تحلیل داده چیست و چرا اهمیت دارد؟
1398/01/10 16:20 , میلاد صاحب نظر

تحلیل داده چیست و چرا اهمیت دارد؟

تحلیل داده عبارت است از فرآیند ارزیابی داده با استفاده از ابزارهای تحلیل و آماری برای کشف اطلاعات مفید و کمک به فرآیند تصمیم‌گیری کسب و کار. چندین روش تحلیل داده وجود دارند که برخی از مهم‌ترین آن‌ها عبارت‌اند از داده کاوی، تحلیل متنی، هوش کسب و کار و ترسیم اطلاعات(data visualization).

تحلیل داده چگونه انجام می‌شود؟

تحلیل داده بخشی از یک فرآیند بزرگ‌تر به نام کسب هوش کسب و کار است. این فرآیند شامل یک یا تعداد بیشتری از مراحل زیر است:

  • تعریف اهداف: هر مطالعه‌ای باید با مجموعه‌ای از اهداف کسب و کار به وضوح تعریف و مشخص شده آغاز شود. بسیاری از تصمیمات اتخاذ شده در بقیه فرآیند، بستگی به میزان وضوح اهداف مطالعه دارند.
  • سوالات نمایی: تلاش برای پرسیدن سوال در مورد مسئله مشکل دار. برای مثال، آیا خودروهای اسپرت قرمز بیشتر از بقیه خودروها تصادف می‌کنند؟
  • جمع‌آوری داده: داده‌های مرتبط با سوال باید از منابع مناسب جمع‌آوری شوند. در مثال بالا، داده‌ها ممکن است از منابع مختلفی جمع‌آوری شوند به عنوان مثال: DMV یا گزارشات تصادفات پلیس، تقاضاهای بیمه و جزئیات بستری شدن بیماران.
    وقتی داده با استفاده از نظرسنجی‌ها جمع‌آوری می‌شود، یک پرسشنامه به اشخاص مورد نیاز داده می‌شود. سوال‌ها باید متناسب با روش آماری مورد استفاده، تنظیم و مدل‌سازی شوند.
  • گردآوری و تبدیل داده: داده‌های خام ممکن است در فرمت‌های مختلف جمع‌آوری شوند. داده‌های جمع‌آوری شده باید ساده‌سازی و به فرمت مناسب تبدیل شوند، تا ابزارهای تحلیل داده بتوانند از آن‌ها استفاده کنند.
    برای مثال ما، ممکن است داده‌ها از گزارشات تصادف DMV به صورت فایل‌های متنی، از تقاضاهای بیمه به صورت پایگاه داده منطقی و از جزئیات بستری شدن بیماران به صورت API جمع‌آوری شوند. تحلیل‌گر داده باید این فرم‌های مختلف داده را گرد هم آورد و آن‌ها را به یک فرمت مناسب برای ابزارهای تحلیل تبدیل کند.
  • تحلیل داده: این مرحله‌ای است که در آن داده‌های ساده‌سازی و گردآوری شده وارد ابزارهای تحلیل می‌شوند. این ابزارها به شما اجازه می‌دهند داده‌ها را کاوش کنید، الگوهایی در آن‌ها بیابید و سوالات what – if بپرسید و پاسخ دهید.
    این فرآیندی است که در آن از داده‌های جمع‌آوری شده در تحقیقات(با به کارگیری روش‌های آماری مناسب)منطق‌گیری می‌شود.
  • نتیجه‌گیری و پیش‌بینی کردن: این مرحله‌ای است که در آن بعد از تحلیل‌های مناسب، می‌توان از داده‌ها نتیجه‌گیری کرد و پیش‌بینی‌های مناسب انجام داد. این نتایج و پیش‌بینی‌ها را می‌توان به شکل یک گزارش خلاصه‌سازی کرد و به کاربران نهایی تحویل داد.

حالا اجازه دهید به جزئیات خاص روش‌های تحلیل داده بپردازیم.

