راهنمای کامل برای تحلیل داده ها از اصول اولیه تا تکنیک های پیشرفته

از کسب و کارهای کوچک گرفته تا سازمان های بزرگ همه به دنبال راه هایی برای جمع آوری داده ها و کسب اطلاعات مفید از آن ها هستند. داده ها به عنوان یک دارایی ارزشمند می توانند دید عمیقی در مورد مشتریان بازار هدف و روندهای حال حاضر ارائه کنند. جمع آوری و تحلیل داده ها به کسب و کارها کمک می کند تا الگوها ارتباطات و روندهای پنهان را کشف کرده و خود را یک قدم از رقبا جلوتر ببرند. تحلیل داده ها مراحل مختلفی دارد که از جمله آن ها می توان به جمع آوری پاکسازی و مدل سازی اشاره کرد. در این نوشته ابتدا به آموزش پایگاه داده می پردازیم و با مواردی همچون آموزش SQL و آموزش Power Bi آشنا می شویم. سپس در ادامه مراحل تحلیل داده ها را قدم به قدم از اصول اولیه تا تکنیک های پیشرفته را با شما عزیزان به اشتراک خواهیم گذاشت.

آشنایی با مفاهیم پایه در تحلیل داده ها

قبل از ورود به بحث اصلی یعنی آموزش پایگاه داده و مباحث مرتبط با تحلیل داده ها اولین چیزی که باید با آن آشنا شوید داده است. داده به هر اطلاعاتی گفته می شود که جمع آوری پردازش و تفسیر می شود و می تواند هر نوع فایل متنی تصویر ویدیو و اطلاعات جمع آوری توسط حسگرها باشد. در یک تقسیم بندی کلی می توان داده ها به انواع کمی (قابل اندازه گیری مثل اعداد) گسسته (تعداد محدودی دارند مثل دانش آموزان) پیوسته (یک بازه مشخص دارند مثل قد و وزن) و کیفی (ویژگی ها و خصوصیات را توصیف می کنند مثل جنسیت و سطح تحصیلات) تقسیم کرد.

از لحاظ ساختار نیز می توان داده ها به دو دسته زیر تقسیم کرد.

• داده های ساختار یافته (Structured Data): این داده ها با قالبی مشخص و ساختار دقیق در پایگاه داده ذخیره می شوند. داده های ساختار یافته را به راحتی می توان سازماندهی جستجو و تحلیل کرد.
• داده های غیرساخت یافته (Unstructured Data): داده هایی هستند که در قالب مشخصی ذخیره نشده اند و سازماندهی خاصی ندارند؛ مانند ایمیل ها پست های شبکه های اجتماعی ویدئوها و تصاویر. تحلیل این نوع داده ها پیچیده تر است و نیاز به ابزارهای پیشرفته تری دارد.

تحلیل داده به فرایند جمع آوری پردازش و تفسیر داده ها گفته می شود که با کمک آن می توان اطلاعات ارزشمندی را استخراج کرد. در واقع تحلیل داده ها راهی برای دستیابی به دیدگاه های جدید و تصمیم گیری بهتر است.

امروزه در عصری زندگی می کنیم که حجم عظیمی از داده ها تولید می شود؛ این داده ها بدون تحلیل ارزش خاصی ندارند اما با استفاده از روش های تحلیلی می توان از آن ها برای شناسایی روندها پیش بینی رفتار مشتریان و بهینه سازی عملکرد کسب وکارها استفاده کرد.

مهارت های مورد نیاز برای تحلیل داده ها

استفاده از داده ها و تحلیل آن ها به یک سری مهارت ها نیاز دارد که مهمترین آن ها عبارتند از:

• مهارت های آماری و ریاضی: برای انجام تحلیل بر روی داده های کمی باید با مهارت های آماری و ریاضی داشته باشید تا بتوانید روندها و الگوها را شناسایی کنید.
• مهارت های فنی و برنامه نویسی: یکی از مهمترین مهارت ها برای تحلیل گران داده ها تسلط به ابزارهای تحلیل داده و زبان های برنامه نویسی مثل پایتون SQL و Power bi است. با آموزش SQL می توانید داده ها را در پایگاه داده ذخیره یا فراخوانی کنید. آموزش power bi نیز کمک می کند تا داده ها را مصورسازی کرده و تصمیم گیری بهتری داشته باشید. بهتر است بدانید در درس پایگاه داده رشته کامپیوتر مفاهیم sql به طور کامل آموزش داده می شود.
• تفکر انتقادی و حل مساله: در کنار آموزش پایگاه داده sql توانایی دیگری که باید داشته باشید تجزیه و تحلیل داده ها و تصمیم گیری منطقی است.

