7 روش و تکنیک های مفید تجزیه و تحلیل داده ها

توسط امیلی استیونز ، به روز شده در 22 دسامبر 2022 22 دقیقه خوانده شده

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خام برای ترسیم بینش معنی دار است. سپس این بینش ها برای تعیین بهترین دوره عمل استفاده می شوند. چه زمانی بهترین زمان برای تهیه این کمپین بازاریابی است؟آیا ساختار تیم فعلی به همان اندازه که ممکن است مؤثر باشد؟کدام بخش های مشتری به احتمال زیاد محصول جدید شما را خریداری می کنند؟

در نهایت ، تجزیه و تحلیل داده ها عامل مهمی در هر استراتژی موفق تجاری است. اما چگونه تحلیلگران داده در واقع داده های خام را به چیز مفیدی تبدیل می کنند؟طیف وسیعی از روش ها و تکنیک ها وجود دارد که تحلیلگران داده بسته به نوع داده های مورد نظر و انواع بینش هایی که می خواهند کشف کنند ، از آن استفاده می کنند. در این دوره کوتاه رایگان می توانید یک معرفی مفید برای تجزیه و تحلیل داده ها دریافت کنید.

در این پست ، ما برخی از تکنیک های مفید تجزیه و تحلیل داده ها را بررسی خواهیم کرد. در پایان ، شما یک ایده واضح تر در مورد چگونگی تبدیل داده های بی معنی به هوش تجاری خواهید داشت. ما پوشش خواهیم داد:

شش روش اول ذکر شده برای داده های کمی استفاده می شود ، در حالی که آخرین تکنیک برای داده های کیفی اعمال می شود. ما به طور خلاصه تفاوت بین داده های کمی و کیفی را در بخش دو توضیح می دهیم ، اما اگر می خواهید مستقیماً به یک تکنیک تجزیه و تحلیل خاص بروید ، فقط از منوی قابل کلیک استفاده کنید.

1. تجزیه و تحلیل داده ها چیست و چرا مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده ها ، به عبارت ساده ، فرایند کشف اطلاعات مفید با ارزیابی داده ها است. این کار از طریق فرآیند بازرسی ، تمیز کردن ، تبدیل و مدل سازی داده ها با استفاده از ابزارهای تحلیلی و آماری انجام می شود ، که در این مقاله به تفصیل بیشتر مورد بررسی قرار خواهیم داد.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟تجزیه و تحلیل داده ها به طور مؤثر به سازمانها کمک می کند تا تصمیمات تجاری بگیرند. امروزه ، داده ها به طور مداوم توسط مشاغل جمع آوری می شود: از طریق نظرسنجی ها ، ردیابی آنلاین ، تجزیه و تحلیل بازاریابی آنلاین ، جمع آوری داده های اشتراک و ثبت نام (اخبار مربوط به خبرنامه) ، نظارت بر رسانه های اجتماعی از جمله سایر روش ها.

این داده ها به عنوان ساختارهای مختلف ظاهر می شوند ، از جمله - اما به موارد زیر محدود نمی شوند:

اطلاعات بزرگ

مفهوم Big Data - Data که آنقدر بزرگ ، سریع یا پیچیده است که پردازش با استفاده از روشهای سنتی دشوار یا غیرممکن است - در اوایل دهه 2000 حرکت کرد. سپس ، داگ لانی ، یک تحلیلگر صنعت ، آنچه را که اکنون به عنوان تعریف اصلی داده های بزرگ به عنوان سه در مقابل: حجم ، سرعت و تنوع شناخته می شود ، بیان کرد.

• جلد: همانطور که قبلاً نیز اشاره شد ، سازمان ها دائماً داده ها را جمع می کنند. در گذشته نه چندان دور ، این یک مسئله واقعی برای ذخیره بود ، اما امروزه ذخیره سازی ارزان است و فضای کمی را به خود اختصاص می دهد.
• سرعت: داده های دریافت شده باید به موقع اداره شوند. با رشد اینترنت اشیاء ، این می تواند به معنای این باشد که این داده ها به طور مداوم و با سرعت بی سابقه وارد می شوند.
• تنوع: داده های جمع آوری و ذخیره شده توسط سازمانها به اشکال مختلفی ارائه می شود ، از داده های ساختاری - یعنی داده های سنتی تر و عددی تر به داده های بدون ساختار - به ایمیل ها ، فیلم ها ، صوتی و غیره فکر می کنند. ما داده های ساختاری و بدون ساختار را کمی بیشتر پوشش خواهیم داد.