داده کاوی

داده کاوی

داده کاوی یک روش تحلیل داده برای کشف الگوها در مجموعه‌های بزرگ داده، با استفاده از روش‌های آماری، هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و پایگاه‌های داده است. هدف این روش تبدیل داده‌های خام به اطلاعات کسب و کاری قابل فهم است.

این اطلاعات می‌توانند شامل شناسایی گروه‌های سوابق داده‌ای(که همچنین به عنوان تحلیل دسته‌ای شناخته می‌شود)، یا شناسایی ناهنجاری‌ها و وابستگی‌ها بین گروه‌های داده‌ها باشند. کاربردهای داده کاوی عبارت‌اند از:

  • تشخیص ناهنجاری می‌تواند میزان زیادی داد("داده‌های بزرگ") را پردازش کند و به صورت خودکار داده‌های خارج از محدوده را شناسایی کند، داده‌هایی که به خاطر خروجی از فرآیند تصمیم‌گیری یا تشخیص کلاه‌برداری شناسایی می‌شوند(مثل کلاه‌برداری بانکی).
  • یادگیری عادات خرید مشتری. تکنیک‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای مدل‌سازی عادات خرید مشتری و شناسایی تعداد دفعات خرید مشتری به کار برد.
  • دسته‌بندی می‌تواند گروه‌های ناشناخته پیشین درون داده‌ها را شناسایی کند.
  • طبقه‌بندی برای طبقه‌بندی خودکار داده‌های ورودی به bin یا سطل زباله‌های از پیش تعیین شده به کار می‌رود. یک مثال مرسوم برای این عمل، طبقه بندی پیغام‌های ایمیل به عنوان “spam” یا “not-spam” و یادگیری سیستم از عمل و عادت کاربر است.

تحلیل‌ متنی

تحلیل‌ متنی

تحلیل‌ متنی همان فرآیند استخراج اطلاعات مفید از متن است. این فرآیند با پردازش اطلاعات متنی ساختاربندی نشده انجام می‌شود و شاخص‌های عددی معناداری از اطلاعات استخراج کرده و اطلاعات را به منظور پردازش‌های بیشتر، برای الگوریتم‌های آماری و یادگیری ماشینی فراهم می‌کنند. فرآیند متن کاوی شامل یک یا تعداد بیشتری از مراحل زیر است:

  • جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف از جمله اینترنت، file system، پایگاه داده و غیره.
  • تحلیل زبانی شامل پردازش زبان طبیعی.
  • تشخیص الگو (برای مثال شناسایی شماره‌های تماس، آدرس‌های ایمیل و غیره).
  • استخراج اطلاعات خلاصه‌سازی شده از متن، مانند تعداد تکرار کلمات، شناسایی شباهت‌های بین متون و غیره.

مثال‌های کاربردهای تحلیل متنی:

  • تحلیل پاسخ‌های تحقیقات بدون محدودیت. این تحقیقات دارای طبیعت اکتشافی بوده و شامل سوالات بدون محدودیت مرتبط با موضوع مورد سوال می‌باشند. پاسخ دهندگان می‌توانند دیدگاه‌های خود را بدون محدود شدن به یک فرمت جواب خاص، بیان کنند.
  • تحلیل ایمیل‌ها، متن‌ها و غیره برای فیلتر موارد به درد نخور. این تحلیل همچنین شامل طبقه‌بندی خودکار پیام‌ها درون سطل زباله‌های از پیش تعریف شده برای مسیر دهی به سمت بخش‌های مختلف می‌باشد.
  • بررسی رقبا از طریق بررسی سایت آن‌ها. این روش برای استخراج اطلاعات در مورد فعالیت رقیبان به کار می‌رود.
  • کاربردهای امنیتی که می‌توانند فایل‌های log را برای شناسایی نفوذ غیر مجاز پردازش کنند.

