12 روش مفید تجزیه و تحلیل داده ها برای استفاده در پروژه بعدی خود

در سال 2006 ، دانشمند مشهور داده های Clive با فروتنی داده های معروف را به روغن جدید اعلام کرد. تقریباً دو دهه بعد ، این استعاره صادق است. مانند داده ها ، روغن یک منبع بسیار با ارزش و آرزو است. اما روغن همچنین به پالایش نیاز دارد - شما نمی توانید روغن خام را که تازه از زمین استخراج می شود ، مستقیماً داخل ماشین خود قرار دهید.

به همین ترتیب ، داده ها قبل از استفاده مؤثر باید تصفیه شوند. برای انجام این کار ، تحلیلگران داده از روشهای مختلفی برای جمع آوری ، استخراج و پالایش داده های خام استفاده می کنند. در زیر ، ما 12 مورد از مفیدترین روش هایی را که می توانید در پروژه علوم داده بعدی خود استفاده کنید ، توضیح خواهیم داد.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرایندی است که داده های خام به اطلاعاتی تبدیل می شوند که هم مرتبط و هم عملی هستند. این اطلاعات برای مشاغل بسیار ارزشمند است زیرا به آنها امکان می دهد بر اساس داده های تجربی و تجزیه و تحلیل آماری تصمیمات آگاهانه بگیرند.

12 روش تجزیه و تحلیل داده ها

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها یک تکنیک یا مرحله واحد نیست. در عوض ، از چندین روش مختلف برای جمع آوری ، پردازش و داده ها برای استنباط بینش و اطلاعات عملی استفاده می کند.

در اینجا 12 روش مفید تجزیه و تحلیل داده ها آورده شده است:

تجزیه و تحلیل رگرسیون

منبع: Serokell

دید کلی

این روش تجزیه و تحلیل برای درک رابطه بین متغیرهای وابسته و متغیرهای مستقل استفاده می شود. متغیر وابسته (یا "اصلی") چیزی است که می خواهید درک کنید (به عنوان مثال ، ارقام فروش درون فروشگاه). متغیرهای مستقل عواملی هستند که ممکن است بر متغیر وابسته شما تأثیر بگذارد (به عنوان مثال ، هوا).

چگونه کار می کند؟

با ترسیم نقاط مختلف متغیرها به یک نمودار ، شما قادر خواهید بود با درجه ی اطمینان بالاتری را تعیین کنید ، رابطه بین متغیرهای شما چیست.

مثال

بگویید که ارقام فروش روزانه تجارت خود را در محور y نمودار خود ترسیم کرده اید. در محور x ، میزان باران را که در روزهای مربوطه افتاد ، ترسیم کردید. با نگاهی به نقاط داده ، می توانید با اطمینان ، پیش بینی کنید که باران (متغیر مستقل شما) بر فروش تأثیر می گذارد (متغیر وابسته شما).

تجزیه و تحلیل پراکندگی

منبع: MASW

دید کلی

این روش تشخیصی برای تعیین چگونگی پراکندگی یا کشش مجموعه داده شما استفاده می شود. اندازه گیری پراکندگی تنوع بین موارد را ایجاد می کند ، که می تواند به تعیین قابلیت اطمینان و ارتباط داده های شما کمک کند.

چگونه کار می کند؟

اولین قدم برای انجام تجزیه و تحلیل پراکندگی ، اندازه گیری تغییر در خود نقاط داده است. در مرحله بعد ، مقدار آن تنوع را بگیرید و آن را با انحراف استاندارد کل مجموعه داده مقایسه کنید. اگر تفاوت بین مقدار تغییر و میانگین انحراف زیاد باشد (یعنی اگر داده های شما کشیده شده باشد) ، پراکندگی زیاد است.

مثال

سرمایه گذاران اغلب برای ارزیابی خطر سرمایه گذاری از تجزیه و تحلیل پراکندگی استفاده می کنند. سرمایه گذاران با نگاهی به پراکندگی بازده در یک سرمایه گذاری خاص ، می توانند ریسک آن را ارزیابی کنند. بگویید که به سهام خود نگاه می کنید که پراکندگی بالایی دارد. به عبارت دیگر ، دامنه نتایج احتمالی آن (بازده) بسیار از هم فاصله دارد. یک ماه رشد آن 5 برابر میانگین بازار بود. در یک ماه دیگر ، تلفات آن 5 برابر شدید بود. از این پراکندگی ، شما استنباط می کنید که این یک سهام بی ثبات است و سرمایه گذاری در آن یک پیشنهاد پرخطر است.

