تحلیل داده چیست؟

تعریف، انواع و راهنمای عملی

زندگی روزمره‌ی ما پر است از تصمیم‌گیری‌های کوچک و بزرگ. ما این تصمیمات را با بالاوپایین‌کردن و دودوتا چارتا کردن می‌گیریم. مثلاً وقتی می‌خواهیم تصمیمی بگیریم، به این فکر می‌کنیم که وقتی دفعه‌ی قبل چنین تصمیمی گرفتیم چه اتفاقی افتاد یا به آینده‌ی تصمیم خود فکر می‌کنیم و حدس می‌زنیم که اگر این تصمیم را بگیریم چه اتفاقی در انتظار ماست. حتی ممکن است به تجربه‌ی دیگران رجوع کنیم و ببنیم که آنها وقتی چنین تصمیمی گرفتند چه برایشان پیش آمد. این کار چیزی نیست جز تجزیه‌وتحلیل گذشته و آینده و تصمیم‌گیری بر اساس آن؛ همان چیزی که این مقاله درباره‌ی آن است: تحلیل داده.

بنابراین ما خاطرات گذشته، تجارب دیگران و رویاهای آینده خود را گرداوری می‌کنیم دست به آنالیز آنها می‌زنیم و داده‌ها را تحلیل می‌کنیم. حالا اگر تحلیل‌گر همین کار را برای اهداف کسب‌وکار انجام دهد، می‌شود تحلیل داده‌ای که مد نظر ما در این مقاله است.

 

تحلیل داده چیست؟

آنالیز یا تحلیل داده فرآیند مرتب‌سازی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها برای کشف اطلاعات مفید مورد نیاز برای تصمیم‌گیری در کسب‌وکار است. هدف از تحلیل داده استخراج اطلاعات مفید از داده‌هاست و تصمیم‌گیری بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده ها.

 

چرا تحلیل داده ها کار مهمی است؟

تحلیل داده به چه درد سازمان‌ها می‌خورد؟ بیایید با مشتریان شروع کنیم که بدون شک مهمترین عنصر برای کسب‌وکارهاست. وقتی آنها را آنالیز کنید، نکات بسیاری دستگیرتان می‌شود؛ می‌فهمید که از چه کانال‌هایی برای ارتباط با شما استفاده می‌کنند؟ سن و شغل و جنسیت آنها چیست؟ علایق، عادت‌ها، رفتارهای خرید آنها چگونه است و غیره.

واقعاً چه چیزی از شناخت مشتری بهتر؟ تحلیل داده‌های مربوط به مشتریان در طولانی‌مدت، منجر به موفقیت استراتژی‌های بازاریابی شما می‌شود.

شناخت مخاطب کسب‌وکار به شما امکان می‌دهد مشتریان بالقوه‌ی جدید را شناسایی کنید و از هدر رفتن منابع، به دلیل هدف‌قراردادن افراد اشتباه یا ارسال پیام اشتباه، جلوگیری کنید. همچنین می‌توانید، با تجزیه و تحلیل نظرات مشتریان یا عملکرد بخش خدمات مشتری، رضایت مشتری را تضمین کنید.

برای مدیران چه فایده‌ای دارد؟ از منظر مدیریتی تحلیل داده چون الماسی ارزشمند است. تحلیل داده ها به مدیران کمک می‌کند بر اساس واقعیات تصمیم‌گیری کنند؛ نه بر اساس شهود و برداشت شخصی. چه بهتر از این که بدانید کجا سرمایه‌گذاری کنید، فرصت‌های رشد را تشخیص دهید، درآمد خود را پیش‌بینی کنید یا شرایط غیرمعمول را کنترل کنید قبل از اینکه به بحران تبدیل شود.

گاهی اوقات تنها کاری که برای رشد کسب‌وکار خود (یا حتی رشد و توسعه‌ی فردی در زندگی) لازم است انجام دهید همین است که داده‌ها را آنالیز کنید!