هوش کسب و کار

هوش کسب و کار

هوش کسب و کار داده‌ها را به هوش عملی برای اهداف کسب و کار تبدیل می‌کند و می‌توان از آن در یک استراتژی سازمانی و تصمیم‌گیری تاکتیکی کسب و کار استفاده کرد. هوش مصنوعی روشی برای آزمایش اهداف از داده‌های جمع‌آوری شده و بینش‌های استخراج شده از آن‌ها فراهم می‌کند.

 ترسیم داده یا data visualication

ترسیم داده خیلی ساده به ارائه بصری داده‌ها اشاره دارد. در زمینه تحلیل داده، ترسیم داده یعنی استفاده از ابزارهای آماری، احتمالات، جداول میله‌ای و دیگر ابزارها برای ارائه بصری داده‌ها. این روش، داده‌های پیچیده را خیلی قابل فهم‌تر و مفیدتر می‌کند.

وقتی میزان داده‌های تولید شده توسط تعدادی حسگر در محیط (این مثال به اینترنت اشیاء یا IOT اشاره دارد) افزایش می‌یابد، این میزان داده(که به عنوان داده بزرگ شناخته می‌شوند) برای فهم و درک بسیار مشکل آفرین و چالش برانگیز هستند. اما می‌توان درک و فهم آن‌ها را با استفاده از ابزارهای ترسیم داده تسهیل کرد.

ترسیم داده در موارد زیر نیز کاربرد دارد:

  • استخراج داده‌های خلاصه از داده‌های خام IOT.
  • استفاده از نمودار میله‌ای برای نمایش عملکرد فروش در طول چندین ربع سال.
  • یک هیستوگرام که توزیع یک متغیر مانند درآمد را با تقسیم محدوده به بخش‌های مجزا نشان می‌دهد.

ترسیم مجموعه داده‌های گوگل یک مثال عالی برای نشان دادن اینکه چگونه داده‌های بزرگ می‌توانند به صورت بصری فرآیند تصمیم‌گیری را هدایت کنند، می‌باشد.

بررسی نهایی تحلیل داده

تحلیل داده برای ارزیابی داده‌ها با ابزارهای آماری به منظور کشف اطلاعات مفید مورد استفاده قرار می‌گیرد. روش‌های مختلفی برای این هدف استفاده می‌شوند، از جمله داده کاوی، تحلیل متنی، هوش کسب و کار و ترسیم داده‌ها.

منبع: makeuseof

 مطالب مرتبط

 ۴ برنامه‌نویس معروف که کدهای موفقیت زندگیشان را نوشتند
چه مهارت‌هایی برای تبدیل شدن به متخصص داده نیاز است؟
 طبقه بندی زبان های برنامه نویسی
قرار دادن کنترل داده‌ها در دستان کاربران
 LINQ(زبان جستجوی یکپارچه)
برنامه نویسی شیءگرا چیست؟

از آخرین دوره های آموزشی و تخفیف ها مطلع شوید

با تکمیل فرم زیر ، از اخبار و اطلاعات به روز برنامه نویسی و تکنولوژی عقب نمانید

آخرین مطالب

آموزش جامع SQL Server (جلسه ۱۲)
آموزش جامع SQL Server (جلسه ۱۲)

دستور UPDATE در SQL Server برای تغییر داده‌های موجود در یک جدول، از دستور UPDATE به شکل زیر استفاده ...

آموزش جامع SQL Server (جلسه ۱۵)
آموزش جامع SQL Server (جلسه ۱۵)

دستور DROP TABLE در SQL Server گاهی، لازم است یک جدول که دیگر استفاده‌ای ندارد را حذف کنید. برای ...

آموزش جامع SQL Server (جلسه ۳۵: Window Functionها – بخش ۲)
آموزش جامع SQL Server (جلسه ۳۵: Window Functionها – بخش ۲)

بخش اول از آخرین مبحث دوره جامع آموزش SQL Server در جلسه قبلی بررسی شد. این مبحث که ...

آخرین دیدگاه ها

دیدگاه خود را درباره این پست بنویسید

فرم ارسال نظرات