ابرداده

این نوعی از داده ها است که اطلاعات مربوط به سایر داده ها ، مانند یک تصویر را ارائه می دهد. در زندگی روزمره ، این مورد را به عنوان مثال ، با کلیک راست روی یک پرونده در یک پوشه و انتخاب "دریافت اطلاعات" پیدا خواهید کرد ، که اطلاعاتی مانند اندازه پرونده و نوع ، تاریخ ایجاد و غیره را به شما نشان می دهد.

داده های زمان واقعی

این داده هایی است که به محض خرید ارائه می شود. مثال خوب این بلیط بازار سهام است که اطلاعاتی را در مورد فعال ترین سهام در زمان واقعی ارائه می دهد.

داده های ماشین

این داده هایی است که کاملاً توسط ماشین آلات و بدون دستورالعمل انسانی تولید می شوند. نمونه ای از این می تواند گزارش های تماس به طور خودکار توسط تلفن هوشمند شما ایجاد شود.

داده های کمی و کیفی

داده های کمی - در غیر این صورت که به عنوان داده های ساختاری شناخته می شوند - ممکن است به عنوان یک پایگاه داده "سنتی" ظاهر شوند - یعنی با ردیف و ستون. داده های کیفی - در غیر این صورت به عنوان داده های بدون ساختار شناخته می شوند - انواع دیگر داده هایی هستند که در ردیف ها و ستون ها قرار نمی گیرند ، که می تواند شامل متن ، تصاویر ، فیلم ها و موارد دیگر باشد. ما در بخش بعدی این موضوع را بیشتر بحث خواهیم کرد.

2. تفاوت بین داده های کمی و کیفی چیست؟

نحوه تجزیه و تحلیل داده های خود به نوع داده هایی که با آنها سر و کار دارید بستگی دارد - کمی یا کیفی. بنابراین تفاوت چیست؟

داده های کمی قابل اندازه گیری است و شامل مقادیر و اعداد خاص است. برخی از نمونه های داده های کمی شامل ارقام فروش ، نرخ کلیک از طریق ایمیل ، تعداد بازدید کنندگان وب سایت و افزایش درصد درآمد است. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده های کمی بر تجزیه و تحلیل آماری ، ریاضی یا عددی مجموعه داده های (معمولاً بزرگ) تمرکز دارند. این شامل دستکاری داده های آماری با استفاده از تکنیک های محاسباتی و الگوریتم ها است. تکنیک های تجزیه و تحلیل کمی اغلب برای توضیح پدیده های خاص یا پیش بینی استفاده می شود.

داده های کیفی را نمی توان به صورت عینی اندازه گیری کرد و بنابراین برای تفسیر ذهنی تر باز است. برخی از نمونه های داده های کیفی شامل نظرات باقی مانده در پاسخ به یک سؤال نظرسنجی ، چیزهایی که مردم در طی مصاحبه ها ، توییت ها و سایر پست های رسانه های اجتماعی گفته اند و متن موجود در بررسی محصول است. با تجزیه و تحلیل داده های کیفی ، تمرکز بر ایجاد داده های بدون ساختار (مانند متن نوشتاری یا رونوشت مکالمات گفتاری) است. غالباً ، تجزیه و تحلیل کیفی داده ها را در مضامین سازماندهی می کند - فرایندی که خوشبختانه می تواند به صورت خودکار انجام شود.

تحلیلگران داده با داده های کمی و کیفی کار می کنند ، بنابراین مهم است که با انواع روش های تجزیه و تحلیل آشنا باشید. بیایید نگاهی به برخی از تکنیک های مفید اکنون بیندازیم.

3. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها

اکنون ما با برخی از انواع مختلف داده ها آشنا هستیم ، بیایید روی موضوع مورد نظر تمرکز کنیم: روشهای مختلف برای تجزیه و تحلیل داده ها.

آ. تجزیه و تحلیل رگرسیون

تجزیه و تحلیل رگرسیون برای برآورد رابطه بین مجموعه ای از متغیرها استفاده می شود. هنگام انجام هر نوع تجزیه و تحلیل رگرسیون ، به دنبال این هستید که آیا بین یک متغیر وابسته (این متغیر یا نتیجه ای است که می خواهید اندازه گیری یا پیش بینی کنید) و هر تعداد متغیرهای مستقل (عواملی که ممکن است در آن تأثیر داشته باشد ، همبستگی وجود دارد. متغیر وابسته). هدف از تجزیه و تحلیل رگرسیون تخمین چگونگی تأثیر یک یا چند متغیر بر متغیر وابسته ، به منظور شناسایی روندها و الگوهای است. این امر به ویژه برای پیش بینی و پیش بینی روندهای آینده مفید است.

