4 نوع تجزیه و تحلیل داده ها [راهنمای نهایی]

توسط امیلی استیونز ، در تاریخ 30 نوامبر 2022 10 دقیقه به روز شده است

موفق ترین مشاغل و سازمان ها مواردی هستند که دائماً یاد می گیرند و سازگار می شوند. مهم نیست که در چه صنعتی فعالیت می کنید ، درک این مسئله ضروری است که در گذشته چه اتفاقی افتاده است ، اکنون چه اتفاقی می افتد و پیش بینی می کنیم چه اتفاقی در آینده رخ دهد. بنابراین شرکت ها چگونه این کار را انجام می دهند؟

پاسخ در تجزیه و تحلیل داده ها نهفته است. اکثر شرکت ها همیشه داده ها را جمع می کنند - اما ، به شکل خام آن ، این داده ها به معنای چیزی نیست. این کاری است که شما با داده هایی که حساب می شود انجام می دهید. تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خام به منظور ترسیم الگوهای ، روندها و بینش هایی است که می تواند در مورد یک منطقه خاص از تجارت چیزی معنی دار به شما بگوید. این بینش ها سپس برای تصمیم گیری های هوشمندانه و داده محور استفاده می شوند.

انواع بینش هایی که از داده های خود می گیرید بستگی به نوع تحلیلی است که انجام می دهید. در تجزیه و تحلیل داده ها و علوم داده ، چهار نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد: توصیفی ، تشخیصی ، پیش بینی کننده و تجویز. در این پست ، ما هر یک از چهار نوع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها را توضیح خواهیم داد و چرا مفید هستند. اگر به نوع خاصی از تجزیه و تحلیل علاقه دارید ، با استفاده از منوی قابل کلیک در زیر ، مستقیماً به بخش مربوطه بروید.

بنابراین ، چهار نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟بیایید دریابیم

1. انواع تجزیه و تحلیل داده ها: توصیفی (چه اتفاقی افتاده است؟)

تجزیه و تحلیل توصیفی به آنچه در گذشته رخ داده است نگاه می کند. همانطور که از نام آن پیداست ، هدف از تجزیه و تحلیل توصیفی ، توصیف ساده آنچه اتفاق افتاده است. این سعی نمی کند توضیح دهد که چرا این اتفاق ممکن است اتفاق افتاده باشد یا روابط علت و معلولی برقرار کند. هدف فقط ارائه عکس فوری به راحتی قابل هضم است.

Google Analytics نمونه خوبی از تجزیه و تحلیل توصیفی در عمل است. این یک مرور کلی از آنچه در وب سایت شما اتفاق می افتد ارائه می دهد ، به شما نشان می دهد که به عنوان مثال ، چند نفر در یک دوره زمانی معین بازدید کرده اند ، یا بازدید کنندگان شما از کجا آمده اند. به همین ترتیب ، ابزارهایی مانند HubSpot به شما نشان می دهد که چند نفر یک ایمیل خاص را باز کرده اند یا با یک کمپین خاص درگیر هستند.

دو روش اصلی در تجزیه و تحلیل توصیفی وجود دارد: جمع آوری داده ها و داده کاوی. جمع آوری داده ها فرآیند جمع آوری داده ها و ارائه آن در قالب خلاصه است. بیایید تصور کنیم که یک شرکت تجارت الکترونیک انواع داده های مربوط به مشتریان و افرادی را که از وب سایت خود بازدید می کنند ، جمع آوری می کند. داده های جمع شده یا داده های خلاصه ، مروری بر این مجموعه داده گسترده تر - مانند میانگین سن مشتری ، به عنوان مثال یا میانگین تعداد خریدهای انجام شده ، ارائه می دهد.

داده کاوی قسمت تجزیه و تحلیل است. این زمانی است که تحلیلگر به منظور کشف هرگونه الگوی یا روند ، داده ها را بررسی می کند. نتیجه تجزیه و تحلیل توصیفی ، نمایش بصری از داده ها است - به عنوان مثال یک نمودار نوار ، یا نمودار پای.

بنابراین: تجزیه و تحلیل توصیفی حجم زیادی از داده ها را به یک مرور کلی و ساده از آنچه اتفاق افتاده است ، متراکم می کند. این اغلب نقطه شروع برای تجزیه و تحلیل عمیق تر است ، همانطور که اکنون کشف خواهیم کرد.

2. انواع تجزیه و تحلیل داده ها: تشخیصی (چرا این اتفاق افتاد؟)

Analytics Diagnostic به دنبال درک عمیق تر است تا بفهمد چرا اتفاقی افتاده است. هدف اصلی تجزیه و تحلیل تشخیصی شناسایی و پاسخ به ناهنجاری های موجود در داده های شما است. به عنوان مثال: اگر تجزیه و تحلیل توصیفی شما نشان می دهد که 20 ٪ افت فروش برای ماه مارس وجود داشته است ، می خواهید دریابید که چرا. مرحله منطقی بعدی انجام تجزیه و تحلیل تشخیصی است.

برای رسیدن به علت اصلی ، تحلیلگر با شناسایی هرگونه منبع داده اضافی که ممکن است بینش بیشتری در مورد دلیل افت فروش ارائه دهد ، شروع می کند. آنها ممکن است حفر شوند تا دریابند که ، با وجود حجم سالم بازدید کنندگان وب سایت و تعداد خوبی از اقدامات "اضافه کردن به سبد خرید" ، تعداد بسیار کمی از مشتریان اقدام به بررسی و خرید می کنند.

پس از بازرسی بیشتر ، روشن می شود که اکثر مشتریان در نقطه پر کردن آدرس تحویل خود ، کشتی را رها کردند. اکنون ما به جایی می رسیم! به نظر می رسد که مشکلی در فرم آدرس وجود دارد. شاید به درستی در تلفن همراه بارگیری نشده باشد ، یا خیلی طولانی و ناامید کننده باشد. با کمی حفاری ، به یافتن توضیحی برای ناهنجاری داده های خود نزدیکتر هستید.

تجزیه و تحلیل تشخیصی فقط مربوط به رفع مشکلات نیست. همچنین می توانید از آن استفاده کنید تا ببینید نتایج مثبت چیست. شاید داده ها به شما بگویند که ترافیک وب سایت در ماه اکتبر از طریق سقف بوده است - 60 ٪ افزایش در مقایسه با ماه قبل! وقتی حفر می کنید ، به نظر می رسد که این سنبله در ترافیک با یک مشهور مطابقت دارد که یکی از محصولات مراقبت از پوست شما را در داستان اینستاگرام خود ذکر می کند.

این چشم شما را به قدرت بازاریابی تأثیرگذار باز می کند و به شما چیزی می دهد تا در مورد استراتژی بازاریابی آینده خود فکر کنید.

هنگام اجرای تجزیه و تحلیل تشخیصی ، تعدادی از تکنیک های مختلف وجود دارد که ممکن است از آنها استفاده کنید ، مانند تئوری احتمال ، تجزیه و تحلیل رگرسیون ، فیلتر و تجزیه و تحلیل سری زمانی. در معرفی ما به تجزیه و تحلیل داده ها می توانید در مورد هر یک از این تکنیک ها اطلاعات بیشتری کسب کنید.

بنابراین: در حالی که تجزیه و تحلیل توصیفی به آنچه اتفاق افتاده است ، تجزیه و تحلیل تشخیصی را بررسی می کند که چرا این اتفاق افتاده است.

3. انواع تجزیه و تحلیل داده ها: پیش بینی کننده (احتمالاً در آینده چه اتفاقی می افتد؟)

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به دنبال پیش بینی اتفاقاتی است که احتمالاً در آینده اتفاق می افتد. بر اساس الگوهای و روندهای گذشته ، تحلیلگران داده می توانند مدل های پیش بینی کننده ای را ارائه دهند که احتمال یک رویداد یا نتیجه آینده را تخمین می زند. این امر به ویژه مفید است زیرا مشاغل را قادر می سازد تا از قبل برنامه ریزی کنند.

مدلهای پیش بینی کننده از رابطه بین مجموعه ای از متغیرها برای پیش بینی استفاده می کنند. به عنوان مثال ، شما ممکن است از همبستگی بین فصلی و ارقام فروش استفاده کنید تا پیش بینی کنید چه زمانی احتمالاً فروش کاهش می یابد. اگر الگوی پیش بینی کننده شما به شما می گوید که احتمالاً فروش در تابستان کاهش می یابد ، ممکن است از این اطلاعات استفاده کنید تا یک کمپین تبلیغاتی مرتبط با تابستانی ارائه شود یا هزینه های دیگری را برای کاهش هزینه های فصلی کاهش دهید.

