امروز قصد داریم درباره تحلیل داده صحبت کنیم. تحلیل دیتا یکی از علومی است که امروز در سازمانهای مختلف دولتی و خصوصی باید مورد استفاده قرار بگیرد تا مدیران، کار سادهتری برای اتخاذ تصمیمهای سخت داشته باشند. با استفاده از تفسیر دیتای خام میتوان اطلاعات ارزشمند زیادی استخراج کرد که به توسعه سازمان کمک زیادی خواهد کرد. در این مقاله همراه ما باشید تا بیشتر درباره این موضوع صحبت کنیم.
منظور از تحلیل داده چیست؟
Data Analysis یا تحلیل داده فرایندی است که در آن بهکمک ابزارهای تحلیلی-آماری، ما به ارزیابی داده خواهیم پرداخت. هدف از چنین کاری این است که ما بتوانیم از دادهها، اطلاعات مفید را استخراج کنیم تا تصمیمات مهم را در کسبوکار راحتتر بگیریم.
برای آنالیز دیتا نیاز است که شما به تکنیکهای خاصی از علم داده مسلط باشید. متخصصان این حوزه با استفاده از این تکنیکها و واکاوی دادههای خام اطلاعات مفید مورد نیاز مدیران و سهامداران سازمان را استخراج میکنند.
چرا تحلیل داده مهم است؟
اتخاذ تصمیمات کلان در سازمانها و شرکتها اهمیت زیادی دارد. برای چنین تصمیماتی ممکن است جلسات متعددی برگزار شود و شرایط مختلف بارها و بارها بررسی شوند. مدیران برای اتخاذ چنین تصمیمهایی تحت فشار قرار میگیرند و شرایط تصمیمگیری برایشان سخت خواهد شد.
با استفاده از علم تحلیل دیتا میتوان این فرایند را برای آنها بسیار سادهتر از پیش کرد. البته که فقط این نیست. با استفاده از داده شما ظرفیتی را کشف میکنید که تا پیشاز این نسبت به وجود آن آگاه نبودید. با استفاده از این ظرفیت امکان بهرهوری بیشتر برای شما فراهم خواهد شد و میتوانید موفقتر از پیش عمل کنید.
چه روشهایی برای تجزیه و تحلیل داده وجود دارد؟
در حالت کلی 4 روش برای تجزیه و تحلیل دیتا وجود دارد که هر کدام هم کاربرد خاص خود را دارند و باید در شرایط خاص خودشان مورد استفاده قرار بگیرند. این 4 روش عبارتاند از:
- تجزیه و تحلیل توصیفی
- تجزیه و تحلیل تشخیصی
- تجزیه و تحلیل آیندهنگر
- تجزیه و تحلیل معین
در ادامه هر کدام از آنها را به شما توضیح خواهیم داد.
تجزیه و تحلیل توصیفی
در این نوع تحلیل شرایط برای ما توصیف خواهد شد تا متوجه شویم در کجا قرار داریم و چه وضعیتی وجود دارد. در این روش تمام تلاش متخصصان داده بر این است که با استفاده از روشها و تکنیکهای مختلف دادهها را تفسیر کنند و آنها را به اطلاعاتی بدیل سازند که بتوان بهراحتی فهمشان کرد.
در این روش ممکن است دادهها بارها دستهبندی و بررسی شوند تا در نهایت ما متوجه شویم که چه رخ داده است. این روش بسیار مناسب برای کشف نحوه توزیع داده خواهد بود. ما میتوانیم خیلی راحت متوجه شویم که چه رخ داده و چه خطاها و مشکلاتی در آن وجود دارد.
تجزیه و تحلیل تشخیصی
در روش قبلی به این موضوع پی بردیم که شیوه توصیفی به ما خواهد گفت چه رخ داده است. در روش تشخصی ما به چرایی بروز اتفاق میپردازیم، نه به اینکه چه رخ داده؛ تمامی نتایج این شیوه زمانی کاربرد خواهند داشت که ما بخواهیم بفهمیم یک اتفاق چرا رخ داده است.
این روش برای ما 2 نتیجه خواهد داشت. اگر اتفاق مثبتی رخ داده باشد با بررسی چرایی آن سعی میکنیم تکرار آن را بازسازی کنیم. اگر اتفاق منفی رخ داده باشد جلوی بروز مجدد آن را خواهیم گرفت. برای نمونه ممکن است شما از یک کمپین نتیجه خوبی نگرفته باشید. با بررسی چرایی عدم موفقیت آن کمپین، میتوانید از اجرای اشتباه دوباره آن جلوگیری کنید.
تجزیه و تحلیل آیندهنگر
در این شیوه همانطورکه از نامش پیداست، ما به پیشبینی نتایج خواهیم پرداخت. اطلاعات مختلف به ما این امکان را میدهند که پیشبینی کنیم چه نتیجهای در آینده رخ میدهد. تجزیه و تحلیل آیندهنگر از 2 روش پیشین که معرفی کردیم نیز استفاده میکند و از آنها یک برایند کلی میگیرد.
