تجزیه و تحلیل داده چیست و چگونه می توان شروع کرد؟

شاید کسب و کارها نمی دانند با آن چه کنند. یا نمی دانند با بررسی تمام داده های خود می خواهند به چه چیزی برسند. شاید، آنها می دانند که چقدر ارزشمند است، اما ابزاری برای سازماندهی، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های خود ندارند.

در این مقاله، انواع مختلف داده هایی را که می توانید تجزیه و تحلیل کنید، توضیح می دهیم، شما را در فرآیند تحلیل داده ها راهنمایی می کنیم، و توضیح می دهیم که چگونه تجزیه و تحلیل داده ها منجر به تصمیمات تجاری هوشمندتر می شود.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تمیز کردن، تجزیه و تحلیل، تفسیر و تجسم داده ها با استفاده از تکنیک ها و ابزارهای هوش تجاری مختلف است. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا بینش های مرتبطی را کشف کنید که منجر به تصمیم گیری هوشمندانه تر و مؤثرتر می شود.

اغلب می بینید که اصطلاحات تجزیه و تحلیل داده و تجزیه و تحلیل داده به جای یکدیگر استفاده می شوند. اما، یک تفاوت جزئی بین این دو وجود دارد.

تجزیه و تحلیل داده ها رشته ای فراگیر است و به کل فرآیند مدیریت داده ها اشاره دارد: جمع آوری، ذخیره سازی، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده ها. این شامل ابزارها و تکنیک های مورد استفاده برای غواصی عمیق در داده ها، و همچنین آنهایی است که برای برقراری ارتباط با نتایج استفاده می شود - به عنوان مثال، ابزارهای تجسم داده ها.

از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل داده ها بر فرآیند تبدیل داده های خام به آمار، اطلاعات و توضیحات مفید متمرکز است.

داده های کمی در مقابل داده های کیفی: تفاوت چیست؟

دو نوع داده وجود دارد که شرکت ها می توانند تجزیه و تحلیل کنند:

1. داده های عددی، کمی یا کمی
2. داده های متنی یا کیفی

اطلاعات کمی

داده های کمی با اعداد کامل، درصدها و تجزیه و تحلیل داده های آماری سروکار دارند - داده هایی که می توانند به صورت کمیت بیان شوند.

داده های کمی معمولاً داده های ساختاری هستند که از پیش قالب بندی شده اند و به خوبی در ستون ها و ردیف های صفحات گسترده قرار می گیرند. به سؤالات پایانی مانند «چند؟»، «چند وقت؟» پاسخ می دهد. و "چقدر؟".

زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) یک زبان برنامه نویسی است که برای برقراری ارتباط با پایگاه داده و سازماندهی آن استفاده می شود و به ویژه هنگام مدیریت داده های کمی مفید است. برای پاسخ به سوالاتی مانند:

• چند کاربر در ماه می ثبت نام کردند؟
• نرخ ریزش نسبت به سال قبل چقدر بوده است؟
• نرخ سقوط در سبد خرید چقدر بود؟

داده های کیفی

داده های کیفی با ویژگی ها یا ویژگی ها سروکار دارند - داده هایی که چیزی را توصیف می کنند و در کلمات بیان می شوند.

داده های کیفی که به عنوان داده های بدون ساختار نیز شناخته می شوند، زیرا بدون فرمت یا طراحی از پیش پیکربندی شده اند، داده های کیفی به شما امکان می دهند «چرا؟» را درک کنید. پشت اعداد و آمار است و بینشی در مورد رفتار و الگوها ارائه می دهد.

پلتفرم های تجزیه و تحلیل داده های هوش مصنوعی، مانند MonkeyLea برای داده های کیفی عالی هستند، زیرا از تکنیک هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه داده های بدون ساختار استفاده می کنند تا بتوان آن ها را توسط ماشین ها درک و تحلیل کرد.

زبان های برنامه نویسی عمومی مانند پایتون نیز برای تجزیه و تحلیل داده های کیفی ایده آل هستند زیرا بسیار بازتر هستند و می توانند برای فراخوانی یا ادغام با انواع ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده شوند.

