انواع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

انواع تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟ در این مقاله قصد داریم در این خصوص صحبت کرده و انواع تجزیه و تحلیل داده را مقایسه کنید با ما همراه باشید.

نوشتار اصلی: داده کاوی چیست؟

بیشتر بخوانید: علم داده چیست؟ فرصت‌ها و چالش‌های آن کدام است؟

تجزیه و تحلیل داده ها بخش مهمی از راه‌اندازی یک کسب‌وکار موفق است. هنگامی که داده‌ها به طور موثر مورد استفاده قرار گیرند، این کار منجر به درک بهتر عملکرد گذشته شرکت و تصمیم‌گیری بهتر برای فعالیت‌های آینده آن می‌شود. راه‌های زیادی برای استفاده از داده‌ها در تمام سطوح عملیات یک شرکت وجود دارد.

چهار نوع تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که در همه صنایع استفاده می‌شود. اگرچه ما آنها را به دسته‌هایی تقسیم می‌کنیم، اما همه آنها به هم مرتبط هستند و بر اساس هم تکامل می‌یابند. با پیشرفت از ساده‌ترین به پیچیده‌ترین نوع تحلیل، درجه سختی و منابع مورد نیاز افزایش می‌یابد. در عین حال سطح اطلاعات و ارزش افزوده نیز افزایش می‌یابد.

چهار نوع تجزیه و تحلیل داده ها

چهار نوع تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

تجزیه و تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل توصیفی

اولین نوع تحلیل داده‌ها، تحلیل توصیفی است. این اساس همه تجزیه و تحلیل داده ها است. این نوع آنالیز امروزه ساده‌ترین و رایج‌ترین استفاده از داده‌ها در مشاغل است. تجزیه و تحلیل توصیفی با خلاصه کردن داده‌های گذشته، معمولاً به شکل داشبورد، به «آنچه اتفاق افتاده» پاسخ می‌دهد.

بزرگترین استفاده از تجزیه و تحلیل توصیفی در تجارت، ردیابی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) است. KPIها عملکرد یک شرکت را بر اساس معیارهای انتخاب شده توصیف می‌کنند. شرکت‌ها تلاش می‌کنند به گونه‌ای رفتار کنند که در اصطلاح به این شاخص‌ها دست پیدا کنند.

کاربردهای تجاری تجزیه و تحلیل توصیفی عبارتند از:

• داشبوردهای KPI

• گزارش درآمد ماهانه

• ارائه چشم انداز

تجزیه و تحلیل تشخیصی

بعد از پرسیدن سوال اصلی “چه اتفاقی افتاده”، قدم بعدی این است که عمیق‌تر نگاه کنید و از خود بپرسید چرا این اتفاق افتاد؟ اینجاست که تحلیل تشخیصی وارد می‌شود.

تجزیه و تحلیل تشخیصی اطلاعات را از تجزیه و تحلیل توصیفی دریافت و آن را برای یافتن علل این نتایج بررسی می‌کند.

سازمان‌ها از این نوع تجزیه و تحلیل استفاده می‌کنند تا ارتباط بیشتری بین داده‌ها ایجاد و الگوهای رفتاری را شناسایی کنند.

یکی از جنبه‌های مهم تجزیه و تحلیل تشخیصی ایجاد اطلاعات دقیق است. هنگامی که مشکلات جدیدی به وجود می‌آیند، ممکن است قبلاً برخی از داده‌های مربوط به مشکل را جمع‌آوری کرده باشید. با در اختیار داشتن داده‌ها از قبل، از تکرار کار جلوگیری می‌کند و همه مشکلات را به هم مرتبط می‌کند.

کاربردهای تجاری آنالیز تشخیصی عبارتند از:

یک شرکت باربری علت کندی حمل‌ونقل به یک منطقه خاص را بررسی می‌کند.

یک شرکت SaaS که تجزیه و تحلیل می‌کند تا مشخص کند کدام فعالیت‌های بازاریابی باعث افزایش آزمایش شده است.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده سعی می‌کند به این سوال پاسخ دهد که “چه چیزی ممکن است اتفاق بیفتد”. این نوع تحلیل از داده‌های گذشته برای پیش‌لینی نتایج آینده استفاده می‌کند.

