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 ها ، 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 معناداری را به دست می آورد که به عنوان تجزیه و تحلیل داده ها شناخته می شود. 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 با مشتری ، برنامه ریزی در شهر ، جستجوی وب ، تبلیغات دیجیتال و موارد دیگر.

با توجه به مثال مراقبت های بهداشتی ، همانطور که اخیراً متوجه شده ایم که با شیوع این 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 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 مانند "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 ساختاریافته 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، انسان‌ها می‌دانند که «رد ساکس بول را رام می‌کند» 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 این 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 علی: روابط پنهان با نگاه به حوادثی که ممکن است منجر به ناهنجاری های شناسایی شده شود ، کشف می شوند. تئوری احتمال ، تجزیه و تحلیل رگرسیون ، فیلتر و تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی همه می توانند برای کشف داستانهای پنهان در داده ها مفید باشند.

6. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

تجزیه و تحلیل پیش بینی شده از داده های تاریخی استفاده می کند و آن را در مدل یادگیری ماشین فدرال می کند تا الگوهای و روندهای مهم را پیدا کند. این مدل برای داده های فعلی اعمال می شود تا پیش بینی شود که چه اتفاقی می افتد. بسیاری از سازمان ها به دلیل مزایای مختلف آن مانند حجم و نوع داده ها ، رایانه های سریعتر و ارزان تر ، نرم افزار با کاربرد آسان ، شرایط اقتصادی محکم تر و نیاز به تمایز رقابتی ، آن را ترجیح می دهند.

موارد زیر کاربردهای متداول تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده است:

• تشخیص کلاهبرداری: روشهای تحلیلی متعدد باعث بهبود الگوی و جلوگیری از رفتار جنایی می شود.
• بهینه سازی کمپین های بازاریابی: مدل های پیش بینی کننده به مشاغل کمک می کند تا سودآورترین مشتریان خود را جذب ، حفظ و رشد کنند. همچنین در تعیین پاسخ مشتری یا خریدها ، ترویج فرصت های فروش متقابل کمک می کند.
• بهبود عملیات: استفاده از مدل های پیش بینی نیز شامل پیش بینی موجودی و مدیریت منابع است. به عنوان مثال ، خطوط هوایی از مدل های پیش بینی برای تعیین قیمت بلیط استفاده می کنند.
• کاهش ریسک: نمره اعتباری که برای ارزیابی احتمال پیش فرض خریدار برای خرید استفاده می شود ، توسط یک مدل پیش بینی ایجاد می شود که شامل تمام داده های مربوط به اعتبار یک شخص است. سایر موارد مربوط به ریسک شامل مطالبات بیمه و مجموعه است.

7. تجزیه و تحلیل تجویز

تجزیه و تحلیل تجویز دوره های مختلف عمل را نشان می دهد و پیامدهای بالقوه ای را که می توان پس از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده می توان به دست آورد ، تشریح می کند. تجزیه و تحلیل تجویز تصمیمات یا توصیه های خودکار نیاز به الگوریتمی خاص و منحصر به فرد و جهت روشن از کسانی که از تکنیک های تحلیلی استفاده می کنند.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

هنگامی که شما برای جمع آوری داده ها برای تجزیه و تحلیل تصمیم گرفتید ، از میزان اطلاعاتی که می یابید برای تصمیم گیری واضح و مختصر غرق می شوید. با استفاده از داده های زیادی برای رسیدگی ، شما باید داده های مربوطه را برای تجزیه و تحلیل خود شناسایی کنید تا نتیجه گیری دقیق را بدست آورید و تصمیمات آگاهانه بگیرید. مراحل ساده زیر به شما در شناسایی و مرتب سازی داده های خود برای تجزیه و تحلیل کمک می کند.

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

2. جمع آوری داده ها

• • سؤالات کوتاه و سر راست را تعریف کنید ، پاسخ هایی که در نهایت برای تصمیم گیری نیاز دارید.
  • پارامترهای اندازه گیری را تعریف کنید
  • 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- نتایج را استنباط و تفسیر کنید

      • • 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 ممکن است همیشه 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 معادن 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 تکنیک 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 را می توان در طبقه بندی تجاری و برنامه های پیش بینی بسیار قابل اعتماد در نظر گرفت.
          • درختان تصمیم گیری: همانطور که نام در آن قرار دارد ، یک مدل درخت شکل است که یک مدل طبقه بندی یا رگرسیون را نشان می دهد. این 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 اینکه به عدم قطعیت در تکنیک های داده کاوی کمک می کند ، کمک می کند.
          • 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 براساس 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.
          • نمودار Cloud Cloud: 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 را در یک سیستم مختصات مستطیل شکل نشان می دهد. توزیع در نقاط داده می تواند همبستگی بین متغیرها را نشان دهد.
          • نمودار حباب: این یک تغییر در 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: این نشان دهنده توزیع جغرافیایی داده ها در نقاط در پس زمینه جغرافیایی است. هنگامی که نقاط از نظر اندازه یکسان هستند ، برای داده های منفرد بی معنی می شوند ، اما اگر نقاط به عنوان حباب باشند ، اندازه داده ها را در هر منطقه نیز نشان می دهد.
            • نقشه جریان: این نشان دهنده رابطه بین یک منطقه جریان و یک منطقه خروجی است. این خطی را نشان می دهد که مراکز هندسی گرانش عناصر مکانی را به هم وصل می کند. استفاده از خطوط جریان پویا به کاهش درهم و برهمی بینایی کمک می کند.
            • نقشه گرما: این نشان دهنده وزن هر نقطه در یک منطقه جغرافیایی است. رنگ در اینجا چگالی را نشان می دهد.

