با تحلیل داده ها می توان یافت؛ آنچه را که اتفاق افتاده، آنچه را که اتفاق خواهد افتاد و آنچه باید رخ دهد. 

فرایند پردازش داده ها: 

تجزیه و تحلیل داده، علم بررسی داده های خام با هدف نتیجه گیری در مورد آن اطلاعات است. این علم در صنعت و تجارت امکان تصمیم گیری تجاری بهتری را برای شرکت ها و سازمان ها فراهم می آورد و در علوم مختلف توانایی اثبات یا رد تئوری ها و مدل های پیشنهادی را دارد. علاوه بر بررسی مدل های قبلی، تحلیل داده می تواند ویژگی های جدیدی را از درون اطلاعات موجود استخراج نماید. این علم نه تنها به پردازش داده های عددی می پردازد، بلکه ابزار مطالعه اطلاعات غیر عددی همانند کلمات، عکس ها و ویدئوها را نیز دارا می باشد. 

 cq5dam-thumbnail-140-100

 جمع آوری و سازمان دهی داده ها

نخستین گام در فرایند پردازش داده ها، جمع آوری اطلاعات می باشد. این مهم، با بهینه ترین روش های متناسب با اهداف مسئله پیش رو مانند استخراج داده از اینترنت، پرسش نامه ها، مصاحبه ها، مشاهدات و … صورت می گیرد. مجموعه داده ها باید از یک طرف به اندازه کافی بزرگ باشد تا حاوی اطلاعات مفید و کامل به منظور پردازش باشد، از طرف دیگر به اندازه ای کوچک باشد که قابلیت پردازش سریع را داشته باشد. در ابتدا، خطاهای موجود در داده ها، نوفه (نویز) ها و داده های نامرتبط حذف شده و داده های مرتبط و معنادار ذخیره می شوند. داده های خام جمع آوری شده، جهت دسترسی و بازیابی بهتر اطلاعات، نیازمند سازمان دهی و طبقه بندی است. در واقع، متناسب با فرآیند پردازش مورد نیاز، بخش معینی از داده ها انتخاب و به قالب مناسب تبدیل می شود تا به درستی تحلیل شوند. انواع مختلفی از قالب ها برای داده ها وجود دارد. به عنوان نمونه، ذخیره سازی به صورت فایل های متنی که شامل مقادیر کمیت ها مانند میزان تراکنش ها، مقدار سری زمانی و یا نتایج آزمایشگاهی هستند و دارای ساختاری قابل کاربرد در تحلیل داده ها می باشند. 

جمع آوری داده ها

untitled

 

 پردازش و تحلیل داده ها

داده کاوی (Data Mining) -استخراج اطلاعات پنهان قابل پیش بینی از پایگاه داده های بزرگ- یک تکنولوژی جدید قدرتمند با پتانسیل بسیار بالا است برای کمک به شرکت ها و سازمان ها جهت تمرکز بر مهمترین اطلاعات موجود در داده های ذخیره یا انبار شده. ابزارهای داده کاوی با پیش بینی روند و رفتارهای آینده سیستم مورد بررسی، به صاحبان شرکت ها اجازه اتخاذ تصمیم های دانش محور و کاربردی می دهند . 

با توجه به درهم تنیدگی علوم در عصر حاضر، پردازش و تحلیل داده ها نیازمند دانش میان رشته ای است. این کار با استفاده از تکنیک های تخصصی آمار و ریاضی از جمله تحلیل های سری های زمانی، تحلیل های شبکه، تحلیل متون، مدل سازی رفتار سیستم ها امکان پذیر است. این پردازش ها بیش از نگاهی ساده به گذشته سیستم است و اطلاعاتی فراتر از انتظارات کارشناسان بازار فراهم می آورد. اکثر پژوهش ها و پروژه ها در داده کاوی برای ایجاد بهترین مدل در راستای درک و پیش بینی رفتار سیستم ها متمرکز شده است. این تکنیک های جدید که بر اساس کار با داده های بزرگ به وجود آمده اند تحلیل هایی را امکان پذیر ساخته اند که در گذشته به نظر پیچیده و سخت می رسیدند. 

پردازش داده ها

متن کاوی: متن کاوی text mining

حجم زیادی از داده های انبار شده، داده های ساختارمند و بدون ساختار متنی هستند. چگونه می توان از این داده های بزرگ متنی، اطلاعات مورد نیاز را استخراج کرد؟ با B.T.B می توانید:

— ارزیابی یک متن مانند ذهن انسان — قواعد زبانی پیچیده و ابزارهای مدل سازی و تحلیل متون، کشف بینش پنهان در داده های متنی را امکان پذیر می سازد. می توان متون را با موضوعاتی تخصصی مورد جستجو و بررسی قرار داد. قواعد حاکم و همبستگی بین کلمات در متون مختلف را مطالعه کرد و با نگاهی تخصصی به ویرایش متن پرداخت.

— دریافت دیدگاه ها و نتایج بسیار سریعتر از گذشته — تکنیک های جدید در Machine Learning و پردازش زبان، قابلیت عملکرد ما را بالا برده است و امکان ارزیابی مجموعه بزرگی از داده ها را با سرعتی بالا و در بازه زمانی کوتاه امکان پذیر ساخته است.