این نوع تجزیه و تحلیل در مقایسه با تحلیل‌های توصیفی و تشخیصی یک مرحله جلوتر است. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از داده‌هایی که ما خلاصه کرده‌ایم برای پیش بینی منطقی نتایج رویداد استفاده می‌کند.

این تحلیل بر مدل‌سازی آماری تکیه دارد که برای پیش‌بینی به فناوری و نیروی انسانی بیشتری نیاز دارد. هم‌چنین درک این نکته مهم است که پیش بینی فقط یک تخمین است. صحت پیش‌بینی‌ها به کیفیت و داده‌های دقیق بستگی دارد.

در حالی که تجزیه و تحلیل توصیفی و تشخیصی شیوه‌های رایج در تجارت هستند، در تجزیه و تحلیل پیش بینی است که بسیاری از سازمان‌ها با دیوشواری روبرو می‌شوند.

برخی از شرکت‌ها نیروی انسانی لازم برای پیاده‌سازی تحلیل‌های پیش بینی را در هر جایی که می‌خواهند ندارند. برخی دیگر هنوز آماده سرمایه‌گذاری در تیم‌های تحلیلی در هر بخش نیستند یا آمادگی آموزش تیم‌های فعلی را ندارند.

کاربردهای تجاری تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده عبارتند از:

• ارزیابی ریسک

• پیش بینی فروش

• از تقسیم بندی مشتری برای تعیین اینکه کدام مشتریان بالقوه بیشترین شانس را برای تبدیل دارند، استفاده می‌کند.

• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در تیم‌های جذب مشتری

تجزیه و تحلیل تجویزی

آخرین نوع تجزیه و تحلیل داده ها که بیشترین درخواست را دارد، اما تعداد کمی از سازمان‌ها واقعاً برای انجام آن مجهز هستند.

تجزیه و تحلیل تجویزی مرز تجزیه و تحلیل داده ها است که اطلاعات تمام تجزیه و تحلیل‌های قبلی را برای تعیین مسیر اقدام در مواجهه با یک مشکل یا تصمیم مداوم ترکیب می‌کند.

تجزیه و تحلیل تجویزی از آخرین فناوری و شیوه‌های داده استفاده می‌کند. این یک تعهد سازمانی بزرگ است و شرکت‌ها باید مطمئن باشند که آماده و مایل به صرف نیرو و منابع برای آن هستند.

هوش مصنوعی (AI) نمونه کاملی از تجزیه و تحلیل تجویزی است. سیستم‌های هوش مصنوعی حجم زیادی از داده‌ها را برای یادگیری مداوم و استفاده از این اطلاعات برای تصمیم‌گیری آگاهانه مصرف می‌کنند.

سیستم‌های هوش مصنوعی که به خوبی طراحی شده‌اند، می‌توانند آن تصمیم‌ها را به اشتراک بگذارند و حتی آن تصمیم‌ها را عملی کنند. فرآیندهای کسب‌وکار را می‌توان روزانه بدون انجام کاری توسط انسان با هوش مصنوعی اجرا و بهینه کرد.

در حال حاضر، بیشتر شرکت‌های مبتنی بر داده‌های بزرگ (اپل، فیسبوک، نتفلیکس و غیره) از تجزیه و تحلیل تجویزی و هوش مصنوعی برای بهبود تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. برای سایر سازمان‌ها، راه به سمت تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی ممکن است مسدود باشد. همان‌طور که فناوری به پیشرفت خود ادامه می‌دهد و متخصصان بیشتری به داده‌ها دستیاب می‌شوند، شاهد ورود شرکت‌های بیشتری به فضای داده خواهیم بود.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

همان‌طور که نشان دادیم، هر یک از این نوع تحلیل داده‌ها تا حدودی به یکدیگر مرتبط و وابسته هستند. هر کدام هدف متفاوتی دارند و اطلاعات گوناگونی ارائه می‌دهند. حرکت از تجزیه و تحلیل توصیفی به سمت تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجویزی به قابلیت‌های فنی بسیار بیشتری نیاز دارد، اما هم‌چنین فرصت‌های بیشتری را فراروی سازمان شما قرار می‌دهد.

در این مقاله آموزشی درباره انواع تجزیه و تحلیل داده ها بحث کرده و آن‌ها را با هم مقایسه کردیم. با تشکر از مطالعه شما.

منابع

انواع آنالیز داده – ترجمه از انگلیسی