تجزیه و تحلیل داده ها: راهنمای نهایی تکنیک ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

معرفی

در این مقاله، به بررسی این موضوع می‌پردازیم که تجزیه و تحلیل داده‌ها و تکنیک‌ها/ابزارهایی که معمولاً در این حوزه استفاده می‌شوند چیست. درک این مفاهیم برای مقابله با داده های عظیم تولید شده در بسیاری از صنایع امروزی و مدیریت موثر و بازیابی اطلاعات مفید از آن ضروری است.

تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند بازرسی، پاکسازی، تبدیل و مدل سازی داده ها با هدف کشف اطلاعات مفید، اطلاع رسانی نتیجه گیری و حمایت از تصمیم گیری است. بنابراین تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در رشد صنایع مختلف ایفا می کند، زیرا ما نیاز به مدیریت بیت های بی شماری از داده هایی داریم که در جریان هستند تا تصمیمات تجاری آگاهانه اتخاذ کنیم.

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به چهار نوع اصلی تقسیم کرد.

تجزیه و تحلیل داده های توصیفی: که ساده ترین نوع تجزیه و تحلیل است و پایه و اساس انواع دیگر با درک داده های گذشته است.
تجزیه و تحلیل تشخیصی: که می پرسد چرا یک اتفاق خاص در رابطه با داده ها رخ داده است و بنابراین داده های گذشته را تجزیه و تحلیل می کند
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: که با استفاده از داده های تاریخی و رویدادهای آینده را پیش بینی می کند.
تجزیه و تحلیل تجویزی که به موارد بعدی در رابطه با داده های توصیه کننده اقدامات مبتنی بر تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می پردازد

ابزار تجزیه و تحلیل داده ها

1. زبان های برنامه نویسی

پایتون که یک زبان برنامه نویسی محبوب نزدیک به انسان با کتابخانه هایی مانند Pandas، NumPy و SciPy است.
SQL که پایگاه داده را پرس و جو و مدیریت می کند

2. ابزار تجسم داده ها و ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری

R که زبانی است که برای تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده ها طراحی شده است
تابلویی که داشبوردهای تعاملی ایجاد می کند
Power BI که ابزار تحلیل تجاری مایکروسافت است
Matplotlib و Seaborn که کتابخانه های پایتون برای ایجاد تجسم های ثابت، متحرک و تعاملی هستند.
MS Excel که یک نرم افزار صفحه گسترده پرکاربرد است که ابزار آماری اولیه را ارائه می دهد
SAS که یک پلتفرم تجزیه و تحلیل آماری برتر است که گزینه های رابط کاربری گرافیکی و اسکریپت نویسی را برای تحلیل های پیشرفته و انتشار گرافیک ها و نمودارهای ارزشمند ارائه می دهد.

3. کتابخانه های یادگیری ماشینی

کتابخانه های پایتون مانند NumPy برای توابع ریاضی سطح بالا

4. ابزارهای داده بزرگ مانند پایگاه های داده NoSQL مانند MongoDB که برای ذخیره، بازیابی و مدیریت داده های بزرگ طراحی شده است.

5. ابزارهای هوش تجاری

تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها

1. جمع آوری داده ها که در آن داده ها از منابع مختلف از طریق مصاحبه، دانلود از منابع آنلاین یا خواندن اسناد و در قالب های فایل و مجموعه داده های مختلف جمع آوری می شود.2. پردازش داده که در آن داده ها برای تجزیه و تحلیل پردازش می شوند و ممکن است شامل قرار دادن داده ها در ردیف ها و ستون ها باشد. 3.Data Cleaning که در آن داده ها تمیز و پردازش می شوند. در اینجا مقادیر از دست رفته بررسی می شوند و ما اطمینان می دهیم که داده ها سازگار هستند.4. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی که روشی برای نگاه کردن به یک مجموعه داده، خلاصه کردن عناصر ضروری است. اغلب از گرافیک های آماری، همراه با سایر تکنیک های تجسم داده ها استفاده می کند. بر اساس یافته های اولیه ممکن است در این مرحله پاکسازی اضافی داده ها یا برخی تغییرات بیشتر مورد نیاز باشد.در این مرحله EDA می تواند پاکسازی و درخواست های بیشتر به داده ها و تجسم داده ها همچنین یک تکنیک مورد استفاده است.5. طبقه بندی داده ها و خوشه بندی که در آن این روش ساختارهای درون یک مجموعه داده را شناسایی می کند. این مانند مرتب کردن اشیا در جعبه های مختلف (خوشه ها) بر اساس شباهت آنها است. نقاط داده در یک گروه مشابه مشابه یکدیگر هستند (همگن). هدف تحلیل خوشه ای یافتن الگوهای پنهان در داده ها است.6. تجزیه و تحلیل سری زمانیاین فرآیند برای نقاط داده ای که در فواصل زمانی معین جمع آوری یا ثبت می شوند استفاده می شود. تجزیه و تحلیل سری های زمانی امکان شناسایی روندها، چرخه ها و الگوها را در طول مدت زمانی فراهم می کند، بنابراین در پیش بینی رویدادهای آینده بسیار مفید است.

نتیجه

در دنیای مبتنی بر داده های امروزی، فرد باید تجزیه و تحلیل داده ها و فرآیندهای آن را درک کند. تجزیه و تحلیل داده ها نقش مهمی در عملیات جاری ایفا می کند، که از تجارت شروع می شود و تا ورزش، پزشکی و بازاریابی در میان سایر زمینه ها ادامه می یابد. این اطلاعات یک سازمان را قادر می سازد تا تصمیمات آگاهانه اتخاذ کند که آن را برای پیشرفت در محیط جهانی همیشه در حال تغییر تجهیز می کند.