بیایید تصور کنیم که شما برای یک شرکت تجارت الکترونیک کار می کنید و می خواهید رابطه بین: (الف) چقدر پول برای بازاریابی رسانه های اجتماعی و (ب) درآمد فروش را بررسی کنید. در این حالت ، درآمد فروش متغیر وابسته شما است - این عاملی است که شما بیشتر به پیش بینی و تقویت آن علاقه دارید. هزینه رسانه های اجتماعی متغیر مستقل شماست. شما می خواهید تعیین کنید که آیا این تأثیر در فروش دارد یا خیر ، در نهایت ، آیا ارزش افزایش ، کاهش یا حفظ آن را دارد. با استفاده از تجزیه و تحلیل رگرسیون ، می توانید ببینید که آیا بین این دو متغیر رابطه وجود دارد یا خیر. یک همبستگی مثبت حاکی از آن است که هرچه بیشتر برای بازاریابی رسانه های اجتماعی هزینه کنید ، درآمد فروش بیشتری خواهید داشت. هیچ ارتباطی به هیچ وجه نمی تواند نشان دهد که بازاریابی رسانه های اجتماعی هیچ تاثیری در فروش شما ندارد. درک رابطه این دو متغیر به شما کمک می کند تا در مورد بودجه رسانه های اجتماعی تصمیمات آگاهانه بگیرید. با این حال: توجه به این نکته حائز اهمیت است که ، به خودی خود ، از رگرسیون فقط می توان برای تعیین اینکه آیا بین مجموعه ای از متغیرها رابطه وجود دارد یا خیر ، مورد استفاده قرار می گیرد - آنها چیزی در مورد علت و معلول به شما نمی گویند. بنابراین ، در حالی که یک ارتباط مثبت بین هزینه های رسانه های اجتماعی و درآمد فروش ممکن است نشان دهد که یکی بر دیگری تأثیر می گذارد ، نتیجه گیری قطعی بر اساس این تحلیل غیرممکن است.

انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل رگرسیون وجود دارد و مدلی که شما استفاده می کنید به نوع داده هایی که برای متغیر وابسته دارید بستگی دارد. به عنوان مثال ، متغیر وابسته شما ممکن است مداوم باشد (به عنوان مثال چیزی که می تواند در مقیاس مداوم اندازه گیری شود ، مانند درآمد فروش در USD) ، در این صورت شما از نوع دیگری از تجزیه و تحلیل رگرسیون استفاده می کنید تا اگر متغیر وابسته شما در طبقه بندی باشدطبیعت (به عنوان مثال شامل مقادیری است که می تواند بر اساس یک ویژگی خاص ، مانند مکان مشتری توسط قاره ، در تعدادی از گروه های مجزا طبقه بندی شود). می توانید در مورد انواع مختلف متغیرهای وابسته و نحوه انتخاب تحلیل رگرسیون مناسب در این راهنما اطلاعات بیشتری کسب کنید.

ب. شبیه سازی مونت کارلو

هنگام تصمیم گیری یا انجام اقدامات خاص ، طیف وسیعی از نتایج احتمالی مختلف وجود دارد. اگر اتوبوس را بردارید ، ممکن است در ترافیک گیر کنید. اگر پیاده روی کنید ، ممکن است در باران گرفتار شوید یا به همسایه دلخراش خود دست بزنید ، و به طور بالقوه سفر خود را به تأخیر می اندازید. در زندگی روزمره ، ما تمایل داریم قبل از تصمیم گیری برای انجام اقدامات ، جوانب مثبت و منفی را به طور خلاصه وزن کنیم. با این حال ، هنگامی که سهام زیاد است ، محاسبه ، تا حد امکان و دقیق ، همه خطرات و پاداش های احتمالی را محاسبه می کند.

شبیه سازی مونت کارلو ، که در غیر این صورت به عنوان روش مونت کارلو شناخته می شود ، یک تکنیک رایانه ای است که برای تولید مدلهای نتایج احتمالی و توزیع احتمال آنها استفاده می شود. در اصل طیف وسیعی از نتایج احتمالی را در نظر می گیرد و سپس محاسبه می کند که احتمال اینکه هر نتیجه خاص تحقق یابد ، چقدر احتمال دارد. روش مونت کارلو توسط تحلیلگران داده برای انجام تجزیه و تحلیل ریسک پیشرفته استفاده می شود و به آنها امکان می دهد آنچه را که ممکن است در آینده اتفاق بیفتد بهتر پیش بینی کنند و بر این اساس تصمیم بگیرند.

بنابراین چگونه شبیه سازی مونت کارلو کار می کند ، و چه چیزی می تواند به ما بگوید؟برای اجرای یک شبیه سازی مونت کارلو ، با یک مدل ریاضی از داده های خود شروع خواهید کرد - مانند صفحه گسترده. در صفحه گسترده خود ، یک یا چندین خروجی را که به آنها علاقه مند هستید ، خواهید داشت. به عنوان مثال سود ، یا تعداد فروش. شما همچنین تعدادی ورودی خواهید داشت. اینها متغیرهایی هستند که ممکن است متغیر خروجی شما را تحت تأثیر قرار دهند. اگر به سود خود می پردازید ، ورودی های مربوطه ممکن است شامل تعداد فروش ، کل هزینه بازاریابی و حقوق کارمندان باشد. اگر مقادیر دقیق و قطعی تمام متغیرهای ورودی خود را می دانستید ، به راحتی می توانید در پایان چه سود را به شما واگذار کنید. با این حال ، هنگامی که این مقادیر نامشخص هستند ، یک شبیه سازی مونت کارلو به شما امکان می دهد تمام گزینه های ممکن و احتمالات آنها را محاسبه کنید. اگر 100000 فروش داشته باشید و پنج کارمند جدید را با حقوق 50،000 دلار استخدام کنید ، سود شما چه خواهد بود؟احتمال این نتیجه چیست؟اگر فقط 12000 فروش داشته باشید و پنج کارمند جدید استخدام کنید ، سود شما چه خواهد بود؟و غیرهاین کار را با جایگزینی تمام مقادیر نامشخص با توابع تولید می کند که نمونه های تصادفی از توزیع های تعیین شده توسط شما ایجاد می کنند ، و سپس یک سری محاسبات و محاسبات را برای تولید مدل هایی از تمام نتایج ممکن و توزیع احتمال آنها انجام می دهند. روش مونت کارلو یکی از محبوب ترین تکنیک ها برای محاسبه تأثیر متغیرهای غیرقابل پیش بینی بر روی یک متغیر خروجی خاص است و آن را برای تجزیه و تحلیل ریسک ایده آل می کند.

ج. تحلیل عاملی

تجزیه و تحلیل عاملی تکنیکی است که برای کاهش تعداد زیادی از متغیرها به تعداد کمتری از عوامل استفاده می شود. بر این اساس کار می کند که چندین متغیر جداگانه و قابل مشاهده با یکدیگر ارتباط دارند زیرا همه آنها با یک ساختار اساسی همراه هستند. این نه تنها به این دلیل است که مجموعه داده های بزرگ را به نمونه های کوچکتر و قابل کنترل تر متمایز می کند ، بلکه به این دلیل است که به کشف الگوهای پنهان کمک می کند. این به شما امکان می دهد مفاهیمی را که به راحتی قابل اندازه گیری یا مشاهده نیستند ، کشف کنید-از جمله ثروت ، خوشبختی ، تناسب اندام یا برای نمونه ای از تجارت بیشتر ، وفاداری و رضایت مشتری.

بیایید تصور کنیم که می خواهید با مشتریان خود بهتر آشنا شوید ، بنابراین یک نظرسنجی نسبتاً طولانی شامل صد سؤال ارسال می کنید. برخی از سؤالات مربوط به نحوه احساس آنها در مورد شرکت و محصول شما است. به عنوان مثال ، "آیا شما را به یک دوست توصیه می کنید؟"و "چگونه تجربه کلی مشتری را ارزیابی می کنید؟"سؤالات دیگر مواردی مانند "درآمد سالانه خانواده شما چیست؟"و "چقدر حاضرید هر ماه برای مراقبت از پوست هزینه کنید؟"

هنگامی که نظرسنجی شما توسط بسیاری از مشتریان ارسال و تکمیل شده است ، شما در نهایت با یک مجموعه داده بزرگ که اساساً صد چیز مختلف در مورد هر مشتری به شما می گوید (با فرض اینکه هر مشتری صد پاسخ می دهد). به جای اینکه به صورت جداگانه به هر یک از این پاسخ ها (یا متغیرها) نگاه کنید ، می توانید از تجزیه و تحلیل عاملی برای گروه بندی آنها به عواملی که در کنار هم هستند - به عبارت دیگر ، استفاده کنید تا آنها را با یک ساختار اساسی مرتبط کنید. در این مثال ، تجزیه و تحلیل عاملی با یافتن موارد نظرسنجی که به شدت همبستگی دارند ، کار می کند. این به کواریانس معروف است. بنابراین ، اگر همبستگی مثبت خوبی بین درآمد خانوار و میزان آن وجود داشته باشد که هر ماه مایل به خرج کردن برای مراقبت از پوست هستند (یعنی با افزایش یک نفر ، دیگری نیز انجام می شود) ، این موارد ممکن است با هم گروه بندی شوند. همراه با متغیرهای دیگر (پاسخ های نظرسنجی) ، ممکن است متوجه شوید که می توان آنها را به یک عامل واحد مانند "قدرت خرید مصرف کننده" کاهش داد. به همین ترتیب ، اگر رتبه بندی مشتری از 10/10 با پاسخ های "بله" در مورد میزان احتمال اینکه آنها محصول شما را به یک دوست توصیه کنند ، ارتباط برقرار می کند ، ممکن است این موارد به یک عامل واحد مانند "رضایت مشتری" کاهش یابد.

