تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها : تا به امروز، ما داده‌ها را در نقاط مختلف فرآیندها و تراکنش‌ها جمع‌آوری می‌کنیم، که پتانسیل زیادی برای تغییر روش کار برای بهتر شدن دارد. با این حال، این تجزیه و تحلیل داده‌ها تنها زمانی می‌تواند به کسب و کار ارزش بیافزاید که برای به دست آوردن بینشی در مورد بهبود محصولات و خدمات شما تحلیل شود.

تجزیه و تحلیل به شما این امکان را می دهد که اطلاعات را برای شناسایی نقاط ارزشی بدانید و تفسیر کنید.

علم بررسی داده ها برای نتیجه گیری در مورد اطلاعات برای تصمیم گیری یا گسترش دانش در موضوعات مختلف است.

این شامل قرار دادن داده ها در عملیات است. این فرآیند برای به دست آوردن نتایج دقیق برای کمک به ما در دستیابی به اهدافمان اتفاق می افتد، مانند عملیاتی که قبلاً نمی توان آنها را تعریف کرد زیرا جمع آوری داده ها ممکن است مشکلات خاصی را نشان دهد.

مزایا

در حال حاضر، بسیاری از صنایع از داده ها برای نتیجه گیری و تصمیم گیری در مورد اقدامات لازم برای اجرا استفاده می کنند. شایان ذکر است که علم نیز از تحلیل داده ها برای آزمایش یا کنار گذاشتن نظریه ها یا مدل های موجود استفاده می کند.

در اینجا چند نمونه مزیت های ان آورده شده است:

تصمیمات تجاری سریعتر و آگاهانه تری با پشتوانه حقایق بگیرید.
مسائل مربوط به عملکرد را که نیاز به اقدام دارند، شناسایی کنید.

درک عمیق تری از نیازهای مشتری به دست آورید که باعث ایجاد روابط تجاری بهتر می شود.
افزایش آگاهی از خطرات برای اجرای اقدامات پیشگیرانه.
ابعاد مختلف داده ها را تجسم کنید.

کسب مزیت رقابتی
عملکرد مالی کسب و کار را بهتر درک کنید.
راه های کاهش هزینه ها و در نتیجه افزایش سود را شناسایی کنید.

این سوالات نمونه هایی از انواع مختلف تحلیل داده ها هستند. می‌توانید آن‌ها را در نظرسنجی‌های پس از رویداد خود با هدف مشتریان خود بگنجانید:

تحلیل کیفی بر نظرات، نگرش ها و باورها تمرکز دارد.

سوالات با این جمله شروع می شوند: چرا؟ چگونه؟

نمونه ای از تجزیه و تحلیل کیفی: پانل هایی که در آن بحث برگزار می شود و با مصرف کنندگان در مورد آنچه در آن مکان دوست دارند یا دوست ندارند مصاحبه می شود.

تجزیه و تحلیل کمی بر داده ها و اطلاعات پیچیده ای متمرکز است که می توان آنها را شمارش کرد.

داده ها با پرسیدن سوالاتی مانند: چند نفر جمع آوری می شوند؟ که؟ چند وقت؟ جایی که؟

نمونه ای از تجزیه و تحلیل داده های کمی: نظرسنجی های متمرکز بر اندازه گیری فروش، روندها، گزارش ها یا برداشت ها.

در بسیاری از صنایع صرف نظر از شاخه استفاده می شود. این مبنایی را به ما می دهد تا تصمیم بگیریم یا صحت یک فرضیه را تأیید کنیم.

بازاریابی: عمدتاً، محققان تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده انجام می‌دهند و به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا محصولات و خدمات خود را بر این اساس در بازار عرضه کنند.

به عنوان مثال، تجزیه و تحلیل داده های فروش می تواند به شما کمک کند تا محدوده محصولی را که در یک گروه جمعیتی خاص محبوب نیست شناسایی کنید. این می تواند به شما بینشی در مورد اصلاح کمپین بازاریابی فعلی خود برای ارتباط بهتر با مخاطبان هدف و رفع نیازهای آنها بدهد.

منابع انسانی: سازمان ها می توانند از تجزیه و تحلیل داده ها برای ارائه یک تجربه عالی به کارمندان خود استفاده کنند و از یک محیط کاری عالی اطمینان حاصل کنند. آنها همچنین می توانند از داده های موجود برای یافتن بهترین منابعی که مجموعه مهارت آنها با اهداف سازمانی مطابقت دارد، استفاده کنند.

دانشگاهیان: دانشگاه‌ها و مؤسسات دانشگاهی می‌توانند تجزیه و تحلیل داده‌ها را برای اندازه‌گیری عملکرد دانش‌جویان و جمع‌آوری بینش در مورد اینکه چگونه برخی رفتارها می‌توانند آموزش را بهبود بخشند، انجام دهند.

تکنیک های تجزیه و تحلیل

تجزیه و تحلیل IT برای تحلیل داده های خام به منظور درک آن ضروری است. ما باید به تکنیک های مختلفی متوسل شویم که به نوع اطلاعات جمع آوری شده بستگی دارد، بنابراین تعیین روش قبل از اجرای آن بسیار مهم است.

