تحلیل داده چیست و چه کاربردی دارد؟
دادهها در حال متحول‌کردن دنیایی هستند که در آن زندگی می‌کنیم. باتوجه‌به اینکه هرروز از دادهها برای کارهای مختلفی بهره می‌بریم، طبیعی است که کسب‌وکارهای مختلف نیز راهکارهای جدید را برای استفاده از آنها ابداع کنند. برای اینکه بتوانید از دادهها استفاده کنید، باید بتوانید آنها را تجزیه‌وتحلیل کنید. در این مقاله، بیشتر قصد داریم تا برایتان توضیح دهیم که تحلیل داده چیست و چرا استفاده از آن در کسبوکارها اهمیت بسیاری دارد. در مطلب حاضر، ابتدا نگاهی جامع به انواع داده خواهیم انداخت و سپس نحوه تجزیه‌وتحلیل داده را توضیح خواهیم داد و درپایان مشاغلی که از آن استفاده می‌کنند، معرفی خواهیم کرد.
تحلیل داده چیست؟
اگر بخواهیم تحلیل داده را خیلی خلاصه تعریف کنیم، باید بگوییم به فرایند جمع‌آوری و استفاده از دادهها به‌منظور به‌دست‌آمدن آمارهایی که از آنها برای بهبود وضعیت کسبوکارها استفاده میشود، تحلیل داده (Data Analysis) می‌گویند. استفاده از این علم برای افزایش کارایی عملیاتی و بهبود شیوه ارائه خدمات به مشتریان کسب‌وکار و پالایش محصولات کاربردی است.
در‌واقع، کسی که به‌عنوان تحلیلگر داده در کسب‌وکار فعالیت می‌کند، توانایی بررسی دادهها و استفاده از آنها را برای رسیدن به سود بیشتر کسب‌وکار دارد. باتوجه‌به اینکه در کسب‌وکارهای امروزی دادههای زیادی تولید میشوند، شغل تحلیلگری داده از اهمیت فراوانی در تمامی کسبوکارها برخوردار است.
میشل مک‌سوینی، مدیر داده وب‌سایت CodeCademy، معتقد است که دادهها در حال تحول جامعه اطراف ما و کارهایی هستند که انجام می‌دهیم. با کمک این دادهها، می‌توانیم به برنامه‌ریزی جامعی برسیم تا با استفاده از آن، عملکرد سازمانمان را بهبود ببخشیم.
۱. نقشی که دادههای بزرگ برعهده دارند
کلان‌داده (Big Data) داده‌ای است که اطلاعات بسیار زیادی در خود دارد. از این دادهها اغلب برای بهبود فرایندهای اساسی و تولید مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) استفاده میشود. بنابراین، برای اینکه به‌خوبی بدانید که تحلیل داده چیست، باید مفاهیم مربوط به کلان‌داده‌ها را نیز یاد بگیرید.
برای ورود به این موضوع، باید بدانید که یادگیری ماشین شاخه‌ای از علم هوش مصنوعی است که دانشمندان با استفاده از آن می‌توانند نتایج را پیش‌بینی و از فرایندهای یادگیری انسان در ماشین‌ها نیز استفاده کنند. کلان‌داده‌ها به مهندسانی که در حوزه یادگیری ماشین کار می‌کنند، امکان خواهند داد تا مدل‌هایی بسازند که براساس آنها بتوان پیش‌بینی‌های بسیار دقیقی کرد.
به‌عنوان نمونه، سیستم هوش مصنوعی کنترل‌کننده ماشین‌های خودران براساس کلان‌داده‌های تصویری کار می‌کنند. برای توضیح بیشتر، جالب است بدانید که اشیای مختلف در زیرمجموعه‌های گوناگونی مانند انسان، وسایل نقلیه، حیوانات و اِلِمان‌های موجود در جاده‌ها دسته‌بندی میشوند و به خودرو این امکان را می‌دهند تا براساس نوع شیئی که دوربین آن را تشخیص می‌دهد، تصمیم بگیرد چه کاری انجام دهد.
Big Data در کسب‌وکارهایی که با مشتریان سر‌و‌کار دارند، نیز نقش بسیار مهمی ایفا می‌کند. این دادهها به شما کمک می‌کنند تا نحوه استفاده مشتریان از محصولات و عادت‌های خرید آنان و نحوه واکنششان به عرضه خدمات یا محصولات را شناسایی و از آنها برای توسعه کسب‌وکار و رسیدن به فروش بیشتر استفاده کنید. برای مثال، شرکت می‌تواند با در‌نظر‌گرفتن جایزه برای خریداران، اطلاعات مهمی مانند انواع محصولات خریده‌شده و زمان و مکان خرید را جمع‌آوری کند و از این اطلاعات برای تبلیغات هدفمند بهره ببرد.
