تحلیل داده، فرایند فهمیدن، پاک‌سازی، آماده‌سازی و تحلیل داده‌هاست که به منظور استخراج اطلاعات سودمند برای تصمیم‌گیری انجام می‌شود. تحلیل داده‌ها امروزه در اغلب شاخه‌های علوم و صنعت از جمله اقتصاد، رشته‌های مهندسی، بازاریابی، پزشکی و غیره کاربرد دارد.
نتایج به دست آمده ازاین فرآیند، باعث حمایت از تصمیم گیری درست می باشد. تجسم داده ها برای نشان دادن داده ها و سهولت کشف الگوهای مفید در داده ها مورد استفاده قرار می گیرد. اصطلاحات مدل سازی و تجزیه و تحلیل داده ها یکسان است.
فرآیندتجزیه و تحلیل داده ها شامل مراحل زیرمی باشد:
- مشخصات مورد نیاز داده ها
- مجموعه داده ها
- پردازش داده ها
- تمیز کردن داده ها
- تحلیل داده ها
- ارتباطات
مجموعه داده ها
جمع آوری داده ها نوعی از روند جمع آوری اطلاعات در مورد متغیرهای هدفمند است که به عنوان الزامات داده تعیین می شوند. تاکید بر اطمینان از جمع آوری دقیق و صادقانه داده ها است. مجموعه داده ها اطمینان می دهد که داده های جمع آوری شده دقیق هستند تا تصمیمات مربوطه معتبر باشند. مجموعه داده ها مبنایی برای اندازه گیری است و هدف را بهبود می دهد.
داده ها از منابع مختلف از پایگاه داده های سازمانی در صفحات وب جمع آوری شده است. داده های به دست آمده از این دست ممکن است ساختار نداشته و ممکن است حاوی اطلاعات نامناسب باشند. از این رو، داده های جمع آوری شده، مورد نیاز برای پردازش داده ها و تمیز دادن داده ها هستند.
پردازش داده ها
داده های جمع آوری شده باید تجزیه و تحلیل پردازش یا سازماندهی شوند. ساختار داده ها ابزاری برای تجزیه و تحلیل آنها می باشد. برای مثال، ممکن است داده ها در سطر و ستون در یک جدول، در یک صفحه گسترده، یا برنامه آماری قرار داده شوند و یا ممکن است یک مدل داده ایجاد شود.
تمیز کردن داده ها
داده پردازش شده و سازماندهی شده ممکن است ناقص، حاوی تکرار یا حاوی خطا باشد. تمیز کردن داده ها روند جلوگیری و اصلاح این خطاها است. انواع مختلفی از تمیز کردن داده وجود دارد که به نوع داده بستگی دارد. به همین ترتیب، روش های داده های کمی نیز می توانند برای تشخیص خروجی مورد استفاده قرار گیرند که بعدا در تجزیه و تحلیل حذف خواهند شد.
تحلیل داده ها
داده هایی که پردازش شده، سازمان یافته و تمیز می شوند برای تجزیه و تحلیل آماده می شوند. تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها در دسترس برای درک، تفسیر و نتیجه گیری بر اساس الزامات هستند. تجسم داده همچنین ممکن است برای بررسی داده ها در فرمت گرافیکی ، و یا برای دستیابی به اطلاعات بیشتر در مورد پیام های درون داده ها مورد استفاده قرار گیرد.
مدل های آماری داده ها مانند همبستگی، تجزیه و تحلیل رگرسیون می تواند برای شناسایی روابط بین متغیرهای داده استفاده شود. این مدل هایی که از داده های توصیفی هستند، در ساده سازی ،تحلیل و ارتباط نتایج مفید هستند.
این فرآیند ممکن است نیاز به تمیز کردن داده های اضافی داشته باشد، و از این رو این فعالیت ها تکراری است.
ارتباطات
نتایج تجزیه و تحلیل داده ها باید به صورت فرمت گزارش شود تا کاربران از تصمیمات و اقدامات بعدی آگاه باشند. بازخورد از کاربران ممکن است باعث تحلیل بیشتر شود.
تحلیل گران داده ها می توانند تکنیک های تجسم داده، مانند جداول و نمودار ها را انتخاب کنند، که به طور واضح و کارآمد برای اطلاع رسانی به کاربران کمک می کند. ابزارهای تجزیه و تحلیل، ترسیم اطلاعات مورد نیاز را با کدهای رنگی و قالب بندی در جداول و نمودار فراهم می کنند.
بررسی اجمالی تجزیه و تحلیل داده ها
تجزیه و تحلیل داده ها فرآیندی است برای بررسی، تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده ها با هدف کشف اطلاعات مفید، به منظور نتیجه گیری و حمایت از تصمیم های درست .
انواع تجزیه و تحلیل داده ها
چندین تکنیک برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد که شامل انواع مختلفی از جمله تجزیه و تحلیل داده ها در زمینه کسب و کار، علم، علوم اجتماعی و غیره با نام های مختلف است. رویکردهای تجزیه و تحلیل داده ها :
- داده کاوی
- هوش تجاری
- تحلیل آماری
- تجزیه و تحلیل پیش بینی
- تجزیه و تحلیل متن
در این فیلم آموزشی به بررسی دو کتابخانه جهت انجام فرآیند تجزیه تحلیل داده ها می پردازیم.
بدون دیدگاه