ماجراجویی در دنیای داده‌ها؛ از جمع‌آوری تا تصمیم‌های هوشمند

تحلیل داده: ماجراجویی در دنیای اطلاعات

امروزه داده‌ها همه جا هستند؛ از گوشی‌ها و شبکه‌های اجتماعی گرفته تا خریدهای اینترنتی و حتی فعالیت‌های روزمره ما. اما بدون تحلیل، این داده‌ها فقط یک عالمه عدد و نوشته هستند.
تحلیل داده یک سفر هیجان‌انگیز است که در آن با جمع‌آوری داده‌ها و کشف رازها، مسیر موفقیت را پیدا می‌کنیم.

تحلیل داده شامل چهار مرحله اصلی است:

مرحله اول: جمع آوری داده ها

این مرحله مثل جمع کردن تکه‌های پازل است. ما اطلاعات مورد نیاز خود را از جاهای مختلف جمع می‌کنیم: از اینترنت، کتاب‌ها، نظرسنجی‌ها، مشاهدات یا حتی حسگرها. هدف این است که همه چیز را کنار هم داشته باشیم تا بعد بتوانیم آن‌ها را بررسی کنیم.

فرض کنید می‌خواهیم کشف کنیم چه اقداماتی باید انجام بدیم تا مدرسه ما به یک مدرسه برتر تبدیل شود. برای این کار، اطلاعاتی مثل میانگین نمرات امتحانات، تعداد مدال‌های علمی و ورزشی، میزان مشارکت دانش‌آموزان در فعالیت‌های کلاسی و حتی نظر والدین و معلمان را جمع‌آوری می‌کنیم. با این اطلاعات می‌توانیم نقاط قوت مدرسه را بشناسیم و زمینه‌هایی که نیاز به بهبود دارند را شناسایی کنیم تا به هدف «مدرسه برتر» برسیم.

مثالی برای فوتبالی ها :فرض کنید میخواهیم کشف کنیم چه تیمی در لیگ مدرسه بهترین عملکرد را دارد و چه بازیکنانی تاثیر بیشتری روی نتیجه بازی‌ها دارند. برای این کار، اطلاعات مختلفی جمع‌آوری می‌کنیم: تعداد گل‌ها و پاس‌گل‌های هر بازیکن، تعداد توپ‌های از دست رفته، تعداد کارت‌های زرد و قرمز، میانگین حضور در تمرین‌ها و حتی نظر مربیان و هم‌تیمی‌ها درباره مهارت‌ها و همکاری هر بازیکن. با داشتن این اطلاعات، می‌توانیم بررسی کنیم کدام بازیکنان کلیدی هستند، کدام بخش‌های تیم نیاز به تمرین بیشتری دارد و چه راهکاری برای برد تیم در بازی‌های آینده مناسب است.

این تازه شروع ماجراجویی است؛ حالا وقت آن است که مراحل بعدی تحلیل داده را طی کنیم

مرحله دوم: پاک سازی داده ها

"بدون پاک‌سازی، هیچ تحلیلی قابل اعتماد نیست"

وقتی داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنیم، معمولاً همه‌چیز کامل و درست نیست. بعضی داده‌ها ممکن است ناقص، اشتباه، تکراری یا غیرواقعی باشند. اگر قبل از تحلیل این خطاها را اصلاح نکنیم، نتایج تحلیل دقیق نخواهند بود و ممکن است تصمیمات غلط بگیریم. به همین دلیل، مرحله پاک‌سازی داده‌ها بسیار مهم است.
در این مرحله، داده‌ها را بررسی می‌کنیم و همه اطلاعات اشتباه یا اضافی را حذف یا اصلاح می‌کنیم. همچنین داده‌های ناقص را کامل می‌کنیم یا در صورت نیاز کنار می‌گذاریم تا مجموعه داده‌ها تمیز، قابل اعتماد و آماده تحلیل شود.

فرض کنید داده‌های مدرسه را جمع آوری کرده‌ایم تا مرحله پاک‌سازی را آغاز کنیم و اطلاعات تمیز و قابل اعتماد به دست آوریم.
با نگاهی دقیق به داده ها مشخص می‌شود که بعضی داده‌ها ناقص ، اشتباه یا پراکنده‌اند. بعضی نمره‌ها اشتباه ثبت شده‌اند؛ مثلاً نمره‌ای ۲۵ از ۲۰ نوشته شده یا نمره برخی دانش‌آموزان ثبت نشده است ، حضور برخی دانش‌آموزان در فعالیت‌ها تکراری و یا برخی مدال‌های علمی و ورزشی برای فرد اشتباه ثبت شده‌اند.
در این مرحله، همه این خطاها اصلاح و تکمیل می‌شوند. نمرات اشتباه تصحیح می‌شوند، حضورهای تکراری با کمک معلمان یا دفترچه‌های حضور و غیاب تکمیل می‌شوند و داده‌های تکراری یا غیرواقعی حذف می‌شوند. نتیجه این می‌شود که اکنون مجموعه داده‌ها تمیز، دقیق و قابل اعتماد است.