آشنایی با اصول پایگاه داده

پایگاه داده (database) سیستمی است که برای ذخیره مدیریت و بازیابی داده ها مورد استفاده قرار می گیرد. آموزش دیتابیس و یادگیری نحوه کار با آن برای تحلیل گران داده اهمیت زیادی دارد و با کمک آن می توانند داده ها را به صورت ساختار یافته در جداول فیلدها و رکوردها ذخیره و آن ها را مدیریت کنند.

پایگاه داده ها را با توجه به نوع ذخیره سازی داده ها می توان به دو نوع تقسیم کرد که عبارتند از:

• پایگاه داده رابطه ای (Relational Database): داده ها را در قالب جداول ذخیره و از SQL به عنوان زبان اصلی برای مدیریت داده ها استفاده می کند. این پایگاه ها برای تحلیل داده های ساختاریافته و رابطه دار مناسب هستند. از جمله پایگاه داده های رابطه ای می توان به MySQL PostgreSQL و Oracle اشاره کرد.
• پایگاه داده غیررابطه ای (NoSQL): داده ها را به صورت اسناد کلید-مقدار یا گراف ذخیره می کند و بیشتر برای داده های غیرساختاریافته به کار می رود. این نوع پایگاه داده انعطاف پذیری بیشتری دارد و مناسب داده های حجیم و پیچیده است. مثال: MongoDB Cassandra و Redis.

آشنایی با طراحی پایگاه داده و اصول مربوط به آن

یکی از مهمترین مواردی که در آموزش پایگاه داده مطرح می شود طراحی و ارتباطات بین جداول است. ارتباط بین جداول در پایگاه داده معمولا به یکی از دو صورت زیر است:

• ارتباط یک به چند: به عنوان مثال یک مشتری ممکن است چند سفارش داشته باشد اما هر سفارش به یک مشتری تعلق دارد.
• ارتباط چند به چند: مثل ارتباط بین دانشجویان و دروس که هر دانشجو می تواند چند درس بگیرد و هر درس توسط چند دانشجو انتخاب شود.

SQL چیست و چه نقشی در تحلیل داده ها دارد؟

SQL (Structured Query Language) یک زبان پرس وجو برای مدیریت و دسترسی به داده های ذخیره شده در پایگاه های داده رابطه ای است. این زبان امکان جستجو ویرایش و تحلیل داده ها را فراهم می کند و از جمله ابزارهای اصلی در تحلیل داده به شمار می رود. آموزش SQL به تحلیل گران کمک می کند تا با سرعت بالایی به اطلاعات مورد نیاز دسترسی داشته باشند و آن ها را تجزیه و تحلیل کنند.

اولین موضوعی که در آموزش sql از مبتدی تا پیشرفته یاد می گیرد نحوه درج حذف ویرایش و فراخوانی داده ها است که با دستورات زیر انجام می شود. معمولا این موارد در آموزش sql رایگان وجود دارند.

• SELECT: برای انتخاب داده ها از جداول استفاده می شود. این دستور امکان بازیابی اطلاعات خاص یا تمام داده های جدول را فراهم می کند.
• INSERT: برای افزودن داده های جدید به جداول پایگاه داده استفاده می شود.
• UPDATE: به روزرسانی داده های موجود در جدول را فراهم می کند.
• DELETE: با کمک این دستور می توان داده های موجود در دیتابیس را حذف کرد.

علاوه بر دستورات بالا در آموزش اس کیو ال با دستورات دیگری هم آشنا می شوید که برای تجزیه و تحلیل داده های پیچیده مناسب هستند. برای مثال با استفاده از JOIN ها می توانید داده های جداول مختلف را با هم ترکیب کنید.

آموزش sql به زبان ساده مناسب افرادی است که به تازگی قصد یادگیری مفاهیم مربوط به پایگاه داده را دارند؛ اما افرادی که با مفاهیم ابتدایی آشنا هستند بهتر است از آموزش های تخصصی استفاده کنند.

دقت داشته باشید اگر حجم داده ها بسیار زیاد باشد باید به سراغ نرم افزارهای حرفه ای مدیریت دیتابیس مثل sql server بروید. این پایگاه داده توسط مایکروسافت توسعه یافته است و با کمک آن می توان با بیگ دیتاها کار کرد. با شرکت در دوره های آموزش sql server رایگان می توانید نحوه کار با این نرم افزار را یاد بگیرید.

مصورسازی داده ها با استفاده از Power Bi

مصورسازی داده ها یکی از مهمترین مراحل در تحلیل داده ها است و داده های خام را به اشکال بصری تبدیل می کند تا برای همه قابل درک باشد. با تبدیل داده ها به اشکال هندسی می توان الگوها و روندها را با دقت بیشتری تشخیص داد و از آن ها برای تصمیم گیری بهتر استفاده کرد. نرم افزارهای مختلفی برای مصورسازی داده ها وجود دارد که یکی از بهترین آن ها Power Bi است.

