وقتی اکثر مردم به تجزیه و تحلیل داده ها فکر می کنند، به دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها در ابزاری مانند مایکروسافت اکسل^{(like Microsoft Excel)} فکر می کنند . واقعیت این است که تجزیه و تحلیل داده ها شامل طیف گسترده ای از ابزارها و روش های مختلف زیادی برای دستکاری و درک داستانی است که داده ها می گویند.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟ اگر در مورد داده‌های کسب‌وکار، داده‌های تولید، داده‌های بازاریابی یا داده‌های خاص صنعت و تجارتی که در آن فعالیت می‌کنید صحبت می‌کنید، از تجزیه و تحلیل داده‌ها^(Data) بسیار متفاوت استفاده می‌شود.

در این مقاله، با جنبه‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها، معنای آن‌ها و نحوه استفاده کلی از آنها آشنا خواهید شد.

جمع آوری داده ها^{(Data Collection)}

اولین مرحله از تجزیه و تحلیل داده ها، جمع آوری داده ها است. این به سادگی به معنای جمع آوری داده ها از همه منابعی است که اطلاعات مورد نیاز شما را در خود نگه می دارد.

داده ها می توانند شامل هر یک از موارد زیر و موارد دیگر باشند:

• کنترل کننده ماشین آلات تولیدی
• شخصی که داده ها را به صورت دستی در رایانه وارد می کند
• سنسورهایی که دما، فشار و غیره را اندازه گیری می کنند
• ^{(Cloud based)}منابع داده مبتنی بر ابر
• اطلاعات از اینترنت مانند آب و هوا یا پایگاه های داده دولتی
• پایگاه های داده^(Databases) ای که در شبکه شرکت شما قرار دارند

یک چالش بزرگ برای بسیاری از سازمان ها این است که بفهمند چه ابزارهای فنی برای جمع آوری آن اطلاعات در دسترس هستند. بیشتر اوقات نرم افزار برای اتصال به آن دستگاه راه دور یا منبع داده و سپس کشیدن آنها به یک پایگاه داده داخلی یا سیستم تاریخ نگار داده مورد نیاز است.

این مناطق ذخیره سازی اغلب به عنوان "انبار داده" نامیده می شوند.

هنگامی که اطلاعات در یک انبار داده در داخل یک سازمان جمع آوری می شود، می توان از ابزارهای مختلفی برای انجام تجزیه و تحلیل واقعی داده ها استفاده کرد.

هوش تجاری^{(Business Intelligence)}

پس از جمع‌آوری داده‌ها، مرحله بعدی تصمیم‌گیری است که با همه آن داده‌ها چه باید کرد. وقتی صحبت از هوش تجاری می شود، داده های مورد نیاز باید به سازمان کمک کند تا تصمیمات تجاری بهتری بگیرد.

گزارش‌ها و داشبوردهای هوش^{(Intelligence)} تجاری (BI) به مدیران و دیگر رهبران کسب‌وکار کمک می‌کند تا روندها را بهتر درک کنند و بینش‌هایی در مورد جنبه‌های مختلف کسب‌وکار به دست آورند. 

این جنبه ها عبارتند از:

• نیازها یا محدودیت های زنجیره تامین
• کاهش هزینه ها
• بهبود فروش
• نیازها و رفتارهای مشتری
• پیش بینی فروش آینده یا تقاضای بازار
• لجستیک و حمل و نقل

جمع‌آوری داده‌ها از همه این سیستم‌های مختلف در سراسر سازمان به شما امکان می‌دهد بین اطلاعاتی که قبلاً هرگز امکان‌پذیر نبوده، ارتباط برقرار کنید.

هوش تولیدی^{(Manufacturing Intelligence)}

مشکل در جمع آوری داده ها از فرآیندهای تولید این است که معمولاً مقدار زیادی از آن وجود دارد.

اگر در مورد یک مرکز تولید معمولی فکر می کنید، هر ماشین در طبقه مغازه ده ها تا صد نقطه داده را جمع آوری می کند که شامل موارد زیر است:

• دما و فشار
• قطعات یا محصول ساخته شده
• مواد اولیه استفاده شده
• قطعات بد اسقاط شده
• شمارش خرابی و آلارم

در بیشتر موارد، تجهیزات تولیدی با استفاده از یک کنترل کننده منطقی قابل برنامه ریزی ( PLC ) خودکار می شوند. این دستگاه ها نه تنها تجهیزات را بر اساس نحوه برنامه ریزی آنها اجرا می کنند، بلکه داده ها را نیز از آن تجهیزات جمع آوری و جمع آوری می کنند.

دریافت داده از آن PLC ها^(PLCs) شامل نرم افزاری است که روی سروری در همان شبکه آن PLC ها^(PLCs) اجرا می شود . فروشندگان زیادی وجود دارند که نرم‌افزارهایی را نوشته‌اند تا داده‌ها را از آن کنترل‌کننده‌ها و به تاریخ‌نگار داده یا پایگاه داده دریافت کنند.

رهبران تاریخ نگار داده در این زمینه عبارتند از:

• OSIsoft : این شرکت ده‌ها سال است که وجود دارد و شامل «ادغام‌کننده‌ها» یا درایورهایی است که می‌توانند داده‌ها را از تقریباً هر نوع پردازنده، حسگر یا پایگاه داده دریافت کنند.
• Factorytalk : شرکت ^{(Factorytalk)}Rockwell Automation ، رهبر اتوماسیون طولانی مدت، تاریخ نگار داده خود را به نام Factorytalk تولید^{(Factorytalk)} کرد تا به مشتریان خود در جمع آوری داده ها از پردازنده های ماشین کمک کند. 
• Aveva : که قبلاً به عنوان Wonderware شناخته می شد ، تاریخدان AVEVA^{(AVEVA Historian)} قول داده است که "دسترسی باز" را به داده های ماشین مانند داده های فرآیند، آلارم ها، رویدادها و موارد دیگر ارائه دهد.
• Iconics : سازندگان Iconics که یک بازیکن کوچکتر در بازار تاریخدان داده است، قول می دهند "بایگانی با سرعت بالا" را ارائه دهند تا وضوح داده های ذخیره شده با آنچه که در ابتدا روی دستگاه اتفاق افتاده مطابقت داشته باشد.

تقریباً همه این ارائه دهندگان نرم افزار شامل ابزارهای تجزیه و تحلیل داده برای همراهی با راه حل تاریخ نگار داده خود هستند. انتخاب راه‌حل مناسب جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تأسیسات تولیدی شما واقعاً به کنترل‌کننده‌هایی که استفاده می‌کنید، نحوه ذخیره داده‌ها و میزان هزینه‌ای که می‌خواهید انجام دهید بستگی دارد.

تجسم داده ها

محبوب ترین ابزار برای جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده های تجاری Microsoft PowerBI است.

PowerBI یک ابزار تصویرسازی قدرتمند ارائه شده توسط مایکروسافت^(Microsoft) است که به شما امکان می دهد داده ها را از منابع داده های مختلف وارد کنید. سپس می‌توانید داده‌ها را در نمودارهای دایره‌ای و میله‌ای مختلف، نمودارهای خطی، جداول و موارد دیگر برش دهید.

توانایی ترکیب اطلاعات از منابع داده های مختلف به شما امکان می دهد همبستگی هایی را بیابید که قبلاً ممکن نبود. این جادوی تحلیل داده های مدرن است. این توانایی به دست آوردن بینش هایی را ارائه می دهد که قبلاً هرگز امکان پذیر نبودند، ابزارهایی که به شما امکان می دهند داده ها را از منابع بسیاری تجسم کنید.

PowerBI تنها برنامه ای نیست که توانایی دستکاری و تجسم داده ها را به این روش دارد. در واقع، بازار رو به رشدی برای این نوع ابزارها وجود دارد. 

ابزارهای پیشرو تجسم داده امروزه عبارتند از:

• Metabase : یک راه حل منبع باز (رایگان) که خود را به عنوان اجازه می دهد تا افراد در سازمان شما "سوال بپرسند و از داده ها بیاموزند" تبلیغ می کند.
• Tableau : یک پلت فرم تجسم داده محبوب که در بسیاری از صنایع مختلف استفاده می شود. اتصال^{(Connectivity)} با بسیاری از منابع داده مختلف در دسترس است.
• Whatagraph : در بین آژانس های بازاریابی محبوب است زیرا تهیه گزارش های قابل درک آسان است. این ابزار شامل تولید گزارش خودکار است و می‌تواند به‌طور خودکار آن‌ها را برای هر کسی ایمیل کند.
• JasperReports : این یکی دیگر از راه حل های گزارش منبع باز است. قدرت آن از توانایی خروجی گزارش‌ها در قالب‌های مختلف مانند اسناد چاپی، PDF^(PDFs) و گزارش‌های مبتنی بر وب ناشی می‌شود.

گزینه ای که تصمیم می گیرید با آن بروید واقعاً به سرمایه گذاری شما یا سازمانتان بستگی دارد که می خواهید انجام دهید. خوشبختانه گزینه‌های منبع باز عالی در دسترس هستند اگر باید از اینجا شروع کنید.

داده کاوی

یکی از قدرتمندترین تکنیک های جدید تجزیه و تحلیل داده ها چیزی به نام داده کاوی است.

داده^(Data) کاوی بر استفاده از مدل سازی آماری برای بیرون کشیدن الگوها و روندها از حجم زیادی از داده ها به منظور پیش بینی روندهای آینده تمرکز دارد. 

برنامه هایی که می توانند تجزیه و تحلیل آماری داده کاوی را انجام دهند بسیار تخصصی هستند و اغلب نیاز به سفارشی سازی با برنامه یا موقعیت در دست دارند.

انواع تحلیل داده کاوی عبارتند از:

• تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی^{(Exploratory Data Analysis)} ( EDA ): این شامل جستجوی الگوها در داده ها به منظور شناسایی روندهای جدید یا یادگیری اطلاعات جدید است.
• تجزیه و تحلیل داده های تاییدی^{(Confirmatory Data Analysis)} ( CDA : این شامل استفاده از تمام داده های جمع آوری شده برای تعیین اینکه آیا همبستگی های مشکوک درست هستند یا خیر.

برخی از ابزارهای نرم افزاری پیشرو داده کاوی که امروزه در بازار موجود است عبارتند از:

• Rapid Miner : یک سیستم تجزیه و تحلیل پیشگویانه منبع باز عالی که در جاوا^(Java) نوشته شده است . این قابلیت یادگیری ماشینی، تحلیل پیش‌بینی و متن کاوی را دارد.
• Sisense : نرم افزار دارای مجوز که برای هوش تجاری طراحی شده است، با قابلیت افزایش مقیاس برای سازمان های بزرگ. این شامل یک ماژول گزارش عالی است.
• Oracle : یکی از نام‌های پیشرو در صنعت داده، اوراکل^(Oracle) ویژگی داده کاوی را در SQL ارائه می‌کند که به سازمان‌ها اجازه می‌دهد از داده‌های ذخیره شده در پایگاه داده اوراکل^(Oracle) استفاده کنند.
• IBM Cognos : این نرم افزار قادر است حجم زیادی از داده ها را برای شناسایی روندهای مهم پردازش کند. از اینها می توان برای تولید گزارش برای مدیریت یا دیگران استفاده کرد.
• SAS : نام بزرگ دیگری در صنعت داده، سیستم تجزیه و تحلیل آماری^{(Statistical Analysis System)} ( SAS ) به طور خاص برای استخراج، مدیریت و حتی به روز رسانی داده ها بر اساس نتایج تحلیلی طراحی شده است.

همانطور که می بینید، جنبه های زیادی برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد و ابزارهایی که باید استفاده کنید واقعاً به آنچه که امیدوارید از آن داده ها یاد بگیرید بستگی دارد.