مثالی برای فوتبالی ها: بیایید تصور کنیم همه اطلاعات تیم فوتبال را جمع کرده‌ایم. تعداد گل‌ها، پاس‌گل‌ها و حضور بازیکنان در تمرین‌ها. با نگاهی دقیق به داده ها معلوم می‌شود که برخی اطلاعات اشتباه یا ناقص اند. مثلاً وقتی آمار تیم را بررسی می‌کنیم، متوجه می‌شویم که از ۳ گل سردار آزمون، فقط یک گل ثبت شده‌ است یا حضور علیرضا جهانبخش در بازی های تیم ملی ۴ بار به جای ۵ بار ثبت شده است.
در مرحله پاک‌سازی داده‌ها ، همه این اشتباه‌ها را اصلاح می‌کنیم: گل‌ها و پاس‌گل‌ها با واقعیت تطبیق داده می‌شوند، حضور بازیکنان دقیق ثبت می‌شود و اطلاعات تکراری یا اشتباه حذف می‌شوند. نتیجه این می‌شود که اطلاعات تیم دقیق و قابل اعتماد است.

با پاک‌سازی داده‌ها، همه اطلاعات منظم ، دقیق و قابل اعتماد شد و آماده‌ایم تا وارد مرحله بعد شویم و با تحلیل دقیق، بهترین تصمیم‌ها را بگیریم.

مرحله سوم: تحلیل و مدل سازی داده ها

تحلیل و مدل‌سازی، پلی میان داده‌ها و تصمیم‌های هوشمندانه

در این مرحله، داده‌ها را با دقت بررسی میکنیم و مانند نقشه‌خوانانی در مسیر ناشناخته، حرکت و تغییرات داده‌ها را دنبال میکنیم تا رازها و الگوهای پنهان در آن‌ها را کشف کنیم و بررسی میکنیم بخش‌های مختلف داده‌ها چگونه با هم در ارتباط‌اند.

برای این مرحله، ما به دو تکنیک اصلی نیاز داریم: تحلیل آماری و تحلیل اکتشافی.
تحلیل آماری یعنی نگاه کردن به داده‌ها از زاویه اعداد و محاسبات. می‌توان گفت این کار مثل این است که با ابزار مخصوص وارد دنیای داده‌ها شویم و می‌توانیم رازها و نکات مهم داده‌ها را یکی یکی پیدا کنیم. برای مثال میانگین، بیشینه، کمینه و پراکندگی داده‌ها را بررسی می‌کنیم.

تحلیل اکتشافی به ما کمک می‌کند داده‌ها را از جهات مختلف نگاه کنیم و رازها، الگوها و نکات مهمی که در ابتدا دیده نمی‌شوند را کشف کنیم. می‌توان گفت این کار مثل جستجو در دنیای داده‌ها با چراغ قوه است، جایی که رازها و نکات مهم یکی یکی روشن می‌شوند.

در این مرحله، مصورسازی داده‌ها یا تصویرسازی داده‌ها را انجام می‌دهیم تا اعداد و اطلاعات پیچیده، به شکل نمودار، گراف و نقشه برایمان روشن شوند و راحت‌تر تحلیل کنیم.نمودارها مثل نمودار های میله‌ای، خطی و دایره‌ای هستند. گراف‌ها مثل نمودار پراکنده و نقشه‌های حرارتی هستند و نقشه‌ها مثل داده های جغرافیایی هستند. به عبارت ساده‌تر با کمک نمودارها، گراف‌ها و نقشه‌ها ، داده‌ها برای ما قابل فهم می‌شوند و همه نکات مهم و الگوهای پنهان آشکار میشوند‌.

