تجزیه و تحلیل داده هاي پايان نامه

تجزیه و تحلیل داده ها بخش مهمی از تحقیق است، زیرا تجزیه و تحلیل ضعیف گزارشی نادرست تولید می کند که باعث اشتباه بودن یافته ها می شود و همیشه منجر به تصمیم گیری اشتباه و ضعیف می شود. بنابراین، انتخاب یک روش تجزیه و تحلیل داده کافی ضروری است که به شما اطمینان دهد که بینش قابل اعتماد و عملی را از داده های خود به دست می آورید.
یافتن الگوها، اتصالات و روابط از داده‌های شما می‌تواند کار دلهره‌آوری باشد، اما با استفاده از روش و ابزارهای مناسب تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توانید از طریق تکه‌ای از داده‌ها که باید اطلاعاتی در مورد آن به دست آورید، بروید. روش های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد، این مقاله بر آن است تا بر تجزیه و تحلیل داده های کمی تمرکز کند و روش ها و تکنیک های مرتبط با آن را مورد بحث قرار دهد.

در این مقاله با تجزیه و تحلیل داده های کمی آشنا خواهید شد. همچنین درک جامعی از تجزیه و تحلیل داده‌های کمی، از جمله روش‌ها و تکنیک‌های درگیر به دست خواهید آورد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد تجزیه و تحلیل داده های کمی به خواندن ادامه دهید.

تجزیه و تحلیل داده ها را می توان به عنوان فرآیند کشف اطلاعات مفید با ارزیابی داده ها توضیح داد، در حالی که تجزیه و تحلیل داده های کمی را می توان به عنوان فرآیند تجزیه و تحلیل داده هایی که مبتنی بر اعداد است یا داده هایی که به راحتی به اعداد تبدیل می شوند، تعریف کرد. این مبتنی بر توصیف و تفسیر اشیاء به صورت آماری و با اعداد است زیرا هدف آن تفسیر داده های جمع آوری شده از طریق متغیرهای عددی و آمار است.
تکنیک‌های تجزیه و تحلیل کمی داده‌ها معمولاً با الگوریتم‌ها، ابزارهای تجزیه و تحلیل ریاضی و نرم‌افزار برای به دست آوردن بینش از داده‌ها کار می‌کنند و به سؤالاتی مانند تعداد، تعداد دفعات و چند وقت پاسخ می‌دهند. داده‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌های کمی معمولاً از راه‌هایی مانند نظرسنجی، پرسشنامه، نظرسنجی و غیره به دست می‌آیند. داده‌ها همچنین می‌توانند از ارقام فروش، نرخ کلیک ایمیل، تعداد بازدیدکنندگان وب‌سایت و درصد افزایش درآمد حاصل شوند.

مراحل آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل کمی داده ها

قبل از شروع به مرحله تجزیه و تحلیل، داده‌های کمی باید جمع‌آوری و پاکسازی شوند. این مرحله بسیار مهم است و باید قبل از ذکر روش‌ها و تکنیک‌های مورد بحث مورد بحث قرار گیرد، زیرا اگر داده‌ها به درستی جمع‌آوری و پاکسازی نشود، ممکن است تجزیه و تحلیل به درستی انجام نشود و منجر به یافته‌های اشتباه، قضاوت اشتباه در مورد فرضیه و تفسیر نادرست شود. بنابراین، منجر به تصمیماتی می‌شود که بر اساس آماری که به طور دقیق مجموعه داده را نشان نمی‌دهد، اتخاذ می‌شود.

تیم ما بصورت حرفه‌ای درتلاش است تا بتوانیم بهترین تحليل را با پشتيباني در زمینه تحليل اطلاعات برای شما انجام دهد.

برای آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌های کمی به معنای تبدیل آن به قالب‌های معنی دار و خوانا، مراحل زیر برای دستیابی به این امر آورده شده است:

اعتبار سنجی داده‌ها(Data Validation): برای ارزیابی اینکه آیا داده‌ها به درستی از طریق کانال‌های مورد نیاز جمع‌آوری شده‌اند یا خیر و برای اطمینان از اینکه آیا استانداردهای تعیین شده از ابتدا بیان شده است یا خیر. این را می‌توان با بررسی اینکه آیا این روش دنبال شده است، اطمینان حاصل کرد که پاسخ دهندگان بر اساس معیارهای تحقیق انتخاب شده‌اند و بررسی کامل بودن داده‌ها انجام می‌شود.

