هوش تجاری

همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن

علم داده ترکیبی چند رشته‌ای از استنباط داده، توسعه الگوریتم و فناوری برای حل مشکلات پیچیده تحلیلی است.

مهم‌ترین عنصر داده است. انبوهی از اطلاعات خام، جریان یافته و در انبارهای داده‌های سازمانی ذخیره می‌شود. با استخراج آن چیزهای زیادی می‌توان یاد گرفت و قابلیت‌های پیشرفته‌ای ایجاد کرد. علم داده به معنی استفاده از این داده‌ها در روش‌های خلاقانه برای تولید ارزش کسب و کار است:

علم داده: کشف بینش داده‌ها

این جنبه از علم داده در مورد کشف یافته‌ها از طریق داده‌ها است. برای استخراج و درک رفتارهای پیچیده، روندها و استنتاج‌ها، اقیانوسی از داده‌ها بررسی می‌شوند. این کار می‌تواند به شرکت‌ها برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر در زمینه کسب و کار کمک کند.

برای مثال داده‌های Netflix الگوهای مشاهده فیلم را برای درک آنچه اکثر کاربران به آن علاقه دارند، استخراج می‌کند و از این روش برای تصمیم گیری در مورد تولید سری‌های اصلی Netflix استفاده می‌کند.

در ادامه پیشنهاد می‌کنیم مقاله “چگونه نتفلیکس با استفاده از بیگ­‌دیتا، سریال خانه پوشالی را ساخت؟” را نیز مطالعه کنید.

دانشمندان داده چگونه بینش‌ها را استخراج می‌کنند؟ این کار با کاوش داده‌ها شروع می‌شود. هنگامی که یک سوال چالش‌برانگیز مطرح می‌گردد، دانشمندان داده به کارآگاه تبدیل می‌شوند. آن‌ها سرنخ‌ها را بررسی کرده و سعی می‌کنند الگو یا خصوصیات موجود در داده‌ها را درک کنند. این نیاز به مقدار زیادی خلاقیت تحلیلی دارد.

سپس در صورت لزوم، دانشمندان داده می‌توانند از روش کمّی برای دستیابی به سطح عمیق‌تر استفاده کنند؛ مانند مدل‌های استنباطی، تجزیه و تحلیل تقسیم‌بندی، پیش‌بینی سری زمانی و آزمایش‌های کنترل مصنوعی. هدف این است که از نظر علمی دیدگاهی مانند پزشکی قانونی از آنچه داده‌ها واقعاً می‌گویند، جمع کنند.

این بینش داده‌محور در ارائه راهنمایی‌های استراتژیک نقش اساسی دارد. از این نظر دانشمندان داده به عنوان مشاور عمل می‌کنند و ذی‌نفعان مشاغل را در مورد برداشتن گام بعدی بر اساس یافته‌ها راهنمایی می‌کنند.

علم داده: توسعه محصول داده

“محصول داده” یک دارایی فنی است که از داده‌ها به عنوان ورودی استفاده می‌کند و داده‌ها را برای بازگشت نتایج الگوریتمی پردازش می‌کند. نمونه کلاسیک محصول داده، موتور توصیه است که داده‌های کاربر را بررسی می‌کند و براساس آن داده‌ها، توصیه‌های شخصی ارائه می‌دهد. در اینجا چند نمونه از محصولات داده وجود دارد:

موتورهای پیشنهادی آمازون مواردی را برای خرید به شما پیشنهاد می‌دهند که توسط الگوریتم‌های آن‌ها تعیین می‌شود. Netflix فیلم‌ها را به شما پیشنهاد می‌کند. Spotify موسیقی مورد پسند شما را در اختیارتان قرار می‌دهد.

دید رایانه‌ای که برای اتومبیل‌های خودران استفاده می‌شود نیز محصول داده است؛ الگوریتم‌های یادگیری ماشین قادر به تشخیص چراغ‌های راهنمایی، سایر اتومبیل‌های موجود در جاده و عابران پیاده هستند.