در پایان ، شما تعداد کمتری از عوامل به جای صدها متغیر فردی دارید. این عوامل سپس برای تجزیه و تحلیل بیشتر به شما امکان می دهد تا در مورد مشتریان خود (یا هر زمینه دیگری که علاقه مند به کاوش هستید) اطلاعات بیشتری کسب کنید.

د. تجزیه و تحلیل گروه

تجزیه و تحلیل گروهی در ویکی پدیا به شرح زیر تعریف شده است: "تجزیه و تحلیل گروه زیر مجموعه ای از تجزیه و تحلیل رفتاری است که داده ها را از یک مجموعه داده معین می گیرد و به جای اینکه همه کاربران را به عنوان یک واحد جستجو کند ، آنها را برای تجزیه و تحلیل به گروه های مرتبط تقسیم می کند. این گروه های مرتبط یا گروه ها ، معمولاً در یک زمان مشخص شده دارای ویژگی ها یا تجربیات مشترک هستند. "

بنابراین این به چه معنی است و چرا مفید است؟بیایید تعریف فوق را بیشتر تجزیه کنیم. یک گروه گروهی از افراد است که در یک دوره زمانی معین یک ویژگی مشترک (یا عمل) مشترک دارند. دانشجویانی که در سال 2020 در دانشگاه ثبت نام کرده اند ممکن است به عنوان گروه 2020 شناخته شوند. مشتریانی که در ماه دسامبر چیزی را از فروشگاه آنلاین شما از طریق برنامه خریداری کرده اند نیز ممکن است یک گروه در نظر گرفته شوند.

با تجزیه و تحلیل گروهی ، شما مشتریان یا کاربران خود را به گروه ها تقسیم می کنید و به بررسی نحوه رفتار این گروه ها با گذشت زمان می پردازید. بنابراین ، به جای اینکه به یک عکس فوری و جداگانه از همه مشتریان خود در یک لحظه معین (با هر مشتری در یک نقطه متفاوت در سفر خود نگاه کنید) ، رفتار مشتریان خود را در زمینه چرخه عمر مشتری بررسی می کنید. در نتیجه ، می توانید الگوهای رفتار را در نقاط مختلف سفر مشتری شناسایی کنید-از اولین بازدید خود به وب سایت خود ، از طریق ثبت نام خبرنامه ، تا اولین خرید خود و غیره. به همین ترتیب ، تجزیه و تحلیل گروهی پویا است و به شما امکان می دهد بینش های ارزشمندی را در مورد چرخه عمر مشتری کشف کنید.

این امر مفید است زیرا به شرکت ها اجازه می دهد خدمات خود را به بخش های خاص مشتری (یا گروه ها) متناسب کنند. بیایید تصور کنیم که شما یک کمپین تخفیف 50 ٪ را برای جذب مشتریان بالقوه جدید به وب سایت خود اجرا کرده اید. هنگامی که گروهی از مشتریان جدید (یک گروه) را به خود جلب کردید ، می خواهید پیگیری کنید که آیا آنها واقعاً چیزی خریداری می کنند و در صورت انجام این کار ، خواه (و چند بار) آنها یک خرید مکرر انجام می دهند. با این بینش ها ، شما می توانید درک بسیار بهتری از این که این گروه خاص ممکن است از پیشنهاد تخفیف دیگری یا تبلیغات مجدد در رسانه های اجتماعی بهره مند شود ، بدست آورید. در نهایت ، تجزیه و تحلیل کوهورت به شرکت ها اجازه می دهد تا خدمات خدمات (و بازاریابی) خود را بهینه کنند تا یک تجربه شخصی تر و شخصی تر را ارائه دهند. می توانید در مورد نحوه اجرای تجزیه و تحلیل گروهی با استفاده از Google Analytics در اینجا اطلاعات بیشتری کسب کنید.

