تحلیل داده data science , mining و داده کاوی

علم داده چیست؟ تجزیه و تحلیل اطلاعات چیست؟ تحلیلگر داده به چه کسی گفته میشود؟

علم داده ها یک ترکیب چند رشته ای از استنتاج داده ها، توسعه الگوریتم و تکنولوژی برای حل مشکلات تحلیلی پیچیده داده های بزرگ میباشد . امروزه در هر شرکت و سازمانی داده های خام به صورت بی هدف روی هم انباشته میشوند . در این حجم از داده ها پتانسیل بسیاری برای بررسی و تحلیل است در نهایت ، این علم در مورد استفاده از این داده ها به روش های خلاقانه برای تولید ارزش تجاری است.

علم تحلیل داده – کشف رابطه میان داده ها

با بررسی موشکافانه میان اطلاعات خام جمع آوری شده در شرکتتان شما قادر به تصمیم گیری های دقیق تر در کسب و کار خود میشوید . آکادمی مذاکره و زبان بدن سالهاست در زمینه پیاده سازی یک سیستم قوی برای مدیریت ارتباط با مشتری فعال میباشد . یعنی پیاده سازی این سیستم در شرکت های مختلف و آموزش انواع مولفه ها و روش صحیح کار با ابعاد مختلف سازمانی در یک سیستم crm قطعا به شما کمک میکند تا یک سیستم فروش و پشتیبانی منظم را داشته باشید و فروش محصولات خود را چندین برابر کنید . یکی از مولفه های مهم crm تحلیل داده های جمع آوری شده از مشتریان میباشد . که میتوانید این بخش را به عهده تیم قدرت مند it شرکت واگذار کنید . ما به شما کمک میکنیم تا با بررسی و تحلیل داده هایی که از نظر شما بی اهمیت هستند شما را در جهت بهبود روند فروش و بازاریابی سازمانتان سوق دهیم . ما با دریافت این داده ها و با استفاده از برنامه نویسان خبره در این زمینه الگوریتم های مهمی را برای تحلیل داده های شما پیاده سازی میکنیم . خروجی کار را در قالب یک گراف , چارت و نمودار برای شما ترسیم میکنیم تا کم و کاستی ها و ایراد های روند فروش شرکت و تولید محصولات خود را بیابید و با بهبود این مشکلات بتوانید گامی مهم در جهت فروش بیشتر محصولات و بالابردن کیفیت محصولات خود بردارید.

به دلیل تفاوت در نوع داده ها در سازمانهای مختلف بررسی و تحلیل داده نیز متفاوت میشود. بدین منظور الگوریتم هایی که برای شرکتهای مختلف به کار میبریم متفاوت میباشد . در زیر چند نمونه از کاربرد های تحلیل و بررسی داده جهت روشن شدن بیشتر موضوع ذکر شده است.

کاربرد تحلیل داده برای افزایش فروش و راندمان شرکت ها

۱- در یک فروشگاه بررسی و تحلیل رفتار خرید منحصر به فرد مشتری ها از میان سوابق خرید آنها میتواند به شما نتایج شگفت انگیزی دهد تا شما قادر به پیش بینی رفتار خرید مشتری های خود شوید . این امر باعث ایجاد یک سیستم توصیه کننده در فروشگاه شما میشود که میتوانید مشتری های خود را به سمت محصولاتی که ممکن است جزو علاقه مندی های آنها باشد سوق دهید.

۲- فرض کنید یک برند تولید محصول غذایی هستید و در اکثر نقاط کشور شعباتی مختلف دارید . در هر شعبه چندین پرسنل مشغول به کار هستند . و مجموعه خرج تمام این شعبات n میلیارد تومان است. قطعا تعداد فروش محصولات شما در شهر های مختلف متفاوت است . در اینجا داده های مختلفی در ابعاد و حجم های وسیع در اختیار شماست که ممکن است برای شما بی اهمیت باشد. مثل تعداد تولید تک تک محصولات کارخانه در تمام روز های سال و یا تعداد محصولات فروخته شده در سراسر کشور. حجم این داده ها به دلیل تعدد روزهای سال و تعدد نوع محصولات بسیار زیاد است که انسان عالی نمیتواند این اطلاعات را پردازش کند . در صورتی که این اطلاعات را در اختیار تیم برنامه نویسی ما قرار دهید با استفاده از الگوریتم های برنامه نویسی مربوط به تحلیل داده ما برای شما نموداری رسم میکنیم که میزان فروش محصولات را در تک تک نقاط کشور و در تمام روز های سال مشاهده کنید . با دیدن این نمودار متوجه کم و کاستی های کارتان خواهید شد و ممکن است به این نتیجه برسید برای کاهش هزینه ها چندین شعبه را حذف کنید یا چندین شعبه را در نقاط مختلف جابه جا یا حتی افزایش دهید . این امر باعث بهبود روند فروش و درآمدزایی کلان برای شما خواهد شد.

روش کار آکادمی مذاکره و زبان بدن در زمینه تحلیل داده

متخصصین ما در زمینه تحلیل داده ابتدا داده های خام شرکت شما را جمع آوری میکنند (این کار یا از طریق شما انجام میشود و دیتا را در اختیار کارشناسان ما قرار میدهید یا ما به صورت های مختلف اقدام به جمع آوری داده های مورد نیاز خود از مشتریان شما میکنیم به عنوان مثال با استفاده از سیستم های iot ووو این داده را جمع آوری میکنیم تا آماده تحلیل و دسته بندی شوند ) بعد از پیدا کردن داده های خام مرحله تحقیق و پیدا کردن الگو خاص و ویژگی های درون داده ها شروع میشود که کیفیت اینکار به خلاقیت های تحلیلی کارشناس تحلیلگر داده بستگی دارد و ما به شما تضمین میدهیم که کارشناسان ما در این زمینه جزو برترین ها هستند .

گام های مختلف در روند تحلیل داده

در زیر جهت آشنایی جزئی با نحوه فعالیت کارشناسان تحلیلگر داده آکادمی ما آشنا میشوید تا در جریان جزئی فعالیت های ما قرار گیرید.

۱- پیش پردازش داده ها (Preprocessing)

یکی از مراحل اصلی داده کاوی است که بایستی قبل از انجام عملیات بعدی، داده ها را پایش کرده و یا برای الگوریتم آماده کنیم.

۲- طبقه بندی (Classification)

نوعی یادگیری با ناظر است که در آن مجموعه داده ها توسط ناظر ما برچسب خورده است. وظیفه الگوریتم طبقه بندی ساخت یک مدل از روی داده ها است به گونه ای که برچسب نمونه های جدید را بتواند حدس بزند.

۳- خوشه بندی (Clustering)

نوعی یادگیری بدون ناظر است. وظیفه الگوریتم های Clustering یا همان خوشه بندی، این است که الگوهای ذاتی را در داده کشف کنند. داده هایی که برچسب مشخصی ندارند.

۴- کاهش ابعاد داده (Dimensionality Reduction)

یکی از روش های پرکاربرد برای کاهش دادن تعداد ویژگی های یک مسئله جهت نمایش داده ها و یا سبک تر کردن داده ها جهت تزریق به الگوریتم های خوشه بندی و طبقه بندی است. این روش یکی از روش های پیش پردازش داده ها نیز هست.

۵- کاوش الگو های پرتکرار (Frequent Pattern Mining)

جهت شناسایی الگوهایی در داده ها به کار می رود که مکررا طبق یک روند خاص تکرار شده باشند.

دیدگاهتان را بنویسید

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