دسته بندی انواع تحلیل ها

تحلیل در زمینه‌های مختلف به انواع گوناگونی تقسیم می‌شود.

1. تحلیل داده:

• تحلیل توصیفی: برای توصیف و خلاصه‌سازی داده‌ها استفاده می‌شود.

• تحلیل استنباطی: برای استنباط نتایج کلی از نمونه‌ها به کل جامعه استفاده می‌شود.

• تحلیل پیش‌بینی: برای پیش‌بینی رفتار آینده بر اساس داده‌های گذشته.

2. تحلیل مالی:

• تحلیل نسبت‌ها: بررسی نسبت‌های مالی برای ارزیابی عملکرد مالی یک شرکت.

• تحلیل جریان نقدی: بررسی جریان‌های نقدی ورودی و خروجی.

• تحلیل بنیادی: ارزیابی ارزش ذاتی یک دارایی با توجه به عوامل اقتصادی و مالی.

3. تحلیل SWOT:

• شناسایی نقاط قوت، نقاط ضعف، فرصت‌ها و تهدیدها در یک سازمان یا پروژه.

4. تحلیل کیفی:

• تحلیل محتوا: بررسی و تحلیل متون و محتوای کیفی.

• تحلیل تم: شناسایی الگوها و تم‌های مشترک در داده‌های کیفی.

5. تحلیل کمی:

• استفاده از روش‌های آماری و ریاضی برای تجزیه و تحلیل داده‌های عددی.

6. تحلیل ریسک:

• شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها و خطرات احتمالی در پروژه‌ها یا سرمایه‌گذاری‌ها.

7. تحلیل بازار:

• بررسی و تحلیل شرایط بازار، رقبا و نیازهای مشتریان.

8. تحلیل سیستم‌ها:

• بررسی و تحلیل سیستم‌های پیچیده برای درک عملکرد آن‌ها و بهبود کارایی.

▎1. بر اساس هدف تحلیل:

• تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis): هدف این نوع تحلیل، توصیف و خلاصه‌سازی داده‌ها است. به عنوان مثال، استفاده از آمار توصیفی برای ارائه میانگین، میانه و واریانس داده‌ها.

• تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis): به بررسی علل و دلایل وقوع یک پدیده یا وضعیت خاص می‌پردازد. این نوع تحلیل معمولاً پس از تحلیل توصیفی انجام می‌شود.

• تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analysis): برای پیش‌بینی رفتارها یا نتایج آینده بر اساس داده‌های گذشته استفاده می‌شود. این نوع تحلیل معمولاً شامل مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین است.

• تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis): به ارائه توصیه‌ها و راهکارها برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها می‌پردازد. این نوع تحلیل معمولاً شامل شبیه‌سازی و بهینه‌سازی است.

▎2. بر اساس نوع داده:

• تحلیل کیفی (Qualitative Analysis): بر روی داده‌های غیر عددی متمرکز است و به بررسی معانی، الگوها و تجربیات می‌پردازد. این نوع تحلیل معمولاً در تحقیقات اجتماعی و انسانی استفاده می‌شود.

• تحلیل کمی (Quantitative Analysis): بر روی داده‌های عددی تمرکز دارد و به استفاده از آمار و مدل‌های ریاضی برای تحلیل داده‌ها می‌پردازد.

▎3. بر اساس روش‌شناسی:

• تحلیل همبستگی (Correlation Analysis): بررسی روابط بین دو یا چند متغیر.

• تحلیل رگرسیون (Regression Analysis): مدل‌سازی روابط بین متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل.

• تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis): بررسی داده‌ها در طول زمان برای شناسایی الگوها و روندها.

▎4. بر اساس حوزه کاربرد:

• تحلیل مالی (Financial Analysis): بررسی وضعیت مالی شرکت‌ها و ارزیابی عملکرد اقتصادی.

• تحلیل بازار (Market Analysis): بررسی شرایط بازار، رقبا و نیازهای مشتریان.

• تحلیل داده‌های پزشکی (Medical Data Analysis): بررسی داده‌های مربوط به سلامت و درمان بیماران.