نیلوفر رجب نیک

مطالعه این مقاله حدود 53 دقیقه زمان ‌می‌برد.
1402/02/09
696


تجزیه و تحلیل داده‌ها چیست و چگونه انجام می‌شود؟


امروزه نسبت به گذشته استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها در زندگی بشر و انجام امور و کارهای آن نمود بیشتری پیدا کرده است. به صورتی که در بسیاری از کسب و کارها به تحلیل داده‌ها و تصمیم‌گیری بر اساس آن نیاز داریم. در مقالات گذشته درباره داده‌ها اطلاعاتی را در اختیار شما عزیزان قرار داده‌ایم. در این مقاله از وب سایت اس دیتا نیز قصد داریم تا به بررسی تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازیم و اطلاعاتی را در این خصوص با شما در میان بگذاریم. بنابراین برای کسب اطلاعات بیشتر تا انتهای این مطلب با ما همراه باشید.  

 

داده چیست و در زندگی ما چه کاربردی دارد؟

از زمان‌های گذشته تاکنون انسان‌ها همیشه به تولید داده‌ها پرداخته‌اند و از آن‌ها در هر شرایطی استفاده کرده‌اند. اگر بخواهیم یک تعریف کلی از داده‌ها را در اختیار شما عزیزان قرار دهیم، باید اشاره نماییم که داده به مجموعه‌ای از اطلاعات یا فراوانی‌هایی اطلاق می‌گردد که برای پردازش و تحلیل مورد استفاده قرار خواهند گرفت. این داده‌ها می‌توانند به 4 صورت زیر باشند:

نکته بسیار مهمی که باید بدانید، این است که از داده‌ها برای موارد زیر استفاده می‌شوند:

 

کاربرد داده‌ها در زندگی:

به صورت کلی داده‌ها در زندگی ما تاثیر بسزایی دارند و در صنایع و حوزه‌ها یا بخش‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند. از جمله کاربرد داده‌ها در زندگی روزمره می‌توان به موارد مهم زیر اشاره داشت:  

بهبود فرآیند تصمیم‌گیری:

استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها  به ما کمک می‌کنند تا در خصوص مسائل مختلف، تصمیم‌گیری‌های بهتر و منطقی‌تری داشته باشیم. این موضوع برای بسیاری از سازمان‌ها و شرکت‌ها حائز اهمیت است. با استفاده از تحلیل داده‌ها، می‌توانیم به راحتی الگوها و روندهای مختلف را شناسایی کرده و بر اساس آنها تصمیم‌گیری نماییم.  

 

پیش‌بینی و تحلیل رفتار:

یکی دیگر از کاربردهای مهم تحلیل داده‌ها در زندگی و امور امروزه ما، پیش بینی و تحلیل رفتار به خصوص تحلیل رفتار مشتریان است. لازم به ذکر می‌باشد که با استفاده از تحلیل داده‌ها، می‌توانیم رفتار و عادات افراد را به خوبی پیش بینی نماییم و بر اساس ان برای شرکت یا سازمان خود تصمیم‌گیری کنیم. مزایای این موضوع به شرح زیر می‌باشد:

 

بهبود کیفیت محصولات و خدمات:

بسیاری از سازمان‌ها که محصول یا خدمتی را ارائه می‌دهند، باید بتوانند کیفیت را در اولویت خود قرار داده تا مشتریان بسیاری را به سمت خود جذب نمایند. با با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌توانیم نقاط ضعف و قوت محصولات و خدمات را شناسایی کرده و آن‌ها را بهبود دهیم.  

 

کاهش هزینه‌ها:

داده‌ها در هر شرایطی می‌توانند به ما کمک کنند. یکی از آن‌ها کاهش هزینه‌ها و حتی کاهش ریسک با استفاده از تحلیل داده‌ها و استفاده از آن‌ها در تصمیم‌گیری می‌باشد. با تحلیل داده‌ها، ما می‌توانیم به راحتی نقاطی را شناسایی کنیم که می‌توانیم با استفاده از آن‌ها هزینه‌ها را کاهش دهیم. این می‌تواند برای بسیاری از صنایع مفید واقع شود.

 

شناسایی فرصت‌های بازار:

با تحلیل داده‌ها، ما می‌توانیم فرصت‌های بازار را شناسایی کرده و از آنها بهره‌برداری کنیم. این می‌تواند به تبلیغات و بازاریابی، تحقیق و توسعه و یا بسیاری از صنایع دیگر کمک شایانی نماید.