پیشرفت‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها هر سال به پیشرفت خود ادامه می‌دهد و هر شرکت یا سازمانی که امیدوار است در صنعت خود پیشتاز باشد، باید از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌های موجود استفاده کند و از آنها تا حد امکان استفاده کند.

What Is Data Analysis And The Best Tools To Use

When mоst people think of data analysis, they think of mаnipulating and analyzing data in a tool like Microsoft Excel. The reality is that data analysis encompasses a wide range of tools and a lot of different methods to manipulate and understand the story that the data tells.

What is data analysis? Data analysis is used very differently if you’re talking about business data, manufacturing data, marketing data, or data specific to the industry and business that you operate.

In this article, you’ll learn about the different aspects of data analysis, what they mean, and how they’re generally used across the board.

Data Collection

The first stage of any data analysis is data collection. This simply means gathering data from all of the sources that hold information you need.

Data can include any of the following and more:

• Manufacturing machinery controllers
• Someone manually entering data into a computer
• Sensors that measure temperature, pressure, and more
• Cloud based data sources
• Information from the internet like weather or government databases
• Databases housed on your company network

A major challenge for a lot of organizations is figuring out what technical tools are available to gather that information. Most of the time software is required to connect to that remote device or data source and then pull them into an internal database or data historian system.

These storage areas are often referred to as a “data warehouse”.

Once information is collected into a data warehouse inside an organization, various tools can be used to conduct the actual data analysis.

Business Intelligence

Once data is collected, the next step is deciding what to do with all that data. When it comes to business intelligence, the required data should help an organization make better business decisions.

Business Intelligence (BI) reports and dashboards help managers and other business leaders better understand trends and gain insights into various aspects of the business. 

These aspects include:

• Supply chain needs or limitations
• Reducing costs
• Improving sales
• Customer needs and behaviors
• Predicting future sales or market demands
• Logistics and shipping

Gathering data from all of these different systems throughout your organization lets you build connections between information that may never have been possible before.

Manufacturing Intelligence

The difficulty when it comes to gathering data from manufacturing processes is that usually there’s just so much of it.

If you think about a typical manufacturing facility, every single machine on the shop floor collects dozens to hundred of data points that include:

• Temperatures and pressures
• Parts or product made
• Raw material used
• Bad parts scrapped
• Malfunction counts and alarms

In most cases, manufacturing equipment is automated by the use of a programmable logic controller (PLC). These devices not only run the equipment according to how they’re programmed, but they also collect and gather data from that equipment.

Getting data out of those PLCs involves software that runs on a server on the same network as those PLCs. There are many vendors that have written software to get data out of those controllers and into a data historian or a database.

The data historian leaders in this area include:

• OSIsoft: This company has been around for decades, and includes “integrators” or drivers that can get data out of almost any kind of processor, sensor, or database.
• Factorytalk: Long time automation leader Rockwell Automation produced their own data historian called Factorytalk to help their customers collect data from machine processors. 
• Aveva: Formerly known as Wonderware, the AVEVA Historian promises to provide “open access” to machine data like process data, alarms, events, and more.
• Iconics: A smaller player in the data historian marketplace, the makers of Iconics promise to provide “high-speed archiving” so the stored data resolution matches what originally occurred on the machine.

Nearly all of these software providers include data analysis tools to go along with their data historian solution. Choosing the right data collection and analytics solution for your manufacturing facility really depends on the controllers you use, how you want to store the data, and how much you are willing to spend.

Data Visualization

The most popular tool for collecting, analyzing, and visualizing business data is Microsoft PowerBI.

PowerBI is a powerful visualization tool offered by Microsoft that lets you bring in data from many different data sources. You can then slice and dice the data across various pie and bar charts, line graphs, tables, and more.

The ability to combine information from various data sources lets you find correlations that wouldn’t have been possible before. This is the magic of modern data analysis. It provides the ability to gain insights that were never before possible before tools that let you visualize data from many sources.