تجزیه و تحلیل شبکه عصبی مصنوعی

دید کلی

تجزیه و تحلیل شبکه عصبی مصنوعی از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده ها و ایجاد استنباط مشابه با چگونگی عملکرد یک مغز انسان استفاده می کند. با معرفی داده های بیشتر ، شبکه های عصبی بهتر در شناخت الگوهای و کشف روندها می شوند.

چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل شبکه عصبی مصنوعی با معرفی داده ها به شبکه به منظور آموزش نحوه پیش بینی ها کار می کند - شبیه به نحوه عملکرد مغز انسان است. این پیش بینی ها برای دقت آزمایش شده و سپس تصفیه می شوند. با معرفی داده های بیشتر ، شبکه همچنان به "یادگیری" و به روزرسانی پیش بینی های خود ادامه می دهد.

مثال

شبکه های عصبی اغلب در بخش مالی برای پیش بینی نتایج بازار در طول زمان ، تجزیه و تحلیل معاملات ، ارزیابی ریسک و موارد دیگر استفاده می شود.

تحلیل تئوری مبتنی بر

منبع: Deakin

دید کلی

تئوری مبتنی بر یک روش تجزیه و تحلیل داده های کیفی است که یک رویکرد القایی برای تحقیق در نظر گرفته است. بر خلاف روشهای تحقیق متعارف که از تجزیه و تحلیل تأییدی برای ایجاد فرضیه قبل از جمع آوری داده ها استفاده می کنند ، تحقیقات مبتنی بر توسعه تئوری ها بر اساس داده های جمع آوری شده متمرکز است.

چگونه کار می کند؟

در عمل ، تئوری مبتنی بر مجموعه ای از روشهای سیستماتیک برای جمع آوری داده ها ، تجزیه و تحلیل و توسعه تئوری استفاده می کند که ، در حالی که سختگیرانه است ، به کاهش تعصب تأیید کمک می کند و از تجزیه و تحلیل صدا اطمینان می یابد. این رویه ها باید صریحاً دنبال شود تا تحقیقات "پایه و اساس" باقی بمانند.

مثال

نمونه ای از تجزیه و تحلیل تئوری مبتنی بر یک بخش منابع انسانی است که تحقیقات در مورد روحیه کم کارمندان را انجام می دهد. محققان به دنبال مجموعه خاصی از روشهای مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل مبتنی بر پایه ، داده ها را جمع آوری می کنند (به عنوان مثال ، مصاحبه ها را انجام می دهند ، رفتارها را مشاهده می کنند و غیره) ، سپس نتایج را برای تعیین علت اصلی روحیه پایین تجزیه و تحلیل می کنند.

آنالیز خوشه ای

دید کلی

تجزیه و تحلیل خوشه ای برای شناسایی ساختارهای مختلف در مجموعه داده های شما استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

با استفاده از این تکنیک ، تحلیلگران نقاط داده مشابهی را از مجموعه داده های معین جمع می کنند و آن نقاط را در یک گروه یا خوشه قرار می دهند. سپس تحلیلگران می توانند به منظور دستیابی به بینش و پیش بینی رفتارهای آینده به دنبال الگوهای موجود در آن خوشه ها باشند.

مثال

در بازاریابی ، از تجزیه و تحلیل خوشه ای برای مرتب کردن یک مشتری بزرگ و التقاطی در گروه های کوچکتر از خریداران با جمعیتی مشابه استفاده می شود. اینگونه است که ما تبلیغات هدفمند دریافت می کنیم.

تجزیه و تحلیل گروه

منبع: Clevertap

دید کلی

تجزیه و تحلیل گروه داده های جمع آوری شده از گروه هایی از افراد که یک یا چند ویژگی متداول را در یک دوره زمانی خاص به اشتراک می گذارند ، ارزیابی می کند. از این گروه ها به عنوان گروه استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

تجزیه و تحلیل گروهی با ایجاد گروه یا گروه خود ابتدا کار می کند ، سپس رفتار آن گروه را به مرور زمان ردیابی می کند تا به دنبال الگوهای رفتار و به دست آوردن بینش در رفتار آینده باشد.