در آموزش power bi پیشرفته در کنار یادگیری اصول کار با این نرم افزار با یک سری اصول مصورسازی نیز آشنا می شوید که برخی از مهمترین آن ها عبارتند از:

• سادگی و وضوح: اولین اصل در مصورسازی داده ها سادگی در طراحی و به حداقل رساندن پیچیدگی ها است. این مساله کمک می کند تا داده ها برای همه افراد قابل فهم باشد.
• انتخاب نمودار مناسب: اصل دیگری که در بهترین دوره power bi مطرح می شود انتخاب نمودار مناسب برای انتقال پیام به بهترین شکل است. برای مثال با نمودارهای خطی می توانید روندها را نمایش دهید و از نمودارهای ستونی برای مقایسه دسته های مختلف با یکدیگر استفاده نمایید.
• رنگ بندی: استفاده از رنگ های مناسب و کنتراست بالا به کاربر کمک می کند تا تمرکز خود را روی نقاط مهم داده ها قرار دهد. رنگ ها باید به گونه ای استفاده شوند که اطلاعات را برجسته و از شلوغی بی جا جلوگیری کنند.
• نوشتن توضیحات: برای اینکه افراد نمودارها را به خوبی درک کنند حتما از برچسب ها و توضیحات استفاده کنید.

آشنایی با مزایای power bi

استفاده از پکیج آموزش power bi و یادگیری آن مزایای زیادی دارد که یکی از مهمترین آن ها صرفه جویی در زمان و هزینه ها است. در صورتی که بخواهید تحلیل داده ها را به صورت دستی انجام دهید انجام محاسبات و آنالیز آن ها به زمان و هزینه زیادی نیاز خواهد داشت؛ اما با آموزش پاور بی آی می توانید این کارها را به صورت خودکار در سریع ترین زمان ممکن انجام دهید.

فایده دیگری که این نرم افزار دارد کمک به تصمیم گیری بهتر با نمایش اطلاعات در قالب بصری است. معمولا درک نمودارها خیلی راحت تر از متن و اعداد است و صاحبان کسب و کارها می توانند راحت تر تصمیم خود را بگیرند.

بهتر است بدانید Power bi آموزش های مختلفی در سطح نت دارد که با جستجو می توانید دوره های رایگان و پولی مختلفی را در مورد آن پیدا کنید. آموزش Power bi برای همه افرادی که به دنبال تحلیل داده هستند لازم و ضروری است.

آشنایی با فرایند تحلیل داده ها

بعد از آموزش پایگاه داده آموزش sql و سایر مواردی که در این محتوا مطرح کردیم نوبت به اجرای تحلیل داده می رسد. تحلیل داده ها یک سری فرایند دارد که به ترتیب عبارتند از:

1.  در قدم اول باید مشخص کنید که چه هدفی از تحلیل داده دارید و متغیرهای کلیدی را تعیین نمایید. این کار کمک می کند تا دید واضحی نسبت به تحلیل داشته باشید.
2.  در مرحله بعدی باید داده ها را از منابع مختلف مثل وب سایت پایگاه داده ها فایل ها و نظرسنجی از مشتریان یا کارکنان جمع آورید کنید.
3.  داده هایی که جمع آوری کرده اید ممکن است یک سری اطلاعات ناقص و تکراری داشته باشند؛ به همین دلیل باید داده ها را پاکسازی و موارد اضافی را پاک کنید.
4.  در این مرحله داده ها با استفاده از روش های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین تحلیل می شوند. مدل سازی شامل انتخاب و پیاده سازی مدل های مناسب برای یافتن الگوها پیش بینی ها و ارتباطات بین متغیرهاست. ابزارها و زبان هایی مانند Python R و Power BI معمولاً در این مرحله استفاده می شوند.
5.  مرحله بعدی به بصری سازی و تفسیر نتایج اختصاص دارد. بصری سازی به تصمیم گیرندگان کمک می کند که نتایج را به شکل ساده تری درک کرده و الگوها و روندها را شناسایی کنند.
6.  بعد از اینکه با کمک داده ها یک سری تصمیم گرفتید باید نتایج این تصمیمات را بررسی کنید و ببینید آیا تاثیری در پیشرفت کسب و کار داشته اند یا خیر.

جمع بندی

در این نوشته سعی کردیم مراحل تحلیل داده از مفاهیم ابتدایی تا مفاهیم پیشرفته را با شما عزیزان به اشتراک بگذاریم. تحلیل داده موارد بسیار زیادی را شامل می شود و برای متخصص شدن در آن باید از راهنمایی های افراد حرفه ای استفاده کنید و در دوره های مربوطه شرکت نمایید. در حالت کلی برای ورود به این حوزه باید آموزش پایگاه داده آموزش sql و آموزش power bi را در اولویت قرار دهید.