تحلیل داده چیست؟
«ارزش اصلی که یک متخصص تحلیل داده خوب ایجاد می‌کند، نه توانایی کار با اعداد، بلکه توانایی استخراج و شکل‌دهی یک سؤال معنادار و طراحی روشی برای پاسخ به آن است.» – ایگور آرکیپوف (مدرس و ارائه‌دهنده آموزش معتبر توسط IIBA®)
ضرب‌المثل قدیمی «دانش قدرت است» هنوز هم صادق است. امروزه کسب‌وکارها و سازمان‌های دولتی به حجم عظیمی از داده‌ها دسترسی دارند و برای پردازش و بهره‌برداری از آن‌ها، به تکنیک‌های تحلیل داده متکی هستند. تحلیل داده به معنای استفاده از تحلیل‌های آماری و ابزارها و تکنیک‌های دیگر برای شناسایی الگوها و روندها در داده‌هایی است که در دسترس دارید.
این کار می‌تواند به کسب‌وکارها، دولت‌ها و افراد کمک کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند. این حوزه جدا از علم داده و هوش تجاری است، اما با آن‌ها مرتبط است. بیایید تفاوت‌ها و شباهت‌های آن‌ها را بررسی کنیم:
تحلیل داده شامل بررسی داده‌های خام برای استخراج بینش‌های استراتژیک است. به عنوان مثال، می‌توانید از تحلیل داده برای بررسی روند فروش گذشته و تصمیم‌گیری درباره خرید استفاده کنید.
علم داده از روش‌های علمی و الگوریتم‌های پیشرفته برای استخراج اطلاعات از داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته استفاده می‌کند. علم داده ارتباط نزدیکی با داده‌کاوی، بیگ دیتا و یادگیری ماشین دارد و می‌تواند بینش‌های ارزشمندی برای کسب‌وکار ارائه دهد.
هوش تجاری (BI) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها گفته می‌شود که کسب‌وکارها برای تحلیل داده‌ها از آن‌ها استفاده می‌کنند. ابزارهای هوش تجاری با تحلیل داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند. تحلیل داده بخش مهمی از قابلیت‌های ابزارهای مدرن هوش تجاری است.
با در نظر گرفتن این تعاریف، بیایید به برخی از انواع اصلی تحلیل داده و کاربرد آن‌ها در صنایع مختلف نگاهی بیندازیم.
انواع اصلی تحلیل داده
چهار نوع اصلی تحلیل داده وجود دارد که هر کدام به سوالات متفاوت و شیوه‌های مختلف حل مسئله مربوط می‌شوند. این انواع اصلی عبارتند از تحلیل توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی و تجویزی.
تحلیل توصیفی
تحلیل توصیفی به درک روندهای گذشته بر اساس داده‌های تاریخی اشاره دارد. به عنوان مثال، بررسی عملکرد فروش، گزارش‌های مالی و نمودارهای بازدید وب‌سایت همگی نمونه‌هایی از تحلیل توصیفی هستند. با استفاده از این تکنیک، می‌توانید رویدادهای گذشته را بررسی کنید تا ببینید آیا تیم فروش شما عملکرد خوبی داشته است، بازدید وب‌سایت افزایش یافته یا تعداد مراجعه‌کنندگان به فروشگاه شما در ماه گذشته کاهش یافته است.
تحلیل توصیفی برای تعیین چه چیزی اتفاق افتاده مفید است، اما نمی‌تواند پاسخ دهد چرا این اتفاق رخ داده است. برای این منظور، به ابزارهای تحلیلی دیگر نیاز دارید.
تحلیل تشخیصی
تحلیل تشخیصی بخش بعدی معادله است و هدف آن پاسخ دادن به چرا است. به عنوان مثال، اگر تحلیل توصیفی نشان دهد فروش یک محصول خاص اخیراً افزایش یافته است، تحلیل تشخیصی می‌تواند به شما کمک کند بفهمید چه چیزی باعث این افزایش شده است. آیا یک کمپین بازاریابی انجام شده؟ آیا یک خبر یا رویداد مهم باعث افزایش علاقه به محصول شده است؟
تحلیل تشخیصی به شما کمک می‌کند رفتار مشتریان را درک کرده و بر اساس روندهای جاری تصمیم‌گیری کنید.
تحلیل پیش‌بینی
هیچ‌کس نمی‌تواند آینده را دقیقاً پیش‌بینی کند، اما تحلیل پیش‌بینی به افراد کمک می‌کند حدس‌های آگاهانه‌ای درباره مرحله بعدی بزنند. این نوع تحلیل از اطلاعات رویدادهای گذشته استفاده می‌کند تا مدیران بتوانند تقاضا را پیش‌بینی کرده و درباره موجودی کالا، نیروی انسانی و سایر موارد تصمیم‌گیری کنند.
به عنوان مثال، اگر یک فروشگاه لوازم ورزشی دارید، می‌توانید از تحلیل پیش‌بینی برای تعیین محصولاتی که هر فصل باید موجود کنید و کالاهای تیم‌های ورزشی که احتمالاً بیشترین محبوبیت را خواهند داشت، استفاده کنید.
تحلیل پیش‌بینی همچنین می‌تواند در شناسایی تراکنش‌های جعلی و پیش‌بینی ریزش مشتریان کمک کند تا تلاش‌های بازاریابی خود را به حفظ مشتریان متمرکز کنید.
تحلیل تجویزی
تحلیل تجویزی بر پیشنهاد اقدامات بر اساس بینش‌های استخراج‌شده از داده‌ها تمرکز دارد. این تحلیل اغلب برای بازاریابی شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌شود، مانند ارسال توصیه‌های محصول یا کوپن‌های تخفیف بر اساس رفتار گذشته مشتریان. تحلیل تجویزی همچنین برای درمان‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه سلامت کاربرد دارد.
نمونه‌هایی از تحلیل داده: کاربرد تحلیل داده در صنایع مختلف
تحلیل داده یک روش است که در تمامی صنایع برای کمک به رهبران در فرآیند تصمیم‌گیری به کار گرفته می‌شود. برخی از نمونه‌های رایج کاربرد آن عبارتند از:
بازاریابی: رهبران کسب‌وکار و مدیران بازاریابی از استراتژی‌های تحلیل داده، مانند تست A/B و تقسیم‌بندی مشتریان، برای هدایت تلاش‌های بازاریابی و تعیین استراتژی‌های قیمت‌گذاری استفاده می‌کنند.
بهداشت و درمان: تحلیل داده می‌تواند روی داده‌های بیماران و همچنین در سطح تجمیعی انجام شود تا شیوع بیماری‌ها پیش‌بینی شود. دوره تحلیل داده در حوزه سلامت را مشاهده کنید.
مالی و بانکی: در بخش مالی، تحلیل داده نقش حیاتی در شناسایی تقلب دارد. همچنین می‌تواند جزء کلیدی در ارزیابی ریسک برای تایید محصولات مالی و صنایع مرتبط مانند بیمه باشد.
خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک: سیستم‌های توصیه‌گر که برای افزایش وفاداری مشتری و ارزش سبد خرید استفاده می‌شوند، توسط تحلیل داده پشتیبانی می‌شوند. این ابزارها همچنین به فروشگاه‌ها کمک می‌کنند تا موجودی کالا را مدیریت کنند و گردش موجودی را به حداکثر برسانند و از هدر رفت فضا و سرمایه روی کالاهای فروخته نشده جلوگیری کنند.
ورزش و سرگرمی: از پیگیری شاخص‌های مشارکت تا تحلیل عملکرد بازیکنان، تحلیل داده می‌تواند بینش‌های ارزشمندی برای تیم‌های ورزشی و مدیران پلتفرم‌های سرگرمی فراهم کند.
رهبران کسب‌وکار امروزی به حجم وسیعی از داده‌ها درباره مشتریان، تأمین‌کنندگان و رویدادهای جهانی دسترسی دارند که می‌توانند برای هدایت تصمیم‌گیری‌های خود از آن‌ها استفاده کنند. اگر این داده‌ها به‌خوبی به کار گرفته شوند، می‌توانند مزیت رقابتی برای رهبران کسب‌وکار یا سازمان‌ها در هر صنعتی ایجاد کنند. تقاضا برای متخصصان علم داده در حال افزایش است، به طوری که اداره آمار کار پیش‌بینی کرده است نرخ رشد شغلی 36٪ بین سال‌های 2023 تا 2033 وجود خواهد داشت.
مهارت‌ها و ابزارهای ضروری در تحلیل داده
تحلیل‌گران داده از ابزارهای متنوعی برای استخراج بینش از داده‌های در دسترس خود استفاده می‌کنند. برای موفقیت در این شغل، تحلیل‌گر داده باید با بسیاری از این ابزارها آشنا باشد و بداند چگونه به‌درستی از آن‌ها استفاده کند.
برخی از مهارت‌های فنی مهم عبارتند از:
بصری‌سازی داده‌ها: ابزارهایی مانند Power BI و Tableau می‌توانند برای ایجاد نمودارها و گراف‌ها استفاده شوند و اطلاعات را قابل درک‌تر کنند.
پایگاه‌های داده: داشتن دانش SQL (و پایگاه‌های داده NoSQL مانند MongoDB) برای تحلیل‌گران داده بسیار مهم است، زیرا کار مستقیم با پایگاه داده‌ها امکان دسترسی به اطلاعات مورد نیاز و تولید آن‌ها به شکلی ساختاریافته و قابل استفاده را فراهم می‌کند.
زبان‌های برنامه‌نویسی: زبان‌هایی مانند Python و R برای افرادی طراحی شده‌اند که با پردازش داده سروکار دارند. این زبان‌ها ابزارهای تحلیل داده و کتابخانه‌های قدرتمندی برای انجام وظایف تخصصی دارند.
تحلیل آماری: ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی از پیش آماده می‌توانند «اعداد را پردازش کنند»، اما مهارت لازم است تا بدانید چه سوالاتی باید پرسیده شود و چگونه نتایج را تفسیر کنید.