ویرایش داده‌ها(Data Editing): مجموعه داده‌های بزرگ ممکن است شامل خطاهایی باشد که ممکن است فیلدها به اشتباه پر شده یا به طور تصادفی خالی بماند. برای جلوگیری از تجزیه و تحلیل نادرست، بررسی داده‌ها باید انجام شود تا هر چیزی که ممکن است به نتیجه نادرست منجر شود شناسایی و پاک شود.

کدگذاری داده‌ها(Data Coding): این شامل گروه‌بندی و تخصیص مقادیر به داده‌ها است. ممکن است به معنای تشکیل جداول و ساختارهایی برای نمایش دقیق داده‌ها باشد.

اکنون که با تجزیه و تحلیل داده‌های کمی و نحوه آماده‌سازی داده‌های خود برای تجزیه و تحلیل آشنا شدید، تمرکز بر هدف این مقاله که روش‌ها و تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌های کمی است معطوف خواهد شد.

تیم ما بصورت حرفه‌ای درتلاش است تا بتوانیم بهترین تحليل را با پشتيباني در زمینه تحليل اطلاعات برای شما انجام دهد.

روش‌ها و تکنیک‌های تحلیل کمی داده ها

تجزیه و تحلیل داده‌های کمی شامل استفاده از روش‌های محاسباتی و آماری است که بر تجزیه و تحلیل آماری، ریاضی یا عددی مجموعه داده‌ها متمرکز است. با یک مرحله آماری توصیفی شروع می‌شود و در صورت نیاز با تجزیه و تحلیل دقیق‌تر دنبال می‌شود تا بینش بیشتری مانند همبستگی و تولید طبقه‌بندی بر اساس تجزیه و تحلیل آماری توصیفی بدست آید.

همانطور که از بیانیه بالا می‌توان استنباط کرد، دو روش اصلی تجزیه و تحلیل داده‌های کمی رایج وجود دارد که عبارتند از آمار توصیفی که برای توضیح برخی پدیده‌ها استفاده می‌شود و آمار استنباطی که برای پیش‌بینی استفاده می‌شود. هر دو روش به طرق مختلف با تکنیک‌های منحصر به فرد مورد استفاده قرار می‌گیرند. توضیح هر دو روش در زیر انجام شده است.

 

آمار توصیفی

آمار استنباطی

1) آمار توصیفی

آمار توصیفی همانطور که از نام آن پیداست برای توصیف یک مجموعه داده استفاده می‌شود. با خلاصه کردن آنها و یافتن الگوهایی از نمونه داده‌های خاص، به درک جزئیات داده‌های شما کمک می‌کند. آنها اعداد مطلق به دست آمده از یک نمونه را ارائه می‌دهند، اما لزوماً منطق پشت اعداد را توضیح نمی‌دهند و بیشتر برای تجزیه و تحلیل متغیرهای منفرد استفاده می‌شوند. روش‌های مورد استفاده در آمار توصیفی عبارتند از:

تیم ما بصورت حرفه‌ای درتلاش است تا بتوانیم بهترین تحليل را با پشتيباني در زمینه تحليل اطلاعات برای شما انجام دهد.

میانگین: برای محاسبه میانگین عددی مجموعه‌ای از مقادیر استفاده می‌شود.

میانه: برای بدست آوردن نقطه میانی مجموعه‌ای از مقادیر زمانی که اعداد به ترتیب عددی مرتب شده‌اند استفاده می‌شود.

مد: برای یافتن رایج‌ترین مقدار در یک مجموعه داده استفاده می‌شود.

درصد: برای بیان چگونگی ارتباط یک مقدار یا گروهی از پاسخ دهندگان در داده‌ها با گروه بزرگتری از پاسخ دهندگان استفاده می‌شود.

فراواني:  تعداد دفعات یافتن یک مقدار را نشان می‌دهد.

دامنه: بالاترین و کمترین مقدار را در مجموعه‌ای از مقادیر نشان می‌دهد.

انحراف استاندارد: این برای نشان دادن میزان پراکندگی یک محدوده از اعداد استفاده می‌شود، به این معنی که نشان می‌دهد همه اعداد چقدر به میانگین نزدیک هستند.

