19. کارگاه آنالیز داده های زیستی

Description

آنالیز داده چیست و چه کاربردی دارد؟

تحلیل داده یا Data Analysis عبارتی است که این روزها بیشتر از پیش به گوش‌تان می‌خورد. تمام کسب‌وکارها برای دستیابی به اهداف مختلف، از داده‌ها استفاده می‌کنند و با تحلیل و بررسی درست سعی می‌کنند قدم‌های بعدی خود را سنجیده‌تر بردارند. تحقیقات مربوط به شناخت بازار و مشتری، اجرای کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند و بهبود عملکرد فعلی از اهدافی هستند که به کمک تحلیل داده، میسر می‌شوند..

تجزیه و تحلیل داده چیست؟

به طور کلی منظور از تحلیل داده، ارزیابی داده‌ها به وسیلهٔ ابزارهای آماری و تحلیلی است. هدف از تحلیل داده، بررسی دقیق موارد گوناگون، سنجش وضعیت فعلی و تصمیم‌گیری بهتر برای انجام هر کدام از آنها در آینده است.

به عبارت دیگر، در فرایند آنالیز دیتا، با روش‌های کمی و کیفی اطلاعات ارزشمند استخراج، مرتب و تحلیل می‌شوند. این مهارت در انواع کسب‌وکار و علوم کاربرد دارد و با گذشت زمان، بر اهمیت و تاثیر آن افزوده می‌شود.

مراحل تحلیل داده

1. جمع‌آوری داده
   اولین مرحلهٔ آنالیز داده‌ها، جمع‌آوری آنهاست. در مرحله جمع‌آوری داده‌ها باید بستر، زمان و داده‌هایی که قصد گردآوری‌شان را دارید مشخص کنید. برای مثال شخصی که قصد تحلیل داده‌های بخشی از فضای مجازی را دارد می‌داند می‌خواهد در کدام بستر، در چه تاریخی، کدام داد‌ها را جمع‌آوری کند.
2. بررسی داده جمع‌آوری شده
   در طی مرحله جمع‌آوری داده‌ها، ممکن است برخی از دیتایی که مورد نظرتان نبوده نیز جمع‌آوری شده باشد یا در قسمت‌هایی از مرحله قبلی، خطایی رخ داده باشد؛ بنابراین بررسی هم‌خوانی دیتای به دست آمده با هدف تعیین شده‌تان، اهمیت بسیاری دارد.  در این مرحله ارزشمندی کیفیت ابزار جمع‌آوری و تحلیل داده، دیده می‌شود.
3. تحلیل داده
   نهایتا بعد از جمع‌آوری و بررسی صحت داده‌ها، نوبت به تحلیل آنها می‌رسد. تحلیل داده فرایندی است که نیازمند ابزارهای با کیفیت، نیروی متخصص و دقت و سنجش بسیاری است؛ از این رو بسیاری از کسب‌وکارها با همین هدف ایجاد شده‌اند تا داده‌های مشخصی را از کلان داده‌های خود استخراح و آن را در مورد بررسی و تحلیل قرار دهند.

انواع تحلیل داده کدامند؟

تجزیه و تحلیل داده ۴ نوع مختلف دارد که مشاغل گوناگون مطابق با زمینه فعالیت خود از هر کدام می‌توانند استفاده کنند؛ در پاراگراف بعدی این ۴ نوع از آنالیز دیتا را بررسی می‌کنیم:

1. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی کننده
   این نوع تحلیل، از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی روند رشد کسب‌وکارتان در آینده استفاده می‌کند همچنین رفتار بازار، مشتریان، مخاطبان و… را بر اساس دیتای شما تا به الان، پیش‌بینی و بیان می‌کند. مدل‌سازی آماری برای این نوع از تحلیل داده، مورد استفاده قرار می‌گیرد.
2. تجزیه و تحلیل تشخیصی
   در تجزیه و تحلیل تشخیصی، داده‌ها برای تشخیص علت وقوع یک امر مورد استفاده قرار می‌گیرند تا شما از دلایلی که منجر به آن مورد شده است مطلع شوید، این امر اتفاق افتاده می‌تواند مثبت یا منفی باشد اما درک علت رخ دادن آن به شما دید شفافی می‌دهد و در اقدامات بعدی‌تان تاثیر می‌گذارد.
3. تجزیه و تحلیل تجویزی
   تحلیل تجویزی همان‌طور که از نامش پیداست، با نمودارها و گزارشات آماری به شما می‌گوید که باید چه کارهایی را انجام دهید، این نوع تحلیل بیشتر برای مدیران، سهام‌داران و افراد تصمیم گیرنده مناسب و کاربردی است.
4. تجزیه و تحلیل توصیفی
   در این مورد، اطلاعات و داده‌ها، برای توصیف و توضیح یک مورد مشخص در بازهٔ زمانی خاصی، استفاده می‌شوند تا اطلاعات و آمار دقیق و کاملی به شما ارائه شود.