اگر کسب‌وکاتان رشد نمی‌کند، به گذشته نگاه کنید، اشتباهات خود را بپذیرید و دوباره برنامه‌ریزی کنید و این بار آن اشتباهات را انجام ندهید. حتی اگر کسب‌وکار شما در حال رشد است، باید داده‌ها و فرایندهای کسب‌وکار خود را آنالیز کنید تا نرخ رشد کسب‌وکارتان را تقویت کنید.

 

انواع تحلیل داده | ۵ نوع

تحلیل‌ها با توجه به اینکه چه قصدی دارند یا دقیقا چه کاری برای ما انجام می‌دهند به انواع ختلف تقسیم می‌شوند. در این ۵ نوع آن را معرفی می‌کنیم.

۱- تحلیل توصیفی؛ چه اتفاقی افتاده

روش تحلیل توصیفی نقطه‌ی شروع هر نوع فرایند تحلیلی است و هدف آن پاسخ به این سؤال است که چه اتفاقی افتاده؟ این کار با مرتب‌سازی و تفسیر داده‌های خام از منابع مختلف انجام می‌شود تا به آمارهای ارزشمندی در مورد کسب‌وکار تبدیل شوند.

وقتی KPIها را بررسی می‌کنیم، درآمد را می‌سنجیم و لیدهای فروش را می‌شماریم، تحلیلی توصیفی کرده‌ایم.

داشتن تحلیل توصیفی ضروری است، زیرا به ما تصوری از واقعیت و آنچه رخ داده می‌دهد. گرچه این نوع تحلیل، به خودی خود، به ما امکان پیش‌بینی آینده را نمی‌دهد یا به چرایی وقوع چیزی پاسخ نمی‌دهد، اما داده‌های خام فعلی ما را سازمان می‌دهد و آماده‌ی تحلیل‌های بعدی می‌کند.

۲- تحلیل اکتشافی؛ کشف روابط بین داده‌ها

همانطور که از نام این نوع تحلیل پیداست، هدف اصلی آن کشف است. قبل از این تحلیل، هنوز تصوری از رابطه بین داده‌ها و متغیرها وجود ندارد. وقتی داده‌ها بررسی و تحلیل شد، تحلیل اکتشافی ما را قادر می‌سازد ارتباطات بین داده‌ها را پیدا کنیم و فرضیه‌ها و راه‌حل‌هایی برای مشکلات خاص بسازیم.

در تحلیل اکتشافی، ممکن است از تکنیک داده‌کاوی یا استخراج داده استفاده شود که به دیتاماینیگ (data mining) معروف است.

۳- تحلیل تشخیصی؛ چرا این اتفاق افتاده

یکی از قوی‌ترین انواع تحلیل داده ها، نوع تشخیصی است که به تحلیل‌گران و مدیران کسب‌وکارها کمک می‌کند تا بفهمند که چرا یک اتفاق مشخص افتاده است. اگر بدانیم که چرا اتفاق خاصی افتاده است و همچنین چطور آن اتفاق افتاده، می‌توانیم راه‌های دقیق حل مسئله یا مدیریت چالش را مشخص کنیم.

مثلاً تحلیل توصیفی به شما نشان می‌دهد که اتفاقی منفی یا مثبت رخ داده است. تحلیل تشخیصی به یاری تحلیل توصیفی می‌آید و دلیل آن را توضیح می‌دهد. فرض کنید که در ماه آبان کسب‌وکار شما افزایش میزان مشتریان بالقوه را تجربه کرده است. تحلیل تشخیصی کمک می‌کند که بفهمیم کدام‌یک از فعالیت‌های بازاریابی بیشترین تأثیر را داشته است.

۴- تحلیل پیش‌بینی؛ چه اتفاقی خواهد افتاد

تحلیل پیش‌بینی به ما امکان می‌دهد به آینده نظر کنیم و به این سؤال پاسخ دهیم که چه اتفاقی خواهد افتاد. برای انجام این کار از نتایج تحلیل توصیفی، اکتشافی و تشخیصی استفاده می‌شود، در این نوع تحلیل تکنولوژی یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی (AI) به یاری ما می‌آید. با این تحلیل شما می‌توانید روندها و الگوهای رفتاری آینده، مشکلات یا ناکارآمدی‌های احتمالی و ارتباطات میان داده‌ها در آینده را حدس بزنید.