فرض کنید داده‌های مدرسه را جمع‌آوری کرده ایم و پاک‌سازی داده ها را انجام داده ایم و حالا می‌خواهیم تحلیل و مدل‌سازی داده ها را انجام بدهیم تا الگوها و روابط پنهان را پیدا کنیم.
ابتدا با تحلیل آماری و تحلیل اکتشافی داده‌ها را بررسی می‌کنیم:
با تحلیل آماری، میانگین نمرات هر درس را محاسبه می‌کنیم تا بررسی کنیم کدام درس‌ها محکم و قوی یاد گرفته شده‌اند و کدام‌ درس ها هنوز نیاز به تمرین و تلاش بیشتری دارند. برای مثال اگر میانگین نمره ریاضی دانش‌آموزان کلاس ۱۸ و میانگین نمره هنر ۱۲ باشد، مشخص می‌شود که در درس هنر نیاز به تمرین و توجه بیشتری دارند و درس ریاضی نسبتا قوی هستند.
با تحلیل اکتشافی، روابط پنهان بین داده‌ها را پیدا می‌کنیم، مثلا بررسی می‌کنیم آیا دانش‌آموزانی که در فعالیت‌های گروهی شرکت می‌کنند، نمرات بهتری دارند؟
یا حضور فعال در ورزش و هنر چه تاثیری روی عملکرد آن‌ها دارد؟

فرض کنید بعد از تحلیل آماری و اکتشافی، می‌خواهیم نتایج عملکرد دانش‌آموزان در کلاس را به شکل تصویری ببینیم:
برای مثال نمودار میله ای میانگین نمرات هر درس را نشان می‌دهد. مثلا نمره متوسط ریاضی ۱۷ و هنر ۱۸ است و مشخص میشود درس ریاضی نیاز به تمرین و تکرار بیشتری دارد.
در نمودار خطی مسیر پیشرفت نمرات دانش‌آموزان در طول سال را نمایش می‌دهد و نشان می‌دهد چه کسی چه میزان پیشرفت کرده است.
نمودار دایره‌ای سهم فعالیت‌های مختلف مانند ورزش، هنر یا پروژه‌های گروهی را در کل عملکرد کلاس نشان می‌دهد.
نمودار پراکنده رابطه بین دو ویژگی مثل زمان مطالعه و نمره امتحان را نمایش می‌دهد و مشخص میشود دانش‌آموزانی که بیشتر مطالعه کرده‌اند، نمره بالاتری گرفته‌اند.
در نقشه حرارتی درس‌هایی که بیشترین مشکل را دارند با رنگ‌های پررنگ مشخص می‌شوند، مثلا دانش‌آموزان بیشتر در درس شیمی ضعیف هستند.
نقشه جغرافیایی می‌تواند نشان دهد دانش‌آموزانی که عملکرد بهتری دارند، در کدام بخش‌های مدرسه حضور بیشتری دارند و کدام بخش‌ها نیاز به توجه بیشتری دارند.
با تحلیل و مصورسازی داده‌ها، الگوها و نکات مهم عملکرد دانش‌آموزان روشن شد. این کار به ما کمک میکند تصمیم‌هایی هوشمندانه برای پیشرفت دانش‌آموزان و مدرسه بگیریم.

مثالی برای فوتبالی ها: با تحلیل آماری، میانگین گل‌ها، پاس‌ها و مدال‌های بازیکنان را بررسی می‌کنیم تا مشخص شود کدام بازیکن‌ها عملکرد بهتری دارند و کدام بخش‌ها نیاز به تمرین بیشتری دارند.
با تحلیل اکتشافی، رابطه‌های پنهان مثل ارتباط بین تعداد تمرین‌ها و تعداد گل‌ها را پیدا می‌کنیم.
نمودار میله‌ای میانگین گل‌های هر بازیکن را نشان می‌دهد. مثلاً سردار آزمون ۱۰ گل و علیرضا جهانبخش ۷ گل ؛ مشخص می شود چه کسی بیشترین تاثیر را در گل زنی را داشته است.
در نمودار خطی روند پیشرفت گل‌ها و پاس گل‌ها در طول فصل را نشان می‌دهد و مشخص می‌کند کدام بازیکنان روند صعودی داشته‌اند.
نمودار دایره‌ای سهم هر بازیکن در کل گل‌ها و پاس گل‌های تیم را نشان می‌دهد؛ مثلاً سهم سردار آزمون ۴۰٪ و سهم جهانبخش ۳۰٪ است.
در نمودار پراکنده رابطه بین تعداد تمرین‌ها و تعداد گل‌ها را نشان می‌دهد و مشخص میشود بازیکنانی که بیشتر تمرین کرده‌اند، عملکرد بهتری داشته‌اند.
و درنقشه حرارتی مناطق زمین که بیشترین گل‌ها یا حرکات خطرناک در آن‌ها رخ داده را مشخص می‌کند؛ مثلاً سمت چپ زمین که جهانبخش بیشترین گل و پاس گل را داشته است.
با تحلیل آماری، اکتشافی و مصورسازی داده‌ها، نقاط قوت و ضعف بازیکنان مثل سردار آزمون و علیرضا جهانبخش روشن شد. این کار به مربیان کمک میکند تصمیم‌های بهتری برای تمرین، تاکتیک و پیشرفت تیم بگیرند.