تجزیه و تحلیل داده های کیفی: محققان داده های کیفی را از احساسات، زبان بدن و عبارات زیربنایی جمع آوری می کنند. اساس آن تفسیر پاسخ های کلامی است. متداول‌ترین راه‌های به دست آوردن این اطلاعات از طریق مصاحبه‌های باز، گروه‌های متمرکز و گروه‌های مشاهده است که در آن محققان به طور کلی الگوهای مشاهدات را در طول مرحله جمع‌آوری داده‌ها تجزیه و تحلیل می‌کنند.

تجزیه و تحلیل داده های کمی: داده های کمی خود را به صورت عددی نشان می دهند. بر نتایج ملموس تمرکز دارد.

تجزیه و تحلیل داده ها بر رسیدن به یک نتیجه گیری صرفاً بر اساس دانش فعلی محقق متمرکز است. نحوه جمع‌آوری داده‌های خود باید به نحوه برنامه‌ریزی برای تجزیه و تحلیل و استفاده از آن‌ها مرتبط باشد. همچنین باید اطلاعات دقیق و قابل اعتمادی را جمع آوری کنید.

تجزیه و تحلیل داده ها تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های زیادی وجود دارد، اما متداول‌ترین روش مورد استفاده کارشناسان، نظرسنجی آنلاین است. مزایای قابل توجهی مانند کاهش زمان و هزینه در مقایسه با روش های سنتی جمع آوری داده ها را ارائه می دهد.

مرحله 1: سوالات خود را مشخص کنید

با انتخاب سوالات مناسب شروع کنید. سوالات باید قابل اندازه گیری، واضح و مختصر باشند. سوالات خود را به گونه ای طراحی کنید که راه حل های ممکن برای مشکل خاص خود را واجد شرایط یا رد صلاحیت کنید.

مرحله 2: اولویت های اندازه گیری را تعیین کنید

این مرحله به دو مرحله فرعی تقسیم می شود:

تصمیم بگیرید که چه چیزی را اندازه گیری کنید: نوع داده هایی را که نیاز دارید تجزیه و تحلیل کنید.
تصمیم بگیرید که چگونه آن را اندازه گیری کنید: فکر کردن در مورد چگونگی اندازه گیری داده های خود به همان اندازه مهم است، به خصوص قبل از مرحله جمع آوری داده، زیرا فرآیند اندازه گیری شما بعداً تجزیه و تحلیل شما را پشتیبانی یا بی اعتبار می کند.

مرحله 3: جمع آوری داده ها

با این سوال که به وضوح تعریف شده است و اولویت های اندازه گیری شما مشخص شده است، اکنون زمان جمع آوری داده های شما فرا رسیده است. هنگام مدیریت و سازماندهی داده های خود، به یاد داشته باشید که این نکات ضروری را در نظر داشته باشید:

قبل از جمع آوری داده های جدید، مشخص کنید که چه اطلاعاتی را می توانید از پایگاه های داده یا منابع موجود جمع آوری کنید.

یک سیستم ذخیره سازی و نامگذاری فایل را تعیین کنید تا به همه اعضای تیم کمک کند تا از قبل با یکدیگر همکاری کنند. این فرآیند باعث صرفه جویی در زمان می شود و از جمع آوری اطلاعات مشابه توسط اعضای تیم جلوگیری می کند.

اگر نیاز به جمع‌آوری داده‌ها از طریق نظرسنجی، مشاهده یا مصاحبه دارید، برای اطمینان از ثبات و صرفه‌جویی در زمان، از قبل یک پرسشنامه تهیه کنید.

داده‌های جمع‌آوری‌شده را با فهرستی از تاریخ‌های جمع‌آوری سازماندهی کنید و هر گونه یادداشت منبع را در حین ادامه اضافه کنید.

مرحله 4: داده ها را تجزیه و تحلیل کنید

هنگامی که داده های صحیح را برای پاسخ به سوال مرحله 1 خود جمع آوری کردید، زمان آن رسیده است که تجزیه و تحلیل عمیق تری انجام دهید. روابط را پیدا کنید، روندها را شناسایی کنید، داده های خود را بر اساس متغیرها مرتب کنید و فیلتر کنید. همانطور که داده ها را تجزیه و تحلیل می کنید، داده های دقیق مورد نیاز خود را پیدا خواهید کرد.

مرحله 5: نتایج را تفسیر کنید

پس از تحلیل داده ها و احتمالاً انجام تحقیقات بیشتر، در نهایت نوبت به تفسیر نتایج می رسد. این سوالات کلیدی را از خود بپرسید:

آیا داده ها به سؤال اصلی شما پاسخ می دهند؟ چگونه؟
آیا داده ها به شما در دفاع از هرگونه اعتراض کمک می کند؟ چگونه؟

آیا هیچ محدودیتی برای نتیجه گیری وجود دارد، زوایایی که در نظر نگرفته اید؟
اگر تفسیر داده ها تحت این سؤالات و ملاحظات باقی بماند، به یک نتیجه سازنده رسیده اید. تنها مرحله باقی مانده این است که از نتایج فرآیند تجزیه و تحلیل برای تصمیم گیری در مورد نحوه عمل خود استفاده کنید.