مثال

نمونه ای از تجزیه و تحلیل کوهورت در صورتی است که شرکت شما تخفیف فوری 100 دلاری را به مشتریانی که محصول خاصی را از طریق فروشگاه آنلاین شما خریداری می کنند ، ارائه داده است. مشتریانی که محصول را خریداری می کنند و ادعای تخفیف فوری خود را دارند ، گروه شما هستند. برای 12 ماه آینده ، شما رفتار خرید آن مشتریان را دنبال می کنید تا ببینید که آیا الگویی بوجود می آید یا خیر. آیا آنها فوراً تخفیف خود را می گذرانند؟آیا آنها لوازم جانبی مربوط به محصول اصلی خریداری شده خریداری می کنند؟چه درصد از گروه در سایر تبلیغات تخفیف فوری شرکت می کند؟تجزیه و تحلیل رفتار گروهی شما درک بهتری از الگوهای خرید آنها به شما امکان می دهد و به شما امکان می دهد پیش بینی کنید که رفتار آینده آنها چه می تواند باشد.

با سایر دانش آموزان تجزیه و تحلیل داده ها آشنا شوید

مهندس داده در Deloitte

تحلیلگر جهانی تجارت ، اطلاعات جهانی استعداد (GTI) در متا

تحلیلگر کیفیت برنامه در SNAP Inc.

تحلیل عاملی

منبع: آمار جیم

دید کلی

تجزیه و تحلیل عاملی یک نوع خاص از تجزیه و تحلیل رگرسیون است که برای کاهش مجموعه بزرگی از متغیرها به گروه های کوچکتر و قابل کنترل تر از عوامل استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

تحلیل عاملی به دنبال همبستگی پنهان بین متغیرها است. هنگامی که این همبستگی ها کشف و مطرح شد، متغیرهای فردی را می توان به عواملی که به هم تعلق دارند گروه بندی کرد. به عبارت دیگر، به جای داشتن 100 متغیر مختلف، می توانید با استفاده از تحلیل عاملی، برخی از آن متغیرها را به عوامل گروه بندی کنید و در نتیجه تعداد کل متغیرها را کاهش دهید.

مثال

نمونه ای از تحلیل عاملی می تواند نظرسنجی رضایت کارکنان باشد که برای 100 نفر در دفتر شما ارسال شده است. نظرسنجی ها جامع هستند، و آنچه که دریافت می کنید یک مجموعه داده عظیم است که صدها چیز مختلف درباره هر فردی که در نظرسنجی شرکت کرده است به شما می گوید. به جای تلاش برای تجزیه و تحلیل هر نظرسنجی، می توانید از تحلیل عاملی برای گروه بندی نظرسنجی ها در گروه های قابل مدیریت استفاده کنید. به عنوان مثال، ممکن است یک همبستگی قوی بین کارمندان حقوق بگیر و کارمندانی که در حداکثر مبلغ 401 هزار نفر مشارکت دارند، کشف کنید - این متغیرها را می توان گروه بندی کرد.

تجزیه و تحلیل متن

دید کلی

تجزیه و تحلیل متن یا تجزیه و تحلیل احساسات، یک روش تجزیه و تحلیل داده های کیفی است که روندها و الگوهای موجود در داده های متنی را برای درک بهتر احساس مشتریان جستجو می کند.

چگونه کار می کند؟

تحلیل متن از آرایه ای از الگوریتم هایی استفاده می کند که برای مرتبط کردن کلمات خاص با افکار، احساسات یا نظرات خاص آموزش داده شده اند. این اطلاعات برای استنباط احساس مشتریان در مورد یک چیز خاص استفاده می شود.

مثال

به عنوان مثال، اگر فردی برای توصیف یک فیلم تازه منتشر شده، داده های متنی را "خسته کننده" وارد کند، این داده ها به عنوان بیانگر یک احساس منفی برچسب گذاری می شوند.

تجزیه و تحلیل سری زمانی

منبع: APTECH

دید کلی

تجزیه و تحلیل سری های زمانی یک روش تحلیل آماری است که برای پیش بینی الگوها در طول زمان استفاده می شود.

چگونه کار می کند؟

با اندازه گیری یک متغیر خاص در مقاطع زمانی مختلف، تحلیلگران داده ها می توانند روندها و الگوهایی را انتخاب کنند که به آنها اجازه می دهد تا پیش بینی های آگاهانه ای درباره رویدادهای آینده داشته باشند.

مثال

یک مثال ساده از تجزیه و تحلیل سری های زمانی این است که اگر متوجه افزایش فروش کلاهک در طول ماه نوامبر هر سال شده باشید. با استفاده از تجزیه و تحلیل سری های زمانی، می توانید پیش بینی کنید که فروش کلاهک در ماه نوامبر بالا خواهد بود.