با تجزیه و تحلیل داده های کیفی، می توانید به سوالاتی مانند:

• چرا تعداد کاربران اپلیکیشن در ماه می کمتر بود؟
• چرا نرخ ریزش بیشتر از سال گذشته بود؟
• چرا نرخ سقوط در سبد خرید اینقدر بالا بود؟

به طور سنتی، شرکت ها بیشتر بر روی داده های قابل سنجش تمرکز می کنند، زیرا تجزیه و تحلیل آن از طریق تجمیع، تحلیل رگرسیون و تجزیه و تحلیل آماری آسان تر است. با این حال، با پیشرفت هایی در تکنیک های تحلیل داده های زبانی و ساختاری، شرکت ها اکنون می توانند داده های کیفی را برای بینش های دقیق تر استخراج کنند - با افزودن یک لایه اضافی از تجزیه و تحلیل به داده های خود.

روش ها، تکنیک ها و مثال های تجزیه و تحلیل داده ها

شش روش برتر برای تجزیه و تحلیل داده ها:

1. تجزیه و تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن (یا مطالعه کلی، به نام تجزیه و تحلیل متن)، روش های تجزیه و تحلیل آماری و زبانی را برای استخراج و طبقه بندی اطلاعات برای انجام ترکیب می کند.

هدف تجزیه و تحلیل متن تبدیل زبان گفتاری یا نوشتاری طبیعی انسان به داده های قابل خواندن توسط ماشین است. با درک نکات ظریف، مانند احساسات و زمینه، ابزارهای تجزیه و تحلیل متن می توانند داده های کیفی را بر اساس موضوع، احساسات، کلمات کلیدی و هدف مرتب کنند. با این حال، ابتدا باید الگوریتم های یادگیری ماشین را آموزش دهید تا ظرافت های زبان انسان را قبل از اینکه بتوانند به طور مستقل تصمیم بگیرند، درک کنند.

به عنوان مثال، کلمه "روشن" بسته به بافت آن معانی مختلفی دارد:

خورشید بسیار روشن است

او فوق العاده درخشان است

تو روز من را روشن کردی

با برچسب گذاری نمونه های متنی و تغذیه آنها به ابزارهای تجزیه و تحلیل متن، ماشین ها قادر خواهند بود معانی مختلف یک کلمه و زمینه آنها را هنگام تجزیه و تحلیل متن دیده نشده درک کنند.

کسب و کارها ممکن است از این نوع تجزیه و تحلیل برای خواندن مقادیر عظیمی از داده های متنی برای «قطب نظر» (مثبت، منفی، خنثی و غیره) استفاده کنند.

2. داده کاوی

داده کاوی ، همچنین به عنوان کشف دانش در داده ها (KDD) شناخته می شود ، فرایند تشخیص ناهنجاری ها ، الگوهای و روابط برای پیش بینی نتایج است.

این شامل تکنیک هایی مانند خوشه بندی (گروه بندی اشیاء مشابه) ، استخراج الگوی پی در پی (یافتن توالی های مکرر از اشیاء یا وقایع) و تشخیص ناهنجاری (لکه های لکه دار ، موارد نادر یا سوابق غیرمعمول) است.

برنامه های داده کاوی شامل پیش بینی نحوه رفتار بازارها ، به مشاغل اجازه می دهد تا نیازهای مشتری را پیش بینی کرده و فعال باشند.

3. تجزیه و تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل آماری ، که به تنهایی مورد استفاده قرار می گیرد ، شامل کاوش و ارائه مقادیر عظیمی از داده های کمی برای تشخیص روند و الگوهای است. در حالی که تجزیه و تحلیل آماری شامل طیف گسترده ای از تکنیک ها است ، ما می توانیم آنها را به دو دسته اصلی تقسیم کنیم:

1. آمار توصیفی
2. آمار استنباطی

تجزیه و تحلیل داده های توصیفی ، توصیف ، خلاصه و تجسم ویژگی های اساسی داده ها ، از طریق نمودارها و گزارش ها. چهار اقدام اصلی از آمار توصیفی وجود دارد که اساس تقریباً هر تجزیه و تحلیل داده های کمی را تشکیل می دهد:

• فرکانس: تعداد ، درصد
• گرایش اصلی: میانگین ، متوسط و حالت
• پراکندگی: دامنه ، واریانس ، انحراف استاندارد
• موقعیت: رتبه های صدک ، رده های کوارتیل.

تجزیه و تحلیل داده های آمار استنباطی برای نتیجه گیری در مورد کل جمعیت (خواه یک کلاس از دانش آموزان یا کل جمعیت یک کشور) ، بر اساس نمونه هایی که به طور دقیق نشان دهنده جمعیت هستند ، استفاده می شود.

متداول ترین روشهای آمار استنباطی آزمون فرضیه و تئوری های تخمین است.