۲. دادههای لحظه‌ای
دادههای لحظه‌ای (Real Time) داده‌هایی هستند که دقیقاً هنگام تولید داده جمع‌آوری میشوند. استفاده از این نوع دادهها می‌تواند باعث شود تا کاربر چابُکی بیشتری داشته باشد و با محیط سازگارتر شود.
مثال عینی درباره کاربرد دادههای لحظه‌ای، بازار سهام است. با افزایش یا کاهش قیمت سهام شرکت‌های مختلف، باید دادهها دریافت و سپس عملیات تجزیه‌وتحلیل روی آنها انجام شود تا سرمایه‌گذاران بتوانند بهترین گزینه را هنگام خرید‌و‌فروش سهام انتخاب کنند. واضح است که این اطلاعات هنگامی ارزشمندند که در همان لحظه به‌دست سرمایه‌گذاران برسند.
دادههای Real Time در برخی از موقعیت‌های پزشکی نیز کاربردی‌اند و در این محیط‌ها، نقش اساسی ایفا می‌کنند. این دادهها به سیستم‌های کامپیوتری امکان خواهند داد تا تصمیم بگیرند که آیا به اطلاع‌دادن فوری به پرستار یا پزشک نیازی هست یا خیر.
تفاوت تحلیل دادههای کمّی و کیفی
دادههای کمّی به داده‌هایی گفته میشود که اندازه‌گیری‌شدنی هستند. به‌عنوان مثال، فرض کنید که مجموعه‌داده‌ای درباره نحوه تعامل مشتریان با محصولی خاص وجود دارد. تحلیلگر داده می‌تواند از همین اطلاعات برای تولید اطلاعات اندازه‌گیری‌شدنی استفاده کند. درمقابل، تحلیل‌های کیفی تا اندازه‌ای متفاوت‌اند. تفاوت این نوع دادهها از این نظر است که این نوع دادهها را نمی‌توان به‌راحتی با استفاده از اعداد و ارقام اندازه‌گیری کرد. به‌عنوان نمونه، فرض کنید سیستم نظرسنجی‌ای راه‌اندازی کرده‌اید و مشتریان نظرشان را درباره محصولی خاص به شما گفته‌اند. در این صورت، نوع داده‌هایی که دارید، اندازه‌گیری‌شدنی نیست و در دسته‌بندی دادههای کیفی قرار میگیرد. دراین‌میان، به این نکته نیز باید توجه کنید که اگرچه ممکن است تفاوت‌هایی در روش تحلیل دادههای کمّی و کیفی وجود داشته باشد، تجزیه‌وتحلیل دادههای کیفی به‌اندازه دادههای کمّی مهم هستند.
موضوع مهمی که درباره دادههای کیفی وجود دارد، این است که با استفاده از Machine Learning و الگوریتم‌های این روش، میتوان الگوهایی برای تبدیل دادههای کیفی به دادههای کمّی ایجاد کرد. به‌عنوان مثال، فرض کنید در نظرسنجی‌ای که برای یکی از محصولاتتان در نظر گرفته‌اید، ۳۰درصد از مشتریان گزینه «عالی» را در ماه شهریور انتخاب کرده‌اند؛ اما در ۶ ماه بعدی، این روند رفته‌رفته کاهش یافته است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند این روند را مشاهده کنند و حتی برای آن نیز توصیه‌هایی ارائه دهند. تمامی این‌ها در مواقعی که برای جشنواره فروش آماده می‌شوید، می‌تواند بسیار کاربردی باشد و درآمد کسب‌وکارتان را افزایش چشمگیری دهد.
دلیل اهمیت تحلیل داده چیست؟
درادامه مقاله، برایتان توضیح می‌دهیم که واقعاً دلیل اهمیت تحلیل داده چیست. احتمالاً تا این‌جا به پاسخ این پرسش رسیده‌اید؛ اما برای تأکید بیشتر توجه کنید که تحلیل داده اطلاعات کاملی به تیم مدیریت کسب‌وکار ارائه می‌کند و به آنها امکان می‌دهد تا استراتژی فروش خود را روی این اطلاعات تنظیم کنند. استفاده از این دادهها کاربردهای مختلفی خواهد داشت؛ از بهبود سیستم‌ها و فرایندها گرفته تا درک بهتری از مشتریان و تقاضاهای آنان و حتی رفتارشان در مواقع مختلف.
برای نمونه، فرض کنید که کسب‌وکار تولید و فروش قهوه دارید و به‌عنوان نوآوری طعم جدیدی در یکی از انواع قهوه‌هایتان خلق کرده‌اید. باوجوداین پس از رونمایی محصول خود، میزان فروشی که از آن به‌دست آورده‌اید، ۳۵درصد کمتر از پیش‌بینی‌های اولیه شما بوده است. در این صورت، تحلیل داده به شما کمک خواهد کرد تا تصمیم بگیرید که آیا می‌خواهید این طعم جدید را به‌نفع طعمی دیگر کلاً حذف کنید یا خیر. این تنها یکی از کمک‌های تحلیل داده به شما خواهد بود.
