انواع تحلیل داده
وبلاگ

انواع تحلیل داده

انواع تحلیل داده یکی از اجزای حیاتی فرآیند تصمیم‌گیری مدرن است که در زمینه‌های مختلف از کسب‌وکار تا بهداشت و درمان، راهکارهایی را فراهم می‌کند. درک انواع مختلف تحلیل داده‌ها می‌تواند افراد و سازمان‌ها را قادر سازد تا از داده‌ها به طور موثرتری استفاده کنند. این نوشتار به بررسی انواع تحلیل داده می‌پردازد و نگاهی عمیق به هر نوع ارائه می‌دهد.


۱. تحلیل توصیفی (Descriptive Analysis)

مرور کلی
تحلیل توصیفی اولین مرحله در تحلیل داده‌ها است که بر خلاصه‌سازی داده‌های تاریخی برای شناسایی الگوها و روندها تمرکز دارد. این نوع تحلیل تصویری کلی از وضعیت فعلی داده‌ها ارائه می‌دهد.

تکنیک‌ها

مقیاس‌های گرایش مرکزی: میانگین، میانه و مد.
مقیاس‌های پراکندگی: دامنه، واریانس و انحراف معیار.
ابزارهای بصری: نمودارها، گراف‌ها و جداول.

کاربردها

تحلیل توصیفی در کسب‌وکار برای ردیابی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)، در بهداشت و درمان برای خلاصه کردن ویژگی‌های جمعیت شناختی بیماران و در آموزش برای ارزیابی عملکرد دانش‌آموزان استفاده می‌شود.


۲. تحلیل استنباطی (Inferential Analysis)

مرور کلی

تحلیل استنباطی فراتر از حیطه توصیف داده‌ها می‌رود و بر اساس نمونه‌گیری، استنباط‌هایی درباره جامعه ارائه می‌دهد. این نوع تحلیل به نتیجه‌گیری و پیش‌بینی کمک می‌کند.

تکنیک‌ها

آزمون فرضیه: آزمون‌های t، آزمون‌های خی-دو و آنووا.
تحلیل رگرسیون: رگرسیون خطی و لجستیک.
فواصل اطمینان: برآورد محدوده‌ای که یک پارامتر جمعیتی در آن قرار دارد.

کاربردها

تحلیل استنباطی در پژوهش‌های علمی برای آزمون فرضیه، در بازاریابی برای پیش‌بینی رفتار مشتری و در امور مالی برای ارزیابی ریسک و بازده استفاده می‌شود.


۳. تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis (EDA))

مرور کلی

EDA شامل تحلیل مجموعه داده‌ها برای خلاصه کردن ویژگی‌های اصلی آن‌ها است که اغلب در این روش از روش‌های بصری استفاده می‌شود. این نوع تحلیل به کشف ساختارهای زیرین، شناسایی ناهنجاری‌ها و متغیرهای مورد علاقه کمک می‌کند.

تکنیک‌ها

تجسم داده‌ها: نمودارهای پراکندگی، هیستوگرام‌ها و نمودارهای جعبه‌ای.
آمار خلاصه: آمار توصیفی همراه با نمایش‌های گرافیکی.
خوشه‌بندی و طبقه‌بندی: شناسایی گروه‌های مختلف در داده‌ها.

کاربردها

EDA در مراحل اولیه پروژه‌های تحلیل داده‌ها ضروری است و به دانشمندان داده کمک می‌کند تا داده‌ها را تمیز کنند، بینش‌ها را پیدا کنند و برای تحلیل‌های پیچیده‌تر آماده شوند.


۴. تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analysis)

مرور کلی

تحلیل تشخیصی به درک روابط علت و معلول در داده‌ها می‌پردازد. این نوع تحلیل به سوال “چرا چیزی اتفاق افتاد” پاسخ می‌دهد.

تکنیک‌ها

تحلیل عمیق: تجزیه داده‌ها به جزئیات دقیق‌تر.
تحلیل همبستگی: اندازه‌گیری رابطه بین متغیرها.
تحلیل ریشه‌ای علل: شناسایی علل اصلی یک نتیجه.

کاربردها

تحلیل تشخیصی در عملیات برای شناسایی گلوگاه‌ها، در بهداشت و درمان برای تعیین علل شیوع بیماری‌ها و در تولید برای یافتن دلایل نقص محصول استفاده می‌شود.


۵. تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analysis)

مرور کلی

تحلیل پیش‌بینی از داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی رویدادهای آینده استفاده می‌کند و یکی از انواع تحلیل داده است. این نوع تحلیل از مدل‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج استفاده می‌کند.

