تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟روش ها ، تکنیک ها و ابزارها

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟تعریف و مثال

کاربرد سیستماتیک تکنیک های آماری و منطقی برای توصیف دامنه داده ها ، مدولار کردن ساختار داده ، متراکم کردن داده ها ، از طریق تصاویر ، جداول و نمودارها را نشان می دهد ، و تمایلات آماری ، داده های احتمال را ارزیابی می کند و نتیجه گیری معنی دار را به عنوان تجزیه و تحلیل داده ها نشان می دهد. این روشهای تحلیلی ما را قادر می سازد با از بین بردن هرج و مرج غیر ضروری ایجاد شده توسط استراحت ، استنتاج اساسی از داده ها را القا کنیم. تولید داده یک فرآیند مداوم است. این باعث می شود تجزیه و تحلیل داده ها یک فرایند مداوم و تکراری باشد که در آن جمع آوری و انجام تجزیه و تحلیل داده ها به طور همزمان. اطمینان از یکپارچگی داده ها یکی از مؤلفه های اساسی تجزیه و تحلیل داده ها است.

مثالهای مختلفی وجود دارد که در آن از تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود ، از حمل و نقل ، ریسک و تشخیص کلاهبرداری ، تعامل مشتری ، مراقبت های بهداشتی برنامه ریزی شهر ، جستجوی وب ، تبلیغات دیجیتال و موارد دیگر.

با توجه به مثال مراقبت های بهداشتی ، همانطور که اخیراً متوجه شده ایم که با شیوع بیماری همه گیر ، بیمارستان های کروناویروس با چالش مقابله با فشار در معالجه هرچه بیشتر بیماران روبرو هستند ، با توجه به تجزیه و تحلیل داده ها اجازه می دهد تا دستگاه و داده های استفاده از داده ها را تحت نظارت قرار دهند. چنین سناریوهایی برای دستیابی به بهره وری.

قبل از غواصی بیشتر ، پیش نیازهای زیر را برای تجزیه و تحلیل داده های مناسب تهیه کنید:

• از در دسترس بودن مهارتهای تحلیلی لازم اطمینان حاصل کنید
• اطمینان از اجرای مناسب روشها و تجزیه و تحلیل داده ها.
• اهمیت آماری را تعیین کنید
• تجزیه و تحلیل نامناسب را بررسی کنید
• از حضور استنتاج مشروع و بی طرفانه اطمینان حاصل کنید
• از اعتبار و اعتبار داده ها ، منابع داده ، روش های تجزیه و تحلیل داده ها و استنتاج های حاصل از آن اطمینان حاصل کنید.
• حساب برای میزان تجزیه و تحلیل

روشهای تجزیه و تحلیل داده ها

دو روش اصلی تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد:

1. تجزیه و تحلیل کیفی

این رویکرد عمدتاً به سؤالاتی از قبیل "چرا" ، "چه" یا "چگونه" پاسخ می دهد. هر یک از این سؤالات از طریق تکنیک های کمی مانند پرسشنامه ها ، مقیاس گذاری نگرش ، نتایج استاندارد و موارد دیگر مورد بررسی قرار می گیرد. چنین تجزیه و تحلیل معمولاً به صورت متون و روایات است که ممکن است شامل نمایش های صوتی و تصویری نیز باشد.

2. تجزیه و تحلیل کمی

به طور کلی ، این تجزیه و تحلیل از نظر اعداد اندازه گیری می شود. داده ها در اینجا از نظر مقیاس اندازه گیری خود را نشان می دهند و خود را برای دستکاری آماری بیشتر گسترش می دهند.

تکنیک های دیگر عبارتند از:

3. تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن تکنیکی برای تجزیه و تحلیل متون برای استخراج حقایق قابل خواندن توسط ماشین است. هدف آن ایجاد داده های ساختار یافته از محتوای آزاد و بدون ساختار است. این فرآیند شامل برش و قطعه قطعه کردن انبوهی از فایل های بدون ساختار و ناهمگن به قطعات داده با خوانایی، مدیریت و تفسیر آسان است. همچنین به عنوان متن کاوی، تجزیه و تحلیل متن و استخراج اطلاعات نیز شناخته می شود.

