تحلیل داده چیست ؟ – همه‌چیز راجع به کاربردها، مزایا و فرایند Data Analytics

در عصر مدرن که داده در ابعاد کلان گردآوری می‌شود، آشنایی با نحوه تحلیل و استخراج معانی از داده‌های مربوط به کسب‌وکار، یکی از مهم‌ترین عوامل موثر بر موفقیت به حساب می‌آید. در همین راستا و با توجه به گستردگی اطلاعات دیجیتال و کمبود وقت برای تحلیل تمام آن‌ها، این روزها «تحلیل داده» یا «Data Analytics» به مقوله‌ای بی‌نهایت مهم تبدیل شده که به ما در گردآوری، منظم‌سازی و سر در آوردن از معانی پشت داده‌ها کمک می‌کند. اگر برایتان سوال شده که تحلیل داده چیست و به چه روش‌ها و متدهایی می‌توان به این کار مشغول شد، به جای درستی آمده‌اید. در ادامه با کوئرا بلاگ همراه باشید تا مهم‌ترین دانستنی‌های پیرامون تحلیل داده را بررسی کنیم.

تحلیل داده چیست ؟

عبارت «تحلیل داده» چتری بزرگ است که مجموعه‌ای از روش‌های مختلف آنالیز داده را در بر می‌گیرد. در واقع هر نوع داده‌ای را می‌توان با تکنیک‌های تحلیل داده بررسی کرد و به بینشی دست یافت که امکان بهبود فرایندها را به همراه می‌آورد. تکنیک‌های مختلف تحلیل داده می‌توانند از ترندها و معیارهایی پرده بردارند که اگر بررسی نمی‌شدند، در خیل عظیم اطلاعات از دست می‌رفتند.

برای مثال شرکت‌های تولیدکننده محصولات گوناگون معمولا به پایش مدت‌زمان فعالیت کارخانه‌ها، مدت‌زمان بیکاری و میزان کاربرد دستگاه‌های گوناگون می‌پردازند و سپس از داده جمع‌آوری شده برای بهبود بهره‌وری و استفاده حداکثری از ظرفیت‌های تولید کمک می‌گیرند.

البته که با تحلیل داده می‌شود کارهای بسیار بیشتری نسبت به پیدا کردن گلوگاه‌ در خط تولید انجام داد. برای مثال شرکت‌های فعال در حوزه گیمینگ از تحلیل داده برای ارائه پاداش‌هایی به گیمرها استفاده می‌کنند که باعث می‌شوند مردم به بازی‌های ویدیویی علاقه‌مند باقی بمانند. شرکت‌های تولیدکننده محتوا نیز از همین علم برای بالا بردن نرخ کلیک، افزایش بازدید و یا مرتب‌سازی محتوای خود کمک می‌گیرند.

• بیشتر بخوانید: بیگ دیتا چیست؟ آشنایی با کلان داده (Big Data) و کاربردهای آن

دلایل اهمیت تحلیل داده چیست ؟

تحلیل داده از آن جهت مهم است که به کسب‌وکارها در بهینه‌سازی عملکرد کمک می‌کند. در واقع با پیاده‌سازی فرایند تحلیل داده در مدل تجاری کسب‌وکار، شرکت‌ها می‌توانند روش‌های بهینه‌تری برای رسیدگی به امور پیدا کنند و از هزینه‌های خود بکاهند. در ادامه برخی از مهم‌ترین مزایای Data Analytics را با یکدیگر بررسی می‌کنیم.