 

انواع تحلیل داده:

به صورت کلی تجزیه و تحلیل داده‌ها به 4 دسته بسیار کلی تقسیم بندی می‌شوند که مشاغل گوناگون مطابق با زمینه فعالیت خود از هر کدام می‌توانند بهره ببرند. در ادامه به بررسی هر کدام از انواع تحلیل داده خواهیم پرداخت:

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده 

استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده به منظور پیش‌بینی روند رشد کسب‌وکارتان در آینده مورد استفاده قرار خواهد گرفت. استفاده از این روش می‌تواند موارد زیر را پیش بینی و مورد بررسی قرار دهد:

این نوع تحلیل داده، بر اساس دیتاهای شما نتیجه گیری را بیان می‌کند. لازم به ذکر است که مدل‌سازی آماری برای این نوع از تحلیل داده، مورد استفاده قرار خواهد گرفت.

 

تجزیه و تحلیل تشخیصی

یکی دیگر از انواع تجزیه و تحلیل داده‌ها، تجزیه و تحلیل شخصی می‌باشد. باید اشاره شود که در این نوع از تحلیل داده‌، از داده‌ها برای تشخیص علت وقوع یک استفاده خواهد شد تا شما از دلایلی که سبب رخ داد این موضوع خاص شده است اطلاع یابید. در واقع این امر اتفاق افتاده می‌تواند مثبت یا منفی باشد اما درک علت رخ دادن آن می‌تواند دیدگاه مناسب و شفافی به شما بدهد و قطعا در اقدامات بعدی‌تان تاثیر بسزایی خواهد داشت.

 

تجزیه و تحلیل تجویزی

نام این تجزیه و تحلیل گویای همه چیز خواهد بود. در واقع در این نوع از تجزیه و تحلیل، با استفاده از نمودارها و گزارشات آماری به شما اطلاق می‌گردد که باید چه کارهایی را انجام دهید یا اینکه از چه کارهایی باید دوری کنید. نکته مهم این است که این نوع تحلیل بیشتر برای مدیران، سهام‌داران و افراد تصمیم گیرنده مناسب و کاربردی خواهد بود.

 

تجزیه و تحلیل توصیفی

در این مورد، اطلاعات و داده‌ها، برای توصیف و توضیح یک مورد مشخص در یک بازه زمانی خاص، استفاده می‌شوند تا اطلاعات و آمار دقیق و کاملی را به شما ارائه دهد.

 

روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده کدام است؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان به شکل‌های بسیار مختلفی انجام داد. البته انتخاب هر کدام از روش‌های تحلیل داده نیاز به بررسی و سپس انتخاب بهترین گزینه دارند. از جمله روش‌های رایج برای تجزیه و تحلیل داه‌ها می‌توان به موارد مهم زیر اشاره داشت:

 

تحلیل آماری

از روش‌های آماری برای تحلیل داده‌ها استفاده‌های بسیاری می‌شود. این روش با استفاده از موارد زیر به تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌پردازد:

 

تحلیل خوشه‌ای

یکی دیگر از روش‌های خاص تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از تحلیل خوشه‌ای می‌باشد.در این روش، داده‌ها به گروه‌های کوچکتر تقسیم خواهند شد که در هر گروه داده‌هایی با ویژگی‌های مشابه قرار خواهند گرفت. این روش معمولا برای کاوش داده‌ها و شناسایی الگوهای مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 

تحلیل عاملی

در این روش، داده‌ها به موارد و عوامل مختلفی تقسیم بندی می‌شوند و هر عامل شامل یک مجموعه از ویژگی‌های به شمار می‌آید. از این روش به صورت معمول برای شناسایی روابط بین ویژگی‌ها و تحلیل اثرات متقابل آنها بهره‌گیری خواهد شد.

 

تحلیل مؤلفه‌های اصلی

از جمله روش‌های دیگر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی می‌باشد. در این روش، داده‌ها به عناصر مختلف تجزیه خواهند شد که هر کدام از آنها شامل یک مجموعه از ویژگی‌های اصلی است. این روش معمولا برای کاهش بعد داده‌ها و شناسایی الگوهای پنهان استفاده می‌شود.

