تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟اهمیت ، انواع ، فرآیند و روشها

چه این یک پروژه تجاری بزرگ باشد و چه کوچک ، هنگام تصمیم گیری ، یا شما باید از بین بسیاری گزینه ها را انتخاب کنید. سپس همیشه آسان نیست. با این حال ، تجزیه و تحلیل داده ها یک فرآیند عالی برای تجزیه و تحلیل شمع داده ها و استخراج مناسب ترین اطلاعات از آن است. به طوری که این یک انتخاب خوب باشد.

امروز ما در مورد تجزیه و تحلیل داده ها ، اهمیت آن ، انواع و نحوه عملکرد آن بحث خواهیم کرد. در اینجا به شرح زیر است ؛

فهرست مطالب

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها یک استراتژی تجزیه و تحلیل تجارت است که داده ها را جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تفسیر می کند تا بیشترین اطلاعات را از آن پیدا کند. از آنجا که مشاغل به سمت یک فرآیند داده محور حرکت می کنند که می تواند بر تصمیم گیری تأثیر بگذارد. به عبارت ساده ، هدف از تجزیه و تحلیل داده ها یافتن اطلاعات مفید و مرتبط است که به تجارت در تصمیم گیری خوب کمک می کند.

در زندگی روزمره ما قبل از تصمیم گیری ، تجربیات گذشته و انتخاب هایی را که در آن زمان انجام دادیم به یاد می آوریم. تجربیات و انتخاب های گذشته ما پایه و اساس تصمیمات آینده را برای ما فراهم می کند. به عبارت دیگر ، ما تجربیات و انتخاب های گذشته خود را برای تصمیم آینده تحلیل می کنیم. تجزیه و تحلیل داده ها برای تجارت به همان روش کار می کند.

اهمیت تجزیه و تحلیل داده ها برای تجارت

در اینجا برخی از دلایلی که تجزیه و تحلیل داده ها برای تجارت شما مهم است وجود دارد.

هدف قرار دادن بهتر

هنگامی که داده های بازار هدف خود را تجزیه و تحلیل کرده اید ، به شما کمک می کند تا دریابید که چگونه می توانید بهتر به مشتریان خود برای محصول جدید برسید. تجزیه و تحلیل داده ها همچنین به شما کمک می کند تا بهترین تبلیغات تبلیغاتی را که باعث جذب و به همراه آوردن مشتریان جدید می شود ، انتخاب کنید. همچنین می توانید تبلیغات بازاریابی فعلی خود را بهبود بخشید ، و می توانید محصول بهتری داشته باشید که مشتریان را برآورده کند.

از آنجا که شما تجربه دارید ، تجزیه و تحلیل داده ها باعث می شود کمترین هزینه ممکن را برای بهترین محصول و کمپین بازاریابی تبلیغاتی تخمین بزنید. هنگامی که اطلاعات مناسب را به موقع دارید ، نه تنها به شما کمک می کند تا وقت و منابع زیادی را صرفه جویی کنید. اما همچنین می توانید از آن زمان برای SEO (بهینه سازی موتور جستجو) و تکنیک ها برای بهبود رتبه وب سایت خود استفاده کنید.

مخاطبان خود را بشناسید

یکی از بهترین مزایای تجزیه و تحلیل داده ها این است که می توانید عملکرد کسب و کار خود را ارزیابی کنید و چه دسته از محصول/خدمات کار می کند یا خیر. وقتی سلیقه مشتریان و آنچه را که از یک محصول می خواهند می دانید. سپس می توانید تمام تمرکز شرکت را بر روی مناطقی که بهتر به تجارت خدمت می کنند ، هدایت کنید و نیازها و نیازهای مشتریان را برآورده کنید.

هنگامی که اطلاعات کافی دارید ، می توانید مناسب ترین قیمت را برای محصول/خدمات تعیین کنید ، که مشتریان قادر به پرداخت آن هستند و مایل به پرداخت آن هستند. وقتی مشتریان خود را می شناسید ، می توانید بهترین کمپین بازاریابی و تبلیغات را برای هدف قرار دادن مشتریان خود اتخاذ کنید.

مقرون به صرفه

تجزیه و تحلیل داده ها شما را راهنمایی می کند تا تجارت خود را به طور روان و مؤثر انجام دهید ، زیرا وقتی DOS و Don را می شناسید. سپس می توانید هزینه های غیر ضروری کسب و کار شما را کاهش دهید ، که فقط دارایی های شما را می خورند و ترازنامه شما را طولانی تر می کنند. وقتی این کار را انجام دادید ، می دانید که برای کاهش هزینه باید از چه فناوری استفاده کنید.

تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا به سؤالات پاسخ دهید مانند ؛چه نوع روش تولید یا تبلیغات تبلیغاتی که باید انتخاب کنید که بهترین نتیجه را به شما ارائه می دهد. آندرومدا یکی از این شرکتی است که به شما کمک می کند تا تجزیه و تحلیل داده های کسب و کار خود را انجام دهید.

حل مسئله

مشکلات اتفاق می افتد و آنها از بهره وری کل سازمان جلوگیری می کنند ، که منجر به شکل ضرر به شرکت می شود. هنگامی که یک تجارت بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها تصمیم خوبی می گیرد ، به شرکت کمک می کند تا از چنین حوادثی جلوگیری کند. اگر مشکلی در شرکت بوجود آمده باشد ، تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا کمیت و کیفیت مشکل را شناسایی کنید.

رویکرد آینده نگر

هنگامی که داده های بازار شرکت و مشتریان خود را تجزیه و تحلیل می کنید ، و الگوهای و روندها را می بینید. با این حال ، اگر الگوهای و روند بازار مشتریان را مطالعه می کنید ، تجزیه و تحلیل داده ها می تواند شما را به پیش بینی آینده راهنمایی کند.

انواع روشهای تجزیه و تحلیل داده ها

انواع و روشهای تجزیه و تحلیل داده ها به شرح زیر است.

تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی ساده ترین و رایج ترین شکل تجزیه و تحلیل داده ها است. این بینش در مورد پایه و اساس داده ها را برای شما فراهم می کند. تجزیه و تحلیل توصیفی معمولاً داده های قبلی را خلاصه می کند و به سؤالاتی مانند "چه اتفاقی افتاده است" پاسخ می دهد. "

تجزیه و تحلیل توصیفی برای شناسایی و پیگیری شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) بسیار مهم است ، و این KPI ها به شما کمک می کنند تا عملکرد کسب و کار خود را بر اساس مقیاس از پیش تعریف شده انجام دهید. کاربرد کسب و کار تجزیه و تحلیل توصیفی شامل صورتحساب سود/درآمد ماهانه ، گزارش فروش و داشبورد KPI است.

تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی با پاسخ دادن به سؤالاتی مانند "چه اتفاقی افتاده است" ، اما تجزیه و تحلیل تشخیصی به شما کمک می کند تا مهمترین سؤالاتی مانند "چرا این اتفاق افتاده است."

تجزیه و تحلیل تشخیصی پایه و اساس تحقیقات خود را در مورد تجزیه و تحلیل توصیفی قرار می دهد و بسیار عمیق تر می شود و هر آنچه را که در آن است پیدا می کند. شرکت ها و مشاغل از تجزیه و تحلیل تشخیصی برای یافتن اطلاعات بیشتر برای اتصال نقاط ، ایجاد الگوهای و ایجاد روند استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی یک گام مهم برای جمع آوری اطلاعات خوب است. هدف این است که اگر مشکل جدیدی به وجود بیاید ، باید اطلاعات مربوط به مشکل را داشته باشید. اگر به داده ها دسترسی پیدا کرده اید ، باید کار تحقیق را تکرار کنید و سعی کنید پیوند را پیدا کنید.

کاربرد تجزیه و تحلیل تشخیصی این است که وقتی یک شرکت باری تحویل آهسته را در یک منطقه خاص بررسی می کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی به سؤالاتی مانند "چه اتفاقی می افتد" در آینده پاسخ می دهد. هدف تجزیه و تحلیل داده های گذشته و پیش بینی آینده است. این یک شکل به روز شده از هر دو تحلیل توصیفی و تشخیصی است زیرا از هر دو شکل داده استفاده می کند و خلاصه می کند و نتایج احتمالی رویداد آینده را پیش بینی می کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی بستگی به ارقام و اعداد آماری دارد. بنابراین ، برای تکمیل پیش بینی به فناوری و منابع نیاز دارد. از آنجا که پیش بینی تجزیه و تحلیل پیش بینی یک تخمین است ، صحت پیش بینی نهایی به کیفیت و ارتباط داده ها بستگی دارد.

مشاغل و شرکت ها در روال خود از تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی استفاده می کنند ، اما آنها اغلب از تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده نمی کنند. این به دو دلیل اصلی است ؛اول ، انجام تجزیه و تحلیل پیش بینی دشوار است. ثانیا ، بسیاری از شرکت ها و مشاغل مهارت یا منابع پیش بینی را ندارند. این منابع تمایلی به سرمایه گذاری در چنین پروژه ای ندارند.

برخی از کاربردهای تجاری تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده هستند. پیش بینی فروش ، ارزیابی ریسک و پیدا کردن مواردی که احتمالاً تبدیل می شوند.

تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویز مطلوب ترین و خواستار ترین مرحله است ، زیرا به تجزیه و تحلیل انواع قبلی (توصیفی ، تشخیصی و پیش بینی کننده) نیاز دارد و اقدامات تعیین کننده را برای مشکل غالب انجام می دهد.

از رویکردهای هنر ، علوم ، فناوری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند. بنابراین ، نیاز به تعهد زیادی دارد که تجارت باید آماده پیشروی باشد.

هوش مصنوعی (هوش مصنوعی) نمونه بسیار خوبی از تجزیه و تحلیل تجویز است زیرا بخش عمده ای از داده ها و اطلاعات را تجزیه و تحلیل می کند و سپس تصمیم خوبی می گیرد. اگر هوش مصنوعی به خوبی طراحی شده باشد ، کاملاً قادر به تصمیم گیری و اقدام است. هوش مصنوعی (AI) کارهای روزمره را بدون کمک انسانی انجام می دهد.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

حال سؤال این است که چگونه فرایند تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهیم. این مراحل را برای انجام آن دنبال کنید.

مشکل خود را تعریف کنید

اگر تجارت یا شرکت شما با برخی از مسائل روبرو است ، پس باید با تعریف سوال درست شروع کنید. سوال باید واضح و دقیق باشد. فقط در صورت داشتن یک سؤال کاملاً مشخص ، می توانید راه حل مناسب را پیدا کنید.

به عنوان مثال ، هزینه ها قیمت بالا است و یک پیمانکار دولتی برای ارائه پیشنهاد قرارداد وی با مشکلات روبرو است. بارزترین سؤال این است که اگر شرکت کارکنان فعلی را کاهش دهد ، می تواند همان کار را انجام دهد؟

جمع آوری داده ها

وقتی مشکل را به وضوح تعریف کرده اید ؛اکنون شما به مرحله جمع آوری داده ها برای حل مشکل منتقل شده اید. با این حال ، این مراحل را قبل از جمع آوری هرگونه داده در ذهن داشته باشید.

اگر پایگاه داده فعلی موجود را دارید ، پس از آن بررسی کنید که می توانید چیزی را در آنجا پیدا کنید.

شما باید وظایف را بین اعضای تیم خود تقسیم کنید و نام و شماره های مختلف را به آنها اختصاص دهید. این به شما کمک می کند تا داده ها را به طور مکرر ذخیره نکنید.

اگر در حال جمع آوری مصاحبه و مشاهده هستید ، قبل از زمان سؤالات و الگوی ایست بازرسی را تهیه کنید.

پس از جمع آوری داده ها ، آن را به درستی سازماندهی کنید.

تمیز کردن داده ها

هر داده ای که به همراه تیم خود جمع آوری کرده اید. این احتمالاً حاوی برخی از خطاها ، دوگانگی ها و بی ربط به مطالعه شما است. اگر آن را پیدا کردید ، قبل از حرکت به مرحله بعدی تجزیه و تحلیل داده ها ، تمام داده های بی ربط را حذف می کنید.

تحلیل داده ها

پس از جمع آوری ، تمیز کردن و پردازش داده های خود. به راحتی می توان گفت که در مرحله تجزیه و تحلیل هستید. اگر اطلاعاتی بی ربط پیدا کرده اید ، پس به عقب برگردید و دوباره آن را جمع کنید. اگر اطلاعات دقیق و صحیح است ، می توانید با تجزیه و تحلیل به جلو بروید. همچنین می توانید از ابزارهای نرم افزاری تجزیه و تحلیل داده برای تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری خوب استفاده کنید.

ارتباط

پس از تجزیه و تحلیل موفقیت آمیز داده های خود ، زمان آن رسیده است که نتیجه داده های خود را تفسیر ، بیان و ارتباط برقرار کنید. می توانید داده های خود را یا به صورت نمودار ، جداول یا کلمات ارائه دهید.

چه زمانی تجزیه و تحلیل داده ها را انجام دهید

سؤال این است که مناسب ترین زمان برای انجام تجزیه و تحلیل داده های شرکت شما چیست؟شما می توانید قبل از اتخاذ تصمیم بزرگی که بر کل شرکت تأثیر بگذارد ، آن را انجام دهید. یا همچنین می توانید تجزیه و تحلیل داده ها را به طور مرتب برای ارزیابی سالانه تجارت خود انجام دهید.

نتیجه

تجزیه و تحلیل داده ها انواع مختلفی دارد و روند انجام تجزیه و تحلیل داده ها برای هر نوع متفاوت خواهد بود. بهتر است در ابتدا بدانید که برای چه هدفی می خواهید از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید.

عکس توسط کوین کو