شاید شما صاحب یک رستوران باشید و می خواهید پیش بینی کنید که چه تعداد سفارش غذای آماده را احتمالاً شنبه شب معمولی دریافت می کنید. بر اساس آنچه مدل پیش بینی کننده شما به شما می گوید ، ممکن است تصمیم بگیرید که یک راننده تحویل اضافی را در دست بگیرید.

علاوه بر پیش بینی ، از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده نیز برای طبقه بندی استفاده می شود. یک الگوریتم طبقه بندی متداول رگرسیون لجستیک است که برای پیش بینی نتیجه باینری بر اساس مجموعه ای از متغیرهای مستقل استفاده می شود. به عنوان مثال: یک شرکت کارت اعتباری ممکن است از یک مدل پیش بینی کننده و به طور خاص رگرسیون لجستیک استفاده کند تا پیش بینی کند که آیا یک مشتری خاص به طور پیش فرض در پرداخت های خود - به عبارت دیگر ، برای طبقه بندی آنها در یکی از دو دسته: "پیش فرض" یا"پیش فرض نخواهد شد".

براساس این پیش بینی ها مبنی بر اینکه مشتری در چه دسته ای قرار خواهد گرفت ، شرکت می تواند به سرعت ارزیابی کند که چه کسی ممکن است نامزد خوبی برای کارت اعتباری باشد. در اینجا می توانید در مورد رگرسیون لجستیک و انواع دیگر تحلیل رگرسیون اطلاعات بیشتری کسب کنید.

یادگیری ماشین شاخه ای از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده است. درست همانطور که انسان از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای ابداع مدل ها و پیش بینی نتایج آینده استفاده می کند ، مدل های یادگیری ماشین به منظور تشخیص الگوهای موجود در داده ها طراحی شده و به منظور پیش بینی های دقیق به طور خودکار تکامل می یابند. شما می توانید در مورد شباهت ها و تفاوت های کلیدی بین تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده (تحت رهبری انسان) و یادگیری ماشین در اینجا اطلاعات بیشتری کسب کنید.

همانطور که مشاهده می کنید ، از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای پیش بینی انواع نتایج آینده استفاده می شود ، و اگرچه هرگز نمی تواند صد درصد دقیق باشد ، اما بخش عمده ای از حدس را از بین می برد. این امر در مورد تصمیم گیری در مورد تجارت و تعیین مناسب ترین دوره عمل بسیار مهم است.

بنابراین: تجزیه و تحلیل پیش بینی بر آنچه در گذشته اتفاق افتاده است و چرا پیش بینی آنچه احتمالاً در آینده اتفاق می افتد پیش بینی می شود.

4- انواع تجزیه و تحلیل داده ها: نسخه ای (بهترین دوره عمل چیست؟)

تجزیه و تحلیل تجویز به آنچه اتفاق افتاده است ، چرا این اتفاق افتاده است ، و چه اتفاقی می افتد برای تعیین اینکه چه کاری باید انجام شود. به عبارت دیگر ، تجزیه و تحلیل تجویز به شما نشان می دهد که چگونه می توانید به بهترین وجه از نتایج آینده پیش بینی شده استفاده کنید. برای جلوگیری از یک مشکل آینده چه اقداماتی می توانید انجام دهید؟برای سرمایه گذاری در یک روند نوظهور چه کاری می توانید انجام دهید؟

تجزیه و تحلیل تجویز ، بدون شک پیچیده ترین نوع تجزیه و تحلیل ، شامل الگوریتم ها ، یادگیری ماشین ، روش های آماری و روش های مدل سازی محاسباتی است. در اصل ، یک مدل تجویز شده تمام الگوهای تصمیم گیری یا مسیری ممکن را که یک شرکت ممکن است طی کند ، و نتایج احتمالی آنها را در نظر می گیرد.