ه. آنالیز خوشه ای

تجزیه و تحلیل خوشه ای یک روش اکتشافی است که به دنبال شناسایی ساختارها در یک مجموعه داده است. هدف از تجزیه و تحلیل خوشه ای ، مرتب سازی نقاط مختلف داده ها در گروه ها (یا خوشه ها) است که از نظر داخلی همگن و ناهمگن خارجی هستند. این بدان معنی است که نقاط داده در یک خوشه شبیه به یکدیگر هستند و با نقاط داده در یک خوشه دیگر متفاوت هستند. خوشه بندی برای به دست آوردن بینش در مورد نحوه توزیع داده ها در یک مجموعه داده معین یا به عنوان یک مرحله پیش پردازش برای سایر الگوریتم ها استفاده می شود.

بسیاری از برنامه های کاربردی در دنیای واقعی از تجزیه و تحلیل خوشه ای وجود دارد. در بازاریابی ، تجزیه و تحلیل خوشه ای معمولاً برای گروه بندی یک مشتری بزرگ به بخش های مجزا مورد استفاده قرار می گیرد و این امکان را فراهم می کند که یک رویکرد هدفمندتر برای تبلیغات و ارتباطات باشد. شرکت های بیمه ممکن است از تجزیه و تحلیل خوشه ای برای بررسی اینکه چرا برخی از مکان ها با تعداد زیادی از مطالبات بیمه همراه هستند استفاده کنند. یکی دیگر از کاربردهای رایج در زمین شناسی است ، جایی که کارشناسان از تجزیه و تحلیل خوشه ای برای ارزیابی اینکه کدام شهرها بیشترین خطر زمین لرزه را دارند استفاده می کنند (و بنابراین سعی می کنند با اقدامات محافظتی خطر را کاهش دهند).

توجه به این نکته حائز اهمیت است که ، در حالی که تجزیه و تحلیل خوشه ای ممکن است ساختارهای موجود در داده های شما را نشان دهد ، اما توضیح نمی دهد که چرا این ساختارها وجود دارند. با توجه به این موضوع ، تجزیه و تحلیل خوشه ای یک نقطه شروع مفید برای درک داده های شما و اطلاع رسانی در مورد تجزیه و تحلیل بیشتر است. الگوریتم های خوشه بندی نیز در یادگیری ماشین استفاده می شود - می توانید در مورد خوشه بندی در یادگیری ماشین در اینجا اطلاعات بیشتری کسب کنید.

f. تجزیه و تحلیل سری زمانی

تجزیه و تحلیل سری زمانی یک تکنیک آماری است که برای شناسایی روندها و چرخه ها در طول زمان استفاده می شود. داده های سری زمانی دنباله ای از نقاط داده است که متغیر یکسان را در نقاط مختلف در زمان اندازه گیری می کند (به عنوان مثال ، ارقام فروش هفتگی یا ثبت نام های ایمیل ماهانه). با نگاهی به روندهای مرتبط با زمان ، تحلیلگران قادر به پیش بینی چگونگی تغییر متغیر علاقه در آینده هستند.

هنگام انجام تجزیه و تحلیل سری های زمانی ، الگوهای اصلی که در داده های خود به دنبال آن خواهید بود عبارتند از:

• روندها: پایدار ، خطی افزایش می یابد یا در یک بازه زمانی طولانی کاهش می یابد.
• فصلی: نوسانات قابل پیش بینی در داده ها به دلیل عوامل فصلی در مدت زمان کوتاهی. به عنوان مثال ، شما ممکن است اوج فروش لباس شنا را در تابستان تقریباً در همان زمان هر سال مشاهده کنید.
• الگوهای چرخه ای: چرخه های غیرقابل پیش بینی که در آن داده ها نوسان می کند. روند چرخه ای به دلیل فصلی نیست ، بلکه ممکن است در نتیجه شرایط اقتصادی یا صنعت باشد.

همانطور که می توانید تصور کنید ، توانایی پیش بینی های آگاهانه در مورد آینده ارزش عظیمی برای تجارت دارد. تجزیه و تحلیل سری زمانی و پیش بینی در صنایع مختلفی استفاده می شود ، که معمولاً برای تجزیه و تحلیل بازار سهام ، پیش بینی اقتصادی و پیش بینی فروش است. انواع مختلفی از مدل های سری زمانی بسته به داده هایی که استفاده می کنید و نتایج مورد نظر برای پیش بینی وجود دارد. این مدلها به طور معمول به سه نوع گسترده طبقه بندی می شوند: مدل های اتورگرایی (AR) ، مدل های یکپارچه (I) و مدل های میانگین متحرک (MA). برای نگاه عمیق به تجزیه و تحلیل سری زمانی ، به راهنمای ما مراجعه کنید.