 

تحلیل رگرسیون

در این روش، رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل را بررسی خواهیم کرد. این روش معمولا برای پیش‌بینی مقدار یک متغیر از متغیرهای دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد. بنابراین یکی از روش‌های کاربردی برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها به شمار می‌آید.

 

یادگیری ماشین

در یادگیری ماشین، الگوریتم‌های مختلفی برای یادگیری از داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. این روش معمولا برای تشخیص الگوهای پنهان، پیش‌بینی‌ها و یا دسته‌بندی داده‌ها استفاده خواهد شد.

 

نکته بسیار مهم:

به صورت کلی، هر نوع تجزیه و تحلیل داده برای موارد زیر می‌تواند استفاده شود و کاربردی باشد:

 

مزایای تجزیه و تحلیل داده‌ها در صنایع مختلف چه می‌باشد؟

این سوالی است که برای بسیاری از شما به وجود می‌آید. باید اشاره داشت که تجزیه و تحلیل داده‌ها به دلیل قابلیت استفاده در صنایع مختلف، از اهمیت بالایی برخوردار خواهند بود و می‌توان از آن‌ها استفاده‌های بسیاری داشت. در ادامه به برخی از مزایای تجزیه و تحلیل داده‌ها در صنایع مختلف اشاره خواهد شد:

صنعت بازاریابی

تجزیه و تحلیل داده‌ها در بازاریابی به منظور به دست آوردن اطلاعاتی از مشتریان و بازار و به کارگیری آنها برای  بهبود برنامه‌های بازاریابی و افزایش فروش بسیار تاثیر گذار است. بنابراین بسیاری از سازمان‌ها باید بتوانند از این علم در بحث بازاریابی خود استفاده کنند.

 

صنعت شبکه‌های اجتماعی

امروزه شبکه‌های اجتماعی یکی از مهمترین و خاص‌ترین مکان‌ها برای بازاریابی و به شهرت رسیدن است. در واقع می‌توان اذعان داشت که تجزیه و تحلیل داده‌ها در شبکه‌های اجتماعی امکان موارد زیر را فراهم خواهد کرد:

 

صنعت حمل و نقل

شایان ذکر است که تجزیه و تحلیل داده‌ها در صنعت حمل و نقل امکان موارد زیر را برای مسافران فراهم خواهد کرد:

 

صنعت بهداشت و درمان

تجزیه و تحلیل داده‌ها در صنعت بهداشت و درمان برای موارد زیر مورد استفاده قرار می‌گیرد:

 

صنعت مالی

تحلیل داده‌ها در صنعت مالی، می‌تواند برای موارد زیر مورد استفاده قرار بگیرد:

 

صنعت تولید

تجزیه و تحلیل داده‌ها در صنعت تولید، مزایای زیر را به همراه خواهد داشت:

 

سخن پایانی:

به طور کلی، تحلیل داده‌ها در هر صنعتی، می‌تواند به بهبود عملکرد، کاهش هزینه‌ها، پیش‌بینی روند و بهبود تصمیم‌گیری کمک کند. شما عزیزان می‌توانید برای انجام تحلیل داده‌های خود به وب سایت اس دیتا مراجعه کرده و با کارشناسان و متخصصان این مجموعه مشورت کنید. ما در کنار شما هستیم تا بتوانید سازمان خود را رشد دهید و آن را به بهترین شکل ممکن مدیریت نمایید.




برچسب‌ها:

تحلیل داده داده کاوی داده کاوی مالی

مقالات مرتبط


تفاوت بیگ دیتا و داده کاوی تحلیل پوششی داده ها چیست؟ تحلیل داده ها در بازارهای مالی همه چیز راجب تحلیل سرشکنی در ساختمان داده ابزارهای دریافت داده برای خطوط لوله داده خودکار پیاده‌سازی دریاچه داده برای تحلیل سازمانی استراتژی‌های دموکراتیزه کردن داده در تیمها آموزش آسان تحلیل بیگ دیتا تحلیل داده های مهندسی صنایع تحلیل روندهای بازار در صنایع تولیدی مدل های یادگیری ماشین تحت نظارت و بدون نظارت پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده‌ها راه‌حل‌ های رایانش ابری برای مدیریت داده های بزرگ تحلیل پیشبینی برای مدل های مالی آینده‌نگر ابزارهای هوش تجاری برای گزارش‌دهی داده پردازش بلادرنگ داده با گوگل بیگ کوئری مصورسازی پیشرفته داده با پاور بی آی تکنیک های داده کاوی برای کسب بینش مشتریان پردازش داده های بزرگ با آپاچی اسپارک چارچوب های حاکمیت داده برای شرکت های بزرگ یکپارچه سازی داده برای پروژه های تحلیل پیشرفته مقایسه داده های ساختار یافته و غیر ساختار یافته تحلیل داده و گزارش نویسی همه چیز راجب تحلیل پوششی داده ها تحلیل داده خرید چای تحلیل دیتا بهترین ارز دیجیتال بیگ دیتا مصرف کاغذ تحلیل داده بازار خرید طلا تحلیل تخصصی مصرف نمک پیش بینی فروش داده های تخصصی بازار موبایل بیگ دیتای مصرف فست فود بیگ دیتا بازار فروش سایپا بیگ دیتا بازار فروش ماشین جمع آوری داده برای بازار بستنی تحلیل داده برای بررسی بازار پوشاک روش تحلیل داده ها در پروپوزال داده های تحلیلی برای شرکت های نفت داده های تحلیلی برای بازاریابی معایب تحلیل پوششی داده ها تحلیل های پیش بینی کننده برای فروش خودرو تحلیل داده در مهندسی صنایع تحلیل داده در بازارهای مالی آموزش آمار کاربردی برای تحلیل داده ها تحلیل سرشکنی در ساختمان داده بهترین نرم افزار تحلیل داده های کیفی بیگ دیتا مصرف آب معدنی انواع روش های تجزیه و تحلیل داده ها تحلیل های پیشبینی کننده‌ی بازار بصری سازی داده ها تحلیل داده های ارز های دیجیتال بیگ دیتا برای شرکت های بیمه داده های تحلیلی بیگ دیتا برای متقاضیان خودرو آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از Excel بررسی روندهای جدید در بیگ دیتا تحلیل داده‌ها: نرم‌افزارهای مورد نیاز اهمیت داده‌کاوی در تجارت الکترونیک مطالعه موردی: تحلیل داده‌ها در صنعت مالی معرفی پروژه‌های موفق داده‌کاوی تحلیل داده‌ها: بهترین شیوه‌ها آموزش پیشرفته داده‌کاوی معرفی ابزارهای پولی تحلیل داده چگونه از داده‌ها برای بهبود بهره‌وری استفاده کنیم؟ تحلیل داده‌ها: از مقدمات تا پیشرفته آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از MATLAB جمع آوری داده بررسی چالش‌های داده‌کاوی بررسی چالش‌های تحلیل داده‌ها آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از R کاربردهای داده‌کاوی در صنعت گردشگری اهمیت داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک تحلیل داده‌ها: تکنیک‌های داده‌کاوی بیگ دیتا نقش بیگ دیتا در بهبود خدمات مشتری بررسی روندهای جدید در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌ها: ابزارهای مورد نیاز اهمیت داده‌کاوی در بازاریابی دیجیتال تحلیل داده‌ها در صنعت بیمه آموزش تحلیل داده‌ها با استفاده از Python چگونه از داده‌ها برای بهبود رضایت مشتری استفاده کنیم؟ تحلیل داده‌ها: تکنیک‌های پیشرفته آموزش مقدماتی داده‌کاوی معرفی ابزارهای رایگان تحلیل داده چگونه تحلیل داده‌ها می‌تواند به کاهش هزینه‌ها کمک کند؟ تحلیل داده‌ها: نکات و ترفندهای حرفه‌ای راهنمای کامل داده‌کاوی برای مبتدیان نقش بیگ دیتا در بهبود زنجیره تأمین تحلیل داده‌ها: از داده خام تا اطلاعات مفید کاربردهای داده‌کاوی در صنعت بانکداری چگونه از داده‌ها برای بهبود فروش استفاده کنیم؟ ابزارهای برتر تحلیل داده در سال ۲۰۲۴ تحلیل داده‌ها: از تئوری تا عمل تحلیل بازار: داده‌محوری در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در تحلیل متن‌ها و استخراج اطلاعات کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک در صنعت بانکداری کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباط و شبکه‌ مخابرات کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های بیمه و مالیات کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت منابع انسانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فروشگاه‌های آنلاین کاربرد داده در تحلیل ترافیک و راهبردهای حمل و نقل هوشمند کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی مشتریان کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل مشتریان و افزایش رضایت آنها کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی سازمانی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای مشتری محور کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های مخابراتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در سیستم‌ خرید و فروش آنلاین در بازار بین‌المللی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل ریلی شهری کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل هوایی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در فضای مجازی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های انرژی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان در فروشگاه‌های زنجیره‌ای کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌ خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در بازاریابی موبایل کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خدمات بهداشتی و درمانی روستایی کاربرد داده در تحلیل ریسک‌ها و امنیت سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مالی و سرمایه‌گذاری کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه کاربرد داده در تجزیه و تحلیل عملکرد سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امداد و نجات کاربرد داده‌ها در تحلیل ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود سیستم‌های مدیریت پروژه و برنامه‌ریزی کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده در صنعت خودرو کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های ارتباطی و اطلاع‌رسانی کاربرد داده در تحلیل متن و استخراج اطلاعات کاربرد داده‌ها در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند صنعتی و بازاریابی کاربرد داده در بهبود خدمات حمل و نقل ریلی کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان کاربرد داده در تجزیه و تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های ارتباطی و شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در بهبود خدمات بانکی و مالی اینترنتی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های توزیع و لجستیک کاربرد داده در تحلیل ریسک و امنیت سایبری کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های حمل و نقل عمومی کاربرد داده در بهبود فرآیندهای ارتباطی و نظارتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل روند فروش و بازاریابی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های بیمه‌ای کاربرد داده در تحلیل رفتار اجتماعی و روانشناختی کاربرد داده در ارتباطات بین‌المللی و فرهنگ سازمانی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های توزیع شده کاربرد داده در تحلیل فاکتورهای اقتصادی و بازاریابی کاربرد داده در مدیریت دانش سازمانی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری در فروشگاه اینترنتی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل متن و معناشناسی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های خرید و فروش آنلاین کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های مرتبط با محیط زیست کاربرد داده در بهبود فرآیندهای اداری کاربرد داده در تحلیل رویدادها و جشنواره‌ها کاربرد داده در مدیریت منابع طبیعی کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل رقابت بازار کاربرد داده در بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک سازمان‌ها کاربرد داده در بهبود عملکرد سیستم‌های خدمات مشتری کاربرد داده در تحلیل رفتار مشتریان آنلاین کاربرد داده در بهبود سیستم‌های امنیتی کاربرد داده در بهبود عملکرد محصولات و خدمات بانکی کاربرد داده در ارتباطات و رسانه‌ها کاربرد داده در بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ترافیک کاربرد داده در ایجاد شهرهای هوشمند کاربرد داده در تجزیه و تحلیل ریسک کاربرد داده در ارتباط با مشتریان و خدمات مشتری کاربرد داده در بهبود عملکرد ورزشکاران کاربرد داده در تحلیل شبکه‌های اجتماعی کاربرد داده در ارتقای کیفیت محصولات و خدمات کاربرد داده در بهبود سرعت و کارایی سیستم‌ها کاربرد داده در ارزیابی عملکرد سازمانی کاربرد داده در بهبود سیستم‌های حمل و نقل کاربرد داده در ارتباطات و بازاریابی کاربرد داده در بهبود تجربه کاربری کاربرد داده در پیشگیری و کشف تقلب کاربرد داده در پیش‌بینی روند بازار کاربرد داده در بهینه‌سازی عملکرد سازمانی کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کاربرد داده در تحلیل رفتار مصرف‌کننده کاربرد داده در بهبود فرآیندهای تولید کاربرد داده در تجزیه و تحلیل بازار کاربرد داده در مدیریت زنجیره تأمین کاربرد داده در مدیریت منابع انسانی مدل‌های مختلف احتمالاتی در تحلیل داده‌ها کاربرد داده حوزه امنیتی شناسایی و پیش بینی رویدادهای امنیتی حوزه ورزشی بهبود عملکرد و پیش بینی نتایج مسابقات حوزه فرهنگی شناسایی الگوهای رفتاری و فرهنگی جوامع تحلیل داده در جامعه شناسی تحلیل داده برای بهبود استراتژی بازاریابی حوزه حمل و نقل بهبود ایمنی و کاهش تصادفات رانندگی تحلیل داده در حوزه انرژی تحلیل داده در پیشبینی مشکلات فنی و ارائه راهکار تحلیل داده در علوم پزشکی:کاربردها و نتایج تحلیل داده در مدیریت منابع انسانی و بهبود عملکرد پرسنل انواع توزیع‌های احتمال و کاربردهای آن‌ها در تحلیل داده‌ها معرفی مفاهیم پایه تحلیل داده‌های بزرگ و نحوه پردازش آن‌ها استفاده از شبکه‌ های عصبی در تحلیل سری ‌های زمانی کاربرد شبکه‌ های عصبی در تحلیل داده‌ های تصویری معرفی مفاهیم پایه شبکه‌ های عصبی و نحوه عملکرد آن‌ها معرفی روش‌ های مختلف تحلیل سری‌ های فضایی مقایسه روش ‌های مختلف تحلیل سری‌ های فضایی برای پیش ‌بینی داده‌های فضایی مفاهیم پایه تحلیل سری‌ های فضایی و کاربرد های آن در آمار و تحلیل داده‌ ها تفاوت بین داده‌های دومرحله‌ای و داده‌های سه‌مرحله‌ای کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه و نوآوری خوشه‌بندی و کاربرد آن در گروه‌بندی مشتریان پیش‌بینی و تحلیل داده‌های آب و هوا کاربردهای هوش تجاری در صنعت تحقیق و توسعه تحلیل داده‌های ارتباطی و تبیین الگوهای ارتباطی تحلیل داده‌های آموزش و یادگیری تحلیل داده‌های حمل و نقل و بهینه‌سازی مسیرها تحلیل داده‌های علوم اجتماعی و رفتار انسانی ضریب همبستگی چیست؟ چگونه در تحلیل داده‌ها استفاده می‌شود؟ روش‌های مختلف رگرسیون در آمار روش‌های کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها و کاربردهای هرکدام رگرسیون چیست؟ کاربرد آن در تحلیل داده‌ها روش‌ های مختلف محاسبه میانگین و واریانس مقایسه بین روش‌های مختلف تحلیل داده‌های بزرگ و مزایا و معایب هر یک از آن‌ها کاربرد تحلیل داده‌های بزرگ در شناسایی الگو و پیش‌ بینی داده‌ها تحلیل عددی در آمار و کاربرد آن در مسائل علمی تحلیل سری زمانی و کاربرد آن کاربرد تحلیل بیزی در پیش‌بینی و ارزیابی خطا استفاده از مدل سازی گراف در تحلیل داده‌ها مقایسه روش‌های مختلف تحلیل ترکیبی داده‌ها و مزایا و معایب هر کدام کاربرد تحلیل ترکیبی داده‌ها در تحلیل داده‌های چند متغیره معرفی مفاهیم پایه تحلیل ترکیبی داده‌ها مقایسه تحلیل عاملی با روش‌های دیگر تحلیل چند متغیره کاربرد تحلیل عاملی در تحلیل داده‌ های بزرگ و مجموعه‌های پیچیده تحلیل داده‌های حجم بالا با استفاده از ابزارهای ابری بهینه‌سازی فرآیندها و تصمیم‌گیری با استفاده از علم داده الگوریتم‌های پردازش داده در علم داده استخراج ویژگی‌های مهم در داده‌ها هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت مبلمان و دکوراسیون داخلی هوش تجاری و کاربردهای آن در صنعت فناوری اطلاعات مفاهیم پایه آماری مانند میانگین، واریانس و انحراف معیار استفاده از روش‌های آماری برای پیش ‌بینی رشد شرکت بهبود تجربه کاربری با استفاده از علم داده تحلیل داده‌های حسابداری و مالی پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های متنی کاربردهای هوش تجاری در صنعت خودروسازی تحلیل داده‌های اینترنت اشیا تحلیل داده‌های مالی و پیش‌ بینی ریسک‌ها کاربرد آمار پیشرفته در تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده الگوریتم‌های یادگیری ماشین در علم داده تحلیل داده‌های بزرگ و مدیریت حجم بالای داده مفاهیم پایه آمار پیشرفته مانند توزیع‌های پیچیده و مدل‌سازی خطی تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی و تأثیر آن در تبلیغات تحلیل داده‌های مکانی و کاربردهای جغرافیایی بهبود فرآیند تصمیم‌گیری با استفاده از علم داده تحلیل داده‌های زمانی و پیش‌بینی رویدادها تحلیل داده‌ها در حوزه بازاریابی و تبلیغات شبکه‌های عصبی و کاربردهای آنها در علم داده استفاده از روش‌های آماری در تجزیه و تحلیل داده‌های ارتباطی و بازخورد مشتری استفاده از علم داده در صنعت خودروسازی و تولید مدل‌سازی و پیش‌بینی رفتار مشتریان تحلیل داده‌های منابع انسانی برای شناسایی الگوهای عملکرد کارکنان استفاده از روش‌های آماری برای پیش‌‌بینی عملکرد سازمان و بهبود تصمیم‌‌گیری شرکت مرجع داده تحلیل داده‌های مشتری برای شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان تحلیل داده‌های بازاریابی برای شناسایی چالش‌ها و فرصت‌های بازار شرکت علم داده تحلیل داده‌های عملیاتی برای شناسایی مشکلات و بهبود فرآیندها کاربرد آمار در بهبود عملکرد و بهره‌‌وری سازمان شرکت بیگ دیتا شرکت تحلیل داده معرفی مفاهیم پایه تحلیل بیزی معرفی توزیع‌های احتمال و استفاده از آن‌ها در تحلیل آماری تفاوت میان روش‌های رگرسیون خطی و غیر خطی تفاوت بین آزمون فرضیه یک‌طرفه و دوطرفه تحلیل عاملی و کاربرد آن تحلیل عاملی در شناخت الگوها و ارتباطات بین متغیرها آشنایی با توزیع‌های احتمالاتی مختلف در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از تحلیل بیزی تحلیل رگرسیون و کاربردهای آن در تحلیل داده‌ها تحلیل داده‌ها با استفاده از مفاهیم آماری انواع روش‌های نمونه‌گیری و انتخاب نمونه در تحلیل داده‌ها آزمون فرضیه در تحلیل آماری داده‌ها تحلیل داده در بهبود مدیریت موجودی تحلیل داده در بهبود کیفیت محصولات و خدمات تحلیل داده در تحقیق و توسعه محصولات جدید تحلیل داده در حوزه آموزشی تحلیل پدیده‌های اجتماعی و جامعه شناختی تحلیل داده در علوم حیوانی تحلیل داده در علوم روانشناسی تحلیل داده در علوم فضایی تحلیل داده در بهبود عملکرد فروش و افزایش درآمد تحلیل داده در بهبود خدمات به مشتریان تحلیل داده برای بهبود عملکرد کسب و کار تحلیل داده در محیط زیست شناخت آلودگی هوا و آب داده چیست؟ تحلیل داده چه می‌کند؟ تحلیل داده چیست و چه کاربردی دارد؟ مدیریت کسب و کار تصمیم‌گیری داده محور و مزایای آن تجزیه و تحلیل بیگ دیتا در بازاریابی عناصر اصلی موفقیت در دیتا مارکتینگ داده کاوی مکانی چیست؟ علم داده مکانی چیست؟ ارزش هوش تجاری در کسب‌وکارها اهمیت کلان داده‌ها در بازاریابی ابزارهای هوش تجاری