یادگیری ماشین: کار با مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، هوش مصنوعی مولد و سایر اشکال یادگیری ماشین به بخش حیاتی تحلیل داده تبدیل شده است. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند حجم بالایی از داده‌ها را پردازش کرده، خلاصه‌سازی کنند و در تحلیل داده‌ها کمک کنند.
هوش مصنوعی: یادگیری نحوه استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در کار روزمره می‌تواند به بهبود بهره‌وری و کاهش موانع یادگیری مهارت‌های جدید کمک کند.
مهارت‌های نرم نیز اهمیت زیادی دارند. توانایی حل مسئله، تفکر انتقادی و رویکرد سیستماتیک به کار ضروری هستند. تحلیل داده نیازمند کار با حجم زیادی از اطلاعات پیچیده است و این شغل تنها شامل وارد کردن داده‌ها به یک ابزار و دریافت نتیجه نیست. یک تحلیل‌گر خوب می‌داند چگونه داده‌ها را مرتب و ساختاردهی کند و چه سوالاتی باید پرسیده شود.
«تحلیل داده تنها مربوط به ابزارها و تکنیک‌ها نیست؛ بلکه مربوط به ذهنیت کنجکاوی و توانایی تبدیل داده‌ها به بینش‌های قابل اجرا است.» – ایگور آرکیپوف
پس از پایان بخش تحلیلی کار، وظیفه بعدی انتقال نتایج به افرادی است که پیش‌زمینه‌ای در تحلیل داده ندارند. مهارت‌های روایت‌گری و ارتباط مؤثر در این مرحله حیاتی هستند. دانستن نحوه انتقال دقیق اطلاعات حیاتی به گونه‌ای که افراد بدون دانش علم داده نیز آن را درک کنند، می‌تواند به تحلیل‌گران داده تازه‌کار کمک کند تا از دیگران متمایز شوند.
چگونه تحلیل داده را بیاموزیم و مسیر شغلی خود را پیش ببریم
اگر به کار در حوزه تحلیل داده علاقه‌مند هستید، منابع رایگان زیادی وجود دارد که می‌توانید از آن‌ها برای کسب تجربه استفاده کنید، از جمله ابزارهایی برای تمرین و مجموعه داده‌های باز که می‌توانند برای ساخت یک نمونه‌کار مفید باشند.
برای یادگیری نحوه استفاده از این ابزارها، ثبت‌نام در دوره‌های پایه‌ای که تحلیل داده و تحلیل و هوش کسب‌وکار را پوشش می‌دهند، مفید است. این دوره‌ها به شما کمک می‌کنند ابزارهایی که در صنعت استفاده می‌شوند، مانند SQL، Tableau و Power BI را بیاموزید.
«نگاه کردن به داده‌ها و درک آن‌ها تنها نیمی از کار تحلیل داده است. نیمه دیگر تفسیر داده‌ها و ارائه آن‌ها به گونه‌ای است که امکان تصمیم‌گیری را فراهم کند.» – ایگور آرکیپوف
به دنبال دوره‌هایی باشید که به شما امکان تجربه عملی با مجموعه داده‌های واقعی را بدهند تا مهارت‌های قابل انتقال بیاموزید و دانش ابزارهایی که با آن‌ها کار می‌کنید را کسب کنید. کتاب‌های درسی و دفترچه‌های راهنما ممکن است درک سطحی از ابزارهای تحلیل داده ارائه دهند، اما هیچ چیز جای تجربه واقعی با داده‌های واقعی، حل مشکلات واقعی و مشاهده نتایج برای خودتان را نمی‌گیرد.
توانمندسازی مهارت‌هایتان با تحلیل داده
تحلیل داده مهارتی است که در تمامی صنایع کاربرد دارد. این مهارت به رهبران کمک می‌کند تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند و حدس و گمان را از موضوعاتی مانند مدیریت نیروی انسانی، موجودی کالا، بازاریابی و تشخیص پزشکی حذف کند.
چه در حال بررسی تغییر مسیر شغلی باشید و چه بخواهید مهارت‌های جدیدی به مجموعه مهارت‌هایتان اضافه کنید تا در ارزیابی عملکرد بعدی نظر رئیس خود را جلب کنید، یادگیری تحلیل داده گزینه‌ای مناسب است. هنگامی که بفهمید چگونه داده‌ها را پردازش کنید، چه سوالاتی بپرسید و چگونه نتایج را تحلیل کنید، دید شما نسبت به صنعتتان کاملاً تغییر خواهد کرد و با اعتماد به نفس و بهره‌وری بیشتری کار خواهید کرد.
Git مجموعه‌ای گسترده از دوره‌ها را برای افراد با همه سطوح تجربه ارائه می‌دهد. صرف‌نظر از اینکه پیش‌زمینه‌ای در ریاضیات و علم داده داشته باشید یا نه، ما می‌توانیم به شما کمک کنیم تا مسیر تبدیل شدن به یک متخصص علم داده را آغاز کنید.
دوره‌های تحلیل داده Git را بررسی کنید تا مهارت‌های پرتقاضا را بیاموزید و مسیر شغلی خود را پیش ببرید.