• تصمیم‌گیری آگاهانه: تحلیل داده را می‌توان قطب‌نمایی در نظر گرفت که در دریایی از اطلاعات، ما را به سمت تصمیمات صحیح هدایت می‌کند. این علم به ما اجازه می‌دهد تصمیمات را براساس شواهد قطعی و نه حدس‌وگمان اتخاذ کنیم. چنین چیزی در جهان کسب‌وکار به معنی موفقیت هرچه بیشتر خواهد بود، زیرا این فرصت را خواهیم داشت که به سراغ استراتژی بازاریابی صحیح برویم، زنجیره تامین را بهینه‌سازی کنیم یا عرضه محصولی جدید را با کمترین دردسر پیش ببریم.
• درک بهتر فرایند: تحلیل داده اجازه می‌دهد درکی عمیق‌تر از فرایندها، رفتارها و ترندها به دست بیاوریم. از سوی دیگر، مدیران کسب‌وکارها بینش بهتری نسبت به تمایلات مشتریان، پویایی بازار و سطح بهینگی در عملیات‌ها به دست خواهند آورد.
• کسب مزیت رقابتی: سازمان و شرکت‌ها با تحلیل ترندهای بازار می‌توانند فرصت‌ها و تهدیدات بالقوه را بشناسند و از رفتار مشتریان و عملکرد رقبا سر در بیاورند. برای مثال می‌شود با تغییر استراتژی‌ها به وضعیت بازار واکنش نشان داد و یک قدم از رقبا جلوتر بود. این تطبیق‌پذیری و نوآوری داده‌محور باعث می‌شود همیشه دست بالا را نسبت به رقبا داشته باشید.

• کاهش ریسک: تحلیل داده را می‌توان ابزاری ارزشمند برای سنجش و مدیریت ریسک به حساب آورد. شرکت‌ها می‌توانند مشکلات بالقوه را بسنجند و با تحلیل تاریخچه داده، تدابیر پیشگیرانه را شناسایی کنند. برای مثال تحلیلگران داده می‌توانند با شناسایی الگوهای پرداخت نامتعارف، از فعالیت‌های مجرمانه و کلاه‌بردارانه در صنایع مالی باخبر شوند. به این ترتیب نه‌تنها از ضررهای مالی جلوگیری می‌شود، بلکه از اعتبار برند و اعتماد مشتریان نیز محفاظت خواهید کرد.
• تخصیص بهینه منابع: تحلیل داده باعث می‌شود شرکت‌ها استفاده‌ای بهینه‌تر از منابع داشته باشند. چه موضوع صحبت بودجه باشد، چه منابع انسانی و چه ظرفیت‌های تولیدی، با تصمیم‌گیری داده‌محور می‌شود بهینگی منابع را به شکل قابل توجهی بالا برد. برای مثال تحلیل داده به بیمارستان‌ها اجازه می‌دهد نیروها و منابع خود را به پرتقاضاترین نقاط بیمارستان اختصاص دهند و به شکلی بهینه و موثر به بیماران کمک کنند.
• امکان بهبود دائمی: و در نهایت تحلیل داده می‌تواند بستری برای بهبود دائمی فراهم آورد. با این علم، شرکت‌ها می‌توانند معیارهای عملکرد را پایش کنند، میزان پیشرفت را بسنجند و نقاط نیازمند بهبود را بیابند. فرایند تکرارشونده تحلیل داده، پیاده‌سازی تغییرات و بعد تحلیل مجدد باعث می‌شود در گذر زمان فرایندها و محصولاتی بی‌نقص داشته باشید.

فرایند تحلیل داده چیست و چگونه است؟

فرایند تحلیل داده فرایندی کاملا ساختارمند است و برای تبدیل داده خام به تصمیمات قابل اجرا، باید گام‌های متعددی را پشت سر بگذارید. در ادامه با مراحل گوناگون این فرایند آشنا می‌شوید.