روند کار بدین صورت است که با استفاده از الگوهایی که در داده‌های قدیمی‌تر و رویدادهای جاری وجود دارد، تحلیل‌گر وقایع آینده را پیش‌بینی می‌کند. البته چیزی به عنوان پیش‌بینی ۱۰۰درصدی وجود ندارد؛ ولی هرچه داده‌ها بیشتر باشد و نظم و انضباط بیشتری بر فرایند تحقیق حاکم باشد، دقت نتایج بیشتر خواهد بود.

۵- تحلیل تجویزی؛ چگونه این اتفاق می‌افتد

تحلیل تجویزی حول تجزیه و تحلیل پیش‌بینی می‌گردد و بر اساس الگوها یا روندها راهکارهایی عملی تجویز می‌کند و یه کسب‌کار استراتژی‌های واکنشی پیشنهاد می‌دهد.

بدیهی است که تحلیل‌های توصیفی و پیش‌بینی برای بهبود عملکرد کسب‌وکار کافی نیست بلکه باید براساس شرایط و مشکلات فعلی راهکارهایی ارائه کرد که منجر به تصمیم‌گیری شود. بنابراین، تحلیل تجویزی آمار حاصل از تمام تحلیل‌های قبلی را ترکیب می‌کند و برای حل یک مشکل اقداماتی را تجویز می‌کند.

تصور کنید که شما مدیرعامل یک شرکت هواپیمایی هستید و می‌خواهید راهکاری برای افزایش رضایت مشتریان و متمایزشدن از رقبا پیدا کنید. تحلیل تجویزی به شما کمک می‌کند که قیمت بلیت‌ها را بدون اینکه ضرر کنید کاهش دهید.

 

تکنیک‌های تحلیل داده | ۷ روش اصلی

تحلیل داده ها فرآیند جمع‌آوری، مدل‌سازی و تجزیه‌وتحلیل داده‌هاست برای استخراج آمارهایی که به تصمیم‌گیری کمک می‌کند. اما بسته به صنعت و هدف تجزیه‌وتحلیل روش‌ها و تکنیک‌های مختلفی وجود دارد.

 

  • آنالیز خوشه‌ای / Cluster

گروه‌بندی مجموعه‌ای از داده‌ها به‌طوری‌که که بر اساس عناصر مشترک بیشتر شبیه به یکدیگر باشند. این کار خوشه‌بندی است و به آن آنالیز خوشه‌ای گفته می‌شود. این روش اغلب برای یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها استفاده می‌شود.

یک مثال بزنیم. در یک دنیای ایدثال، بازاریاب‌ها می‌توانند هر مشتری را جداگانه آنالیز یا تحلیل کنند و بهترین خدمات شخصی‌سازه‌شده را به آنها ارائه دهند. اما در واقعیت چنین چیزی ممکن نیست. تعداد مشتریان انقدر زیاد است که کار دیگری باید کرد. اینجاست که خوشه‌بندی انجام می شود؛ با گروه‌بندی مشتریان در خوشه‌ها بر اساس مشخصات جمعیتی، رفتارهای خرید، ارزش درآمدی یا هر عامل دیگری که برای کسب‌وکار شما مهم است. با این کار می‌توانید خدمات را بهینه کنید و بهترین تجربه را به مشتری ارائه دهید.

 

  • آنالیز هم‌گروهی / cohort

این نوع روش تحلیل داده ها از داده‌ها را در یک بازۀ زمانی بررسی و با بخش مشخص دیگری مقایسه می‌کند. با استفاده از این روش، می‌توانیم به درک وسیعی از نیازهای مصرف‌کننده یا درک صحیحی از یک گروه هدف گسترده‌تر دست پیدا کنیم.

تجزیه و تحلیل هم‌گروهی در بازاریابی بسیار مفید است؛ زیرا به ما امکان می‌دهد تأثیر کمپین‌ها را بر گروه‌های خاص مشتری درک کنیم.

