تجزیه و تحلیل داده ها و بهترین ابزار برای استفاده چیست؟

وقتی اکثر مردم به تجزیه و تحلیل داده ها فکر می کنند ، آنها به دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها در یک ابزار مانند Microsoft Excel فکر می کنند. واقعیت این است که تجزیه و تحلیل داده ها شامل طیف گسترده ای از ابزارها و روشهای مختلف زیادی برای دستکاری و درک داستانی است که داده ها تعریف می کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟ اگر در مورد داده های تجاری ، تولید داده ها ، داده های بازاریابی یا داده های خاص برای صنعت و مشاغلی که فعالیت می کنید ، تجزیه و تحلیل داده ها بسیار متفاوت استفاده می شود.

در این مقاله ، شما هستید در مورد جنبه های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها ، معنی آنها و نحوه استفاده آنها به طور کلی در صفحه اطلاع می گیریم.

مجموعه داده ها

اولین مرحله تجزیه و تحلیل داده ها جمع آوری داده ها است. این به سادگی به معنای جمع آوری داده ها از کلیه منابعی است که اطلاعات مورد نیاز شما را در اختیار شما قرار می دهد.

داده ها می توانند شامل موارد زیر و موارد دیگر باشند:

  • ساخت کنترلرهای ماشین آلات
  • شخصی به طور دستی داده ها را وارد رایانه می کند
  • سنسورهایی که دما ، فشار و بیشتر را اندازه می گیرند
  • ابر مبتنی بر منابع داده
  • اطلاعاتی از طریق اینترنت مانند پایگاه داده های هواشناسی یا دولت
  • بانکهای اطلاعاتی که در شبکه شرکت شما قرار دارد

    یک چالش بزرگ برای بسیاری سازمانها می دانند چه ابزارهای فنی برای جمع آوری این اطلاعات در دسترس است. بیشتر اوقات نرم افزار لازم است تا به آن دستگاه یا منبع داده از راه دور متصل شوید و سپس آنها را به یک پایگاه داده داخلی یا سیستم مورخ داده بکشید.

    In_content_1 همه: [300x250] / dfp: [ 640x360]->

    این مناطق ذخیره سازی اغلب به عنوان "انبار داده" نامیده می شوند.

    پس از جمع آوری اطلاعات به یک انبار داده در داخل سازمان ، می توان از ابزارهای مختلفی برای انجام داده های واقعی استفاده کرد تجزیه و تحلیل.

    هوش تجاری

    پس از جمع آوری داده ها ، مرحله بعدی تصمیم گیری برای انجام این کار با تمام آن داده ها است. هنگامی که صحبت از هوش تجاری می شود ، داده های مورد نیاز باید به یک سازمان کمک کند تا تصمیمات شغلی بهتری کسب کند.

    گزارش ها و داشبورد Intelligence Business (BI) به مدیران و سایر رهبران مشاغل کمک می کند تا روند را بهتر درک کنند و دیدگاه های مختلفی از تجارت.

    این جنبه ها عبارتند از:

    • نیازها یا محدودیت های زنجیره تأمین
    • کاهش هزینه ها
    • بهبود فروش
    • نیازها و رفتارهای مشتری
    • پیش بینی فروش آینده یا تقاضای بازار
    • تدارکات و حمل و نقل
    • جمع آوری داده از همه این موارد متفاوت سیستمهای مختلف در سازمان شما به شما امکان می دهند ارتباطاتی بین اطلاعاتی ایجاد کنید که ممکن است قبلاً هرگز امکان پذیر نباشد.

      هوش تولیدی

      مشکل هنگام جمع آوری داده ها از فرآیندهای تولید این است که معمولاً فقط بخش اعظمی از آن وجود دارد.