نتایج تحلیل داده برای کسب‌وکارها در چه زمینه‌هایی دیده می‌شود؟

در دنیای امروزه، دیجیتالی شدن اکثر فرایندها و قابلیت انجام بسیاری از امور به صورت آنلاین، افزایش اهمیت و تاثیر تحلیل فرایندها و داده‌ها را به وجود می‌آورد. همان‌طور که پیش‌تر بیان کردیم، اهمیت تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌ها و اقدامات بعدی هر سازمان یا برندی دیده خواهد شد اما به طور کلی، آنالیز دیتا، به پیامدهای زیر منجر می‌شود:

• ارتقای عملکرد
• درک شفاف از بازار
• کشف فرصت‌ها
• افزایش دانش در زمینه فعالیت خود
• ارائه محصولات/خدمات جدید یا بهبود محصولات/خدمات فعلی
• تصمیم‌گیری بهتر

چگونه و با چه ابزاری آنالیز دیتا را انجام بدهیم؟

چگونگی تحلیل داده کاملا بستگی به این موضوع دارد که چه داده‌ای را در چه فضایی می‌خواهید آنالیز کنید.

رصد، پایش و تحلیل داده‌های فضای مجازی و شبکه‌های اجتماعی از دسته آنالیزهای موثر و پرطرفدار به شمار می‌آیند؛ به عنوان مثال کسب‌وکاری که صنعت چوب فعال است، می تواند با تحلیل شبکه های اجتماعی، نیاز مشتریان خود را پیدا کند، رویکرد آنها به محصولات متفاوت خود را درک کند و از طریق آنالیز دیتای خود و صنعت‌اش، بهتر و هدفمند‌تر  عمل کند.

تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟

بحث و تفسیر درباره تجزیه و تحلیل داده‌ها پایان ندارد، زیرا که گریزی از این موضوع نیست. “تجزیه و تحلیل داده‌ها یکی از جذاب‌ترین مشاغل قرن ۲۱ است”. یافتن توصیف بدون هیچ زحمتی از آنچه یک تحلیلگر داده (Data Analyst) به صورت روزمره انجام می‌دهد، همیشه آسان نیست. این مسئله با این واقعیت که تجزیه و تحلیل داده‌ها اغلب با زمینه‌های مرتبط مانند علوم داده، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل کسب و کار جمع بسته می‌شود، دشوارتر خواهد شد.

اما چه چیزهایی “داده” حساب می‌شوند؟

تقریبا هر چیزی که تصور کنید را می‌توان “داده” به حساب آورد. غالبا، داده‌ها عددی هستند (داده‌های کمی). اما اصوات، تصاویر، کلمات یا هر چیز دیگری که به نوعی قابل تفسیر باشد نیز می‌تواند به عنوان داده (داده‌های کیفی) طبقه‌بندی شود.

کار یک تحلیلگر با آنچه به عنوان “داده خام” شناخته می‌شود، آغاز خواهد شد. داده‌های خام بی‌نظم بوده و اساسا بی‌معنی هستند. ما فقط وقتی می‌توانیم اطلاعات مفیدی از آن‌ها بگیریم که به هرج و مرج نظم بدهیم. بدین ترتیب، جمع‌آوری، تمیز کردن و سازماندهی داده‌ها همگی بخش‌هایی از فرایند تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند.