مثلاً، تصور کنید که یک کمپین ایمیلی ارسال می‌کنید و مشتریان را به ثبت‌نام در سایت خود ترغیب می‌کنید. برای این کار دو نسخه از این کمپین را با طراحی، فراخوان و محتوای تبلیغاتی متفاوت ایجاد می‌کنید. در این صورت با استفاده از تحلیل هم‌گروهی عملکرد کمپین‌ها را در یک بازه‌ی زمانی می‌سنجید و می‌فهمید که کدام نوع از محتوا مشتریان شما را به ثبت‌نام، خرید مجدد یا تعامل بیشتر با کسب‌وکار شما سوق می‌دهد.

 

  • آنالیز برگشتی / Regression

در تحلیل رگرسیون از داده‌ها در یک بازه‌ی تاریخی استفاده می‌شود تا بفهمیم که چگونه یک متغیر وابسته متأثر می‌شود وقتی یک یا تعداد بیشتری از متغیرهای مستقل تغییر می‌کنند یا ثابت می‌مانند. این نوع آنالیز در تحلیل پیش‌بینی بسیار پرکاربرد است؛ چراکه با درک رابطه‌ی هر متغیر و چگونگی پیشرفت آنها در گذشته، می‌توانیم نتایج احتمالی را پیش‌بینی کنیم و در آینده تصمیمات شغلی بهتری بگیریم.

بیایید با یک مثال بررسی کنیم. تصور کنید که در سال ۱۳۹۸، از فروش خود، تحلیل رگرسیون انجام داده‌اید و متوجه شده‌اید که متغیرهایی مانند کیفیت محصول، دکوراسیون فروشگاه، خدمات مشتریان، کمپین‌های بازاریابی و کانال‌های فروش بر نتیجه‌ی کلی (فروش سالانه) تأثیر می‌گذارند.

اکنون می‌خواهید از روش رگرسیون برای تحلیل اینکه کدام یک از این متغیرها تغییر کرده یا متغیرهای جدیدی در سال ۱۹۰۰ ظاهر شده استفاده کنید. مثلاً، به دلیل قرنطینه و تعطیلی‌های گاه‌وبی‌گاه، نتوانسته‌اید در فروشگاه خود فروش مناسبی داشته باشید. بنابراین، فروش کلی شما احتمالاً کاهش یافته یا در کانال‌های آنلاین افزایش یافته است.

با تحلیل رگرسیون یا برگشتی می‌توانید درک کنید که کدام متغیرهای مستقل بر عملکرد کلی متغیر وابسته (در این مثال فروش سالانه) تأثیر می‌گذارند.

 

  • شبکه‌های نورونی

روش شبکه‌های عصبی اساس الگوریتم‌های هوشمند یادگیری ماشین است. در روش شبکه‌های نورونی هوش مصنوعی سعی دارد، با حداقل مداخله‌ی انسان، مانند مغز انسان آمارها را پردازش کند و درباره‌ی آینده دست به پیش‌بینی بزند. شبکه‌های نورونی پس از هر تراکنش یا عملیات یاد می‌گیرند؛ به این معنی که با گذشت زمان تکامل می‌یابند و پیشرفت می‌کنند.

ابزارهای هوشمند تحلیل داده از این روش استفاده می‌کنند تا به پیش‌بینی آینده‌ی کسب‌وکارها کمک کنند.

 

  • آنالیز عاملی / Factor

آنالیز عاملی که روش «کاهش ابعاد» هم نامیده می‌شود، نوعی تحلیل داده است که در آن، برای توصیف ارتباط میاده داده‌ها، به‌جای متغیرهای همبسته‌ی قابل‌مشاهده از تعداد کمتری از متغیرهای غیرقابل‌مشاهده به نام فاکتور استفاده می‌شود. هدف در اینجا کشف متغیرهای پنهان مستقل است، و روشی ایدئال برای ساده‌سازی مجموعه‌ای از داده‌ها.