تو می‌خواهی با تحلیل داده‌ها، چه چیزی را کشف یا به دست بیاوری؟

از این مرحله نتیجه می‌گیریم که تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها کمک می‌کند الگوها، روابط پنهان و نکات مهم داده‌ها را آشکار کنیم و بر اساس آن تصمیم‌های هوشمندانه برای پیشرفت بگیریم. این اطلاعات را به شکل تصویری نشان دهیم و با مصورسازی داده‌ها، همه چیز را واضح و قابل فهم کنیم.

اکنون که نکات مهم این مرحله برایمان واضح شد، با نگاهی دقیق‌تر و آماده، قدم به مرحله چهارم می‌گذاریم.

مرحله چهارم: پیش بینی و تصمیم گیری

با هر تصمیم هوشمند، یک قدم به آینده‌ای روشن و موفق نزدیک‌تر می‌شویم.

در این مرحله، تمام تحلیل‌ها و نمودارهایی که آماده کرده ایم به ما کمک می‌کنند تا داده‌ها را عمیق تر درک کنیم و از آن‌ها برای تصمیم‌گیری استفاده کنیم. این یعنی دیگر تنها به حدس و گمان متکی نیستیم و می‌توانیم با اطمینان بیشتری مسیر پیش رو را انتخاب کنیم. با نگاه دقیق به نتایج تحلیل‌ها، نقاط قوت و ضعف مشخص می‌شوند و ما می‌دانیم کدام اقدامات مؤثرند و کدام نیاز به تغییر دارند .الگوها، نقاط قوت و ضعف و روابط پنهان را آشکار کنیم و بر اساس آن‌ها تصمیم‌هایی هوشمندانه و تأثیرگذار بگیریم.
این مرحله، جایی است که تحلیل به عمل تبدیل می‌شود؛ جایی که می‌توانیم مسیر درست برای پیشرفت بسازیم و با هر تصمیم هوشمند، آینده‌ای روشن و پر از موفقیت رقم بزنیم. هر انتخابی که امروز می‌کنیم، پلی است به سوی فردایی بهتر و تحقق اهداف بزرگ‌تر. تصمیم‌های درست در این مرحله به ما کمک می‌کنند موفق‌تر شویم ، باعث می‌شوند مشکلات را سریع‌تر حل کنیم ،مسیر آینده را واضح‌تر و ایمن‌تر می‌کنند و به ما کمک می‌کنند از فرصت‌ها بهترین استفاده را ببریم.

فرض کنید تمام تحلیل‌ها و مصورسازی داده‌های مدرسه را انجام داده‌ایم؛ حالا میخواهیم وارد مرحله‌ی آخر، یعنی پیش‌بینی و تصمیم‌گیری شویم. در این مرحله تصمیم های دقیق‌تری برای مدرسه میگیریم و قدم‌های مؤثرتری برای پیشرفت برمی‌داریم.
برای مثال در نمودار میله‌ای میانگین نمرات هر درس را به وضوح نشان می‌داد.وقتی به میله‌ها نگاه می‌کنیم، میانگین نمرات ریاضی ۱۷ و هنر ۱۸ است. در مقایسه این دو درس،‌ نمرات ریاضی کمی پایین‌تر هستند و بعضی از دانش‌آموزان در درس ریاضی هنوز به‌طور کامل مفاهیم را درک نکرده‌اند.
بر اساس این نتیجه، تصمیم می‌گیریم برای درس ریاضی کلاس‌های تقویتی و تمرین‌های اضافی ترتیب دهیم. معلم می‌تواند تمرین‌های هدفمند برای مفاهیم سخت‌تر آماده کند، دانش‌آموزان می‌توانند تمرین‌های بیشتری انجام دهند و در صورت نیاز با هم گروهی‌ها یا معلم مرور کنند. نتیجه این تصمیم این است که نمرات ریاضی بهتر می‌شود و دانش‌آموزان اعتماد به نفس بیشتری پیدا می‌کنند و ما با تصمیم‌های هوشمندانه آن نقاط ضعف را پوشش می‌دهیم تا همه دانش‌آموزان بتوانند بهتر یاد بگیرند.
همینطور در نمودار خطی مسیر پیشرفت نمرات دانش‌آموزان در طول سال را به‌ خوبی نشان داد؛ خطوط صعودی بعضی از دانش‌آموزان بیانگر رشد مداوم و تلاش پیوسته آن‌ها بود، در حالی که خطوط صاف یا نزولیِ برخی دیگر نشان داد در مقطعی از سال، پیشرفت شان متوقف شده یا حتی افت کرده‌اند.
نتیجه‌ میگیریم هر دانش‌آموز مسیر یادگیری خاص خود را دارد. بنابراین تصمیم می‌گیریم برای گروهی که سرعت پیشرفت شان کمتر است، برنامه‌های تقویتی و مشاوره آموزشی ویژه‌ای در نظر بگیریم مثل جلسات مرور مفاهیم پایه، آموزش‌های فردی یا برای کمک به یادگیری بهتر، دانش‌آموزان قوی‌تر را به‌عنوان همیار آموزشی در کنار دوستان شان قرار دهیم تا با توضیح دادن مفاهیم، به رشد مشترک همه کمک کنند.

هدف نهایی این مرحله، تبدیل تمام تحلیل‌ها و نمودارها به تصمیم‌های واقعی و کاربردی است و یاد می‌گیریم چگونه از داده‌ها برای انتخاب بهترین مسیر استفاده کنیم. سرانجام با تصمیم‌های آگاهانه، آینده‌ای موفق‌تر و هوشمندانه‌تر بسازیم.

مثالی برای فوتبالی ها: در تحلیل داده‌های تیم، نمودار میله‌ای میانگین گل‌های هر بازیکن را به‌خوبی نشان داد.سردار آزمون با میانگین ۱۰ گل، در جایگاه اول قرار گرفت و علیرضا جهانبخش با ۷ گل در رتبه دوم ایستاد. این تفاوت عددی ساده، در واقع نشانه‌ای از تفاوت سبک بازی و تأثیر هر بازیکن در زمین است. سردار آزمون بیشتر در موقعیت‌های نهایی حضور دارد و نقش تمام‌کننده‌ی گل‌ها را بر عهده دارد، در حالی‌که جهانبخش بیشتر در خلق موقعیت و پاس گل نقش دارد.
با بررسی دقیق‌تر این داده‌ها درمی‌یابیم که تیم برای رسیدن به تعادل در خط حمله، باید بر تقویت بازیکنان میانی و فرصت‌سازی برای مهاجمان کار کند. بنابراین تصمیم میگیریم در تمرین‌ها تمرکز بیشتری بر هماهنگی بین هافبک‌ها و مهاجمان گذاشته شود تا فرصت‌های گل‌زنی بیشتر و متنوع‌تری ایجاد گردد یا تاکتیک بازی و ترکیب بازیکنان را بهینه کرد تا تیم متوازن‌تر عمل کند. می‌توان زمان‌بندی و نوع تمرین‌ها را طوری تنظیم کرد که بازیکنان در مهارت‌های خاص مانند شوت و پاس پیشرفت کنند. همچنین نقاط ضعف تیم و عملکرد در بخش‌های مختلف زمین را شناسایی کرده و تصمیم‌های هوشمندانه برای موفقیت در بازی‌های بعدی گرفت.

هدف نهایی تیم این است که با پیش‌بینی عملکرد بازیکنان و تصمیم‌گیری هوشمندانه، مربی تیم بتواند بهترین ترکیب و تاکتیک‌ها را انتخاب کند و شانس موفقیت در بازی‌های آینده افزایش پیدا کند.

اگر شما جای مربی تیم ملی بودید چه تصمیم‌هایی می‌گرفتید تا تیم به بیشترین موفقیت برسد؟

تا حالا فکر کردی شرکت‌های بزرگی مثل گوگل و سرویس‌هایی مثل بینگ، چطور تصمیم‌های مهم خود را بر اساس داده‌ها می‌گیرند؟

وقتی در گوگل یا بینگ چیزی را جست‌وجو می‌کنیم، موتورهای جست‌وجو در چند ثانیه میلیون‌ها صفحه اینترنتی و اطلاعات موجود در سرویس‌های خود را بررسی می‌کنند و دقیق‌ترین و مرتبط‌ترین نتیجه را به ما نشان می‌دهند.
به نظرت، با داده‌ها چطوری بهترین نتیجه را انتخاب می‌کنند؟