1. گردآوری داده: در ابتدا، داده‌ مورد نظر از منابع گوناگون جمع‌آوری و از کیفیت بالا و یکپارچگی آن اطمینان حاصل می‌شود.
2. پاکسازی داده: در این مرحله باید خطاها، مقادیر نامشخص و ناسازگاری‌ها را یافت و برطرف کرد. در واقع برای اینکه تحلیلی دقیق صورت بگیرد، نیاز به داده‌ای تمیز داریم.
3. تحلیل کاوشگرانه داده (Exploratory Data Analysis | EDA):‌ با ترتیب دادن تحلیل‌های اولیه می‌توان ویژگی‌ها، توزیع‌ها و روابط میان داده‌ها را درک کرد. در این مرحله معمولا از تکنیک‌های بصری‌سازی داده هم کمک می‌گیرند.
4. دگرگون‌سازی داده: در مرحله بعد با کدگذاری متغیرهای قطعی، پیاده‌سازی قابلیت‌های مقیاس‌پذیری و رسیدگی به موارد پرت، داده را برای تحلیل آماده می‌کنیم.
5. مدل‌سازی: بسته به اینکه هدف از تحلیل داده چیست می‌توانیم به سراغ متدهای مختلف مانند «رگرسیون» (Regression)، «خوشه‌بندی» (Clustering) یا «یادگیری عمیق» (Deep Learning) برویم.
6. ارزیابی مدل: بسته به جنس مساله، لازم است با معیارهایی نظیر «میانگین خطای مطلق» (Mean Absolute Error)، «خطای جذر میانگین مربعات» (Root Mean Squared Error) و سایر موارد، عملکرد مدل‌ها را ارزیابی کنیم.
7. تفسیر و بصری‌سازی: در این مرحله، نتایج مدل تبدیل به اطلاعات قابل اجرا می‌شوند. تصویرسازی‌ها، جدول‌ها و خلاصه‌های آماری نیز اجازه می‌دهند یافته‌ها را به شکل قابل فهم و موثر به دیگران انتقال دهیم.
8. پیاده‌سازی: در نهایت می‌توان اطلاعات به دست آمده را تبدیل به راهکارها و استراتژی‌هایی در دنیای واقعی کرد و از پیاده‌سازی تصمیمات داده‌محور مطمئن شد.

انواع تحلیل داده

روش‌های تحلیل داده را می‌توان به صورت کلی در چهار دسته‌بندی قرار داد:

• تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics): این روش به توصیف وقایع در برهه‌های زمانی مشخص می‌پردازد. آیا تعداد بازدیدها بالا رفته است؟ آیا میزان فروش محصولات از ماه پیش بیشتر بوده است؟
• تحلیل عیب‌یابی (Diagnostic Analytics): این روش روی شناسایی دلایل پشت وقایع متمرکز دارد و انبوهی از داد‌ه‌های متنوع را در بر می‌گیرد. آیا آب‌وهوا روی فروش محصولات تاثیر گذاشته است؟ آیا با آخرین کمپین تبلیغاتی خود توانسته‌ایم فروش محصول را تحت تاثیر قرار دهیم؟
• تحلیل پیشگویانه (Predictive Analytics): در این روش، به بررسی وقایع احتمالی در آینده نزدیک می‌پردازیم. آخرین باری که تابستانی گرم را سپری کردیم میزان فروش چقدر بود؟ چند مدل آب‌وهوایی پیش‌بینی می‌کنند که امسال هم آب‌وهوایی گرم خواهیم داشت؟
• تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics): و بالاخره در این روش، راه حل‌های بالقوه ارائه می‌شوند. مثلا با آگاهی از اینکه مدل‌های آب‌وهوایی، تابستانی گرم را پیش‌بینی می‌کنند، تصمیم به افزایش نیروی کاری و همینطور خروجی مخازن می‌گیریم.

تکنیک‌های رایج در تحلیل داده چیست ؟

تحلیلگران داده می‌توانند از متدها و تکنیک‌های گوناگونی برای پردازش داده و استخراج اطلاعات کمک بگیرند. در ادامه تنها برخی از محبوب‌ترین تکنیک‌های تحلیل داده را بررسی می‌کنیم.