      اگر فکر می کنید در مورد یک مرکز تولید معمولی ، هر دستگاه واحد در کف مغازه ده ها تا صدها نقطه از داده ها را جمع آوری می کند که عبارتند از:

      • درجه حرارت و فشارها
      • قطعات یا محصول ساخته شده
      • مواد اولیه استفاده شده
      • ضعیف قطعات ضبط شده
      • تعداد دزدگیرها و هشدارها
      • در بیشتر موارد ، تجهیزات تولیدی با استفاده خودکار می شوند از یک کنترلر منطقی قابل برنامه ریزی (PLC). این دستگاه ها نه تنها تجهیزات را طبق برنامه نویسی خود اجرا می کنند ، بلکه داده هایی را نیز از آن تجهیزات جمع می کنند و جمع می کنند.

        گرفتن داده از آن PLC ها شامل نرم افزاری است که در همان سرور روی یک سرور اجرا می شود. به عنوان آن PLC ها. بسیاری از فروشندگان هستند که نرم افزارهایی را برای گرفتن اطلاعات از آن دسته از کنترل کننده ها و مورخ داده ها یا یک بانک اطلاعاتی نوشتند.

        رهبران مورخ داده در این زمینه عبارتند از:

        • OSIsoft : این شرکت ده ها سال است که فعالیت دارد و شامل "یکپارچه سازها" یا درایورهایی است که می توانند تقریباً از هر نوع پردازنده ، سنسور یا بانک اطلاعاتی داده را بدست آورند.
        • Factorytalk : رهبر اتوماسیون طولانی مدت Rockwell Automation مورخ داده خود را با نام Factorytalk تولید کرد تا به مشتریان خود در جمع آوری داده ها از پردازنده های دستگاه کمک کند.
        • آواوا : که پیش از این به عنوان Wonderware شناخته می شد ، مورخان AVEVA قول می دهد "دسترسی باز" به داده های دستگاه مانند داده های پردازش ، هشدارها ، حوادث و موارد دیگر را فراهم کند.
        • نمادها : سازندگان Iconics یک پخش کننده کوچکتر در بازار تاریخچه داده ها قول می دهد "بایگانی با سرعت بالا" را تهیه کند ، بنابراین رزولوشن داده های ذخیره شده مطابق با آنچه در ابتدا روی دستگاه رخ داده است مطابقت دارد.

          تقریباً همه این ارائه دهندگان نرم افزار شامل ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها هستند تا همراه با راه حل تاریخچه داده های خود باشند. انتخاب راه حل مناسب برای جمع آوری داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها برای تأسیسات تولیدی شما به کنترلرهایی که استفاده می کنید ، نحوه ذخیره داده ها و میزان مایل به صرف هزینه بستگی دارد.

          تجسم داده ها

          معروف ترین ابزار برای جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تجسم داده های کسب و کار Microsoft PowerBI است .

          PowerBI یک ابزار قدرتمند تجسم است که توسط مایکروسافت ارائه شده است و به شما امکان می دهد داده های بسیاری را وارد کنید منابع داده های مختلف سپس می توانید داده ها را بین نمودارهای مختلف پای و نوار ، نمودارهای خط ، جداول و موارد دیگر برش داده و تکه کنید.

          امکان ترکیب اطلاعات از منابع مختلف داده به شما امکان می دهد همبستگی هایی را پیدا کنید که امکان پذیر نبود قبل از. این جادوی تجزیه و تحلیل داده های مدرن است. این امکان به دست آوردن بینش هایی را می دهد که پیش از این امکان پذیر نبوده اند قبل از ابزارهایی که به شما امکان می دهند داده ها را از بسیاری از منابع تجسم کنید.

          PowerBI تنها برنامه ای نیست که قابلیت دستکاری و تجسم داده ها از این طریق را دارد. در حقیقت ، بازارهای رو به رشد فقط برای این نوع ابزارها وجود دارد.