چولگی: نشان می‌دهد که طیفی از اعداد چقدر متقارن هستند و نشان می‌دهد که آیا آنها به شکل منحنی زنگی صاف در وسط نمودار خوشه می‌شوند یا به سمت چپ یا راست خم می‌شوند.

 

2) آمار استنباطی

در تجزیه و تحلیل کمی، انتظار این است که اعداد خام با استفاده از مقادیر عددی به بینش معنادار تبدیل شوند و آمار توصیفی همه چیز در مورد توضیح جزئیات یک مجموعه داده خاص با استفاده از اعداد است، اما، انگیزه‌های پشت اعداد را توضیح نمی‌دهد، بنابراین، نیاز به تجزیه و تحلیل بیشتر است. با استفاده از آمار استنباطی

هدف آمار استنباطی پیش‌بینی یا برجسته کردن نتایج احتمالی از داده‌های تحلیل شده به دست آمده از آمار توصیفی است. آنها برای تعمیم نتایج و پیش‌بینی بین گروه‌ها، نشان دادن روابطی که بین چندین متغیر وجود دارد و برای آزمون فرضیه‌ها که تغییرات یا تفاوت‌ها را پیش‌بینی می‌کنند، استفاده می‌شوند.

آنها روش‌های تحلیل آماری مختلفی هستند که در آمار استنباطی استفاده می‌شوند، چند مورد در زیر مورد بحث قرار می‌گیرند.

 

جداول متقاطع(Cross Tabulations): جدول متقاطع یا crosstab برای نشان دادن رابطه‌ای که بین دو متغیر وجود دارد استفاده می‌شود و اغلب برای مقایسه نتایج بر اساس گروه‌های جمعیتی استفاده می‌شود. از یک شکل جدولی اولیه برای استنتاج بین مجموعه داده‌های مختلف استفاده می‌کند و حاوی داده‌هایی است که متقابلاً منحصر به فرد هستند یا با یکدیگر ارتباط دارند. جدول‌های متقاطع در درک تفاوت‌های ظریف یک مجموعه داده و عواملی که ممکن است بر یک نقطه داده تأثیر بگذارند مفید هستند.

تحلیل رگرسیون(Regression Analysis): تحلیل رگرسیون برای تخمین رابطه بین مجموعه‌ای از متغیرها استفاده می‌شود. برای نشان دادن همبستگی بین یک متغیر وابسته (متغیر یا نتیجه‌ای که می‌خواهید اندازه گیری یا پیش‌بینی کنید) و هر تعداد متغیر مستقل (عواملی که ممکن است بر متغیر وابسته تأثیر بگذارد) استفاده می‌شود. بنابراین، هدف از تحلیل رگرسیون تخمین این است که چگونه یک یا چند متغیر ممکن است بر یک متغیر وابسته برای شناسایی روندها و الگوها برای پیش‌بینی و پیش‌بینی روندهای احتمالی آینده تأثیر بگذارد. انواع مختلفی از تحلیل رگرسیون وجود دارد و مدلی که انتخاب می‌کنید با توجه به نوع داده‌ای که برای متغیر وابسته دارید تعیین می‌شود. انواع تحلیل رگرسیون شامل رگرسیون خطی، رگرسیون غیرخطی، رگرسیون لجستیک باینری و... می‌باشد.

شبیه‌سازی مونت کارلو(Monte Carlo Simulation): شبیه‌سازی مونت کارلو که با نام روش مونت کارلو نیز شناخته می‌شود، یک تکنیک کامپیوتری برای تولید مدل‌هایی از نتایج احتمالی و نشان دادن توزیع احتمال آنها است. طیف وسیعی از نتایج ممکن را در نظر می‌گیرد و سپس سعی می‌کند تا میزان احتمال وقوع هر پیام را محاسبه کند. توسط تحلیلگران داده برای انجام یک تحلیل ریسک پیشرفته برای کمک به پیش‌بینی رویدادهای آینده و تصمیم گیری بر این اساس استفاده می‌شود.

آنالیز واریانس (ANOVA): برای آزمایش میزان تفاوت دو یا چند گروه با یکدیگر استفاده می‌شود. میانگین گروه‌های مختلف را مقایسه می‌کند و امکان تجزیه و تحلیل گروه‌های متعدد را فراهم می‌کند.