این موضوع با بخش “بینش داده‌ها” در بالا تفاوت دارد، در حالی که نتیجه بینش داده ممکن است ارائه مشاوره به یک مدیر اجرایی برای تصمیم‌گیری دقیق‌تر در زمینه کسب و کار باشد، یک محصول داده قابلیتی فنی است که یک الگوریتم را محصور می‌کند و برای ورود مستقیم در برنامه‌های اصلی طراحی شده است. نمونه‌های مربوط به برنامه‌هایی که محصول داده را در پشت صحنه استفاده می‌کنند: صفحه اصلی آمازون، صندوق ورودی Gmail و نرم‌افزار رانندگی مستقل.

دانشمندان داده نقش اصلی را در تولید محصول داده بازی می‌کنند. این شامل ساخت الگوریتم‌ها و همچنین آزمایش، تصفیه و استقرار فنی در سیستم‌های تولید است. از این نظر، دانشمندان داده به عنوان توسعه‌دهندگان فنی خدمت می‌کنند و دارایی‌هایی را می‌سازند که می‌توان از آن‌ها در مقیاس گسترده استفاده کرد.

علم داده چیست: مجموعه مهارت‌های لازم

علم داده ترکیبی از مهارت‌ها در سه زمینه اصلی است:

ریاضیات

در قلب بینش داده و ساخت محصول داده، توانایی مشاهده داده‌ها از طریق لنز کمّی وجود دارد. بافت، ابعاد و همبستگی در داده‌ها وجود دارد که می‌تواند از طریق ریاضی بیان شود. یافتن راه حل با استفاده از داده‌ها به یک بازی فکری در زمینه روش اکتشافی و کمّی می‌ماند. راه حل‌های بسیاری که برای مشکلات کسب و کار تدبیر می‌شوند، شامل ساخت مدل‌های تحلیلی هستند که در ریاضیات سخت بنا شده باشد، جایی که توانایی درک مکانیک این مدل‌ها، در ساخت آن‌ها نقشی کلیدی ایفا می‌کند.

یک تصور غلط این است که دانش داده کاملاً در مورد آمار است. در این علم آمار مهم است، اما تنها نوع ریاضی مورد استفاده نیست. دو شاخه آمار وجود دارد: آمار کلاسیک و آمار بایزی. بیشتر افراد عموماً به آمار کلاسیک مراجعه می‌کنند، اما شناخت هر دو نوع مفید است. علاوه بر این، بسیاری از تکنیک‌های استنباطی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین به دانش جبر خطی متکی هستند. به عنوان مثال، یک روش محبوب برای کشف ویژگی‌های پنهان در یک مجموعه داده، SVD است که در دسته ریاضیات ماتریسی قرار می‌گیرد و ارتباط زیادی با آمار کلاسیک ندارد. به طور کلی، داشتن دانش در مورد ریاضیات برای دانشمندان داده مفید است.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  2. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  3. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  4. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  5. کلان داده (Big Data) چیست؟
  6. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  8. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  9. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  10. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  11. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  12. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  13. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  14. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  15. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  16. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  17. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  18. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  19. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  20. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  21. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  22. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  23. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  24. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  25. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  26. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  27. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  28. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  29. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  30. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  31. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  32. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  33. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  34. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  35. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  36. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  37. آموزش Power BI Report Server
  38. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  39. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  40. مسیر شغلی در هوش تجاری
  41. مهندسی داده چیست؟
  42. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  43. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  44. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  45. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  46. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  47. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  48. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  49. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  50. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  51. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  52. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  53. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  54. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  55. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  56. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  57. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  58. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  59. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  60. یادگیری ماشین چیست؟
  61. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  62. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  63. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  64. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  65. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  66. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  67. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  68. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  69. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  70. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  71. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  72. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  73. انبار داده چیست؟
  74. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  75. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  76. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  77. مدل‌سازی داده چیست؟
  78. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  79. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  80. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  81. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  82. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  83. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  85. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  86. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  87. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

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

بستن