۱. استفاده از تحلیل داده در ایمنی
تحلیل داده می‌تواند حتی به افزایش ایمنی در کسب‌وکار شما نیز کمک کند. به‌عنوان مثال، می‌توانید از تحلیل داده برای مطالعه الگوهای حرکتی افراد در طبقات کارخانه استفاده و مسیر حرکتی و سرعت آنان را در مسیرهای مختلف شناسایی کنید. از داده‌هایی که از این طریق به‌دست می‌آید، برای تعیین مرزها و دستورالعمل‌هایی می‌توانید بهره ببرید که در‌نهایت به شما کمک می‌کنند تا کارکنان خود را از ماشین‌آلات خطرناک دور نگه دارید.
۲. ارائه اطلاعات عینی
یکی دیگر از مزیت‌های مهم تحلیل داده، جایگزین‌کردن اطلاعات عینی و مستند با اطلاعاتی است که احتمال دارد بهصورت احساسی به‌دست آمده باشد. اگرچه احساسات یکی از عوامل بسیار مهم در بسیاری از تصمیم‌گیری‌هاست، گاهی اوقات نیز مانعی برای تصمیم‌گیری محسوب میشود. برای نمونه، ممکن است مدیر کسب‌وکاری باشید که محصولی تولید و به بازار عرضه کرده‌اید. دیدگاه احساسی می‌تواند باعث شود که کاستی‌های محصولتان را نبینید. این‌جاست که تحلیل داده به‌کمک شما می‌آید و براساس اطلاعاتی که از واکنش کاربران به محصول به‌دست آمده است، دید واضح‌تر و منطقی‌تری به شما خواهد داد.
البته این نکته را نیز نباید فراموش کنید که اگرچه تحلیل داده می‌تواند به شما در رسیدن به اطلاعات عینی کمک کند، باید مراقب سوگیری‌های احتمالی در دادهها نیز باشید. این جهت‌گیری‌های ناخواسته می‌تواند بر تحلیل شما اثر بگذارند؛ بنابراین، باید سازوکاری پیاده‌سازی کنید تا بتوانید دادههای بدون جهت را از دادههای جهت‌دار تشخیص دهید و فقط از داده‌هایی برای تجزیه‌وتحلیل استفاده کنید که دچار این مشکل نباشند.
تکنیک‌های تحلیل داده
چندین تکنیک برای تحلیل داده وجود دارد که براساس نیاز پروژه‌تان، می‌توانید از یکی از آنها استفاده کنید. همچنین، ابزارهای مختلفی برای این کار وجود دارد؛ ازجمله تحلیل رگرسیون و شبیهسازی مونتکارلو و تحلیل کوهورت. درادامه مقاله، درباره هر‌یک از این روش‌ها بیشتر صحبت خواهیم کرد.
۱. تحلیل رگرسیون
تحلیل رگرسیون تحلیلی است که روابط بین مجموعه‌های مختلف متغیرها را پیدا و بررسی می‌کند. هرزمان که از تحلیل رگرسیونی استفاده می‌کنید، می‌کوشید ارتباط بین متغیرهای مستقل و وابسته را بیابید. متغیرهای وابسته همان عواملی هستند که قصد دارید آنها را پیش‌بینی یا اندازه‌گیری کنید و متغیرهای مستقل نیز عواملی هستند که روی متغیرهای وابسته تأثیرگذارند.
به‌عنوان نمونه، فرض کنید که می‌خواهید عادات خرید مردم یک شهر را درباره یکی از محصولات کسب‌وکارتان بررسی کنید. در این صورت، متغیر وابسته شما می‌تواند خریدهای موفق افرادی باشد که در سیستم نظرسنجی‌تان شرکت کرده‌اند. همچنین، متغیر مستقل شما ممکن است دمای بیرون از فروشگاه هنگام خرید باشد. با همین دو موضوع می‌توانید درباره گرم یا سرد بودن هوا و تأثیرش روی خرید آن محصول خاص تصمیم‌گیری کنید.
2. شبیهسازی مونتکارلو
این شبیهسازی شامل کامپیوتری است که مجموعه‌ای از دادهها را تجزیه‌وتحلیل می‌کند و سپس گزارشی ارائه می‌دهد که براساس آن، احتمال وقوع نتایج مختلف بررسی شده است. در بیشتر مواقع، داده‌هایی که با استفاده از کامپیوتر تحلیل میشوند، قبلاً در صفحه‌ای گسترده سازمان‌دهی شده‌اند و کامپیوتر درصد دفعاتی که نتیجه‌ای خاص رخ می‌دهد، مشخص می‌کند و سپس از آن برای پیش‌بینی آنچه ممکن است در آینده نزدیک اتفاق بیفتد، استفاده می‌کند.
