تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) یک اصطلاح برای تمام کارهایی که در آنالیز داده ها انجام می شود از جمع آوری داده ها تا ارائه دیدگاه های عملی می باشد. تجزیه و تحلیل داده‌ها یک فرایند پاکسازی، تغییر شکل و مدل سازی داده‌ها به منظور کشف اطلاعات ضروری برای تصمیم‌گیری در کسب و کار ها است. هدف از تجزیه و تحلیل داده‌ها استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و بهبود فرایند تصمیم گیری براساس تحلیل داده است. با ابزارهای تحلیلی، داده ها را می توان به راحتی تفسیر و در کاربردهای متعدد به منظور بهبود عملکرد به کار برد.
باید بدانید که کسب وکار شما در چه مرحله ای از رشد خود قرار دارد و با توجه به آن نیازهای کسب و کار خود را تعیین کنید .
برای نیازهایی که پیدا کردید هدفی را تعیین کنید و مشخص کنید برای رسیدن به آن هدف چه کارهایی را و چطور باید انجام دهید.
در این مرحله داده هایی که نیاز دارید را باید جمع آورری کنید . اما سوال مهم این است که چه نوع داده ای قرار است جمع آوری شود. آیا به داده های کمی یا عددی نیاز دارید یا داده های کیفی. سپس باید بستر، زمان و داده‌هایی که قصد گردآوری‌شان را دارید مشخص کنید. برای مثال شخصی که قصد تحلیل داده‌های بخشی از فضای مجازی را دارد می‌داند می‌خواهد در کدام بستر، در چه تاریخی، کدام داده ها را جمع‌آوری کند.
داده ها ی خام معمولا به هم ریخته اند و قبل از استفاده نیاز به پردازش دارند .
در پیش پردازش داده ها به موارد زیر پرداخته می شود:
نهایتا بعد از جمع‌آوری و بررسی صحت داده‌ها، نوبت به تحلیل آنها می‌رسد. تحلیل داده یا Data Analysis فرایندی است که نیازمند ابزارهای با کیفیت، نیروی متخصص و دقت و سنجش بسیاری است؛ از این رو بسیاری از کسب وکارها با همین هدف ایجاد شده‌اند تا داده‌های مشخصی را از داده های کلان (big data) استخراج و آن را مورد بررسی و تحلیل قرار دهند.
با استفاده از نتایج آنالیز داده ها و با توجه به هدف خود از آنالیز ، نتایج را به صورت گزارش در آورید به طوریکه به تمام سوالات طرح شده به طور جداگانه پاسخ داده شود.
داده‌ها آنالیز شده‌اند و یک سری اطلاعات ارزشمند هم به دست آمده است. حال شما باید به کمک ابزارهای مختلف هر آنچه که به دست آورده‌اید را به صورت بصری به اشتراک بگذارید تا همه افرادی که در شرکت تان هستند از این اطلاعات بهره ببرند.
تجزیه و تحلیل داده های کسب و کار ها را می توان به چهار دسته اصلی تقسیم کرد: تجزیه و تحلیل توصیفی، تشخیصی، پیش بینی و تجویزی.
به ما می گوید در گذشته چه اتفاقی افتاده است، با استفاده از ابزارهایی مانند گزارش ها و داشبورد برای خلاصه کردن رویدادهای گذشته، اغلب به سؤالاتی مانند “درآمد ما در سه ماهه گذشته چقدر بود؟” جواب پیدا می کند.
برای کشف علت وقوع اتفاقی داده ها را عمیق تر جستجو می کند. با بررسی ارتباط ها و الگوها، به سوالاتی مانند “چرا خرید ها در ماه گذشته کاهش یافتند؟” جواب می دهد.
پیش گویی داده ها. از داده های تاریخی و مدل های آماری برای پیش بینی آنچه ممکن است در آینده رخ دهد استفاده می کند. برای پاسخ دادن به سؤالاتی مانند سوال زیر عالی هستند: «اگر مقدار X را در کمپینی در یک پلتفرم در مدت زمان مشخص صرف کنیم، تا چه اندازه می‌توانیم انتظار داشته باشیم که جذب کاربرانی در این محدوده داشته باشیم؟» .