شبیه سازی مونت کارلو

دید کلی

شبیه سازی مونت کارلو یک روش پیش بینی کننده برای تجزیه و تحلیل داده ها است که پیش بینی می کند احتمال طیفی از نتایج ممکن است از یک رویداد یا متغیر نامشخص باشد.

چگونه کار می کند؟

یک شبیه سازی مونت کارلو با تعیین اولین متغیر مورد نظر یک مقدار تصادفی که در توزیع احتمالی نتایج قرار می گیرد ، آغاز می شود. پس از ارائه این مقدار ، مدل دوباره اجرا می شود و نتیجه ارائه می شود. این روند بارها و بارها تکرار می شود. هر بار ، متغیر نامشخص یک عدد تصادفی اختصاص می یابد و نتیجه ثبت می شود. پس از اتمام شبیه سازی ، احتمال تمام نتایج ممکن ارائه می شود.

مثال

نمونه ای از شبیه سازی مونت کارلو این است که اگر می خواهید با استفاده از یک مجموعه استاندارد از تاس ، احتمال چرخش یک مقدار خاص را محاسبه کنید. شبیه سازی مقادیر تصادفی بین 1 تا 6 را به هر یک اختصاص می دهد ، سپس مبلغ را ضبط می کند. این روند تکرار می شود ، هر بار که از مقادیر تصادفی بین 1 تا 6 برای هر مرگ استفاده می شود. پس از تکرارهای کافی ، شبیه سازی دامنه تمام نتایج ممکن (به عنوان مثال ، جمع همه رول های ممکن) و احتمال هرکدام را به همراه خواهد داشت.

تحلیل گفتمان

دید کلی

تجزیه و تحلیل گفتمان یک روش تجزیه و تحلیل داده های کیفی است که با تجزیه و تحلیل نحوه استفاده افراد از زبان سعی در درک جهان دارد.

چگونه کار می کند؟

روش ها و تکنیک های مختلفی برای انجام تجزیه و تحلیل گفتمان وجود دارد. صرف نظر از اینکه کدام روش تجزیه و تحلیل گفتمان را انتخاب می کنید ، طرح کلی این مراحل را دنبال می کند:

• هدف خود را تعریف کنید: می خواهید چه چیزی بدانید؟
• ایجاد زمینه: داده های واقعی را جمع آوری کنید که درک عمیق تری در مورد گفتمان مورد نظر شما ارائه می دهد. مراقب باشید تا از یکپارچگی داده های جمع آوری شده اطمینان حاصل کنید و مطمئن باشید که از تعصب تأیید عاری است.
• تجزیه و تحلیل محتوا: داده هایی را که جمع آوری کرده اید برای الگوهای زبان و استفاده که مربوط به هدف شما است ، تجزیه و تحلیل کنید.
• توسعه تئوری: نتایج خود را مرور کنید و بر اساس تحلیل خود از زبان مورد استفاده ، شروع به توسعه نظریه ای کنید که به هدف شما پاسخ می دهد.

مثال

یک نمونه از تجزیه و تحلیل گفتمان این خواهد بود که اگر می خواهید بدانید که آیا همکاران شما در مورد زندگی شخصی خود در خارج از کار آینده بیشتری دارند یا خیر. پس از ایجاد زمینه ، می توانید مشاهده کنید که چگونه آنها با یکدیگر صحبت کردند و مباحثی که در کافه تریا شرکت در مقابل خارج از دفتر در یک موقعیت اجتماعی صحبت کردند.

برنامه نویسی تکاملی

منبع: آلن زکونی

دید کلی

برنامه نویسی تکاملی یک روش رایانه ای برای بهینه سازی تصادفی است که می تواند برای پیش بینی پیش بینی ها استفاده شود.

چگونه کار می کند؟

دانشمندان داده ها همان مدل و انتخاب مبتنی بر جمعیت را در ابتدا برای برنامه نویسی تکاملی به ساختار داده های دنیای واقعی و مشکلات بهینه سازی ایجاد می کنند. این مشکلات شامل همه چیز ، از برنامه ریزی ترافیک گرفته تا پیش بینی اینکه احتمالاً شخص به طور پیش فرض در وام خود پیش فرض می کند.

مثال

الگوریتم های تکاملی اغلب در داده کاوی برای تولید قوانین پیش بینی شده از مجموعه داده ها استفاده می شوند.