برای مثال، فرض کنید که سیستم چراغ‌های راهنمایی محدوده‌ای براساس الگویی با نام فرضی A چیده شده و در دو ماه، تعداد ۱۶۵ تصادف در محدوده این چراغ‌ها اتفاق افتاده است. حالا الگوی چراغ‌های راهنمایی را عوض می‌کنید و آن را الگوی B نام‌گذاری می‌کنید. اگر آمار تصادفات در الگوی B به ۲۳۲ مورد برسد، به این نتیجه خواهید رسید که الگوی A ایمنی بیشتری از الگوی B برقرار کرده است.
۳. تحلیل کوهورت
تحلیل کوهورت بر جداسازی مجموعه‌‌داده‌های بزرگ و تبدیل آنها به مجموعه‌های کوچک‌تر تمرکز دارد. با این روش می‌توانید این گروه‌های کوچک‌تر داده را بهصورت مجزا تحلیل کنید. از این روش بیشتر برای مطالعه رفتار و تمایلات افراد خاص استفاده میشود.
به‌عنوان نمونه، فرض کنید که میزان ورودی یک دانشگاه در یک سال ۲,۰۰۰ نفر است. شما می‌توانید این تعداد نفرات را به گروه‌های کوچک‌تری تقسیم‌بندی کنید. برای مثال، ممکن است تصمیم بگیرید که این نفرات را براساس معدل دبیرستانشان دسته‌بندی و سپس میزان موفقیت هر‌یک از این گروه‌ها را در دروس دانشگاه رصد کنید.
ابزارهایی که در تحلیل داده استفاده میشوند
استفاده از ابزارها می‌تواند به متخصص تحلیل داده کمک کند تا تجزیه‌وتحلیل دادهها را سریع‌تر و آسان‌تر انجام دهد. برخی از ابزارهای رایجی که برای این منظور به‌کار برده میشوند، اکسل و زبانهای برنامهنویسی R و Python هستند. شما به‌عنوان متخصص داده باید بر مفاهیم پایگاه‌داده نیز مسلط باشید؛ مثلاً یکی از پایگاه‌های داده رایج SQL Server است که از آن برای ایجاد دیتابیس خود می‌توانید استفاده کنید.
جمع‌بندی
در دنیای امروز، استفاده از دادهها سبب شده است تا کسبوکارها دقیقاً همان چیزی را تولید کنند که موردنیاز مشتریانشان است. همچنین، استفاده از این علم سبب شده است تا پیشرفت‌های مهمی در بسیاری از حوزه‌های علوم انسانی به‌ارمغان بیاید. در این مقاله، بیشتر به‌دنبال این هدف بودیم که بفهمیم تحلیل داده چیست و چه کاربردی دارد. همچنین، انواع مهم دادهها را شناسایی کردیم و توضیح دادیم که استفاده از چه روش‌هایی برای تحلیل داده کاربردی است. در پایان نیز، ابزارها و زبانهای برنامهنویسی مهم در این علم را معرفی کردیم.
سؤالات متداول
۱. هدف نهایی تحلیل داده چیست؟
تحلیل داده میکوشد با استفاده از دادههای ارگانیک و بررسی آنها، به نتایجی دست یابد تا باعث پیشرفت کسبوکارها شود. همچنین، این علم در حوزه علوم شناختی بسیار کاربرد دارد.
۲. برای تبدیلشدن به متخصص تحلیل داده، کدام رشته دانشگاهی کاربردیتر است؟
مهندسی صنایع رشتهای است که بهصورت تخصصی به تحلیل دادهها و برداشت نتایج از آنها میپردازد.
۳. آیا از روشهای مختلفی برای آنالیز داده استفاده میشود؟
بله، متخصص داده براساس نیاز پروژه و نوع نتایج موردانتظار تصمیم میگیرد که از کدام روش برای این منظور استفاده کند. ازجمله این روشهای مهم میتوان به تحلیل رگرسیون و شبیهسازی مونتکارلو و تحلیل کوهورت اشاره کرد.
۴. آیا برای تحلیل داده ابزارهایی نیز تولید شده است؟
بله، سادهترین ابزار برای تحلیل داده اکسل است. همچنین، در سطوح پیشرفتهتر میتوان از زبانهای برنامهنویسی R و Python برای این منظور استفاده کرد.
۵. آیا برای متخصصشدن در این حوزه به داشتن اطلاعات درزمینه دیتابیس نیز نیاز داریم؟
قطعاً بله؛ زیرا تمامی اطلاعات شما روی دیتابیس ذخیره میشوند و برای استفاده و تحلیل آنها، باید بر اصول پایگاه داده نیز مسلط باشید.
دیدگاهتان را بنویسید