مثلا تصور کنید که می‌خواهیم ارزیابی مشتری از یک محصول را بسنجیم. ارزیابی اولیه بر اساس متغیرهای مختلفی مانند رنگ، شکل، مواد، راحتی، مکان خرید محصول، دفعات استفاده و … است. این لیست می‌تواند تا بی‌نهایت ادامه پیدا کند. در این حالت با جمع‌بندی همه‌ی این متغیرها در یک گروه همگن، فاکتوری می‌سازیم به نام دیزاین و تأثیر آن را بر ارزیابی کاربران یا مشتریان می‌سنجیم.

 

  • داده‌کاوی / Data Mining

اگر نیاز به تحلیل اکتشافی بود، داده‌کاوی با هدف شناسایی وابستگی‌ها، روابط، الگوها و روندها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

داده‌کاوی فرایندی است برای استخراج و کشف الگوها در مجموعه‌ی عظیم داده‌ها با استفاده زا  تکنولوژی یادگیری ماشین و علم آمار و سیستم‌های پایگاه داده.

 

  • آنالیز متن

آنالیز متن، که به متن‌کاوی هم شناخته می‌شود، فرایند جمع‌آوری داده‌های متنی و تنظیم آنها به روشی است که مدیریت آنها آسان شود. با انجام مراحل پاکسازی دقیق متن همراه با جزئیات، قادر خواهید بود داده‌هایی را که واقعاً مربوط به کسب‌وکار شما است استخراج کنید و از آنها برای داشتن آمارهای کاربردی، که به پیشرفت کسب‌وکار شما کمک می‌کند، استفاده کنید.

ابزارها و تکنیک‌های مدرن مثل تکنولوژی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های هوشمند کار را آسان کرده است که حتی احساسات متون را هم تحلیل می‌کنند. مثلا صمیمیت، ناراحتی، پشیمانی، رضایت و … .

تصور کنید که بتوانید کل وب را بگردید و شهرت برند خود را تحلیل کنید. تحلیل احساسات برای بررسی شهرت برند و شهرت محصول و درک رضایت مشتریان شما استفاده می‌شود.

با تحلیل داده‌ها از منابع متنی مختلف، از جمله نظرات کاربران درباره‌ی محصولات، مقالات، شبکه‌های اجتماعی و پاسخ‌های مخاطبان به نظرسنجی، آمارهای بسیار ارزشمندی درباره‌ی مخاطبان خود، نیازهای آنها و نقاط ضعف محصولات به دست خواهید آورد.

این اطلاعات ارزشمند به شما امکان می‌دهد که کمپین‌ها، خدمات و ارتباطاتی با مشتریان ایجاد می‌کنید که متناسب با نیاز آنها باشد و ضمن حفظ مشتریان فعلی، تعداد آنها را افزایش دهید.

 


مراحل تحلیل داده | ۸ گام اساسی

حالا چطور داده‌ها را تحلیل کنیم؟ این همه دربارۀ چستی و انواع و تکنیک‌ها حرف زدیم اما اگز از ما بپرسند فرایند تحلیل داده را شرح دهید، می‌مانیم. پس باید قدم‌هایی که را که باید در مسیر تحلیل داده برمی‌داریم بشناسیم.

باید وارد عمل شوید. اینکه فرایند تحلیل شامل چه مراحلی است و در عمل چه کار باید کرد خیلی مهم‌تر است. در این بخش ۸ گام اسلسی که باید برای تحلیل داده برداشت را یاد می‌گیریم.

 

گام اول: نیازهای خود را مشخص کنید

قبل از شروع تحلیل داده ها یا انتخاب روش‌های تحلیل، بسیار مهم است که با افراد ذی‌نفع در نتایج تحلیل بنشینید و در مورد اهداف اصلی یا استراتژیک خود تصمیم بگیرید. قبل از شروع فرایند باید در مورد اینکه می‌خواهید چه آمارهایی و برای رفع چه نیازی تحلیل شوند تصمیم بگیرید.