در مرحله‌ی نخست، یعنی گردآوری داده‌ها، گوگل و بینگ حجم عظیمی از اطلاعات کاربران را جمع‌آوری می‌کنند. هر جست و جویی که انجام می‌دهیم، هر لینکی که روی آن کلیک می‌کنیم و حتی مدت زمانی که روی یک صفحه می‌مانیم، مانند ردپاهایی دیجیتالی ثبت می‌شوند. سیستم‌ها این ردپاها را دنبال می‌کنند تا بررسی کنند کاربران پس از دیدن یک صفحه به کجا می‌روند، چه نوع محتواهایی برایشان جذاب‌تر است و در چه ساعت‌هایی بیشترین فعالیت دارند. علاوه بر این، داده‌های سرویس‌هایی مانند نقشه‌ها، ویدیوها و تبلیغات نیز جمع‌آوری می‌شود تا تصویری دقیق و چندبعدی از رفتار کاربران شکل گیرد.
به این ترتیب، گوگل و بینگ می‌توانند بررسی کنند کاربران واقعاً به دنبال چه چیزی هستند و چگونه باید بهترین و مرتبط‌ترین نتایج را در کمترین زمان ممکن به آن‌ها نشان دهند.
در مرحله‌ی دوم، یعنی پاک‌سازی داده‌ها، گوگل و بینگ مجموعه‌ی عظیمی از اطلاعات را با دقتی بی‌نظیر بررسی می‌کنند تا از صحت و دقت آن‌ها مطمئن شوند.
در این فرآیند، داده‌های تکراری شناسایی و حذف می‌شوند، داده های دارای خطا اصلاح می‌گردند، و اطلاعاتی که ارزش تحلیلی ندارند، کنار گذاشته می‌شوند.
بعد از پاک‌سازی، داده‌ها آماده تحلیل هستند.
در این مرحله، داده‌ها مانند قطعات پازلی هستند که گوگل و بینگ تلاش می‌کنند تصویر پنهان میان آن‌ها را آشکار کنند. آن‌ها رفتار میلیون‌ها کاربر را می‌سنجند تا بفهمند هر جست‌وجو چه معنا و نیازی را در پس خود پنهان کرده است. مثلاً درمی‌یابند کسی که عبارت «آب‌وهوا» را می‌نویسد، معمولاً به دنبال وضعیت شهر خودش است، نه گزارش جهانی. یا کاربری که نام یک فیلم جدید را جست‌وجو می‌کند، به احتمال زیاد در مرحله بعد به دنبال نقد، امتیاز یا حتی بلیت سینما خواهد بود.
در واقع، گوگل و بینگ در این مرحله ذهن انسان را می‌خوانند، نه با جادو، بلکه با تکیه بر ردپاهای کوچکی که ما در جست و جو هایمان به جا می‌گذاریم.
در مرحله آخر یعنی مرحله پیش‌بینی و تصمیم‌گیری ، گوگل و بینگ تمام تحلیل‌ها و مدل‌های هوشمندی که ساخته‌اند را به کار می‌گیرند تا حدس بزنند چه محتوایی برای ما مفید و جذاب است. مثل یک نقشه‌خوان حرفه‌ای که قبل از حرکت مسیرهای خلوت و کوتاه را انتخاب می‌کند، سیستم هم پیش‌بینی می‌کند که کاربران احتمالاً بعد از جست‌وجو روی چه لینک‌هایی کلیک می‌کنند و چه اطلاعاتی بیشتر برایشان اهمیت دارد. سپس بر اساس این پیش‌بینی، نتایج را اولویت‌بندی می‌کند تا ما سریع‌تر و دقیق‌تر به پاسخ برسیم و تجربه جست‌وجو هم راحت‌تر و لذت‌بخش‌تر شود.

گوگل و بینگ تمام مراحل تحلیل داده را به صورت مداوم انجام می‌دهند ، همه این کارها پیش از آن انجام می‌شود که ما یک موضوع را جست‌وجو کنیم، به همین دلیل موتورهای جست‌وجو می‌توانند در کسری از ثانیه مرتبط‌ترین و دقیق‌ترین نتایج را به ما نشان دهند. موفقیت بی‌نظیر این شرکت‌ها به خاطر استفاده هوشمندانه و مستمر از تحلیل داده است که آن‌ها را در صدر فناوری و خدمات آنلاین قرار داده است.
اگر گوگل و بینگ تحلیل داده‌ها را انجام نمی‌دادند، فکر می‌کنی جست‌وجوهای ما این‌قدر سریع و دقیق بود؟

می‌دونی اسنپ و تپسی چطور با داده‌ها مسیرها و سفرها را مدیریت می‌کنند؟

در مرحله اول، اسنپ و تپسی، هر بار که سفری ثبت می‌شود، سیستم‌ها حجم عظیمی از اطلاعات را ضبط می‌کنند: زمان دقیق درخواست، مسیر انتخاب‌شده، موقعیت دقیق راننده و مسافر، مدت زمان رسیدن راننده، وضعیت ترافیک و حتی سرعت متوسط حرکت در مسیر. این داده‌ها مثل قطعات یک پازل بزرگ هستند؛ وقتی همه کنار هم قرار می‌گیرند، تصویر واضحی از رفتار کاربران و رانندگان به‌دست می‌آید. با تحلیل این اطلاعات، شرکت‌ها می‌توانند سفرها را بهینه کنند، ترافیک را مدیریت کنند و تجربه‌ای سریع‌تر و امن‌تر برای مسافران و رانندگان فراهم کنند.
در مرحله دوم پس از جمع‌آوری حجم عظیمی از اطلاعات، داده‌ها باید پالایش و استانداردسازی شوند تا برای تحلیل قابل اعتماد باشند. در این مرحله، خطاها و رکوردهای تکراری شناسایی و حذف می‌شوند. برای مثال، ممکن است زمان رسیدن راننده به مقصد اشتباه ثبت شده باشد، یک سفر دوبار وارد سیستم شده باشد، یا مختصات GPS راننده دقیق نباشد و با مسیر واقعی تفاوت داشته باشد. تنها با داده‌های پاک و معتبر، الگوریتم‌ها قادر خواهند بود الگوهای حرکت شهر، مسیرهای بهینه و رفتار رانندگان را به درستی مدل‌سازی کنند و تصمیم‌های هوشمندانه برای کاهش ترافیک و بهبود تجربه مسافران اتخاذ شود.
حالا که داده‌ها مرتب و پاک‌سازی شدند، وارد مرحله سوم یعنی تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها می‌شویم. در این مرحله، داده‌های پاک سازی شده به الگوریتم‌ها و مدل‌های تحلیلی سپرده می‌شوند تا الگوهای رفتاری و روابط پنهان کشف شوند. برای مثال، تحلیل داده‌های زمانی و مکانی نشان می‌دهد که صبح‌ها مسیرهای منتهی به مدارس و مراکز پرترافیک شلوغ‌تر است و رانندگانی که مسیرهای کم‌تردد را انتخاب می‌کنند، به طور میانگین سریع‌تر به مقصد می‌رسند.
سرانجام، مرحله چهارم پیش بینی و تصمیم گیری است.در این مرحله، سیستم با بهره‌گیری از تحلیل‌های انجام شده و مدل‌های پیش‌بینی، پیش‌بینی می‌کند کدام راننده می‌تواند سریع‌تر به مقصد برسد، کدام مسیرها احتمالاً دچار تراکم ترافیکی خواهند شد و حتی چگونه قیمت سفرها باید تنظیم شود تا رضایت مسافر و راننده حفظ شود. به این ترتیب، داده‌ها فراتر از ثبت حرکت‌ها عمل می‌کنند و به یک راهنمای هوشمند برای مدیریت جریان سفرها، افزایش امنیت و کاهش زمان انتظار تبدیل می‌شوند. هر تصمیم در این مرحله بر اساس الگوهای دقیق و علمی گرفته می‌شود، به‌گونه‌ای که تجربه سفر در شهر بهینه، ایمن و کارآمد شود.

تصورشو میکردی هر بار که می‌خوای اسنپ یا تپسی بگیری، میلیون‌ها داده بررسی می‌شه تا بهترین راننده، مسیر و قیمت مشخص بشه؟

