خدمات تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده‌ها فرآیند جمع‌آوری، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج بینش‌هایی است که تصمیم‌گیری را پشتیبانی می‌کند. بر اساس صنعت و هدف تجزیه و تحلیل، چندین روش و تکنیک مختلف برای اجرای تجزیه و تحلیل وجود دارد.
تمام این روش‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل داده‌ها اساساً بر دو حوزه اصلی تکیه دارند: روش‌های کمّی و روش‌های کیفی در تحقیقات.
درک بهتر از تکنیک‌های مختلف برای تجزیه و تحلیل داده، و روش‌های تحقیق کمّی و همچنین بینش‌های کیفی، به تلاش‌های شما برای تحلیل اطلاعات یک جهت دقیق‌تر و مشخص‌تر می‌دهد، بنابراین ارزش دارد زمانی را صرف کنید تا این دانش خاص به خوبی در ذهن شما جا بیافتد. علاوه بر این، شما قادر خواهید بود یک گزارش تحلیلی جامع ایجاد کنید که فرآیندهای تجزیه و تحلیل شما را به اوج می‌رساند.
اهمیت تحلیل داده
بیایید با مشتریان شروع کنیم که احتمالاً مهمترین عنصر در هر کسب و کار هستند. با استفاده از تجزیه و تحلیل داده برای به دست آوردن دید ۳۶۰ درجه از تمام جوانب مرتبط با مشتریان خود، می‌توانید درک کنید که آنها از کدام کانال‌ها برای ارتباط با شما استفاده می‌کنند، ویژگی‌ها، سنی، علایق، عادات، رفتارهای خرید و موارد دیگری را در مورد آنها بفهمید.
در درازمدت، این باعث موفقیت استراتژی‌های بازاریابی شما می‌شود، به شما امکان می‌دهد مشتریان جدید پتانسیل را شناسایی کنید و از هدر رفتن منابع بر روی افراد نادرست یا ارسال پیام نادرست جلوگیری کنید. همچنین می‌توانید رضایت مشتری را با تحلیل نظرات مشتریان یا عملکرد دپارتمان خدمات مشتریان خود ردگیری کنید.
نقش تجزیه و تحلیل داده ها
تحلیلگر داده، داده‌ها را تفسیر کرده و آنها را به اطلاعاتی تبدیل می‌کند که می‌تواند راهکارهای بهبود کسب و کار را ارائه دهد و در نتیجه تصمیمات کسب و کار را تحت تأثیر قرار دهد. تحلیلگرهای داده اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده و الگوها و روندها را تفسیر می‌کنند - به همین دلیل توصیف شغلی تحلیلگر داده باید بر نوع تحلیلی این نقش تأکید کند. پس از جمع‌آوری و تفسیر داده‌ها، تحلیلگر داده نتایج به دست آمده را در یک مطالعه جامع به تمام کسب و کار یا همکاران مرتبط گزارش خواهد کرد.
تحلیلگر داده چه کار می‌کند؟
تحلیلگر داده کسی است که با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده، اطلاعات را با دقت بررسی می‌کند. نتایج معناداری که از داده‌های خام به دست می‌آورند، به کارفرمایان یا مشتریانشان کمک می‌کنند تا تصمیمات مهمی را با شناسایی واقعیت‌ها و روندهای مختلف اتخاذ کنند. وظایف معمول شامل:
- استفاده از مدل‌های کامپیوتری پیشرفته برای استخراج داده‌های مورد نیاز
- حذف داده‌های خراب یا ناصحیح
- انجام تحلیل اولیه برای ارزیابی کیفیت داده
- انجام تحلیل بیشتر برای تعیین معنای داده
- انجام تحلیل نهایی برای ارائه اطلاعات اضافی و پرداختن به تاریخچه داده
- آماده‌سازی گزارش‌ها بر اساس تحلیل و ارائه آن به مدیریت
۷ مدل روش تجزیه و تحلیل داده
تجزیه و تحلیل خوشه‌ای (Cluster Analysis):
- این روش به تجزیه و تحلیل داده‌ها بر اساس شباهت‌ها و گروه‌بندی آنها در خوشه‌های مشابه می‌پردازد.
تجزیه و تحلیل کوهورت (Cohort Analysis):
- مطالعه و تحلیل گروه‌های مشتریان یا افرادی با ویژگی‌های مشابه در یک زمان خاص جهت درک رفتار و تغییرات آنها.
تجزیه و تحلیل رگرسیون (Regression Analysis):
- بررسی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل به منظور پیش‌بینی و توصیف این رابطه.
شبکه‌های عصبی (Neural Networks):
- استفاده از مدل‌های محاسباتی مشابه ساختار مغز انسان برای تحلیل داده‌های پیچیده.
تجزیه و تحلیل عاملی (Factor Analysis):
- شناسایی الگوها و روابط میان متغیرها به منظور افزایش فهم در مورد ساختارهای پنهان.
استخراج داده (Data Mining):
- استخراج اطلاعات قابل توجه از مجموعه‌های بزرگ داده با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های مختلف.
تجزیه و تحلیل متن (Text Analysis):
- بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌های متنی جهت استخراج اطلاعات مفید و الگوهای معنایی.
انواع خدمات تجزیه و تحلیل داده آونگ توسعه
تجزیه و تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics):
- تحلیل اتفاقی در گذشته افتاده است؛ مثل درآمد ماهانه، فروش فصلی، ترافیک وب‌سایت سالیانه و غیره. این نوع تجزیه و تحلیل به سازمان این امکان را می‌دهد که روندها را شناسایی کند.
تجزیه و تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics):
- بررسی دلیل اتفاقات با مقایسه داده‌های توصیفی برای شناسایی وابستگی‌ها و الگوها. این نوع تحلیل داده به سازمان کمک می‌کند تا علت یک نتیجه مثبت یا منفی را تشخیص دهد.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analytics):
- سعی در تعیین نتایج احتمالی با تشخیص روندها در تجزیه و تحلیل‌های توصیفی و تشخیصی. این تحلیل داده به سازمان این امکان را می‌دهد که اقدامات پیشگیرانه انجام دهد؛ مثل تماس با یک مشتری که احتمال تجدید قرارداد کم دارد.
تجزیه و تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics):
- سعی در شناسایی اقدامات تجاری. این نوع تحلیل ارزش قابل توجهی را در توانایی مقابله با مشکلات پتانسیلی یا پیشگیری از روندهای صنعت به دنبال دارد، اما اغلب نیازمند استفاده از الگوریتم‌ها و فناوری‌های پیشرفته است.