در این مرحله به پرسش‍های زیر پاسخ دهید:

  • هدف شما از تحلیل چیست؟
  • تحلیل شما دربارۀ چه موضوعاتی است؟
  • چه کسانی از نتایج تحلیل استفاده خواهند کرد؟

 

گام دوم: سؤالات خود را مشخص کنید

هنگامی که اهداف اصلی خود را مشخص کردید، در نظر بگیرید که برای رسیدن به مأموریت خود به چه سؤالاتی باید پاسخ دهید. این مرحله مهم است زیرا پایه‌ی موفقیت شما در تحلیل است.

برای رسیدن به پاسخ‌های صحیح و اطمینان از اینکه داده‌هایتان برای هدف شما مناسبند، باید سؤالات درستی بپرسید. سؤالات باید قابل‌اندازه‌گیری، شفاف و مختصر باشند.

برای مثال تصور کنید که شرکت پیمانکاری دارید. با یک مشکل کاملاً مشخص شروع کنید: هزینه‌ها در حال افزایش است و دیگر قادر به ارائه‌ی پیشنهادهای رقابتی نیستید. یکی از سؤالات برای حل این مشکل این است: «آیا شرکت می‌تواند تعداد کارکنان خود را، بدون به خطر انداختن کیفیت خدمات یا محصولات، کاهش دهد؟»

 

گام سوم: اولویت‌های سنجش را مشخص کنید

آنچه را که باید بسنجید لیست کنید. یعنی باید سؤالات کلیدی را به سؤالات ریزتر بشکنید و آنچه‌ را که باید سنجیده شود مشخص کنید. در این صورت خواهید توانست منابع را هم لیست کنید.

از همان مثال پیمانکار دولتی استفاده می‌کنیم. در نظر بگیرید که برای پاسخ به سؤال اصلی خود به چه نوع داده‌هایی نیاز دارید مثلاً. تعداد و هزینۀ کارکنان فعلی و درصد زمانی که آنها برای کارهای ضروری شرکت می‌گذارند. در پاسخ به سؤال اصلی سؤالات فرعی دیگری را هم باید پاسخ دهید. مثلاً، آیا کارکنان در حال حاضر کمتر از حد نیاز کار می‌کنند؟ اگر چنین است، چه فرایندهایی باید اصلاح شود تا کارمندان به طور کامل مفید باشند؟ سرانجام، در بررسی‌ها و اندازه‌گیری‌ها، حتما هرگونه نقد معقول و منطقی را که ممکن است در تعدیل نیرو داشته باشد، ذکر کنید. مثلاً، اگر کارکنان کاهش یابند، شرکت چگونه به افزایش تقاضا در شرایط دیگر پاسخ می‌دهد.

 

گام سوم: داده‌ها را جمع‌آوری کنید

پس از مشخص‌شدن نیازها و سؤالاتی که باید پاسخ داده شوند، خواهید دانست که چه داده‌هایی را جمع‌آوری کنید و سراغ چه منابعی بروید. در این مرحله نکات زیر را در نظر بگیرید:

  • قبل از جمع‌آوری داده‌های جدید، ببینید که چقدر از این داده‌ها را می‌شود از دیتابیس‌ها یا منابع موجود جمع‌آوری کرد. ابتدا این داده‌ها را جمع‌آوری کنید.
  • یک سیستم ذخیره و شیوۀ معناداری برای نام‌گذاری و آرشیو پرونده‌ها تعیین کنید تا اعضای تیم تحلیل یا افرادی که قرار است کار شما را ادامه دهند دوباره‌کاری نکنند.
  • هنگام جمع‌آوری داده‌ها، نام منابع و تاریخ جمع‌آوری داده‌ها را یادداشت کنید. می‌توانید یک جدول راهنما در اکسل داشته باشید.

مطالعات موردی، نظرسنجی‌ها، مصاحبه‌ها، پرسش‌نامه‌ها، مشاهدۀ مستقیم و گروه‌های متمرکز از انواع روش‌های جمع‌آوری داده هستند که در مقالۀ تحقیقات بازار می‌توانید بیشتر دربارۀ آنها بخوانید.