چگونه اینستاگرام و یوتیوب همیشه می‌دانند چه چیزی را دوست داری؟

شبکه‌های اجتماعی حجم وسیعی از داده‌های رفتاری کاربران را جمع‌آوری می‌کنند. هر تعامل کاربر مانند مشاهده ویدئو، لایک کردن تصاویر، جست‌وجو برای پروفایل‌ها یا صرف زمان طولانی‌تر روی یک پست به عنوان یک داده کمی و کیفی ثبت می‌شود. این داده‌ها در قالب پایگاه‌های اطلاعاتی سازمان‌دهی شده و به تحلیلگران امکان می‌دهد الگوهای علایق و رفتارهای کاربران را شناسایی کنند. به عبارت دیگر، این اطلاعات به عنوان مجموعه‌ای از سیگنال‌ها عمل می‌کنند که نشان می‌دهند چه نوع محتوا بیشترین جذابیت را دارد و کدام محتوا کمتر مورد توجه قرار می‌گیرد.
در مرحله دوم، پاک‌سازی داده‌ها اهمیت ویژه‌ای دارد. پلتفرم‌هایی مانند اینستاگرام و یوتیوب باید اطمینان حاصل کنند که داده‌های جمع‌آوری‌شده معتبر و دقیق هستند. برای مثال، اگر اتصال اینترنت کاربر قطع شود و ویدئو به صورت ناقص پخش شود، ثبت آن به عنوان «تماشای کامل» یک خطای داده‌ای است و باید اصلاح شود. یا اگر یک کاربر چندین بار پشت سر هم روی یک محتوا تعامل نشان دهد، سیستم تنها یک تعامل معتبر را ثبت می‌کند تا آمار واقعی حفظ شود. همچنین الگوریتم‌ها قادرند رفتار غیرانسانی، مانند بازدید یا لایک‌های تولیدشده توسط ربات‌ها را شناسایی و حذف کنند.
در مرحله‌ی سوم، تحلیل و مدل‌سازی داده‌ها، پلتفرم‌هایی مانند اینستاگرام و یوتیوب داده‌ های کاربران را با دقت بررسی می‌کنند تا الگوها و روابط پنهان رفتار کاربران را شناسایی کنند.با کمک الگوریتم ها رفتارهای مختلف کاربران مثل مدت زمان تماشا، تعداد لایک‌ها و بازدیدها کنار هم قرار می‌گیرند و مانند تکه‌های یک پازل، تصویری روشن و پویا از علاقه‌مندی‌ها و سلیقه‌ی هر کاربر ساخته می‌شود.برای مثال، اگر کاربر در بازه‌ای به طور مداوم ویدئوهای آشپزی مشاهده کند، سیستم به تدریج محتواهای مرتبط با غذا و دستور پخت را در اولویت قرار می‌دهد. این مدل‌سازی اجازه می‌دهد پیش‌بینی رفتار کاربران دقیق‌تر شود و ارائه محتوا شخصی‌سازی و بهینه‌سازی گردد.
در مرحله آخر بعد از اینکه الگوریتم‌ها رفتار کاربران را تحلیل کردند، نوبت به پیش‌بینی و تصمیم‌گیری می‌رسد. سیستم بررسی می‌کند که کدام محتوا برای تو جذاب‌تر است و چه محتوایی می‌تواند تعامل بیشتری ایجاد کند. برای مثال، اگر معمولاً ویدیوهای علمی یا ورزشی را کامل تماشا می‌کنی، الگوریتم‌ها تشخیص می‌دهند این موضوعات برایت اولویت دارند و آن‌ها را بالاتر در فید قرار می‌دهند. حتی زمان نمایش و ترتیب محتوا هم بر اساس رفتار کاربران بهینه می‌شود تا تجربه کاربری سریع‌تر، دقیق‌تر و دلپذیرتر باشد.

با این کار، داده‌ها دیگر فقط اعداد و اطلاعات نیستند، بلکه راهنمایی هوشمند برای تجربه‌ای شخصی، جذاب و مفید برای هر کاربر می‌شوند.

سخن پایانی با شما، تحلیل‌گران آینده

تحلیل داده‌ها به ما نشان داد که پشت هر تصمیم هوشمند، دریایی از اطلاعات نهفته است و با کمی دقت و کنجکاوی می‌توانیم الگوها و روابط پنهان را کشف کنیم. چه در مدرسه، چه در ورزش، یا حتی در زندگی روزمره، داده‌ها مانند چراغی روشن مسیر پیشرفت را به ما نشان می‌دهند. هرچه بیشتر یاد بگیریم که چگونه داده‌ها را جمع‌آوری، تحلیل و درک کنیم، توانایی ما برای گرفتن تصمیم‌های درست و ساختن آینده‌ای روشن و موفق بیشتر می‌شود. پس با نگاه دقیق و ذهنی کنجکاو، می‌توانیم از دنیای داده‌ها الهام بگیریم و قدم‌های مطمئن‌تری به سمت فردا برداریم.