گرم. تجزیه و تحلیل احساسات

وقتی به داده ها فکر می کنید ، احتمالاً ذهن شما به طور خودکار به اعداد و صفحات گسترده می رود. بسیاری از شرکت ها از ارزش داده های کیفی غافل می شوند ، اما در واقعیت ، بینش های ناگفته ای وجود دارد که از آنچه مردم (به ویژه مشتریان) می نویسند و می گویند در مورد شما وجود دارد. بنابراین چگونه می توانید تجزیه و تحلیل داده های متنی را انجام دهید؟

یک تکنیک کیفی بسیار مفید ، تجزیه و تحلیل احساسات است ، تکنیکی که متعلق به دسته وسیع تر از تجزیه و تحلیل متن است - فرآیند (معمولاً خودکار) مرتب سازی و درک داده های متنی. با تجزیه و تحلیل احساسات ، هدف تفسیر و طبقه بندی احساسات منتقل شده در داده های متنی است. از دیدگاه تجاری ، این به شما امکان می دهد تا آنچه را که مشتریان در مورد جنبه های مختلف برند ، محصول یا خدمات خود احساس می کنند ، تشخیص دهید. چندین مدل مختلف از تجزیه و تحلیل احساسات وجود دارد که هر کدام تمرکز کمی متفاوت دارند. سه نوع اصلی عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل احساسات ریز دانه: اگر می خواهید روی قطبیت نظر (یعنی مثبت ، خنثی یا منفی) در عمق تمرکز کنید ، تجزیه و تحلیل احساسات ریز دانه به شما امکان می دهد این کار را انجام دهید. به عنوان مثال ، اگر می خواستید رتبه های ستاره ای را که توسط مشتریان داده شده است ، تفسیر کنید ، ممکن است از تجزیه و تحلیل احساسات ریز دانه استفاده کنید تا رتبه های مختلف را در مقیاس مختلف از بسیار مثبت تا بسیار منفی طبقه بندی کنید.
• تشخیص احساسات: این مدل اغلب از الگوریتم های یادگیری ماشین پیچیده برای انتخاب احساسات مختلف از داده های متنی خود استفاده می کند. شما ممکن است از یک مدل تشخیص احساسات برای شناسایی کلمات مرتبط با خوشبختی ، عصبانیت ، ناامیدی و هیجان استفاده کنید و به شما بینش می دهد که مشتریان هنگام نوشتن درباره شما یا محصول خود ، مثلاً ، یک سایت بررسی محصول را احساس می کنند.
• تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه: این نوع تجزیه و تحلیل به شما امکان می دهد تا عواطف یا عقاید را با چه جنبه های خاص مرتبط با آن ، مانند یک ویژگی خاص محصول یا یک کمپین تبلیغاتی جدید مشخص کنید. اگر مشتری می نویسد که "تبلیغات جدید اینستاگرام را بسیار آزار دهنده می دانند" ، مدل شما باید نه تنها یک احساسات منفی را تشخیص دهد ، بلکه شیء را نیز به سمت آن هدایت می کند.

به طور خلاصه ، تجزیه و تحلیل احساسات از سیستم ها و الگوریتم های مختلف پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می کند که برای مرتبط کردن ورودی های خاص (به عنوان مثال ، کلمات خاص) با خروجی های خاص آموزش دیده اند. به عنوان مثال ، "آزار دهنده" ورودی به عنوان "منفی" شناخته می شود. تجزیه و تحلیل احساسات برای درک چگونگی احساس مشتریان در مورد شما و محصولات شما ، برای شناسایی مناطقی برای بهبود و حتی برای جلوگیری از فاجعه روابط عمومی در زمان واقعی بسیار مهم است!

4- فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

به منظور به دست آوردن بینش معنی دار از داده ها ، تحلیلگران داده یک فرآیند مرحله به مرحله دقیق انجام می دهند. ما در راهنمای گام به گام به فرایند تجزیه و تحلیل داده ها با جزئیات بیشتر می پردازیم - اما به طور خلاصه ، فرایند تجزیه و تحلیل داده ها به طور کلی از مراحل زیر تشکیل شده است:

تعریف سوال

اولین قدم برای هر تحلیلگر داده ، تعریف هدف تجزیه و تحلیل است که گاهی اوقات "بیانیه مشکل" خوانده می شود. در اصل ، شما با توجه به یک مشکل تجاری که می خواهید حل کنید ، سوالی می پرسید. پس از تعریف این موضوع ، باید تعیین کنید که کدام منابع داده به شما در پاسخ به این سوال کمک می کنند.