• تحلیل رگرسیون (Regression Analysis) راجع به تحلیل ارتباط میان متغیرهایی وابسته به یکدیگر است تا مشخص شود با تغییر یک مورد، موارد دیگر چطور تحت تاثیر قرار می‌گیرند.
• تحلیل فاکتور (Factor Analysis) راجع به این است که مجموعه‌ داده‌های بزرگ را تبدیل به مجموعه داده‌هایی خردتر کنیم. هدف از این کار، کشف ترندهای پنهانی است که در حالت عادی قابل شناسایی نخواهند بود.
• تحلیل کوهورت (Cohort Analysis) به فرایند تقسیم مجموعه داده به گروهی از داده‌های مشابه گفته می‌شود. به این ترتیب، تحلیلگران داده می‌توانند نگاهی دقیق‌تر به اعداد و ارقام مربوط به گروه مشخصی از داده‌های زیرمجموعه بیندازند.
• شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation) راهی برای مدل‌سازی خروجی‌های احتمالی یک رخداد است. از این روش معمولا برای کاهش ریسک و جلوگیری از ضرر استفاده می‌شود. این شبیه‌سازها به بررسی مقادیر و متغیرهای گوناگون می‌پردازند و معمولا توانایی‌های پیشگویانه بیشتری نسبت به سایر روش‌های تحلیل داده از خود به نمایش می‌گذارند.
• تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis) به پایش داده در گذر زمان می‌پردازد و ارتباط میان مقدار هر داده و دفعات وقوع را بررسی می‌کند. این تکنیک تحلیل داده معمولا برای شناسایی ترندهای چرخشی یا پیش‌بینی عملکرد مالی پروژه‌ها استفاده می‌شود.

بیشتر بخوانید: دیتا ساینس (Data Science) چیست؟ همه‌چیز درباره‌ی علم داده

ابزارهای رایج در تحلیل داده

تحلیل داده طی دهه اخیر پیشرفت‌های قابل توجهی را پشت سر گذاشته و تحلیلگران داده نیز این روزها به انبوهی ابزار و نرم‌افزاری برای گردآوری داده، نگهداری اطلاعات، پردازش داده و گزارش‌دهی یافته‌های خود دسترسی دارند. یکی از شناخته‌شده‌ترین ابزارها، نرم‌افزار «مایکروسافت اکسل» است. علاوه بر تحلیل داده با اکسل، تحلیلگران معمولا باید با زبان‌های برنامه‌نویسی خام – مانند پایتون، R و جاوا اسکریپت – نیز سر و کله بزنند تا قادر به دگرگون‌سازی و دستکاری دیتابیس‌ها باشند.

بعد از این نوبت به ابزارهای گزارش‌دهی و انتقال یافته‌ها می‌رسد. دو ابزار Tableau و Power BI جزو شناخته‌شده‌ترین ابزارهای بصری‌سازی و تحلیل داده هستند که از آن‌ها برای تدوین اطلاعات، پیاده‌سازی تحلیل‌های داده و توزیع نتایج از طریق داشبوردها و گزارش‌ها استفاده می‌شوند.

ناگفته نماند که شاهد انبوهی ابزار نوظهور دیگر نیز هستیم که زندگی را برای تحلیلگران داده آسان‌تر می‌کنند. برای مثال SAS پلتفرمی تحلیلی است که می‌تواند در فرایند استخراج داده (Data Mining) یاری برساند. Apache Spark هم پلتفرمی متن‌باز برای پردازش مجموعه داده‌های کلان است.

کاربردهای تحلیل داده چیست ؟

همانطور که قطعا خودتان نیز متوجه شده‌اید، تحلیل داده را می‌توان ابزاری بسیار منعطف و کاربردی توصیف کرد که در صنایع و حوزه‌های گوناگون به کار می‌آید. اما اگر نیاز به مثال‌هایی ملموس‌تر دارید، در ادامه برخی از مهم‌ترین کاربردهای تحلیل داده را بررسی می‌کنیم.

مدیریت کسب‌وکار و بازاریابی

• تحقیق بازار: تحلیلگران داده می‌توانند به کسب‌وکارها در درک ترندهای بازار، نیازهای مشتریان و دورنمای رقابتی کمک کنند. از سوی دیگر می‌توان به شناسایی فرصت‌های بالقوه برای توسعه محصول، بهبود استراتژی‌های قیمت‌گذاری و گسترش بازار مشغول شد.
• پیش‌بینی فروش: مدل‌های تحلیل داده می‌توانند با بررسی تاریخچه داده‌ها، فصول سال و سایر فاکتورهای بیرونی، فروش آتی را پیش‌بینی کنند. به این ترتیب کسب‌وکارها می‌توانند مدیریت انبارها و تخصیص منابع را به شکلی بهینه‌تر پشت سر بگذارند.