تحلیل عاملی(Factor Analysis): با استفاده از تکنیک تحلیل عاملی می‌توان تعداد زیادی از متغیرها را به تعداد کمتری از عوامل کاهش داد. این بر این اصل کار می‌کند که چندین متغیر قابل مشاهده جداگانه با یکدیگر همبستگی دارند زیرا همه آنها با یک ساختار زیربنایی مرتبط هستند. این به کاهش مجموعه داده‌های بزرگ به نمونه‌های کوچکتر و قابل مدیریت‌تر کمک می‌کند.

تجزیه و تحلیل کوهورت(Cohort Analysis): تحلیل کوهورت را می‌توان به عنوان زیرمجموعه‌ای از تحلیل‌های رفتاری تعریف کرد که از داده‌های گرفته شده از یک مجموعه داده معین عمل می‌کند. تجزیه و تحلیل کوهورت به جای اینکه به همه کاربران به عنوان یک واحد نگاه کند، داده‌ها را برای تجزیه و تحلیل به گروه‌های مرتبط تقسیم می‌کند، جایی که این گروه‌ها یا گروه‌ها معمولاً دارای ویژگی‌ها یا شباهت‌های مشترک در یک دوره تعریف شده هستند.

تجزیه و تحلیل MaxDiff(MaxDiff Analysis): این یک روش تجزیه و تحلیل داده‌های کمی است که برای سنجش ترجیحات مشتریان برای خرید و اینکه چه پارامترهایی در بالاترین رتبه نسبت به سایرین در این فرآیند قرار دارند، استفاده می‌شود.

تجزیه و تحلیل خوشه‌ای(Cluster Analysis): تحلیل خوشه‌ای تکنیکی است که برای شناسایی ساختارها در یک مجموعه داده استفاده می‌شود. هدف تجزیه و تحلیل خوشه این است که بتواند نقاط داده مختلف را به گروه‌هایی که از نظر داخلی مشابه و از نظر خارجی متفاوت هستند مرتب کند، یعنی نقاط داده در یک خوشه شبیه یکدیگر و متفاوت از نقاط داده در سایر خوشه‌ها هستند.

تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی(Time Series Analysis): این یک تکنیک تحلیلی آماری است که برای شناسایی روندها و چرخه‌ها در طول زمان استفاده می‌شود. این به سادگی اندازه گیری متغیرهای یکسان در مقاطع مختلف زمانی مانند ثبت نام هفتگی و ماهانه ایمیل برای کشف روندها، فصلی بودن و الگوهای چرخه‌ای است. با انجام این کار، تحلیلگر داده می‌تواند پیش‌بینی کند که متغیرهای مورد علاقه چگونه ممکن است در آینده نوسان کنند.

تجزیه و تحلیل SWOT: این یک روش تجزیه و تحلیل داده‌های کمی است که مقادیر عددی را برای نشان دادن نقاط قوت، ضعف، فرصت‌ها و تهدیدهای یک سازمان، محصول یا خدمات اختصاص می‌دهد تا تصویر واضح تری از رقابت را برای تقویت استراتژی‌های تجاری بهتر نشان دهد.

 

تیم ما بصورت حرفه‌ای درتلاش است تا بتوانیم بهترین تحليل را با پشتيباني در زمینه تحليل اطلاعات برای شما انجام دهد.

نتيجه

این نوشته در مورد تجزیه و تحلیل داده‌های کمی صحبت کرده است که نشان می‌دهد همه چیز در مورد تجزیه و تحلیل داده‌های مبتنی بر عدد یا تبدیل داده‌ها به قالب عددی با استفاده از تکنیک‌های آماری مختلف برای استنباط بینش مفید است. در ادامه نشان داد که در تحلیل کمی از دو روش استفاده می‌شود، توصیفی و استنباطی که بیان می‌کند چه زمانی و چگونه می‌توان از هر یک از این روش‌ها با ارائه تکنیک‌های مرتبط با آنها استفاده کرد.

 

در نهایت، برای انجام تجزیه و تحلیل داده‌های کمی موثر، باید نوع داده‌ای که با آن کار می‌کنید، هدف از انجام چنین تحلیلی و فرضیه یا نتیجه‌ای که ممکن است از تجزیه و تحلیل به دست آید را در نظر بگیرید.