نه تنها آنچه اتفاق خواهد افتاد را پیش بینی می کند، بلکه اقداماتی را برای دستیابی به نتایج دلخواه پیشنهاد می کند. با استفاده از الگوریتم‌ها و یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل تجویزی به تصمیم گیری برای کسب و کار کمک می‌کند و دیدگاه‌های عملی را ارائه می‌کند، مانند: «با انجام این کار، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که بازده بازگشت سرمایه (ROI) افزایش یافته باشد».
هر نوع تجزیه و تحلیل نقش حیاتی در درک و استفاده موثر از داده ها ایفا می کند و بینش هایی را از دیدگاه های مختلف ارائه می دهد تا تصمیمات قوی و مبتنی بر داده را ارائه دهد.
هنگامی که وبسایت یا اپلیکیشن یک کسب و کار راه اندازی شود، برای توسعه دهندگان ضروری است که بفهمند آن ها چه عملکردی دارند ، و برای بازاریابان ضروری است که کارایی کمپین های جذب مشتری (Customer Acquisition) را بدانند. آنالیتیکس داده ها به آن ها اجازه می دهد داده ها را تجزیه و تحلیل کنند، الگوها را بیابند و بینش هایی را در مورد رفتار کاربر و روند کسب و کار را کشف کنند. بازاریابان و توسعه دهندگان می‌توانند از تجزیه و تحلیل‌ها استفاده کنند تا بدانند کاربران از کدام کانال‌ها جذب شده‌اند، کاربران درون سایت یا اپلیکیشن چه می‌کنند، چه زمانی وارد سایت یا اپلیکیشن می شوند، و چه مدت زمانی از آن ها استفاده می کنند.
تجزیه و تحلیل داده ها همچنین در شناسایی نقطه هایی که کاربران در آن ریزش (Churn) می کنند، مفید است. به عنوان مثال، اگر یک سایت فروش آنلاین دارید و متوجه می شوید که تعداد زیادی از کاربران شما درست قبل از انجام خرید منصرف می شوند، ممکن است در مرحله آخر در قیف فروش شما مشکلی وجود داشته باشد. حتی اگر مشکل اساسی در فرآیند خرید وجود نداشته باشد، تجزیه و تحلیل داده‌ها حوزه‌ای را که نیاز به بهبود دارد را برجسته می کند که وقتی به آن پرداخته شود، می‌تواند منجر به تبدیل (conversion) بیشتر شود.
اینکه نحوه تعامل کاربران با تبلیغات یا رفتار درون سایت و اپلیکیشن آنها را در نظر بگیرید، در هردو حالت تجزیه و تحلیل می تواند داده هایی را برای بهبود استراتژی تان در اختیار شما قرار دهد. این می تواند شامل بهینه سازی تجربه کاربری (UX)، بهبود نرخ تبدیل (Conversion Rate)، بهبود رضایت مشتری و دستیابی به درک کلی از کسب و کار شما با اقدامات واضح برای دستیابی به نتایج دلخواه باشد.
کانال های تبلیغاتی نمایی از عملکرد تبلیغات شما در کانال خود ارائه می دهند. با این حال، کارآمدترین پلتفرم تجزیه و تحلیل داده های یک کسب و کار ، پلتفرمی است که دید جامع و بی طرفانه ای از عملکرد شما در همه کانال ها و همچنین در خود سایت یا اپلیکیشن به شما می دهد. با مجموعه جامع ابزارهای اندازه گیری و تجزیه و تحلیل ، همه چیزهایی را که برای استفاده از داده‌ها برای گزارش‌های عمیق و بینش‌های عملی نیاز دارید،می توانید به دست آورید.
با این ابزارها می توانید:
با این ابزارها ، توسعه دهندگان سایت و اپلیکیشن و بازاریابان می توانند دید واضحی از عملکرد کسب و کار و کمپین خود داشته باشند تا به طور مستمر بر اساس بینش های تحلیلی بهینه سازی کنند. از چند نمونه از مهم ترین ابزار های تحلیل داده می توان به مایکروسافت اکسل ، زبان پایتون و کتابخانه‌های مربوط به تحلیل داده در آن، پاور بی آی (Power BI) و مینی تب (MiniTabb) اشاره کرد.