه و تحلیل های زمان واقعی مورد استفاده قرار گرفته است. علاوه بر این، می تواند ترکیبی از سیستم های داخلی و منابع داده خارجی باشد.

انواع برنامه های کاربردی تجزیه و تحلیل داده ها

در سطح بالایی، روش تحلیل داده ها شامل تجزیه و تحلیل اطلاعات اکتشافی (EDA) است که هدف آن یافتن الگوهای و روابط در داده ها و تجزیه و تحلیل داده های تاییدیه (CDA) است که تکنیک های آماری را برای تعیین اینکه آیا فرضیه ها در مورد یک مجموعه داده درست یا غلط هستند . EDA اغلب با کار کارآگاهی مقایسه می شود، در حالی که CDA به کار یک قاضی یا هیئت منصفه در طول یک دادگاه محکوم است.

Data analytics is the science of drawing insights from raw information sources. Many of the techniques and processes of data analytics have been automated into mechanical processes and algorithms that work over raw data for human consumption. Data analytics techniques can reveal trends and metrics that would otherwise be lost in the mass of information. This information can then be used to optimize processes to increase the overall efficiency of a business or system.

Data analytics is a broad term that encompasses many diverse types of data analysis. Essentially any type of information can be subjected to data analytics techniques to get insight that can be used to improve things. For example, manufacturing companies often record the runtime, downtime, and work queue for various machines and then analyze the data to better plan the workloads so that the machines operate closer to peak capacity.