 

گام چهام: دموکراتیزه‌کردن داده‌ها

وقت آن است که داده‌ها را دموکراتیزه کنید. یعنی چه؟

دموکراتیک‌سازی داده‌ها ایجاد شرایطی است که هرکسی از افراد سازمان شما، هر موقع که بخواهد، به طور کارآمد و سریع، به داده‌ها، که از منابع مختلف استخراج شده‌‍اند، دسترسی پیدا کند. می‌توانید داده‌ها را به صورت خام یا پس از تبدیل آنها به متن، تصویر، فیلم، اعداد یا هر قالب دیگری که امکان دارد در اختیار آنها بگذارید.

اما مطمئن شوید که همه بتوانند از داده‌ها استفاده کنند. شاید افراد دیگری از سازمان شما نکاتی را کشف کنند و داده‌ها را از زاویه‌ای ببینند که شما به آن توجهی نداشته‌اید.

 

گام پنجم: داده‌ها را تمیز و مرتب کنید

پس از جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف، اطلاعات عظیمی در اختیار شماست که استفاده از همۀ آنها کاری طاقت‌فرساست. برخی از این داده‌ها معتبر نیستند یا اطلاعات نادرستی می‌دهند که در این صورت تحلیل را به مسیر اشتباهی می‌برند. باید بدون هیچ دغدغه‌ای آنها را حذف کنید. داده‌های صحیح شرط ضروری رسیدن به نتایج درست است.

کار دیگری که هنگام تمیزکردن داده‌ها باید مراقب باشید حذف داده‌های تکراری است. معمولاً هنگام استفاده از چندین منبع داخلی و خارجی جمع‌آوری داده‌های تکراری که با هم همپوشانی دارند طبیعی است.

اگر داده‌های شما متنی هستند ویرایش آنها نوع دیگری از تمیزکردن است. نقدو‌نظرهای مشتریان، کامنت‌های شبکه‌های اجتماعی و پرسش‌نامه‌هایی که توسط مخاطبان پر شده‌اند داده‌های متنی ارزشمندی برای شرکت‌ها هستند.

اگر از نرم‌افزارهای تحلیل داده استفاده می‌کنید، برای اینکه الگوریتم‌ها بتوانند الگوها را پیدا کنند صحیح‌بودن املا و نگارش متن‌ها بسیار مهم است. البته این امکان بیشتر برای زبان انگلیسی وجود دارد. اگر شما نرم‌افزار تحلیل محتوای فارسی می‌شناسید زیر این پست برای ما معرفی کنید.

هدف از تمیزکردن داده‌ها جلوگیری از نتیجه‌گیری‌های نادرست است که در بلندمدت به کسب‌وکار شما آسیب می‌رساند. با استفاده از داده‌های تمیز، ابزارهای هوشمند تحلیل داده هم بهتر عمل خواهند کرد و گزارش‌های بهتری برای سازمان شما ایجاد خواهند کرد.

 

گام ششم: داده‌ها را آنالیز کنید

بعد از اینکه داده‌های مناسب را برای پاسخ به سؤالات خود جمع‌آوری کردید، وقت آنالیز عمیق‌تر داده‌ها است. داده‌ها را با هم مقایسه کنید و ارتباط آنها را کشف کنید. کدام اتفاقات علت تغییرات در داده‌های دیگر بوده است. چه همبستگی‌هایی بین داده‌ها وجود دارد. نمودار محوری (Pivot) در اکسل به شما امکان می‌دهد داده‌ها را با متغیرهای مختلف مرتب‌سازی و فیلتر کنید، همچنین به شما کمک می‌کند میانگین، حداکثر، حداقل و انحراف از معیار داده‌ها را محاسبه کنید.

وقتی داده‌ها را بالا و پایین کردید، ممکن است لازم باشد سؤالاتی که در گام دو مشخص کرده بودید را اصلاح کنید یا برای رسیدن به پاسخ سؤالات داده‌های بیشتری جمع‌آوری کنید. در هر صورت، در این مرحله از تحلیل داده ها، روندها، همبستگی‌ها، تغییرات را پیدا خواهید کرد و روابط بین داده‌ها خود را نمایان خواهند ساخت.