علاوه بر این، تجزیه و تحلیل داده‌های موثر شامل بسیاری از تکنیک‌ها برای کمک به این روند است. این موارد شامل آمار، برنامه‌نویسی، تجسم و موارد دیگر می‌شود. خوشبختانه، برای ساده‌سازی این فرآیند، بسیاری از این تکنیک‌ها خودکار شده‌اند. برخی حتی در نوع خود در حال توسعه هستند. با این حال، یک تحلیلگر داده خوب باید در مورد همه آن‌ها از دانش کافی برخوردار باشد.

چرا تجزیه و تحلیل داده‌ها مهم است؟

دو دلیل ساده برای مهم بودن تجزیه و تحلیل داده وجود دارد. در مرحله اول، آن‌ها برای تصمیم‌گیری مفید هستند. ثانیا، این مسئله مبتنی بر شواهد است. این دو ویژگی را با هم ترکیب کنید و ببینید که چگونه تجزیه و تحلیل داده‌ها به ابزاری قدرتمند تبدیل می‌شود.

تصمیم‌گیری مبتنی بر اطلاعات تجربی (به جای تکیه بر توهمات) راهی علمی‌تر برای حل مشکلات است. گرچه این بدان معنا نیست که تجزیه و تحلیل داده‌ها همیشه ۱۰۰٪ دقیق عمل می‌کنند، اما با این وجود بهترین ابزاری هستند که ما برای پیش‌بینی روندهای آینده و نتیجه‌گیری درباره وقایع گذشته داریم.

سایر موارد استفاده تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ها همچنین دارای طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها در سراسر جوامع هستند. بصورت آنلاین، معمولا تجزیه و تحلیل داده‌هایی را پیدا می‌کنید که به عنوان ابزاری برای هوش تجاری مورد تبلیغ قرار می‌گیرند، به عنوان مثال پیش‌بینی فروش در آینده یا اطلاع از توسعه محصول و هزینه بازاریابی.

با این حال، تجزیه و تحلیل داده‌ها بسیار فراتر از بهبود نتیجه فعالیت یک شرکت، مورد توجه است. این مسئله همچنین در صنایع بهداشتی برای بهبود مراقبت از بیمار استفاده می‌شود. در حال حاضر برای تغییر نحوه تغذیه دنیا، در کشاورزی از آن استفاده می‌کنند. حتی توسط دولت‌ها برای مقابله با مسائلی مانند قاچاق انسان نیز استفاده می‌شود. بنابراین اگر می‌خواهید به بهبود جهان – و همچنین کسب و کار خود- کمک کنید، استخدام یک فرد حرفه‌ای در تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند برای شما مناسب باشد.

یک تحلیلگر داده در واقع چه کاری انجام می‌دهد؟

اکنون که می‌دانیم تجزیه و تحلیل داده چیست، اجازه دهید نگاهی به آنچه تحلیلگر داده انجام می‌دهد، بیاندازیم. به عنوان یک تحلیلگر داده، وظیفه شماست که داده‌های خام را به بینش معناداری تبدیل کنید. به دنبال فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها، بر اساس داده‌ها و اطلاعاتی که ارائه می‌شود، مشکلات خاصی را حل می‌کنید یا به سوالات خاصی پاسخ می‌دهید.

سپس این بینش‌ها را به دست خواهید آورد و آن‌ها را با ذینفعان و تصمیم‌گیرندگان اصلی به اشتراک خواهید گذاشت، که می‌توانند بر اساس آن اقدام کنند یا برای آینده برنامه‌ریزی نمایند. در عین حال، تحلیلگران داده ممکن است مسئولیت نظارت بر روند کلی جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها و همچنین تنظیم دستورالعمل‌هایی برای بهبود کیفیت داده‌ها را داشته باشند.

انواع تحلیلگر داده

از آنجایی که پیشرفت فناوری، انواع و مقدار اطلاعاتی را که می‌توانیم جمع‌آوری کنیم به سرعت گسترش داده است، دانستن نحوه جمع‌آوری، مرتب‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها به بخش مهمی از تقریباً هر صنعتی تبدیل شده است. تحلیلگران داده را در بخش‌های عدالت کیفری، مد، غذا، فناوری، کسب‌وکار، محیط ‌زیست و بخش‌های عمومی از جمله بسیاری دیگر پیدا خواهید کرد.