جمع آوری داده ها

اکنون که هدف خود را تعریف کرده اید ، مرحله بعدی تنظیم استراتژی برای جمع آوری و جمع آوری داده های مناسب خواهد بود. آیا از داده های کمی (عددی) یا کیفی (توصیفی) استفاده خواهید کرد؟آیا این داده ها در داده های شخص اول ، شخص دوم یا شخص ثالث قرار می گیرند؟

تمیز کردن داده ها

متأسفانه ، داده های جمع آوری شده شما به طور خودکار برای تجزیه و تحلیل آماده نیستند - ابتدا باید آن را تمیز کنید. به عنوان یک تحلیلگر داده ، این مرحله از فرآیند بیشترین زمان را به خود اختصاص می دهد. در طی فرآیند تمیز کردن داده ها ، احتمالاً:

• رفع خطاهای مهم ، نسخه های کپی و خارج از کشور
• حذف نقاط داده ناخواسته
• ساختار داده ها - یعنی رفع اشتباهات ، مشکلات طرح و غیره
• پر کردن شکافهای اساسی در داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها

اکنون که ما تمیز کردن داده ها را تمام کردیم ، زمان آن رسیده است که آن را تجزیه و تحلیل کنیم! بسیاری از روش های تجزیه و تحلیل قبلاً در این مقاله شرح داده شده است ، و این وظیفه شماست که تصمیم بگیرید کدام یک مناسب برای هدف تعیین شده باشد. ممکن است تحت یکی از دسته های زیر قرار بگیرد:

• تجزیه و تحلیل توصیفی ، که آنچه قبلاً اتفاق افتاده است را مشخص می کند
• تجزیه و تحلیل تشخیصی ، که بر درک چرا اتفاقی افتاده است
• تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ، که روندهای آینده را بر اساس داده های تاریخی مشخص می کند
• تجزیه و تحلیل تجویز ، که به شما امکان می دهد توصیه هایی را برای آینده ارائه دهید

تجسم و به اشتراک گذاری یافته های خود

ما تقریباً در انتهای جاده هستیم! تجزیه و تحلیل ها انجام شده است ، بینش ها از بین رفته است - همه این موارد باید انجام شود ، به اشتراک گذاشتن این اطلاعات با دیگران است. این کار معمولاً با یک ابزار تجسم داده مانند نمودارهای Google یا Tableau انجام می شود.

به طور خلاصه روند ، ویل در ویدئوی زیر همه چیز را به طور عالی توضیح داد:

5. بهترین ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده ها

همانطور که می توانید تصور کنید ، هر مرحله از فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها به تحلیلگر داده نیاز دارد تا ابزارهای متنوعی را در زیر کمربند خود داشته باشد که به کسب بینش ارزشمند از داده ها کمک می کند. ما در این مقاله این ابزارها را با جزئیات بیشتری پوشش می دهیم ، اما ، به طور خلاصه ، در اینجا بهترین لیست ما با پیوندهایی به هر محصول است:

9 ابزار برتر برای تحلیلگران داده

6. غذای اصلی و خواندن بیشتر

همانطور که مشاهده می کنید ، بسیاری از تکنیک های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها در اختیار شما وجود دارد. به منظور تبدیل داده های خام خود به بینش های عملی ، مهم است که در نظر بگیرید که چه نوع داده هایی را دارید (آیا این کیفی یا کمی است؟) و همچنین انواع بینش هایی که در متن داده شده مفید خواهند بود. در این پست ، ما هفت مورد از تکنیک های مفید تجزیه و تحلیل داده ها را معرفی کرده ایم - اما تعداد بیشتری از آنها در آنجا وجود دارد که کشف می شوند!

حالا که چی؟اگر قبلاً این کار را نکرده اید ، توصیه می کنیم مطالعات موردی را برای هر تکنیک تجزیه و تحلیل مورد بحث در این پست بخوانید (در پایان هر بخش پیوندی پیدا خواهید کرد). برای معرفی بیشتر با انواع روش ها و تکنیک هایی که تحلیلگران داده از آن استفاده می کنند ، این دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده های مقدماتی رایگان را امتحان کنید. در ضمن ، شما همچنین ممکن است بخواهید موارد زیر را بخوانید:

کاری که اکنون باید انجام دهید

با تجزیه و تحلیل داده ها ، یک معرفی مفید را انجام دهید و اولین تجزیه و تحلیل خود را با دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده های خود گام به گام 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-کاملاً با ضمانت شغلی.