سلامت

• تشخیص بیماری: تحلیل داده در حوزه سلامت نیز کاربردهای فراوان دارد، از تفسیر تصاویر پزشکی (مثل تصویر MRI) گرفته تا تحلیل سوابق بیمار. مدل‌های یادگیری ماشین هم می‌توانند در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها موثر ظاهر شوند.
• اکتشاف دارو: شرکت‌هایی دارویی از تحلیل داده برای شناسایی داروهای بالقوه، سنجش میزان اثرگذاری آن‌ها و همینطور بهینه‌سازی آزمایش‌های بالینی کمک می‌گیرند.

امور مالی

• مدیریت ریسک: موسسات مالی می‌توانند به کمک تحلیل داده به سنجش خطرات سرمایه‌گذاری، شناسایی فعالیت‌های کلاه‌بردارانه و مدل‌سازی ریسک‌های بازار بپردازند.
• معاملات الگوریتمی: تحلیل داده یکی از عناصر بنیادین در توسعه الگوریتم‌های معامله‌ای به حساب می‌آید که اطلاعات بازار را تحلیل و سپس براساس استراتژی‌های از پیش تعیین شده، معامله می‌کنند.
• تشخیص کلاه‌برداری: شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات کارت اعتباری و بانک‌ها می‌توانند با تحلیل داده در لحظه، الگوهای نامتعارف در انتقالات بانکی و فعالیت‌های کلاه‌بردارانه را شناسایی کنند.

تولید و زنجیره تامین

• کنترل کیفیت: با تحلیل داده می‌شود کیفیت محصولات را در خطوط تولید پایش و کنترل کرد. به این ترتیب ایرادها شناسایی می‌شوند و می‌توان از یکپارچگی کیفیت در تمام فرایندهای تولید مطمئن بود.
• انبارداری بهینه: با تحلیل الگوهای تقاضا و اطلاعات به دست آمده از زنجیره تامین، کسب‌وکارها می‌توانند انبارداری خود را به شکلی بهینه‌تر پیش ببرند، از هزینه‌ها بکاهند و از ارسال به‌موقع محصولات اطمینان حاصل کنند.

اینترنت و تکنولوژی

• موتورهای جستجو: گوگل از الگوریتم‌های تحلیل داده بسیار پیچیده‌ای کمک می‌گیرد که می‌توانند بهترین محتوا را براساس رفتار کاربر و ارتباط به سوژه پیدا کنند و در صفحه نتایج جستجو، نمایش دهند.
• سیستم‌های پیشنهاددهی: سرویس‌هایی مانند آمازون و نتفلیکس اتکای فراوان بر تحلیل داده دارند و به کمک آن‌، سلایق و رفتارهای کاربران را شناسایی می‌کنند و بهترین محصولات و محتوای ممکن را در اختیارشان می‌گذارند.

علوم زیست‌محیطی

• مدل‌سازی اقلیمی: تحلیل داده نقشی بسیار مهم در علم اقلیم‌شناسی ایفا می‌کند. با چنین سیستم‌هایی می‌شود به تحلیل دما، میزان بارش و سایر داده‌های زیست‌محیطی پرداخت. از سوی دیگر می‌توانیم الگوهای آب‌وهوایی را شناسایی و ترندهای آینده را پیش‌بینی کنیم.
• پایش محیط زیست: تحلیلگران داده می‌توانند به پایش تغییرات زیست‌بوم نیز بپردازند و برای مثال جنگل‌زدایی، کیفیت بالا و سطح آلودگی هوا را تحت نظر داشته باشند.

جمع‌بندی و پاسخ به سوالات متداول پیرامون تحلیل داده

در نهایت که به پایان مطلب رسیده‌ایم باید گفت علم تحلیل داده به اشخاص و سازمان‌ها کمک می‌کند که در عصر کنونی اطلاعات، داده‌هایی قابل اتکا به دست آورند و آن‌ها را تبدیل به استراتژی‌هایی عملی کنند. علاوه بر این، تحلیلگران داده به انبوهی از ابزارها و تکنیک‌های گوناگون دسترسی دارند که به کمک آن‌ها تصمیم‌گیری و مدیریت هوشمندانه را آسان می‌کنند.

منبع: SimpliLearn و Investopedia