افرادی که تجزیه و تحلیل داده‌ها را انجام می‌دهند ممکن است عناوین دیگری مانند موارد زیر داشته باشند:

• تحلیلگر پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی
• تحلیلگر تحقیقات بازار
• تحلیلگر کسب و کار
• تحلیلگر هوش تجاری
• تحلیلگر تحقیق در عملیات
• تحلیلگر اطلاعاتی

شرح وظایف تحلیلگر داده

یک روش عالی برای سنجش آنچه که یک تحلیلگر داده به صورت روزانه انجام می‌دهد، بررسی وظایف و مسئولیت‌هایی است که به طور معمول در شرح وظایف تحلیلگر داده ذکر شده است.

شرح وظایف تحلیلگر داده:

• پایگاه‌های داده و سیستم‌های جمع‌آوری داده را توسعه داده و پیاده‌سازی می‌کند.
• برای شناسایی معیارهای مهم، شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) اصلی و اولویت‌بندی نیازهای یک کسب وکار را تعیین می‌کند.
• جمع آوری داده‌ها از منابع داده اولیه (و یا ثانویه) را در اختیار دارد.
• داده‌ها را فیلتر و تمیز می‌کند.
• روندها و الگوها را در مجموعه داده‌های پیچیده شناسایی، تحلیل و تفسیر می‌نماید.
• یافته‌ها را تجسم کرده و به ذینفعان اصلی ارائه می‌دهد.
• گزارش‌ها را نوشته و شخصی‌سازی می‌کند.
• داشبورد را توسعه و نگهداری می‌کند.
• اسناد مربوط به مدل‌ها، اقدامات و زیرساخت‌های داده را هنگام تهیه آن‌ها ایجاد و نگهداری می‌نماید.

با ارزش ترین مهارت‌ها برای تحلیلگران داده

تحلیلگران داده دارای ترکیبی از مهارت‌های فنی و مهارت‌های رهبری هستند.

مهارت‌های فنی شامل دانش زبان‌های پایگاه داده مانند SQL، زبانR  یا پایتون است. تحلیلگر داده همچنین باید بتواند با ابزارهای صفحه گسترده مانند Microsoft Excel  یا Google Sheets و نرم‌افزارهای تجسم داده‌ها مانند Tableau یا  Qlikکار کند. مهارت‌های ریاضی و آماری نیز برای کمک به جمع‌آوری، اندازه‌گیری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده‌ها ارزشمند هستند.

مهارت‌های رهبری، تحلیلگر داده را برای تکمیل وظایف تصمیم‌گیری و حل مسئله آماده می‌کند. این توانایی‌ها به تحلیلگران اجازه می‌دهند تا به طور استراتژیک در مورد اطلاعاتی که به ذینفعان در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده‌ها کمک می‌کنند فکر کرده و ارزش این اطلاعات را به طور موثر منتقل کنند. به عنوان مثال، مدیران پروژه برای ردیابی مهم‌ترین معیارها برای پروژه‌های خود، جهت تشخیص مشکلاتی که ممکن است رخ دهند و پیش‌بینی اینکه چگونه عوامل مختلف می‌توانند به یک مشکل رسیدگی کنند، به تحلیلگران داده‌ها متکی هستند.

یک تحلیلگر داده از چه وظایف و فرایندهایی پیروی می‌کند؟

به عنوان یک تحلیلگر داده، وظیفه شما انجام هر مرحله از فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها برای شناسایی و حل یک مشکل است. با پیشرفت شغلی خود، می‌توانید در یک زمینه خاص مانند تجسم داده یا مهندسی داده تخصص پیدا کنید. اگرچه به عنوان یک مبتدی، یادگیری روند به طور کلی مهم است.

بنابراین سوال اصلی این است که: وظایف و فرایندهای کلیدی که یک تحلیلگر داده باید دنبال کند، چیست؟ اگرچه دنبال کردن یک کار به طور مستقیم پس از دیگری کمی سخت است (ممکن است متوجه شوید که مراحل را تکرار می‌کنید یا به نقطه اول باز می‌گردید و …)، وظایف اصلی شما عبارتند از:

• تعریف یک سوال
• جمع‌آوری داده‌ها
• تمیزسازی داده‌ها
• انجام تجزیه و تحلیل
• نتیجه‌گیری از تحلیل‌ها