این امر به شما این امکان را می دهد تا ببینید که چگونه هر ترکیبی از شرایط و تصمیمات ممکن است آینده را تحت تأثیر قرار دهد و به شما امکان می دهد تا تأثیر یک تصمیم خاص را اندازه گیری کنید. بر اساس تمام سناریوهای ممکن و نتایج بالقوه ، شرکت می تواند تصمیم بگیرد که بهترین "مسیر" یا اقدامی است که باید انجام شود.

نمونه ای از آن که از تجزیه و تحلیل تجویز شده در عمل استفاده می شود ، نقشه ها و برنامه های ترافیکی است. Google Maps هنگام فهمیدن بهترین راه برای گرفتن شما از A به B ، تمام شیوه های ممکن حمل و نقل (به عنوان مثال اتوبوس ، پیاده روی یا رانندگی) ، شرایط ترافیک فعلی و کارهای جاده ای احتمالی را به منظور محاسبه بهترین مسیر در نظر می گیرد. به همین ترتیب ، از مدل های تجویز شده برای محاسبه تمام "مسیرهای" ممکن که یک شرکت برای رسیدن به اهداف خود برای تعیین بهترین گزینه ممکن استفاده می شود.

دانستن اینکه چه اقداماتی برای بهترین شانس موفقیت انجام می شود ، یک مزیت اصلی برای هر نوع سازمان است ، بنابراین جای تعجب نیست که تجزیه و تحلیل تجویز نقش مهمی در تجارت دارد.

بنابراین: تجزیه و تحلیل تجویز به آنچه اتفاق افتاده است ، چرا این اتفاق افتاده است ، و چه اتفاقی می افتد برای تعیین بهترین دوره عمل برای آینده.

5- غذای اصلی و خواندن بیشتر

از بعضی جهات ، تجزیه و تحلیل داده ها کمی شبیه به شکار گنج است. بر اساس سرنخ ها و بینش های گذشته ، می توانید کار بعدی خود را انجام دهید. با نوع مناسب تجزیه و تحلیل ، انواع مشاغل و سازمانها می توانند از داده های خود برای تصمیم گیری دقیق تر ، سرمایه گذاری عاقلانه تر ، بهبود فرآیندهای داخلی و در نهایت افزایش شانس موفقیت خود استفاده کنند. به طور خلاصه ، چهار نوع اصلی تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد که باید از آن آگاه باشید:

1. تجزیه و تحلیل توصیفی: چه اتفاقی افتاد؟
2. تجزیه و تحلیل تشخیصی: چرا این اتفاق افتاد؟
3. تجزیه و تحلیل پیش بینی: چه اتفاقی در آینده خواهد افتاد؟
4. تجزیه و تحلیل تجویز: بهترین دوره اقدام برای انجام چیست؟

اکنون با انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها آشنا هستید ، می توانید تکنیک های تجزیه و تحلیل خاص مانند تجزیه و تحلیل سری زمانی ، تجزیه و تحلیل گروهی و رگرسیون را شروع کنید تا فقط چند مورد را نامگذاری کنید! ما برخی از مفیدترین تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها را در این راهنما کشف می کنیم. اگر قبلاً آشنا نیستید ، ارزش یادگیری در مورد سطوح مختلف اندازه گیری (اسمی ، نظم ، فاصله و نسبت) را نیز دارید.

برای معرفی مفید در این زمینه آماده هستید؟این دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده های پنج روزه را به یک دوره کوتاه ارائه دهید! و اگر می خواهید اطلاعات بیشتری کسب کنید ، برخی از این دوره های عالی عالی را برای مبتدیان بررسی کنید. سپس ، برای دیدن آنچه برای شروع کار در این زمینه لازم است ، موارد زیر را بررسی کنید:

کاری که اکنون باید انجام دهید

در مورد تجزیه و تحلیل داده ها با یک دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده های خود ، با یک دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده خود را انجام دهید.

با کارشناسان صنعت در یکی از رویدادهای تجزیه و تحلیل داده های آنلاین آنلاین ما شرکت کنید و در مورد سفر آزاده از معلم مدرسه به تحلیلگر داده بخوانید.

برای بحث در مورد تغییر شغلی با یک مشاور برنامه صحبت کنید و بدانید که آیا تجزیه و تحلیل داده ها برای شما مناسب است یا خیر.

فقط در 4-7 ماه به یک تحلیلگر داده واجد شرایط تبدیل شوید-با ضمانت شغلی.