داشبورد‌های مرتبط


هزينه ناخالصی داخلی سال 1395 به سال هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 به قيمت بازار هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش دولتی هزينه ناخالصی داخلی به سال 1395 بخش خصوصی هزينه ناخالصی داخلی به سال هزينه ناخالصی داخلی به قيمت بازار هزينه ناخالصی داخلی بخش تغيير در موجودی انبار هزينه ناخالصی داخلی بخش هزينه های بخش دولتی هزينه ناخالصی داخلی بخش هزينه های بخش خصوصی توليد ناخالص داخلی سال 1395به سال توليد ناخالص داخلی سال 1395 به قیمت پایه توليد ناخالص داخلی به سال توليد ناخالص داخلی به قیمت پایه هزينه ناخالص داخلی سال 1395 به سال هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش سرمایه ماشين آلات هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش هزينه های دولتی هزينه ناخالص داخلی سال 1395 بخش هزينه های خصوصی هزينه ناخالص داخلی بخش توليد ناخالص داخلی سال هزينه ناخالص داخلی بخش توليد داخلی به قيمت بازار هزينه ناخالص داخلی بخش اشتباهات آماری‌ هزينه ناخالص داخلی بخش تشكيل سرمايه در ماشين آلات هزينه ناخالص داخلی بخش هزينه های نهايي بخش دولتی هزينه ناخالص داخلی بخش هزينه های نهايي بخش خصوصی