تکنیک‌ها

تحلیل سری‌های زمانی: پیش‌بینی مقادیر آینده بر اساس روندهای گذشته.
مدل‌سازی پیش‌بینی: مدل‌های رگرسیون، درخت‌های تصمیم‌گیری و شبکه‌های عصبی.
یادگیری ماشین: الگوریتم‌هایی مانند جنگل‌های تصادفی، ماشین‌های بردار پشتیبانی و یادگیری عمیق.

کاربردها

تحلیل پیش‌بینی به طور گسترده‌ای در امور مالی برای پیش‌بینی قیمت سهام، در بازاریابی برای بخش‌بندی و هدف‌گذاری مشتری و در امور نگهداری برای پیش‌بینی خرابی تجهیزات استفاده می‌شود.


۶. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analysis)

مرور کلی

تحلیل تجویزی یک گام فراتر می‌رود و نه تنها نتایج آینده را پیش‌بینی می‌کند بلکه اقدامات پیشنهادی برای دستیابی به نتایج مطلوب را نیز ارائه می‌دهد. این نوع تحلیل مدل‌های پیش‌بینی را با تکنیک‌های بهینه‌سازی ترکیب می‌کند.

تکنیک‌ها

مدل‌های بهینه‌سازی: برنامه‌ریزی خطی، برنامه‌ریزی صحیح و شبیه‌سازی.
تحلیل تصمیم‌گیری: درخت‌های تصمیم‌گیری و ماتریس‌های بازده.
تحلیل سناریو: ارزیابی سناریوهای مختلف برای یافتن بهترین راه‌حل.

کاربردها

تحلیل تجویزی در مدیریت زنجیره تامین برای بهینه‌سازی سطح موجودی، در امور مالی برای بهینه‌سازی پورتفولیو و در بهداشت و درمان برای برنامه‌ریزی درمان استفاده می‌شود.


۷. تحلیل متنی (Text Analysis)

مرور کلی
تحلیل متنی، یا متن کاوی (text mining)، شامل استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌های متنی است. این نوع تحلیل، داده‌های ساخت‌نیافته را به داده‌های ساخت‌یافته برای تحلیل تبدیل می‌کند.

تکنیک‌ها

پردازش زبان طبیعی (NLP): توکنیزه‌کردن، برچسب‌گذاری بخش‌های گفتار و شناسایی موجودیت‌های نام‌دار.
تحلیل احساسات: تعیین احساسات موجود در متن.
مدل‌سازی موضوعی: شناسایی موضوعات یا تم‌های موجود در یک پیکره متن.

کاربردها

تحلیل متنی در مانیتورینگ رسانه‌های اجتماعی برای سنجش نظر عمومی، در خدمات مشتری برای تحلیل بازخورد و در زمینه‌های حقوقی برای بررسی اسناد استفاده می‌شود.


۸. تحلیل آماری (Statistical Analysis)

مرور کلی

تحلیل آماری شامل جمع‌آوری، بررسی و تفسیر داده‌ها برای کشف الگوها و روندهای زیرین است. این نوع تحلیل از نظریه‌ها و فرمول‌های ریاضی استفاده می‌کند.

تکنیک‌ها

آمار توصیفی: خلاصه‌سازی داده‌ها با مقیاس‌های گرایش مرکزی و پراکندگی.
آمار استنباطی: پیش‌بینی و استنباط درباره یک بخش از یک نمونه.
تحلیل چندمتغیره: تحلیل چندین متغیر به طور همزمان، مانند تحلیل عاملی و تحلیل خوشه‌ای.

کاربردها

تحلیل آماری در آزمایش‌های بالینی برای ارزیابی اثرات درمان، در کنترل کیفیت برای حفظ استانداردهای محصول و در اقتصاد برای مطالعه روندهای بازار ضروری است.


نتیجه‌گیری

تحلیل داده‌ها شامل طیف وسیعی از تکنیک‌ها و روش‌ها است که هر کدام هدف خاصی را دنبال می‌کنند. با درکانواع تحلیل داده، افراد و سازمان‌ها می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، بینش‌های عمیق‌تری را کشف کنند و نوآوری را در زمینه‌های مختلف پیش ببرند. چه مبتدی باشید و چه تحلیل‌گر با تجربه، تسلط بر این تکنیک‌ها می‌تواند قابلیت‌های تحلیل داده‌های شما را به طور قابل توجهی افزایش دهد.

تصویر نویسنده
محمد مومن

مترجم و مشاور علمي داراي مجوز رسمي از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامي به شماره 8154 و كارشناس ارشد علم اطلاعات دانشگاه بيرجند هستم كه در اين مجموعه تلاش داريم خدماتي علمي و در سطح جهاني را به جامعه فارسي زبانان ارائه كنيم.

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *