در دنیای امروز که سرشار از داده‌های گوناگون است، تحلیل داده نقش مهمی در موفقیت کسب‌وکارها ایفا می‌کند. تحلیل داده فرایندی است که شامل سازمان‌دهی، پاک‌سازی و بررسی داده‌های خام برای استخراج معنا و بینش‌های مفید از آنها است.
به زبان ساده، تحلیل داده به معنای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات ارزشمند است که می‌توان از آنها برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه و کاربردی استفاده کرد. تحلیل داده به ما کمک می‌کند تا پاسخ پرسش‌هایمان را بیابیم، فرضیه‌هایمان را آزمایش کنیم و نظریه‌های موجود را رد کنیم.
امروزه بسیاری از شرکت‌ها به‌طور منظم مقادیر گسترده‌ای از داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. با این حال، داده‌ها در حالت اولیه خود، معنا و ارزش خاصی ندارند. اینجاست که تحلیل داده نقش مهمی را ایفا می‌کند. Data analysis به شرکت‌ها کمک می‌کند تا از داده‌های خود برای بهبود عملکرد، افزایش بهره‌وری و اتخاذ تصمیمات بهتر استفاده کنند.
تحلیل داده چیست ؟
تحلیل داده فرایندی است که شامل بررسی، پاک‌سازی، تبدیل و مدل‌سازی داده‌ها برای استخراج اطلاعات مفید از آنها و کمک به فرایند تصمیم‌گیری است.
این روش تحلیل جنبه‌ها و رویکردهای مختلفی دارد و تکنیک‌های گوناگونی را شامل می‌شود. این فرایند در حوزه‌های وسیعی مانند تجارت، علوم اجتماعی و بسیاری از موارد دیگر کاربرد دارد.
در دنیای امروز، تحلیل داده‌ها نقش مهمی در فرایند تصمیم‌گیری‌های علمی‌تر و کمک به کسب‌وکارها برای عملکرد مؤثرتر ایفا می‌کند.
مراحل تحلیل داده
روش‌های بسیاری برای انجام این کار وجود دارد. در ادامه به مهم ترین آنها می‌پردازیم :
جمع‌آوری داده‌ها
اولین قدم در تحلیل داده‌ها، جمع‌آوری داده‌های مورد نیاز است. در این مرحله، باید مشخص کنید که چه داده‌هایی را می‌خواهید جمع‌آوری کنید، از چه منبعی می‌خواهید این داده‌ها را جمع‌آوری کنید و در چه بازه زمانی می‌خواهید این کار را انجام دهید.
برای مثال، اگر می‌خواهید تحلیل داده‌های فروش محصولات خود را انجام دهید، باید مشخص کنید که می‌خواهید داده‌های فروش محصولات خود را از چه منبعی جمع‌آوری کنید، به عنوان مثال از سیستم فروش خود، از پایگاه داده مشتریان یا از رسانه‌های اجتماعی. همچنین باید مشخص کنید که می‌خواهید داده‌های فروش خود را در چه بازه زمانی جمع‌آوری کنید، به عنوان مثال در یک ماه گذشته، در یک سال گذشته یا در کل سال گذشته.
بررسی داده‌های جمع‌آوری شده
پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید آنها را بررسی کنید تا مطمئن شوید که داده‌های مورد نیاز شما را جمع‌آوری کرده‌اید و داده‌ها سالم و قابل استفاده هستند. در این مرحله، ممکن است متوجه شوید که برخی از داده‌ها ناقص یا دارای خطا هستند. در این صورت، باید داده‌های ناقص را تکمیل کنید یا داده‌های دارای خطا را اصلاح کنید.
تحلیل داده‌ها
آخرین مرحله نیز، تحلیل داده‌ها است. در این مرحله، از تکنیک‌های مختلف آماری و مدل‌سازی برای استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها استفاده می‌شود.
تحلیل داده‌ها فرآیندی پیچیده است که نیازمند مهارت، دانش و تجربه است. همچنین، برای انجام تحلیل داده‌ها، به ابزارهای تحلیل داده نیاز دارید.
ایزارهای تجزیه و تحلیل داده
تجزیه و تحلیل داده‌ها فرآیندی پیچیده است که نیازمند ابزارهای قدرتمند است. در بازار ابزارهای مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها وجود دارد که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. انتخاب ابزار مناسب برای تجزیه و تحلیل داده‌ها به عوامل مختلفی از جمله نوع داده‌ها، حجم داده‌ها، پیچیدگی تحلیل مورد نیاز و بودجه شما بستگی دارد.
در ادامه به معرفی برخی از ابزارهای محبوب تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پردازیم:
اکسل
اکسل یکی از محبوب‌ترین ابزارهای اداری در جهان است که دارای مجموعه‌ای از ویژگی‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها نیز هست. از این ابزار برای تجزیه و تحلیل داده‌های کوچک و متوسط مناسب است و دارای ویژگی‌های مختلفی از جمله توابع آماری، نمودارها و داشبوردها است.
Tableau
Tableau یک ابزار تجزیه و تحلیل داده‌های بصری است که برای نمایش داده‌ها به‌صورت تعاملی و بصری طراحی شده است. این نرم افزار برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده مناسب است و دارای ویژگی‌های مختلفی از جمله تجزیه و تحلیل داده‌های زمان واقعی، مدل‌سازی پیش‌بینی و تجزیه و تحلیل داده‌های متنی است.
Power BI
Power BI یک ابزار تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است. از این ابزار برای تجزیه و تحلیل داده‌های تجاری از منابع مختلف طراحی شده است و دارای ویژگی‌های مختلفی از جمله تجزیه و تحلیل داده‌های کلان، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است.
سایر ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها
علاوه بر ابزارهای ذکر شده، ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های دیگری نیز در بازار وجود دارد که از جمله آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
- SAS
- IBM SPSS
- QlikView
- MicroStrategy
- Oracle BI
در هنگام انتخاب ابزار تجزیه و تحلیل داده‌ها، باید موارد زیر را در نظر داشته باشید:
- نوع داده‌هایی که می‌خواهید تحلیل کنید
- حجم داده‌هایی که می‌خواهید تحلیل کنید
- پیچیدگی تحلیل مورد نیاز شما
- بودجه شما
با توجه به عوامل ذکر شده، می‌توانید ابزار مناسب برای تجزیه و تحلیل داده‌های خود را انتخاب کنید.
کاربردهای پایتون در تحلیل داده
استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون در تحلیل داده به دلایل بسیاری از جمله وجود یک طیف گسترده از کتابخانه‌های مرتبط با این حوزه، به یک روش محبوب و پرکاربرد تبدیل شده است. در زیر به برخی از این کتابخانه‌ها اشاره می‌شود:
1. Numpy:
کتابخانه‌ای که به پشتیبانی از آرایه‌های n-بُعدی می‌پردازد و ابزارهای محاسبات عددی را ارائه می‌دهد.
استفاده از آن برای محاسبات جبرخطی و تبدیل فوریه نیز بسیار کارآمد است.
2. Pandas:
کتابخانه‌ای که توابع مدیریت داده‌های گم‌شده، انجام عملیات ریاضی و دستکاری داده‌ها را فراهم می‌کند.
3. Matplotlib:
کتابخانه‌ای که به‌طور معمول برای ترسیم نقاط داده‌ای و مصورسازی تعاملی داده‌ها استفاده می‌شود.
4. SciPy:
کتابخانه‌ای در زمینه محاسبات علمی که ماژول‌های بهینه‌سازی، جبر خطی، میانگین‌گیری، توابع ویژه، پردازش تصویر و سیگنال را فراهم می‌کند.
5. Scikit-Learn:
کتابخانه‌ای با ویژگی‌های مناسب برای ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی.
به‌طور کلی، پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی چند منظوره، با کتابخانه‌های گسترده‌ای در حوزه تحلیل داده ارتباط دارد که این امکان را فراهم می‌کند تا تحلیل‌های پیشرفته و مؤثری در این زمینه صورت گیرد.