            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 توابع خاص خود را دارند. انتخاب ابزارها همیشه باید بر اساس نوع تجزیه و تحلیل انجام شده و نوع داده ها انجام شود. در اینجا لیستی از چند ابزار قانع کننده برای تجزیه و تحلیل داده ها آورده شده است.

            1. اکسل

            این ویژگی دارای ویژگی های مختلف قانع کننده است و با نصب افزونه های اضافی ، می تواند مقدار زیادی از داده ها را کنترل کند. بنابراین ، اگر داده هایی دارید که به حاشیه داده های قابل توجه نزدیک نمی شوند ، اکسل می تواند ابزاری همه کاره برای تجزیه و تحلیل داده ها باشد.

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

            2. تابلو

            این ماده در زیر دسته ابزار BI قرار می گیرد ، که برای تنها هدف تجزیه و تحلیل داده ها ساخته شده است. جوهر Tableau جدول محوری و نمودار محوری است و به سمت نمایش داده ها به روش کاربر پسند ترین کار می کند. علاوه بر این دارای ویژگی تمیز کردن داده ها به همراه توابع تحلیلی درخشان است.

            اگر می خواهید Tableau را یاد بگیرید ، آموزش آنلاین Tableau Udemy برای علوم داده می تواند یک دارایی عالی برای شما باشد.

            3. قدرت بی

            در ابتدا به عنوان افزونه ای برای اکسل آغاز شد ، اما بعداً ، از آن جدا شد تا در یکی از بیشترین ابزارهای تجزیه و تحلیل داده توسعه یابد. در سه نسخه ارائه می شود: رایگان ، حرفه ای و حق بیمه. زبان PowerPivot و DAX آن می تواند تجزیه و تحلیل پیشرفته پیشرفته مشابه با نوشتن فرمول های اکسل را اجرا کند.

            4. گزارش خوب

            گزارش خوب با یک عملکرد ساده و کشویی همراه است ، که به طراحی گزارش های مختلف و ایجاد یک سیستم تجزیه و تحلیل تصمیم گیری داده می شود. این می تواند به طور مستقیم به انواع بانکهای اطلاعاتی متصل شود و قالب آن شبیه به اکسل است. علاوه بر این ، همچنین انواع الگوهای داشبورد و چندین کتابخانه افزونه بصری خود توسعه یافته را ارائه می دهد.

            5. R & Python

            اینها زبانهای برنامه نویسی هستند که بسیار قدرتمند و انعطاف پذیر هستند. R در تجزیه و تحلیل آماری ، مانند توزیع عادی ، الگوریتم های طبقه بندی خوشه و تجزیه و تحلیل رگرسیون بهترین است. این همچنین تجزیه و تحلیل های پیش بینی کننده فردی مانند رفتار مشتری ، هزینه ها ، مواردی را که توسط وی ترجیح داده می شود بر اساس تاریخ مرور وی و موارد دیگر 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 از هر منبع به داده ها 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. این می تواند رفتارهای آنها را پیش بینی کند ، مدیریت و بهینه سازی کند.

            نتیجه

            این راهنمای کامل مبتدی ما در مورد "تجزیه و تحلیل داده ها چیست" است. اگر می خواهید در مورد تجزیه و تحلیل داده ها اطلاعات بیشتری کسب کنید ، معرفی کامل در تجزیه و تحلیل داده های تجاری یک دوره مقدماتی عالی است.

            تجزیه و تحلیل داده ها کلید اصلی هر شغلی است ، خواه راه اندازی یک سرمایه گذاری جدید ، تصمیم گیری در مورد بازاریابی ، ادامه کار با یک دوره خاص از عمل یا رفتن به یک تعطیل کامل. استنباط ها و احتمالات آماری محاسبه شده از تجزیه و تحلیل داده ها به مهمترین تصمیمات با رد همه تعصبات انسانی کمک می کند. ابزارهای مختلف تحلیلی دارای توابع همپوشانی و محدودیت های مختلف هستند ، اما آنها همچنین ابزارهای مکمل هستند. قبل از انتخاب یک ابزار تحلیلی داده ، در نظر گرفتن دامنه کار ، محدودیت های زیرساختی ، امکان سنجی اقتصادی و گزارش نهایی برای تهیه.