ابهام زبان های انسانی بزرگترین چالش تحلیل متن است. برای مثال، انسان ها می دانند که «رد ساکس بول را رام می کند» به یک مسابقه بیسبال اشاره دارد. با این حال، اگر این متن بدون دانش پیش زمینه به رایانه ای داده شود، چندین تفسیر معتبر از نظر زبانی ایجاد می کند. گاهی اوقات افرادی که به بیسبال علاقه ای ندارند ممکن است در درک آن نیز دچار مشکل شوند.

4. تجزیه و تحلیل آماری

آمار شامل جمع آوری داده ها، تفسیر و اعتبار سنجی است. تجزیه و تحلیل آماری تکنیک انجام چندین عملیات آماری برای تعیین کمیت داده ها و اعمال تجزیه و تحلیل آماری است. داده های کمی شامل داده های توصیفی مانند بررسی ها و داده های مشاهده ای است. به آن تحلیل توصیفی نیز می گویند. این شامل ابزارهای مختلفی برای انجام تجزیه و تحلیل داده های آماری مانند SAS (سیستم تجزیه و تحلیل آماری)، SPSS (بسته آماری برای علوم اجتماعی)، Stat soft و غیره است.

5. تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی گامی فراتر از تجزیه و تحلیل آماری است تا تجزیه و تحلیل عمیق تری برای پاسخ به سؤالات ارائه دهد. همچنین به آن تجزیه و تحلیل علت ریشه ای نیز گفته می شود زیرا شامل فرآیندهایی مانند کشف داده ها، استخراج، و حفاری و حفاری است.

تجزیه و تحلیل تشخیصی گامی فراتر از تجزیه و تحلیل آماری است تا تجزیه و تحلیل عمیق تری برای پاسخ به سؤالات ارائه دهد. همچنین به آن تجزیه و تحلیل علت ریشه ای نیز گفته می شود زیرا شامل فرآیندهایی مانند کشف داده ها، استخراج، و حفاری و حفاری است.

عملکردهای تجزیه و تحلیل تشخیصی به سه دسته تقسیم می شوند:

• شناسایی ناهنجاری ها: پس از انجام تجزیه و تحلیل آماری، تحلیلگران ملزم به شناسایی مناطقی هستند که نیاز به مطالعه بیشتر دارند، زیرا داده ها سؤالاتی را ایجاد می کنند که با نگاه کردن به داده ها نمی توان به آنها پاسخ داد.
• در تجزیه و تحلیل (کشف): شناسایی منابع داده به تحلیلگران کمک می کند تا ناهنجاری ها را توضیح دهند. این مرحله اغلب به تحلیلگران نیاز دارد که به دنبال الگوهایی خارج از مجموعه داده های موجود باشند. این نیاز به کشیدن داده ها از منابع خارجی دارد، بنابراین همبستگی ها را شناسایی کرده و مشخص می کند که آیا ماهیت آنها علت و معلول هستند یا خیر.
• تعیین روابط علّی: روابط پنهان با نگاه کردن به رویدادهایی که ممکن است منجر به ناهنجاری های شناسایی شده باشد، آشکار می شوند. تئوری احتمال، تحلیل رگرسیون، فیلتر کردن، و تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی همگی می توانند برای کشف داستان های پنهان در داده ها مفید باشند.

6. تجزیه و تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از داده های تاریخی استفاده می کند و آن ها را به مدل یادگیری ماشینی برای یافتن الگوها و روندهای حیاتی وارد می کند. این مدل برای پیش بینی اینکه چه اتفاقی می افتد روی داده های فعلی اعمال می شود. بسیاری از سازمان ها آن را به دلیل مزیت های مختلف آن مانند حجم و نوع داده ها، رایانه های سریعتر و ارزان تر، نرم افزار با کاربری آسان، شرایط اقتصادی سخت تر و نیاز به تمایز رقابتی ترجیح می دهند.

موارد زیر کاربردهای رایج تجزیه و تحلیل پیش بینی شده است:

• تشخیص تقلب: روش های تحلیلی چندگانه، تشخیص الگو را بهبود می بخشد و از رفتار مجرمانه جلوگیری می کند.
• بهینه سازی کمپین های بازاریابی: مدل های پیش بینی به کسب و کارها کمک می کند تا سودآورترین مشتریان خود را جذب، حفظ و رشد دهند. همچنین به تعیین پاسخ یا خرید مشتری و ارتقای فرصت های فروش متقابل کمک می کند.
• بهبود عملیات: استفاده از مدل های پیش بینی شامل پیش بینی موجودی و مدیریت منابع نیز می شود. به عنوان مثال، خطوط هوایی از مدل های پیش بینی برای تعیین قیمت بلیط استفاده می کنند.
• کاهش ریسک: امتیاز اعتباری که برای ارزیابی احتمال نکول خریدار برای خرید استفاده می شود، توسط یک مدل پیش بینی کننده ایجاد می شود که تمام داده های مربوط به اعتبار یک شخص را در بر می گیرد. سایر کاربردهای مرتبط با ریسک شامل مطالبات و وصول بیمه است.

7. تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی، دوره های عمل مختلفی را پیشنهاد می کند و پیامدهای بالقوه ای را که می توان پس از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به دست آورد، تشریح کرد. تجزیه و تحلیل تجویزی که تصمیمات یا توصیه های خودکار را ایجاد می کند، نیازمند جهت گیری الگوریتمی خاص و منحصربه فرد و روشن از سوی کسانی است که از تکنیک های تحلیلی استفاده می کنند.

فرآیند تحلیل داده ها

هنگامی که تصمیم به جمع آوری داده ها برای تجزیه و تحلیل می کنید، با حجم اطلاعاتی که برای تصمیم گیری واضح و مختصر پیدا می کنید غرق می شوید. با داده های زیادی که باید مدیریت کنید، باید داده های مربوطه را برای تجزیه و تحلیل خود شناسایی کنید تا نتیجه گیری دقیق و تصمیم گیری آگاهانه بگیرید. مراحل ساده زیر به شما کمک می کند تا داده های خود را برای تجزیه و تحلیل شناسایی و مرتب کنید.

1. مشخصات مورد نیاز داده - محدوده خود را تعریف کنید:

2. جمع آوری داده ها

• • سوالات کوتاه و سرراست را تعریف کنید، پاسخ هایی که در نهایت باید برای آنها تصمیم بگیرید.
  • تعریف پارامترهای اندازه گیری
  • تعریف کنید که کدام پارامتر را در نظر می گیرید و کدام یک را می خواهید مذاکره کنید.
  • واحد اندازه گیری خود را تعریف کنید. سابق - زمان ، ارز ، حقوق و موارد دیگر.

  3. پردازش داده ها

  • • داده های خود را بر اساس پارامترهای اندازه گیری خود جمع کنید.
    • داده ها را از پایگاه داده ها ، وب سایت ها و بسیاری از منابع دیگر جمع آوری کنید. این داده ها ممکن است ساختار یافته یا یکنواخت نباشد ، که ما را به مرحله بعدی می برد.

    4. تجزیه و تحلیل داده ها

    • • داده های خود را سازماندهی کرده و در صورت وجود حتماً یادداشت های جانبی را اضافه کنید.
      • داده های متقاطع با منابع قابل اعتماد.
      • داده ها را طبق مقیاس اندازه گیری که قبلاً تعریف کرده اید تبدیل کنید.
      • داده های بی ربط را حذف کنید.

      5- استنباط و تفسیر نتایج

      • • پس از جمع آوری داده های خود ، مرتب سازی ، ترسیم و شناسایی همبستگی ها را انجام دهید.
        • همانطور که داده های خود را دستکاری و سازماندهی می کنید ، ممکن است لازم باشد از ابتدا مراحل خود را دوباره طی کنید. ممکن است لازم باشد سوال خود را تغییر دهید ، پارامترها را دوباره تعریف کنید و داده های خود را دوباره سازماندهی کنید.
        • از ابزارهای مختلف موجود برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید.

        پس از استنباط ، همیشه به یاد داشته باشید که این فقط یک فرضیه است. سناریوهای زندگی واقعی همیشه ممکن است در نتایج شما دخالت کند. در تجزیه و تحلیل داده ها ، چند اصطلاح شناسی مرتبط وجود دارد که هویت با مراحل مختلف فرآیند.

        1. داده کاوی

        این فرآیند شامل روش هایی برای یافتن الگوهای در نمونه داده ها است.

        2. مدل سازی داده ها

        این به نحوه سازماندهی و مدیریت داده های خود اشاره دارد.

        تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها

        بسته به سوال مورد نظر ، نوع داده ها و میزان داده های جمع آوری شده ، تکنیک های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد. هر یک بر روی داده های جدید ، بینش های استخراج شده و حفر اطلاعات برای تبدیل حقایق و ارقام به پارامترهای تصمیم گیری متمرکز است. بر این اساس ، تکنیک های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به شرح زیر طبقه بندی کرد:

        1. تکنیک های مبتنی بر ریاضیات و آمار

        2. تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

        3. تکنیک های مبتنی بر تجسم و نمودارها

        • • اگر نتیجه به سوالات اولیه شما پاسخ می دهد مرور کنید
          • اگر تمام پارامترها را برای تصمیم گیری در نظر گرفته اید ، بررسی کنید
          • در صورت وجود هرگونه عامل مانع برای اجرای تصمیم ، بررسی کنید.
          • برای برقراری ارتباط بهتر پیام ، تکنیک های تجسم داده را انتخاب کنید. این تکنیک های تجسم ممکن است نمودارها ، نمودارها ، کدگذاری رنگ و موارد دیگر باشد.
          • تجزیه و تحلیل توصیفی: تجزیه و تحلیل توصیفی داده های تاریخی ، شاخص های کلیدی عملکرد را در نظر می گیرد و عملکرد را بر اساس یک معیار انتخاب شده توصیف می کند. این روند گذشته و چگونگی تأثیر آنها در عملکرد آینده را در نظر می گیرد.
          • تجزیه و تحلیل پراکندگی: پراکندگی در منطقه ای که روی آن مجموعه داده پخش می شود. این روش به تحلیلگران داده اجازه می دهد تا تنوع عوامل مورد مطالعه را تعیین کنند.
          • تجزیه و تحلیل رگرسیون: این تکنیک با مدل سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل کار می کند. یک مدل رگرسیون می تواند خطی ، چندگانه ، لجستیک ، خط الراس ، غیر خطی ، داده های زندگی و موارد دیگر باشد.
          • تجزیه و تحلیل عاملی: این تکنیک به تعیین اینکه آیا رابطه بین مجموعه ای از متغیرها وجود دارد ، کمک می کند. این فرایند عوامل یا متغیرهای دیگری را نشان می دهد که الگوهای موجود در رابطه بین متغیرهای اصلی را توصیف می کند. تجزیه و تحلیل عاملی به رویه های خوشه بندی و طبقه بندی مفید می رود.
          • تجزیه و تحلیل تبعیض آمیز: این یک روش طبقه بندی در داده کاوی است. این نقاط مختلف را در گروه های مختلف بر اساس اندازه گیری متغیر مشخص می کند. به زبان ساده ، آن را مشخص می کند که چه چیزی باعث می شود دو گروه از یکدیگر متفاوت باشند. این به شناسایی موارد جدید کمک می کند.
          • تجزیه و تحلیل سری زمانی: در این نوع تجزیه و تحلیل ، اندازه گیری ها در طول زمان انجام می شود ، که مجموعه ای از داده های سازمان یافته معروف به سری زمانی را به ما می دهد.
          • شبکه های عصبی مصنوعی: یک شبکه عصبی یک الگوی برنامه نویسی با الهام از بیولوژیکی است که استعاره مغزی را برای پردازش اطلاعات ارائه می دهد. یک شبکه عصبی مصنوعی سیستمی است که ساختار آن را بر اساس اطلاعاتی که از طریق شبکه جریان می یابد تغییر می دهد. آن می تواند داده های پر سر و صدا را بپذیرد و بسیار دقیق است. آنها می توانند در طبقه بندی تجاری و برنامه های پیش بینی بسیار قابل اعتماد تلقی شوند.
          • درختان تصمیم گیری: همانطور که نام در آن قرار دارد ، یک مدل درخت شکل است که نمایانگر یک طبقه بندی یا مدل رگرسیون است. این مجموعه داده ها را به زیر مجموعه های کوچکتر تقسیم می کند و همزمان به یک درخت تصمیم گیری مرتبط تبدیل می شود.
          • برنامه نویسی تکاملی: این تکنیک انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل داده ها را با استفاده از الگوریتم های تکاملی ترکیب می کند. این یک تکنیک مستقل از دامنه است ، که می تواند فضای جستجوی کافی را کشف کند و تعامل ویژگی را بسیار کارآمد مدیریت کند.
          • منطق فازی: این یک تکنیک تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس احتمال کمک به عدم قطعیت در تکنیک های داده کاوی است.
          • نمودار ستون ، نمودار نوار: هر دو این نمودار برای ارائه تفاوت های عددی بین دسته ها استفاده می شود. نمودار ستون به ارتفاع ستون ها می رسد تا تفاوت ها را منعکس کند. محورها در مورد نمودار نوار تبادل می شوند.
          • نمودار خط: این نمودار نشان دهنده تغییر داده ها در یک بازه مداوم زمان است.
          • نمودار منطقه: این مفهوم بر اساس نمودار خط است. همچنین منطقه بین پلی خط و محور را با رنگ پر می کند و اطلاعات روند بهتری را نشان می دهد.
          • نمودار پای: از آن برای نشان دادن نسبت طبقه بندی های مختلف استفاده می شود. این فقط برای یک سری داده ها فقط مناسب است. با این حال ، می توان آن را چند لایه ساخت تا نسبت داده ها در دسته های مختلف را نشان دهد.
          • نمودار قیف: این نمودار نسبت هر مرحله را نشان می دهد و اندازه هر ماژول را منعکس می کند. این به مقایسه رتبه ها کمک می کند.
          • Word Cloud Chart: این یک نمایش بصری از داده های متن است. به مقدار زیادی داده نیاز دارد و میزان تبعیض برای درک برجسته ترین مورد برای کاربران باید زیاد باشد. این یک روش تحلیلی بسیار دقیق نیست.
          • نمودار گانت: این زمان واقعی و پیشرفت فعالیت را در مقایسه با الزامات نشان می دهد.
          • نمودار رادار: از آن برای مقایسه نمودارهای چندگانه استفاده می شود. این نشان می دهد که کدام متغیرها در داده ها مقادیر بالاتری دارند و مقادیر کمتری دارند. از نمودار رادار برای مقایسه طبقه بندی و سری به همراه بازنمایی متناسب استفاده می شود.
          • طرح پراکندگی: توزیع متغیرها در نقاط بیش از یک سیستم مختصات مستطیل را نشان می دهد. توزیع در نقاط داده می تواند همبستگی بین متغیرها را نشان دهد.
          • نمودار حباب: این یک تغییر از طرح پراکندگی است. در اینجا ، علاوه بر مختصات X و Y ، منطقه حباب مقدار 3 را نشان می دهد.
          • سنج: این نوعی نمودار مادی است. در اینجا مقیاس نشان دهنده متریک است ، و نشانگر ابعاد را نشان می دهد. این یک تکنیک مناسب برای نشان دادن مقایسه فاصله است.
          • نمودار قاب: این یک نمایش بصری از یک سلسله مراتب در یک ساختار درخت معکوس است.
          • نمودار درخت مستطیل شکل: از این تکنیک برای نشان دادن روابط سلسله مراتبی اما در همان سطح استفاده می شود. این امر از فضا استفاده می کند و نسبت نشان داده شده توسط هر منطقه مستطیل شکل را نشان می دهد.
          • نقشه
            • نقشه منطقه ای: از رنگ برای نشان دادن توزیع ارزش از طریق یک پارتیشن نقشه استفاده می کند.
            • نقشه نقطه ای: نشان دهنده توزیع جغرافیایی داده ها در نقاط روی یک پس زمینه جغرافیایی است. وقتی نقاط از نظر اندازه یکسان باشند، برای داده های واحد بی معنی می شود، اما اگر نقاط به صورت حباب باشند، اندازه داده ها را در هر منطقه نیز نشان می دهد.
            • نقشه جریان: رابطه بین یک منطقه ورودی و یک منطقه خروجی را نشان می دهد. این خطی را نشان می دهد که مراکز ثقل هندسی عناصر فضایی را به هم متصل می کند. استفاده از خطوط جریان پویا به کاهش بهم ریختگی بصری کمک می کند.
            • نقشه حرارتی: این نشان دهنده وزن هر نقطه در یک منطقه جغرافیایی است. رنگ در اینجا نشان دهنده چگالی است.