در این مرحله ابزارهای زیادی هستند که به شما کمک می‌کنند. البته هیچکدام اکسل نمی‌شوند. ولی اگر پای هوش مصنوعی به میان بیاید حرفی برای گفتن باقی نمی‌ماند.

 

گام هفتم: نتایج را تفسیر کنید

سرانجام زمان تفسیر نتایج فرا رسیده است. درحالی‌که تحلیل‌های‌ خود را تفسیر می‌کنید، به خاطر داشته باشید که هرگز نمی‌توانید فرضیه‌ای را ثابت کنید: بلکه در این مرحله فقط نمی‌توانید فرضیه‌ای را رد کنید. به این معنی که مهم نیست چقدر داده جمع‌آوری کرده‌اید؛ نتیجه‌گیری‌های شما فرضیه‌هایی اثبات‌شده نیستند بلکه فرضیه‌هایی هستند که تاکنون رد نشده‌اند. این شانس وجود دارد که در آینده داده‌هایی بیایند و فرضیه‌ی شما را رد کنند.

هنگام تفسیر نتایج این سؤالات را از خود بپرسید:

  • آیا داده‌ها سؤالات کلیدی را پاسخ می‌دهند؟ چطور؟
  • آیا داده‌ها به شما کمک می‌کنند تا در مقابل انتقادات احتمالی از آنها دفاع کنید؟ چطور؟
  • آیا در نتیجه‌گیری‌های شما محدودیتی وجود دارد یا زوایای دیگری وجود دارد که بشود از آن به نتایج نگاه کرد و شما به آن توجه نکرده‌اید؟

اگر برداشت‌های شما از داده‌ها پس از پرسیدن این سؤالات همچنان به قوت خود باقی بودند، پس احتمالاً فرایند تحلیل داده به نتیجه‌ی مثبتی رسیده است. حالا زمان استفاده از نتایج فرایند تحلیل داده ها برای تصمیم‌گیری و بهترین اقدام است.

 

گام هشتم: خروجی را تبدیل به تصویر کنید

ارائه‌ی نتایج و تبدیل داده‌ها به عناصر بصری یک روش خوب برای نمایش اطلاعات است که همه بتوانند آن را بفهمند و درک کنند. اینجاست که باید از نمودارها، گراف‌ها، نقشه‌ها و روش‌های دیگر ارائه‌ی داده‌ها استفاده کنید. نمایش تصویری داده‌ها و تفسیرها کار مقایسه‌ی داده‌ها و مشاهدۀ روابط را آسان می‌کند و مخاطب درک راحت‌تری خواهد داشت.

با برداشتن این ۸ گام در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها، تصمیمات بهتری برای کسب‌وکار یا شرکت دولتی یا خصوصی خود می‌گیرید؛ چراکه پشتوانه‌ی انتخاب‌های شما داده‌هایی است که به روش درست جمع‌آوری و تحلیل شده‌اند.

 

نتیجه

تحلیل داده ها را تعریف کردیم و با انواع آن آشنا شدیم. سپس تکنیک‌های مورد استفاده در تحلیل داده ها را توضیح دادیم و در نهایت یک راهنمای عملی برای تحلیل ارائه دادیم. مهم است که همیشه در تئوری نمانیم و گام‌های عملی برای تکمیل یک فرایند را شفاف کنیم.

وب فارسی نیاز به محتواهایی ساده، شفاف، ارزشمند و آموزنده دارد. این مقاله در سایت محتواژه با همین هدف نوشته شده است. آیا با مفید و آموزنده‌بودن این مقاله موافقید؟ نظرتان را کامنت کنید.

منابع:
datapineguru99wikipediawikipediaimportsimplilearnbigskyassociates

حبیب متوسل

حبیب متوسل شیفتۀ دنیای وب، دیجیتال‌مارکتینگ و بازاریابی محتوایی است. مقالات محتواژه هم اغلب نوشته‌های اوست. او، این روزها، از تجربه و مهارت‌هایش برای موفقیت کسب‌وکارها در جذب مخاطب از موتورهای جستجو و تبدیل آنها به مشتری استفاده می‌کند.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

شاید این مطالب را هم دوست داشته باشید