          ابزارهای برجسته تجسم داده ها امروز عبارتند از:

          • پایگاه داده : یک راه حل منبع باز (رایگان) که خود را به عنوان اجازه می دهد تا افراد را در سازمان "سؤال کنید و از داده ها بیاموزید".
          • تابلو : یک سکوی تجسم داده های محبوب که در بسیاری از صنایع مختلف استفاده می شود. اتصال به بسیاری از منابع داده مختلف در دسترس است.
          • چه بند : محبوبیت در بین آژانس های بازاریابی به دلیل تهیه گزارش های آسان برای درک آسان. این ابزار شامل تولید گزارش خودکار می باشد و می تواند بطور خودکار آن ها را برای هر کس از طریق ایمیل ارسال کند.
          • JasperReports : این یکی دیگر از راه حل های گزارش دهی منبع باز است. این نیرو از توانایی خروجی گزارش ها در قالب های مختلف مانند اسناد چاپی ، PDF ها و گزارش های مبتنی بر وب ناشی می شود.

            گزینه ای که می خواهید با آن بگذرید بستگی به سرمایه گذاری شما یا سازمان شما می خواهد بسازد خوشبختانه در صورت نیاز به گزینه های منبع باز عالی ، در اینجا وجود دارد.

            داده کاوی

            یکی از قدرتمندترین تکنیک های جدید تجزیه و تحلیل داده ها ، چیزی به نام داده کاوی است.

            داده کاوی برای پیش بینی روندهای آینده بر استفاده از مدل سازی آماری برای بیرون کشیدن الگوهای و روندها از حجم زیادی از داده ها تمرکز دارد.

            برنامه هایی که می توانند تجزیه و تحلیل آماری داده کاوی را انجام دهند بسیار تخصصی هستند و اغلب نیاز به برنامه یا موقعیت مورد نظر دارند.

            انواع آنالیز داده کاوی عبارتند از:

            • تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA): این شامل جستجوی الگوهای در داده ها به منظور شناسایی روندهای جدید یا یادگیری اطلاعات جدید است.
            • تجزیه و تحلیل داده های تأیید کننده (CDA: این شامل استفاده از همه داده های جمع آوری شده برای امتحان کردن و تعیین اینکه آیا همبستگی های مشکوک صحیح است.
            • برخی از مهمترین ابزارهای نرم افزاری داده کاوی که امروزه در بازار موجود است عبارتند از:

              • Rapid Miner : یک سیستم تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده منبع باز عالی که به زبان جاوا نوشته شده است قادر به یادگیری ماشین ، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و استخراج متن است.
              • حساس : نرم افزار دارای مجوز متناسب با هوش تجاری ، با قابلیت مقیاس برای l سازمان های arge این شامل یک ماژول گزارش دهی عالی است.
              • اوراکل : یکی از نام های پیشرو در صنعت داده ، Oracle ویژگی داده کاوی را در SQL ارائه می دهد که به سازمان ها امکان می دهد از داده های ذخیره شده در پایگاه داده Oracle استفاده کنند.
              • IBM Cognos : این نرم افزار قادر به پردازش حجم زیادی از داده ها برای شناسایی روندهای مهم است. اینها می توانند برای تولید گزارش برای مدیریت یا دیگران استفاده شوند.
              • SAS : نام بزرگ دیگری در صنعت داده ، سیستم تجزیه و تحلیل آماری (SAS) به طور ویژه برای معدن ، مدیریت ، و حتی داده ها را بر اساس نتایج تحلیلی به روز کنید.

                همانطور که می بینید ، جنبه های بسیاری برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد و ابزار مورد نیاز برای استفاده در آنها بستگی به چیزی دارد که امیدوارید از آن داده ها بیاموزید. .

                پیشرفت ها در تجزیه و تحلیل داده ها هر سال به پیشرفت خود ادامه می دهد ، و هر شرکت یا سازمانی که امیدوار است در صنعت خود بماند ، باید در بالای ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها در دسترس قرار بماند و از آنها در حد توان کامل استفاده کند.

                پست های مرتبط:


                16.06.2020