            اجازه دهید اکنون در مورد چند ابزار مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها در تحقیقات بخوانیم.

            ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها

            چندین ابزار تجزیه و تحلیل داده در بازار موجود است که هر کدام مجموعه ای از عملکردهای خاص خود را دارند. انتخاب ابزارها باید همیشه بر اساس نوع تحلیل انجام شده و نوع داده های کار شده باشد. در اینجا فهرستی از چند ابزار قانع کننده برای تجزیه و تحلیل داده ها آورده شده است.

            1. اکسل

            دارای ویژگی های متقاعد کننده مختلفی است و با نصب افزونه های اضافی، می تواند حجم عظیمی از داده ها را مدیریت کند. بنابراین، اگر داده هایی دارید که به حاشیه داده های قابل توجه نزدیک نمی شوند، اکسل می تواند یک ابزار همه کاره برای تجزیه و تحلیل داده ها باشد.

            به دنبال یادگیری اکسل هستید؟دوره تجزیه و تحلیل داده ها با جداول محوری اکسل بالاترین امتیاز دوره اکسل در مورد udemi است.

            2. تابلو

            این ابزار در دسته ابزار BI قرار می گیرد که تنها با هدف تجزیه و تحلیل داده ها ساخته شده است. ماهیت Tableau، Pivot Table و Pivot Chart است و در جهت نمایش داده ها به کاربرپسندترین روش کار می کند. علاوه بر این دارای ویژگی تمیز کردن داده ها به همراه عملکردهای تحلیلی درخشان است.

            اگر می خواهید Tableau را یاد بگیرید، دوره آنلاین آموزش Hands-On Tableau For Data Science می تواند یک دارایی عالی برای شما باشد.

            3. Power BI

            در ابتدا به عنوان یک افزونه برای اکسل شروع به کار کرد، اما بعداً از آن جدا شد تا در یکی از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها توسعه یابد. این در سه نسخه ارائه می شود: رایگان، حرفه ای و پریمیوم. زبان PowerPivot و DAX آن می تواند تجزیه و تحلیل های پیشرفته و پیچیده ای را شبیه به نوشتن فرمول های اکسل پیاده سازی کند.

            4. گزارش خوب

            Fine Report با یک عملیات کشیدن و رها کردن ساده ارائه می شود که به طراحی گزارش های مختلف و ایجاد یک سیستم تجزیه و تحلیل تصمیم گیری داده ها کمک می کند. این می تواند مستقیماً به انواع پایگاه داده ها متصل شود و فرمت آن شبیه به اکسل است. علاوه بر این، انواع الگوهای داشبورد و چندین کتابخانه افزونه بصری خود توسعه یافته را نیز فراهم می کند.

            5. R & Python

            اینها زبانهای برنامه نویسی هستند که بسیار قدرتمند و انعطاف پذیر هستند. R در تحلیل های آماری مانند توزیع نرمال، الگوریتم های طبقه بندی خوشه ای و تحلیل رگرسیون بهترین است. همچنین تحلیل های پیش بینی فردی مانند رفتار مشتری، هزینه ها، موارد ترجیحی توسط او بر اساس سابقه مرورش و موارد دیگر را انجام می دهد. همچنین شامل مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است.

            6. SAS

            این یک زبان برنامه نویسی برای تجزیه و تحلیل داده ها و دستکاری داده ها است که می تواند به راحتی به داده ها از هر منبعی دسترسی پیدا کند. SAS مجموعه گسترده ای از محصولات پروفایل مشتری را برای وب، رسانه های اجتماعی و تجزیه و تحلیل بازاریابی معرفی کرده است. می تواند رفتارهای آنها را پیش بینی کند، ارتباطات را مدیریت و بهینه کند.

            نتیجه

            این راهنمای کامل مبتدی ما در مورد "تحلیل داده چیست" است. اگر می خواهید در مورد تجزیه و تحلیل داده ها بیشتر بدانید، مقدمه کامل تجزیه و تحلیل داده های کسب و کار یک دوره مقدماتی عالی است.

            تجزیه و تحلیل داده ها کلید هر کسب وکاری است، چه راه اندازی یک سرمایه گذاری جدید، چه تصمیم گیری در مورد بازاریابی، ادامه دادن به یک دوره خاص یا توقف کامل. استنباط ها و احتمالات آماری محاسبه شده از تجزیه و تحلیل داده ها کمک می کند تا با رد همه سوگیری های انسانی، حیاتی ترین تصمیم ها را پایه گذاری کنند. ابزارهای تحلیلی مختلف دارای عملکردهای همپوشانی و محدودیت های متفاوت هستند، اما ابزارهای مکمل هم هستند. قبل از انتخاب یک ابزار تجزیه و تحلیل داده ها، ضروری است که محدوده کار، محدودیت های زیرساختی، امکان سنجی اقتصادی و گزارش نهایی تهیه شود.