استفاده از این شیوه و شیوههای تحلیل اطلاعات توصیفی و تشخیصی بهصورت ترکیبی این امکان را به ما میدهد در موقعیتهای مختلف کسبوکار تصمیمات بهتری بگیریم.
تجزیه و تحلیل معین
این روش معمولا در سازمانهای بزرگ مورد استفاده قرار خواهد گرفت. دادهها و نتایج آن باید در مقیاسهای بزرگ سنجیده شوند و به همین دلیل به سازمانهای بزرگ برای اجرای آن نیاز است. با استفاده از نتایج این روش میتوان یک کسبوکار را به سمت درستی هدایت کرد.
در این شیوه تحلیل معمولا از هوش مصنوعی نیز کمک گرفته خواهد شد. هوش مصنوعی حتی میتواند در پیادهسازی تحلیلها نیز در سازمانها بزرگ بهکار بیاید و از فرایند تحلیل معین از جلوتر برود و به اجرا برسد.
برای تحلیل داده چه مهارت هایی لازم است؟
برای تحلیل اطلاعات شما باید با دانش برنامهنویسی آشنا باشید و یک الی 2 زبان برنامهنویسی که مختص این علم هستند را فرا بگیرید. لازم است که پیشاز ورود به بحث تحلیل اطلاعات با مفاهیم پایهای آماری شامل مفاهیم اولیه احتمال، توزیعهای مهم احتمال مانند توزیع نرمال، دو جملهای، پواسون، نمونهگیری تصادفی، برآورد بازهای و نقطهای و آزمون فرضیه آشنا باشید.
مباحث برنامهنویسی که گفته شد، پیشزمینه ورود به بحث نیستند و درحین آموزش شما به آنها مسلط خواهید شد. اما مباحث پایهای آماری را باید پیشاز ورود به هر دورهای مسلط باشید.

چه افرادی باید علم تحلیل داده را فرا بگیرند؟
دانشجویان رشتههای فنی مهندسی، مدیریت و رشتههای علوم پایه میتوانند این دانش را به آموختههای خود اضافه کنند تا در بازار کار، مزیت رقابتی بیشتری داشته باشند. تمامی اعضای تیم داده و هوش تجاری در سازمان باید به این مباحث مسلط باشند.
البته که علاقهمندان به حوزه علم داده، ماشین لرنینگ و دادهکاوی نیز میتوانند با گذراندن پیشزمینههای لازم وارد این حوزه شوند و مهارتهای مربوط به آن را فرا بگیرند. این دانش حتی برای افرادی که صرفا بهدنبال امور پژوهشی در علم داده هستند، مناسب است.
چگونه به تحلیل داده مسلط شویم و آن در کسب و کار به کار بگیریم؟
بهترین راه برای فراگیری این دانش شرکت در دورههای جامعی است که توسط آکادمیهای معتبر برگزار میشود. موسسه آموزش عالی آزاد توسعه دوره تحلیل داده را برگزار میکند. شما میتوانید با شرکت در این دوره جامع، تمام سرفصلهای مربوط به تحلیل دیتا را فرا بگیرید و پساز دوره بهعنوان یک متخصص و تحلیلگر داده مشغول به فعالیت در تیمهای مختلف شوید و دادهکاوی را آغاز کنید.
سرفصلهای این دوره سطوح مقدماتی تا پیشرفته را در بر میگیرد و همه دانشجویان میتوانند از آن استفاده کنند.

جمعبندی
با استفاده از تحلیل داده میتوان دادههای خام را تبدیل به اطلاعاتی ارزشمند کرد. اطلاعاتی که به ما میگویند یک اتفاق چگونه و چرا رخ داده و حالا باید چطور نتایجش را پیشبینی کرد. تحلیل اطلاعات به مدیران کمک میکند تا تصمیمات حیاتی سازمان را راحتتر بگیرند.
روشهای مختلفی برای تحلیل اطلاعات وجود دارد، اما علم آن را نمیتوان در همین روشها و چند مبحث تئوری خلاصه کرد. متخصصان این حوزه با فراگیری پیشزمینهها و دانشهای خاصی مهارت تحلیل دیتا را فرا خواهند گرفت و به سازمان کمک میکنند تا بتواند از دادههای خام اطلاعات ارزشمند و مهم را بیرون بکشند و سپس تفسیر کنند.
در آخر باید اشاره کنیم که اگر فکر میکنید فراگیری چنین دانشی، به کسبوکار آیندهتان کمک میکند یا میتوان بهعنوان یک شغل برای شما باشد، پیشنهاد ما این است که با شرکت در دورههای معتبر مثل موسسه آموزش عالی آزاد توسعه برای یادگیری دانش تحلیلکردن داده اقدام کنید.