تحلیل های سری های زمانی:تحلیل سری زمانی

سری زمانی مجموعه اطلاعات حاصل از مشاهده تحولات یک کمیت در یک بازه زمانی است. تجزیه و تحلیل سری های زمانی شامل روش هایی برای استخراج آمار معنی دار و مشخصه های رفتاری سیستم ها است. در این تحلیل ها دو هدف دنبال می شود؛ ۱) تعیین طبیعت پدیده ی مورد بررسی بر اساس توالی مشاهدات ۲) پیش بینی رفتار آینده سیستم بر اساس مقادیر مشاهده شده. با B.T.B می توانید:

— استفاده از تکنیک های روز به منظور یافتن بهترین پاسخ های مسئله — اعمال الگوریتم هایی که به طور پیوسته به روز می شوند تا جدیدترین حل های آماری را در بر داشته باشند (از جمله تکنیک های هموار سازی، بی روند سازی داده ها، منحنی های برازش بر روی داده ها، محاسبات رگرسیون و همبتسگی ها و تحلیل های چند متغییره  و …). به این ترتیب می توان بهتر گذشته را تحلیل کرد، حال را توصیف کرد و آینده را پیش بینی کرد.

— بسنده نکردن به یک سبک خاص برای نمایش نتایج — استفاده از نمودارهای مختلف برای تفسیرهای موثرتر و برقراری ارتباط بهتر با نتایج.

— برنامه ریزی موثرتر برای آینده — استفاده از نرم افزارهایی مناسب برای تحلیل داده های بزرگ مانند , C++ Matlab, R و Python جهت سرعت بخشیدن به فرایند محاسبات. به این ترتیب زمان حل مسئله کوتاهتر بوده و قدرت مدیریت و برنامه ریزی در مقابل مشکلات و مسائل پیش روی مشتری سریعتر امکان پذیر می شود.

تحلیل های شبکه:تحلیل شبکه

تجزیه و تحلیل شبکه شاخه ای از نظریه گراف با هدف توصیف ویژگی های کمی و آماری سیستم های پیچیده ای است. هر حوزه­ ای که بتواند به عنوان مجموعه­ ای از اجزای متصل و روابط بینابین توصیف شود، یک حوزه­ ی کاربرد برای تحلیل شبکه است. ابزار و روش­ های تحلیل شبکه بسیار مجرد هستند و وابسته به نوع و ماهیت اجزای شبکه نیستند. این ابزار قادر به تحلیل روابط در طیف وسیعی از مجموعه­ ها است، از جمله شبکه روابط اجتماعی یا اقتصادی میان افراد یا سازمان­ ها، بیماری­ ها، میزبانی کامپیوتر و بسیاری نمونه­ های دیگر. با B.T.B می توانید:

— یافتن اطلاعات شبکه بر اساس توپولوژی یا ساختار هندسی شبکه — استخراج اطلاعات مبتنی بر ساختار هندسی مجموعه با استفاده از تکنیک های مختلف نظیر یافتن کمترین فاصله میان دو عضو شبکه، کوتاه ­ترین مسیری که همه­ ی اعضای مجموعه را به یکدیگر متصل کند و …

— طبقه­ بندی شبکه بر اساس ارزش اعضای شبکه —می ­توان بسته به نوع و اهداف مطالعه، اهمیت اعضای شبکه را مشخص نمود و موثرترین آن­ها بسته به نحوهی عملکرد در شبکه را مشخص نمود.

— تشخیص اجتماعات نهفته­ درون شبکه — تعیین اجتماعات پنهان در دل شبکه ها و نحوه ارتباطات درون جامعه ای و بین جوامع با استفاده از تکنیک های مختلف تشخیص اجتماعات. تکنیک های جدیدی در طی زمان شناخته و معرفی می شوند که بسته به مسئله مورد نظر (نزدیکی فضایی فضایی میان اعضا یا مشابهت رفتاری آنها) سعی در تشخیص هر چه بهتر این جوامع دارند. نکته مهم دیگر در این تکنیک ها به کارگیری الگوریتم های مناسب جهت کار با داده های بزرگ در یک زمان معقول است. 

—  اعمال آنالیزهای مختلف بر روی داده های بزرگ —  استفاده از زبان های برنامه نویسی و نرم افزارهای مختلف در تحلیل شبکه های بزرگ و کوچک، امکان اعمال الگوریتم های پیچیده را بر روی داده های بزرگ و آنالیز داده ها با سرعتی قابل قبول را به ما می دهد.

— امکان مصورسازی نتایج — با استفاده از این تحلیل ها می توان نتایجی را که تا پیش از این فقط در قالب جدوال و نمودارهای بزرگ و پیچیده نشان داده می شدند، در قالب تصاویری ساده تر و واضح تر ارائه کرد. این تصاویر امکان به نمایش گذاشتن بسیاری از محاسبات تحلیلی و آماری از شبکه را دارا هستند.

 ۲

مصورسازی و ارائه نتایج

فرایند پردازش داده ها بدون نمایش صحیح و بهینه نتایج ناتمام باقی خواهد ماند. درک الگوهای نهفته در نتایج و انتقال حجم وسیعی از اطلاعات به بیننده از طریق مصورسازی داده ها انجام می شود، فرایندی که در آن داده های عددی به تصاویر معنی دار دو و سه بعدی تبدیل می­ شود. بدین ترتیب، اکتشاف  اطلاعات موجود در این داده های بصری نیازی به درک الگوریتم های پیچیده ریاضی و یا آماری ندارد. در واقع، تکنیک های مصورسازی یک دید کلی کیفی و مفید برای تجزیه و تحلیل های کمی فراهم می کند. در نمایش ساده و سریع مفاهیم پیچیده از ساختارهای شبکه، نمودارهای میله ای، نمودارهای سه بعدی و درختی، گراف های استریم و گانت کمک گرفته می شود.

با استفاده از مصورسازی داده ها می توان:
— مشخص کردن حوزه هایی که نیاز بهبود یا توجه بیشتری دارند.
— مشخص سازی پارامترهایی که بر رفتار مشتری یا مخاطب تاثیرگذار است.
— پیش بینی میزان سود حاصل

مصورسازی نتایج