PowerBI isn’t the only app with the ability to manipulate and visualize data in this way. In fact, there’s a growing market for just these types of tools. 

The leading data visualization tools today include:

• Metabase: An open-source (free) solution that touts itself as letting people in your organization “ask questions and learn from data”.
• Tableau: A popular data visualization platform used across many different industries. Connectivity with many different data sources is available.
• Whatagraph: Popular among marketing agencies because it’s easy to produce easy-to-understand reports. The tool includes automated report generation and can automatically email those to anyone.
• JasperReports: This is another open-source reporting solution. It’s power comes from the ability to output reports in many different formats like printed documents, PDFs, and web-based reports.

The option you decide to go with really depends on the investment you or your organization wants to make. Thankfully there are excellent open-source options available if that’s where you need to start.

Data Mining

One of the most powerful new data analysis techniques is something called data mining.

Data mining focuses on using statistical modeling to pull patterns and trends out of a large volume of data in order to predict future trends. 

The applications that can perform data mining statistical analysis are highly specialized and often need to be customized to the application or situation at hand.

Types of data mining analysis include:

• Exploratory Data Analysis (EDA): This involves searching for patterns in data in order to identify new trends or learn new information.
• Confirmatory Data Analysis (CDA: This involves using all of the collected data to try and determine whether suspected correlations are true.

Some of the leading data mining software tools available on the market today include:

• Rapid Miner: An excellent open-source predictive analysis system written in Java. It’s capable of machine learning, predictive analysis, and text mining.
• Sisense: Licensed software tailored for business intelligence, with the ability to scale up for large organizations. It includes an excellent reporting module.
• Oracle: One of the leading names in the data industry, Oracle offers data mining feature within SQL that lets organizations use data stored in an Oracle database.
• IBM Cognos: This software is capable of processing large volumes of data to identify important trends. These can be used to generate reports for management or others.
• SAS: Another big name in the data industry, Statistical Analysis System (SAS) was specifically designed to mine, manage, and even update data based on analytical results.

As you can see, there are many facets to data analysis and the tools you need to use really depends on what you hope to learn from that data.

Advancements in data analysis continue to advance every year, and any company or organization that hopes to stay ahead in their industry needs to stay on top of what data analysis tools are available and to use them to their fullest potential.

Related posts

• Xcode برای ویندوز (8 بهترین ابزار برای توسعه برنامه های iOS در رایانه شخصی)

• بهترین سرویس تماس کنفرانس چیست – بهترین برنامه ها در مقایسه

• 5 بهترین برنامه فیلتر نور آبی برای ویندوز، مک و لینوکس

• 4 بهترین نرم افزار حمل و نقل پورت و نحوه استفاده از آنها

• 10 بهترین برنامه افزودنی حریم خصوصی برای Chrome (2022)

• تجزیه کننده ایمیل Zapier: 3 روش خلاقانه برای استفاده از آن

• تکمیل خودکار گوگل کروم: راهنمای کامل

• 5 برنامه قابل حمل که قطعاً می خواهید روی USB Stick خود داشته باشید

• بهترین ابزار رمز عبور برای افزایش امنیت و ایمن نگه داشتن اطلاعات شما

• 6 بهترین برنامه برای بررسی دمای CPU در ویندوز 11/10

• بررسی iMyFone Fixppo – آیا این بهترین نرم افزار بازیابی آیفون است؟

• 6 بهترین آنالایزر فضای دیسک برای یافتن گیگابایت از دست رفته

• 11 بهترین برنامه تیم مایکروسافت در سال 2022

• 7 بهترین نویسندگان و چاپگرهای PDF رایگان

• بهترین جایگزین های IFTTT

• 8 بهترین نرم افزار رایگان OCR برای تبدیل تصاویر به متن

• 8 بهترین مدیر فایل برای ویندوز 11/10 در سال 2022

• 5 بهترین حساب های ایمیل یکبار مصرف رایگان

• 20 مورد از بهترین دستگاه های پخش تلویزیونی

• 3 بهترین ویرایشگر ویدیوی متن باز