چگونه می توانید روش تجزیه و تحلیل داده های مناسب را برای نیازهای خود تعیین کنید؟

موارد زیر را برای انتخاب روش تجزیه و تحلیل داده های مناسب در نظر بگیرید:

هدف، واقعگرایانه

اولین قدم برای تعیین اینکه تجزیه و تحلیل داده ها برای نیازهای شما مناسب ترین است ، تعریف به روشنی هدف خود است. به عبارت دیگر ، چه مشکلی را برای حل کردن دارید؟یک هدف واضح و مشخص همچنین می تواند به مهار تعصب تأیید کمک کند ، مشروط بر اینکه تجزیه و تحلیل متعاقب به روشی به همان اندازه صادقانه انجام شود.

نوع داده

هنگامی که هدف خود را تعریف کردید ، ایده بهتری خواهید داشت که چه نوع داده هایی را برای جمع آوری نیاز دارید. دو نوع داده عبارتند از:

• داده های کمی: داده های حاوی اعداد و مقادیر خاص که می توانند شمارش یا اندازه گیری شوند. نمونه هایی از روش تجزیه و تحلیل داده های کمی شامل تجزیه و تحلیل رگرسیون ، تجزیه و تحلیل کوهورت ، تجزیه و تحلیل عاملی و غیره است.
• داده های کیفی: داده های توصیفی که مشاهده می شوند اما به صورت عینی اندازه گیری نمی شوند. نمونه هایی از روش کیفی تجزیه و تحلیل داده ها شامل تجزیه و تحلیل متن و تجزیه و تحلیل گفتمان است.

پیچیدگی داده ها

پیچیدگی داده های مورد نیاز برای جمع آوری نقش مهمی در تعیین روش تجزیه و تحلیل داده های مناسب دارد. داده هایی که برای روشهای تجزیه و تحلیل معمولی بسیار پیچیده هستند "داده های بزرگ" نامیده می شوند. تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مؤثر فقط از طریق روشهای تجزیه و تحلیل پیشرفته خاص (به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل رگرسیون ، تجزیه و تحلیل متن و غیره) حاصل می شود.

مدت زمان موجود

چقدر باید تجزیه و تحلیل خود را انجام دهید ، یکی دیگر از عوامل مهم است که باید در نظر بگیرید. اگر پنجره شما برای تجزیه و تحلیل نسبتاً ناچیز است ، به عنوان مثال ، ممکن است از تجزیه و تحلیل سری زمانی جلوگیری کنید ، زیرا مدت زمان نمونه برداری ممکن است بینش ارزشمندی نداشته باشد.

عوامل دیگر

سایر عوامل مورد توجه هنگام تعیین روش تجزیه و تحلیل مناسب شامل کیفیت و ارتباط داده های موجود است. اطمینان حاصل کنید که داده هایی که استفاده می کنید تمیز و عاری از سر و صدای غیر ضروری است که ممکن است یکپارچگی آن را به خطر بیاندازد. به همین ترتیب ، اطمینان حاصل کنید که داده های شما به هدف مورد نظر مرتبط است و با استفاده از روش انتخابی انتخاب شده شما می توان به درستی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفت.

در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها باید از چه تعصباتی جلوگیری کنید؟

تعصب از انواع می تواند یافته های شما را کاهش دهد. در اینجا برخی از متداول ترین تعصبات برای جلوگیری از:

تعصب انتخاب

تعصب انتخاب هنگامی اتفاق می افتد که داده های شما از منابعی حاصل شود که به طور دقیق جمعیت هدف یا جمعیتی را نشان نمی دهند. این می تواند نتیجه نمونه برداری از داده ها از یک گروه خیلی کوچک باشد یا اینکه فرآیند نمونه برداری تصادفی نشده است. تجزیه و تحلیل کوهورت ، به ویژه ، مستعد تعصب انتخاب است.

متغیرهای حذف شده

تعصب متغیر حذف شده هنگامی اتفاق می افتد که یک متغیر مربوطه از یک مدل خارج شود و منجر به برآوردهای مغرضانه و متناقض شود.

تعصب شناختی

تعصبات شناختی افکار ناخودآگاه هستند که با اصول اساسی منطق ، احتمال یا استدلال مطابقت ندارند. این سوگیری ها باعث ایجاد خطاهای سیستماتیک در تفسیر و قضاوت می شوند و اساس رفتار بعدی هستند. نمونه هایی از تعصب شناختی شامل تعصب تأیید ، تعصب توجه ، اثر اجماع کاذب و غیره است.

تعصب اتوماسیون

این اعتقاد که رایانه ها عینی تر و بنابراین قابل اعتماد تر از انسان هستند ، چیزی است که باعث تعصب اتوماسیون می شود.