تجزیه و تحلیل آماری راهی عالی برای سازمانها برای انجام تحقیقات بازار است. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل رگرسیون یک تکنیک آماری است که رابطه بین دو متغیر (یا بیشتر) را مانند تعداد بازدید کنندگان سایت شما و پول صرف شده برای بازاریابی محاسبه می کند. این به شما کمک می کند تا تأثیر دقیق تغییر در هزینه های بازاریابی را تشخیص دهید.

4- تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی ، همچنین به عنوان تجزیه و تحلیل علت اصلی شناخته می شود ، هدف از آن پاسخ به این سؤال است: "چرا اتفاقی افتاد؟"این یک نوع تجزیه و تحلیل اکتشافی است که ناهنجاری ها را مشخص می کند و الگوهای و داستانها را در داده های شما کشف می کند.

شاید شما متوجه افت ناگهانی شکایات مشتری شده اید. اما ، چرا این است؟آیا روند پشتیبانی مشتری خود را بهبود بخشید ، کارمندان جدید را استخدام کنید یا یک ویژگی خاص را بهبود بخشید؟اینها همه سؤالات معتبر هستند و تجزیه و تحلیل تشخیصی به شما کمک می کند تا تعیین کنید که آیا بین نقاط داده و دلایل احتمالی همبستگی بالا یا کم وجود دارد.

5. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

ساختن یک مدل تجزیه و تحلیل پیش بینی می تواند یک تغییر دهنده بازی واقعی برای سازمان ها باشد. این نوع تجزیه و تحلیل به شما امکان می دهد تا داده های جمعیتی ، داده های خرید و سایر منابع اطلاعات را برای پاسخ دادن به آنها ترکیب کنید: "چه چیزی احتمالاً در آینده اتفاق می افتد؟"

با استفاده از این نوع تجزیه و تحلیل ، می توانید نیازهای مشتری را پیش بینی کنید ، مشتری را پیش بینی کنید و تعیین کنید که چه تعداد سرب را می توان به فروش تبدیل کرد. برای دولت ها ، تجزیه و تحلیل پیش بینی به طور فزاینده ای مهم است زیرا به آنها اجازه می دهد تا قبل از گلوله برفی ، مشکلات احتمالی را هدف قرار دهند.

6. تجزیه و تحلیل تجویز

تجزیه و تحلیل تجویز تمام داده ها و بینش هایی را که دارید ترکیب می کند و آنها را به بینش های عملی تبدیل می کند. به طور خلاصه ، این بهترین دوره عمل را برای دنبال کردن در یک سناریوی معین نشان می دهد.

این نوع تجزیه و تحلیل با تجزیه و تحلیل سناریوهای مختلف و تعیین احتمالی نتیجه هر یک کار می کند. به این ترتیب ، شما می توانید بر اساس آنچه امیدوار هستید به دست بیاورید ، تصمیم بگیرید.

این پیشرفته ترین نوع تجزیه و تحلیل داده ها است. دولت ها برای به دست آوردن درک بهتر از احتمال سناریوهای بدترین حالت ، که در آن هزینه خطای انسانی زیاد است ، از تجزیه و تحلیل تجویز می کنند. بر اساس نتایج حاصل از این نوع تجزیه و تحلیل ، آنها می توانند یک برنامه پاسخ مؤثر ایجاد کنند.

تجزیه و تحلیل تجویز همچنین برای کمپین های بازاریابی برای ترکیب کلیه تجزیه و تحلیل مشتری ، داده های بازاریابی گذشته و تجزیه و تحلیل رقابتی برای تصمیم گیری در مورد بهترین دوره عمل ایده آل است.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

از آماده سازی برای سناریوهای بدترین حالت گرفته تا بهبود خدمات و محصولات ، همه نوع تجزیه و تحلیل داده ها می توانند به مشاغل کمک کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند و استراتژی های مبتنی بر داده ایجاد کنند.

رهبران با به دست آوردن بینش دست اول در مورد آنچه اشتباه است و چرا ، می توانند استراتژی های مؤثرتری را برای بهبود فرایندها تعریف کنند ، از مشکلات جلوگیری کنند ، فرصت های رشد را تشخیص دهند و تصمیم بگیرند که سرمایه گذاری ها را در کجا متمرکز کنند.

از جمله موارد دیگر ، تجزیه و تحلیل داده ها به شما امکان می دهد:

رفتار را پیش بینی کنید

تجزیه و تحلیل داده های تاریخی و در زمان واقعی می تواند روندها و الگوهای را نشان دهد و به شما کمک کند پیش بینی کنید که چه اتفاقی خواهد افتاد.

به عنوان مثال ، شرکت هایی که یک سرویس ارائه می دهند ، ممکن است احساسات مشتری را در رسانه های اجتماعی تجزیه و تحلیل کنند تا مشتریان ناراضی را تشخیص دهند و پیش بینی کنند که چه زمانی در معرض خطر خفگی هستند. سپس در تلاش برای حفظ آنها ، این مشتریان را با تبلیغات یا قدرتها هدف قرار دهید.

یکی دیگر از راههای عالی برای پیش بینی رفتار مشتری ، ارسال نظرسنجی رضایت مشتری در هر مرحله از سفر مشتری است. تجزیه و تحلیل پاسخ های باز از یک دسته از پاسخ های نظرسنجی می تواند به شما در شناسایی مناطق مشکل کمک کند ، پیش بینی کنید که آیا مشتریان قصد فریب دارند و حتی نیازهای مشتریان را پیش بینی می کنند.

برای پیش بینی رفتار مشتری در مورد انجام تجزیه و تحلیل داده های نظرسنجی بیشتر بدانید.

افزایش بهره وری

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما در بهبود فرآیندهای روزانه و افزایش بهره وری تیم در ضمن افزایش رضایت عمومی کمک کند.

با تجزیه و تحلیل بلیط های پشتیبانی مشتری ، می توانید کلمات کلیدی و موضوعات را تشخیص دهید ، برای درجه فوریت بخوانید و به طور خودکار آنها را بلافاصله به تیم های صحیح منتقل کنید. این همچنین به شما کمک می کند تا شکایات و سؤالات مشترک مشتری را کشف کنید ، که ممکن است شما را به ایجاد یک پایگاه دانش سلف سرویس سوق دهد. شاید ، شکایات ذکر کند که زمان پاسخ اول چه آهسته است ، در این صورت ممکن است شما یک چت بابات را برای حل 80 ٪ از سؤالات روتین پیاده سازی کنید.

با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف مشکلاتی که منجر به تأخیر و از بین رفتن بهره وری می شود ، می توانید برای ایجاد راه حل ها اقدامات مشخصی انجام دهید.

تصمیمات محور داده را بگیرید

به جای تکیه بر شهود یا تجربه ، داده ها شواهد محکمی را برای حمایت از تصمیمات به شما می دهد.

به عنوان مثال ، بازخورد مشتری یک مین طلای بینش در زمان واقعی است که می توانید از آنها برای ساخت ابتکارات داده محور ، نقشه راه محصول و خدمات ساده استفاده کنید. آیا ویژگی ای وجود دارد که می توانید برای بهبود برنامه خود اضافه کنید؟چه چیزی بیشتر مشتریان را در مورد خدمات شما ناامید می کند؟

Slack اغلب بر اساس بازخورد مشتری ، از رسانه های اجتماعی ، مصاحبه های شخصی و نظرسنجی های آنلاین ، تصمیم می گیرد تا درک کند که تیم های تجاری چگونه با محصول خود استفاده و تعامل دارند. آنها سپس این بینش را به ویژگی های جدید و عملکردهای پیشرفته ترجمه می کنند.

یک مزیت رقابتی کسب کنید

از طریق تجزیه و تحلیل داده ها ، می توانید یاد بگیرید که چه چیزی به خوبی کار می کند (و چه چیزی نیست) برای تجارت خود. اما شما همچنین می توانید نقاط ضعف و نقاط قوت رقابت خود را تشخیص دهید ، از فرصت های بهبود یا زوایای منحصر به فرد برای استراتژی بازاریابی خود پرده برداشت.

بررسی های آنلاین بینش خوبی در مورد رقابت شما ارائه می دهد. این منبع داده عمومی به شما امکان می دهد به سؤالاتی مانند: مشتریان از محصولات یا خدمات رقبای خود چه چیزی را دوست دارند یا از آن متنفر هستند؟

Crazy Egg ، یک ابزار بهینه سازی وب سایت ، احساسات را در بررسی رقبای خود تجزیه و تحلیل می کند تا بفهمد چه چیزی باعث می شود افراد برای انتخاب یک محصول یا تغییر به یک شرکت دیگر.

دانستن دقیقاً آنچه مشتریان به آن نیاز دارند و انتظار دارند به شما امکان می دهد محصولات و تجربیات بهتری را برای آنها ایجاد کنید و در یک بازار رقابتی ایستادگی کنید.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها در 7 مرحله: یاد بگیرید که چگونه داده ها را به طور مؤثر تجزیه و تحلیل کنید

فرایند تجزیه و تحلیل داده ها شامل تعیین اهداف ، جمع آوری ، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل داده های شما است. سپس با استفاده از نتایج برای ایجاد تجسم های چشمگیر و نتیجه گیری برای بینش های بلافاصله عملی.

مقادیر زیادی از داده های مفید از طریق ایمیل ، چت بابات ، گزارش های داخلی ، بررسی محصول ، رسانه های اجتماعی و در سراسر وب وجود دارد. این می تواند کاملاً ارعاب کننده باشد ، و بینش داده های خام واضح نیست. خوشبختانه ، با قدم های مناسب برای تجزیه و تحلیل داده های خود و ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های مناسب ، می توانید در هیچ زمان دیگری در راه بینش های عملی قرار بگیرید.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خود را فقط در هفت مرحله شروع کنید:

1. اهداف خود را تعریف کنید

هر استراتژی داده محور باید با اهداف خاص مرتبط باشد. می خواهید به چه نتایج دست یابید؟دوست دارید به چه موارد خاصی بپردازید؟

این که آیا شما در تلاش برای سنجش احساسات عمومی ، سرعت بخشیدن به زمان پاسخگویی در پشتیبانی مشتری ، افزایش ثبت نام یا راه اندازی یک ویژگی جدید هستید ، داشتن مجموعه ای از اهداف واضح مهم است. همچنین ، نوع داده هایی را که برای جمع آوری و ردیابی نیاز دارید ، تعیین می کند.

اهداف شما باید با اهداف کلی تجارت مطابقت داشته باشد و معیارهای هوشمند را دنبال کند ، به این معنی که آنها باید خاص ، قابل اندازه گیری ، قابل دستیابی ، مرتبط و محدود باشند.

2. داده های خود را جمع کنید

پس از تعیین اهداف خود ، وقت آن است که داده های مربوطه را از منابع مختلف جمع آوری کنید. منابع داده کیفی را می توان در داخل و خارج از کشور یافت:

منابع داده داخلی

داده های جمع آوری شده متعلق به شرکت شما ، که می توان در آن یافت شد:

• پایگاه داده ها ، سیستم های CRM (مانند HubSpot یا Salesforce)
• نرم افزار میز راهنما (Zendesk ، FreshDesk ، HelpScout)
• ایمیل (Gmail ، Front ، Outlook)
• ابزارهای نظرسنجی (Typeform ، Google Forms)
• ارائه دهندگان گپ (Slack ، Intercom ، Drift).
• نرم افزار ردیابی NPS (promoter.io)
• نرم افزار مدیریت محصول (Hive ، Uservoice ، ProductBoard ، ایمیل از مشتریان خود)

در بیشتر موارد ، صادر کردن داده ها از این ابزارها به پرونده CSV یا اکسل بسیار ساده است. حتی بهتر ، می توانید این منابع داده را مستقیماً به ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها از طریق API یا ادغام مرحله 4 وصل کنید).

منابع داده خارجی

داده های تولید شده در خارج از سازمان شما:

• سیستم عامل های رسانه های اجتماعی (فیس بوک ، توییتر ، اینستاگرام ، Tik Tok)
• بررسی محصولات آنلاین (جمعیت G2 ، Capterra ، TrustPilot ، فروشگاه های برنامه ، صفحه تجارت فیس بوک و غیره)
• گزارش های سه ماهه
• وبلاگ ها ، انجمن ها ، اخبار و غیره

اگرچه ممکن است ضبط این داده ها دشوارتر به نظر برسد ، ابزارهایی وجود دارند که می توانند به شما در انجام کار کمک کنند:

• API ها ، که به سیستم عامل های رسانه های اجتماعی متصل می شوند و داده های تاریخی یا زمان واقعی را استخراج می کنند.
• ابزارهای خراش وب برای خزیدن یک وب سایت و به دست آوردن داده های مربوطه. برخی از این ابزارها عاری از کد هستند ، مانند Dexi.io ، Parsehub و Portia.

3. داده های خود را تمیز کنید

قبل از تجزیه و تحلیل داده های خود ، ابتدا باید مجموعه داده های خود را تمیز کنید - به خصوص هنگام کار با متن بدون ساختار.

این بدان معنی است که شما باید از سر و صدایی که معمولاً در داده های مبتنی بر متن ظاهر می شود خلاص شوید. به عنوان مثال ، اگر شما در حال طبقه بندی یک سری از بررسی های محصول هستید ، باید شخصیت های ویژه ، علائم نگارشی ، توقف کلمات (و او ، آنها ، آنها) ، برچسب های HTML و غیره را حذف کنید.

تصحیح املا ، از بین بردن اختصارات و استفاده از حروف کوچک برای تمام متن شما نیز در هنگام تمیز کردن داده ها به شما کمک می کند.

استخراج کننده دیگ بخار Monkeylea به حذف عناصر HTML از متن کمک می کند ، در حالی که استخراج کننده ایمیل و آخرین پاسخ برای حذف امضاها و معرفی ها مفید است.

سرانجام ، اگر بازخورد مشتری شما حاوی تکه های زیادی از متن است ، توصیه می کنیم از ابزاری برای تقسیم داده های خود در واحدهای افکار (یا ، بخش های کوچکتر متن) استفاده کنید. به این ترتیب ، می توانید بندهای فردی را تجزیه و تحلیل کرده و نتایج دانه ای بیشتری کسب کنید.

پاراگرافها احتمالاً حاوی بیش از یک احساسات هستند و مانند این مثال به بیش از یک موضوع مراجعه می کنند:

4- ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را ادغام کنید

به جای سرمایه گذاری در ساعتها برچسب زدن به داده های مشتری ، می توانید از ابزارهای تجزیه و تحلیل متن استفاده کرده و کار را در عرض چند دقیقه و بدون توجه به اندازه مجموعه داده خود انجام دهید.

بسته به اهداف خود ، شما ممکن است راه حل های تجزیه و تحلیل متن از قبل آموزش داده شده را انتخاب کنید-مانند این آنالایزر احساسات که متن را برای قطبیت نظر تجزیه و تحلیل می کند:

با متن خود تست کنید

نتایج

شما حتی می توانید مدل های کاملاً سفارشی را متناسب با نیازهای خاص بسازید.

ابزارهای SaaS بدون کد و کم کد، مانند MonkeyLea، یک راه حل تحلیل داده کاربر پسند است و به شما امکان می دهد فوراً شروع کنید. و اغلب برای اتصال به پشته موجود شما با API یا ادغام ساده است.

از طریق APIها، می توانید مدل های یادگیری ماشین را مستقیماً به منبع داده خود متصل کنید و داده ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنید.

MonkeyLea یک API ساده (و در عین حال قدرتمند) در چندین زبان و همچنین ادغام های هوشمند و بدون کد ارائه می کند که با برخی از ابزارهای مورد علاقه شما یکپارچه کار می کند.

5. داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید

نرم افزار تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا داده های کیفی را برای دستیابی به اهداف خود درک و تفسیر کنید.

این مهم ترین مرحله در فرآیند تجزیه و تحلیل داده است که ارزش را از داده های خود استخراج می کنید. هنگامی که ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را یکپارچه کردید، می توانید آنها را روی داده های خود کار کنید.

می توانید ابزارهای تجزیه و تحلیل متن را انتخاب کنید تا به شما کمک کند نظرات مشتریان را بر اساس موضوع و احساسات مرتب کنید، درست مانند آنچه در این تحلیل از نظرات مشتریان با ذکر فیس بوک انجام دادیم.

یا می توانید ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات را به میز کمک خود برای تجزیه و تحلیل داده های اجتماعی متصل کنید. این به شما امکان می دهد ذکرها را بر اساس مثبت و منفی مرتب کنید و مواردی را که فوری هستند اولویت بندی کنید.

مدل های تحلیل متنی که انتخاب می کنید به مشکلی که می خواهید حل کنید بستگی دارد.

6. داده های خود را تجسم کنید

ابزارهای تجسم داده ها نتایج تجزیه و تحلیل داده ها را به شیوه ای جذاب، واضح و قابل فهم ارائه می دهند.

با استفاده از منابع مختلف داده برای ایجاد نمودارها، گزارش ها و داشبوردهای تعاملی، داده های خود را خلاصه می کنید و بینش ها، الگوها و روابطی را پیدا می کنید که ممکن است در یک صفحه گسترده مشهود نباشند.

نرم افزار هوش تجاری (BI) و ابزارهای تجسم به شما کمک می کند داده های خود را ساده کنید و داستان های جذابی را برای به اشتراک گذاشتن با سایر اعضای تیم و سهامداران ایجاد کنید.

MonkeyLea Studio، تنها راه حل جامع تجزیه و تحلیل متن، شما را از جمع آوری داده ها، به تجزیه و تحلیل و در نهایت تجسم داده ها تنها در چند مرحله می برد.

در زیر یک داشبورد MonkeyLea Studio است که تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه نظرات مشتریان Zoom را نشان می دهد. تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه ابتدا نظرات را بر اساس موضوع (در این مورد، قابلیت استفاده، پشتیبانی، قابلیت اطمینان و غیره) و سپس بر اساس احساسات دسته بندی می کند تا در نهایت نشان دهید که کدام جنبه از کسب و کار شما واقعاً برای مشتری می درخشد و ممکن است به کدام یک نیاز داشته باشد. یه کم کار:

سایر ابزارهای تجسم داده ها در بازار شامل Tableau و Google Data Studio است. با این حال ، این ابزارها شامل راه حل های تجزیه و تحلیل متن داخلی نیستند. استودیوی Monkeylea به شما امکان می دهد همه کارها را درست در داشبورد انجام دهید.

7. نتیجه گیری کنید

نتایج موجود در داشبورد خود را با اهدافی که در ابتدای فرآیند تعریف کرده اید مقایسه کنید.

بینش های دانه ای که از تجزیه و تحلیل متن به دست می آورید می تواند در داشبورد ساده شود و به سؤالاتی که برای پاسخ به آنها در ابتدای تحلیل خود پاسخ داده اید ، ارائه می دهد.

به عنوان مثال ، چرا مشتریان به یک رقیب می روند؟چگونه می توانم حفظ مشتری را بهبود ببخشم؟آیا یک کمپین جدید مطبوعات خوب یا بد را دریافت می کند و چرا؟

نحوه شروع با تجزیه و تحلیل داده ها

هنگامی که شما آماده شروع به کار با تجزیه و تحلیل داده ها هستید ، متوجه خواهید شد که چند گزینه وجود دارد: ابزارهای خود را از ابتدا بسازید یا از یک راه حل SaaS (نرم افزار به عنوان سرویس) استفاده کنید. این بحث ابدی در مقابل خرید است.

بسیاری از کتابخانه های منبع باز وجود دارد که توسعه دهندگان می توانند از آنها برای ساخت مدل های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنند. در حالی که آنها رایگان هستند ، آنها برای پیاده سازی وقت می گذارند و به زیرساخت های پیچیده و پرهزینه نیاز دارند ، و به ذکر سرمایه گذاری های بزرگ پیشرو نیستند. اگر تصمیم دارید راه حل خود را بسازید ، احتمالاً تیمی از توسعه دهندگان و دانشمندان داده را استخدام خواهید کرد.

از طرف دیگر ابزارهای SaaS یک جایگزین ساده و مقرون به صرفه هستند. این ابزارها مبتنی بر ابر و آماده استفاده هستند و به شما امکان می دهند انواع مختلفی از وظایف را انجام دهید ، از تجزیه و تحلیل متن تا تجسم داده ها ، در کنار دیگر.

برخی از مزایای خرید ابزارهای SaaS در ساخت نرم افزار تجزیه و تحلیل متن شما عبارتند از:

هزینه های پایین تر و به راحتی مقیاس پذیر. در حالی که نرم افزار منبع باز رایگان است ، شما به تیمی از کارشناسان یادگیری ماشین نیاز دارید تا زیرساخت ها را تنظیم کنند ، الگوریتم های پیچیده ای بسازند و ابزارهای خود را آزمایش کنند. از طرف دیگر ، ابزارهای SaaS آماده استفاده از راه حل ها هستند و گزینه های کم کد ، کار با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را برای کاربران غیر فنی آسان می کند. این بدان معناست که شما نیازی به استخدام کارکنان متخصص ندارید ، و وقت خود را در انتظار ساخت راه حلی هدر نخواهید داد. شما می توانید به راحتی با ابزارهای SaaS که بسته به میزان داده های مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل ، برنامه های مختلفی را ارائه می دهند ، به راحتی یا پایین بیاورید.

سریع تنظیمدر چنین بازار رقابتی ، مشاغل باید سریع حرکت کنند تا مرتبط باشند. با استفاده از ابزارهای SaaS ، لازم نیست ماه ها را صرف توسعه و تنظیم دقیق مدل های یادگیری ماشین خود کنید. درعوض ، اجرای راه حل های تجزیه و تحلیل داده های خارج از جعبه کمتر از یک ماه طول می کشد ، بنابراین می توانید بلافاصله شروع به به دست آوردن بینش و ایجاد تجربیات بهتر مشتری کنید.

هزینه های نگهداری گنجانده شده است. هنگامی که نرم افزار تجزیه و تحلیل داده های خود را می سازید ، باید هزینه های نگهداری را در نظر بگیرید. شما باید یک تیم دائمی از متخصصان را حفظ کنید تا هایپرپارامترها را تغییر دهند ، مدل ها را به روز کنند و زیرساخت های سایت را حفظ کنند. اگر تصمیم به خرید نرم افزار تجزیه و تحلیل داده های مبتنی بر ابر دارید ، دیگر نیازی به نگرانی در مورد هزینه های اضافی برای نگهداری زیاد ندارید. آنها در هزینه مجوز ماهانه گنجانده شده اند. و از آنجا که ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های SaaS در ابر هستند ، هیچ نرم افزاری فیزیکی برای نگهداری یا تعمیر وجود ندارد.

داده ها را با استودیوی Monkeylea تجزیه و تحلیل کنید

با داشتن یک رابط بدون کد بصری ، استودیوی Monkeylea به شما امکان می دهد تا بلافاصله تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را شروع کنید.

درخواست نسخه ی نمایشی سپس مراحل زیر را دنبال کنید:

1. یک الگوی را انتخاب کنید. به داشبورد بروید و الگویی را انتخاب کنید که به بهترین وجه مورد استفاده شما باشد. یا ، خود را ایجاد کنید. هر الگوی بسته به نوع تجزیه و تحلیل ای که می خواهید انجام دهید ، مدل های مختلف تجزیه و تحلیل متن از قبل آموزش دیده را ترکیب می کند.

همچنین می توانید مدلهای سفارشی خود را در یک رابط کاربری گرافیکی ساده-کاملاً بدون کد-بسازید. این بهترین گزینه است اگر به ابزارهای تجزیه و تحلیل داده نیاز دارید که می توانند واژگان خاص دامنه را درک کنند.

2. داده های خود را وارد کنید. یک فایل اکسل یا CSV را با داده های خود بارگذاری کنید ، یا به یکی از بسیاری از ادغام های داده (مانند توییتر ، Zendesk یا Gmail) وصل شوید.

3. تجزیه و تحلیل را اجرا کنید.

پس از بارگذاری داده های خود ، تجزیه و تحلیل شما آغاز می شود.

4- داده های خود را تجسم کنید.

شما قادر خواهید بود نتایج تجزیه و تحلیل خود را در زمان واقعی ، در یک داشبورد قابل تنظیم و قابل توجه تجسم کنید.

سفر تجزیه و تحلیل داده های خود را شروع کنید

تجزیه و تحلیل داده ها به مشاغل کمک می کند تا داده های مشتری را کشف کنند و بینش هایی را برای پشتیبانی و راهنمایی تصمیم گیری خود پیدا کنند.

با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها ، مشاغل می توانند فقط در عرض چند دقیقه مقادیر زیادی از داده های کیفی را حذف کنند. این کارکنان را از کارهای تکراری و وقت گیر آزاد می کند و به آنها کمک می کند تا بینش در زمان واقعی را در مورد مشتریان خود بدست آورند. دانستن اینکه دقیقاً چه چیزی باعث می شود مشتریان شما تیک بزنید به شما کمک می کند تا تجربیات بهتری را برای آنها طراحی کنید و یک مزیت رقابتی را برای شما فراهم می کند.

با ترکیب تکنیک های مختلف تجزیه و تحلیل داده ها و اتصال نتایج خود به ابزارهای تجسم داده ، شروع به به دست آوردن بینش های دانه ای بیشتری کنید.

ابزارهای SaaS ، مانند Monkeylea Studio ، ساخت راه حل های تجزیه و تحلیل داده های سفارشی و ادغام آنها را با برنامه های خود آسان می کنند. نگاهی به داشبورد عمومی استودیوی Monkeylea بیندازید ، کمی بازی کنید و ببینید که استفاده از آن چقدر آسان است.

آماده شروع کار هستید؟یک نسخه ی نمایشی را درخواست کنید و کشف کنید که چگونه می توانید داده های خود را تأمین کنید.