سؤالات متداول در مورد روشهای تجزیه و تحلیل داده ها

ما به سؤالات متداول شما پاسخ داده ایم.

چگونه می دانم تجزیه و تحلیل داده های من صحیح است؟

برای اطمینان از صحت تجزیه و تحلیل داده های خود ، ابتدا مطمئن باشید که داده های شما تمیز است. از این گذشته ، زباله ها ، زباله ها. به عبارت دیگر ، داده های بد تجزیه و تحلیل داده های بد را نشان می دهد. اطمینان از یکپارچگی داده های شما باید در مرحله اولیه تجزیه و تحلیل داده ها انجام شود که تمرکز بر کیفیت جمع آوری داده ها و داده های شما باشد. استفاده از این بهترین شیوه ها در مرحله تجزیه و تحلیل داده های اولیه به اطمینان از صحیح بودن تجزیه و تحلیل داده های اصلی شما کمک می کند:

هوشیار و دقیق باشید. به دنبال دور داده ها ، متغیرهای حذف شده و سایر خطاها باشید. اعداد را بررسی و بررسی کنید. یک اشتباه می تواند اعتبار کل تحلیل شما را به خطر بیاندازد.

صحت داده ها را با استفاده از چندین منبع تأیید کنید. هرچه منابع بیشتری برای یک قطعه داده داشته باشید ، قابل اطمینان تر می شود و احتمال آن را به خطر می اندازد. برعکس ، اگر یک منبع داده دارید و آن منبع اشتباه است ، تجزیه و تحلیل شما می تواند به خطر بیاندازد زیرا مبتنی بر داده های کاذب است.

مصاحبه و جمع آوری داده های متقاطع برای اطمینان از کیفیت ، سازگاری و نحوه فرآیند جمع آوری داده ها. جمع آوری داده ها می توانند بر شخصی که مصاحبه می کنند تأثیر بگذارد ، احتمالاً صحت نظرات خود را نشان می دهد. اطمینان حاصل کنید که کلکسیونرهای داده به اسکریپت خود پایبند هستند ، از تعصب تأیید خودداری می کنند و در طول مصاحبه عینیت را حفظ می کنند.

آیا یک روش تجزیه و تحلیل داده بهتر از دیگری است؟

هر روش تجزیه و تحلیل داده ها با مجموعه ای از مزایا و معایب خاص خود همراه است. تعیین روش روش مناسب برای شما بستگی به چندین عامل دارد ، از جمله نوع داده های مورد نیاز برای جمع آوری.

با شناسایی هدف تجزیه و تحلیل خود شروع کنید: با تجزیه و تحلیل خود چه مشکلی را می خواهید حل کنید؟بر اساس هدف خود ، شما باید بتوانید نوع داده های مورد نیاز خود را تعیین کنید ، و اینکه آیا این داده ها می توانند به راحتی از طریق روش های تجزیه و تحلیل داده های کمی یا روش های کیفی تجزیه و تحلیل داده ها به دست بیایند و مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرند.

از آنجا که شما اینجا هستید ... با توجه به حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها؟ما می توانیم شما را به آنجا برسانیم. حرف ما را برای آن نگیرید - بررسی های دانشجویی ما را بررسی کنید. پس از تنها 6 ماه مطالعه در Bootcamp تجزیه و تحلیل داده های کاملاً انعطاف پذیر ، ما شما را به یک کار در این زمینه تبدیل می کنیم ، تضمین شده. اکنون با برنامه درسی تجزیه و تحلیل داده های رایگان ما شروع کنید.

درباره برت اسمیت

برت نویسنده محتوا با بیش از 10 سال تجربه نوشتن در مورد فناوری است. وی به عنوان مهندس مستندات شروع به ایجاد کتابچه راهنمای کاربر و راهنماهای نصب برای الکترونیک مصرفی و نرم افزار محصول کرد. در اوقات فراغت ، او دوست دارد صفحه کلید سفارشی بسازد و با گربه های خود انیمه را تماشا کند.

راهنمای حقوق و دستمزد تجزیه و تحلیل داده های 2022 ما را بارگیری کنید

نگاهی دقیق تر به عواملی که بر جبران خسارت در تجزیه و تحلیل داده ها تأثیر می گذارد. با نکات و ترفندهای مصاحبه شغلی ، به علاوه مشاوره در مورد چگونگی زمین نقش مناسب ، از رقابت با نکات و ترفندهای مصاحبه شغلی جلوتر باشید.