Filter by دسته‌ها
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
دوره
کارگاه
وبینار
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
وبینارها، کارگاره‌ها و دوره‌ها
 تحلیل پیشرفته چیست؟ بررسی اهمیت و کاربردهای این روش تحلیل داده

تحلیل پیشرفته چیست؟ بررسی اهمیت و کاربردهای این روش تحلیل داده

تحلیل پیشرفته Advanced Analytics یکی از روش‌های تحلیل داده است که با تکیه بر مدلسازی پیش‌بین Predictive modelling، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق، خودکارسازی فرآیندهای کاری و سایر روش‌های آماری، اطلاعات به دست آمده از منابع گوناگون را تجزیه و تحلیل می‌کند.

تحلیل پیشرفته از روش‌های سنتی هوش تجاری (BI) فراتر رفته و از علوم داده برای پیش‌بینی الگوها و برآورد احتمال وقوع رویدادهای آینده استفاده می‌کند. سازمان‌ها با تکیه بر این روش‌ها می‌توانند عملکرد بهتری داشته و متناسب با شرایط محیط، تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.

ابزارهای تحلیل پیشرفته که عمدتاً در علوم داده کاربرد دارند حاصل ادغام و بسط تحلیل تجویزی Prescriptive analytics و تحلیل پیش‌بین هستند. این ابزارها گزینه‌های بیشتری برای ساخت مدل‌های پیش‌بین و مصورسازی ارتقاءیافته پیش روی متخصصان قرار می‌دهند.

تحلیل پیشرفته

اهمیت تحلیل پیشرفته

تحلیل پیشرفته سازمان‌ها را قادر می‌سازد از داده‌هایی که در اختیار دارند، فارغ از محل ذخیره یا فرمتشان، نهایت استفاده را داشته باشند؛ به همین دلیل است که منبعی ارزشمند به شمار می‌رود. به کمک تحلیل پیشرفته می‌توان مسائل کاری پیچیده‌ای را حل کرد که از توان روش‌های قدیمی BI خارج هستند.

به عنوان مثال، اگر یک تولیدکننده‌ی کالاهای مصرفی قصد داشته باشد یک موتور بازاریابی مفهومی Contextual marketing طراحی کند، باید پاسخ سؤالاتی از این دست را پیدا کند:

  • چه مدت طول می‌کشد تا مشتریان محصولی خاص را به اتمام برسانند؟
  • چه موقع از روز یا هفته، پذیرش مشتریان نسبت به تبلیغات بازاریابی بیشتر است؟
  • میزان سوددهی تبلیغات در این زمان‌ها چقدر است؟
  • محصولات در چه قیمتی بیشترین میزان فروش را دارند؟

تحلیل پیشرفته به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از طریق تجهیز مدل‌هایشان به هوش مصنوعی و داده‌های تاریخی پاسخ دقیق سؤالات بالا را پیدا کنند.

مقایسه هوش تجاری و تحلیل پیشرفته

همانطور که در جدول بالا مشاهده می‌کنید، فرآیندهای تحلیل پیشرفته و هوش تجاری، هر کدام به سؤالات متفاوتی پاسخ داده و مباحث گوناگونی را پوشش می‌دهند.

نقاط قوت تحلیل پیشرفته

تحلیل پیشرفته این امکان را در اختیار تصمیم‌گیرندگان قرار می‌دهد تا با تکیه بر صحت داده‌ها، با اطمینان خاطر بیشتری تصمیم‌گیری کنند. اما این روش نقاط قوت دیگری هم دارد:

  • پیش‌بینی دقیق: تحلیل پیشرفته در مقایسه با روش‌های قدیمی BI که همواره مقداری عدم اطمینان دارند، با دقت بیشتری مدل‌های پیش‌بینی و پیش‌گویی را ارزیابی می‌کند.
  • تصمیم‌گیری سریع‌: مدیران اجرایی با تکیه بر پیش‌بینی‌هایی دقیق، می‌توانند از نتیجه‌ی تصمیمات و تکرار خروجی‌های مطلوب اطمینان حاصل کرده و بدین ترتیب عملکرد سریع‌تری داشته باشند.
  • بینش عمیق: تحلیل پیشرفته بینشی عمیق و کاربردی از داده‌ها به دست می‌دهد؛ برای نمونه، با فراهم آوردن اطلاعاتی ارزشمند در مورد سلائق مشتریان، روند بازار و فرآیندهای کاری کلیدی، ذی‌نفعان را قادر می‌سازد تصمیماتی که بر راهبردهایشان تأثیر مستقیم دارد را به روش داده‌محور اتخاذ کنند.
  • مدیریت ریسک بهتر: دقت بالای پیش‌بینی‌های حاصل از تحلیل پیشرفته، به کسب و کارها کمک می‌کند ریسک اشتباهات پرهزینه را کاهش دهند.
  • پیش‌بینی فرصت‌ها و چالش‌ها: تحلیل پیشرفته از مدل‌های آماری کمک می‌گیرد تا مشکلات بالقوه‌ی پیش روی کسب و کارها را آشکار سازد. علاوه بر این، با شناسایی فرصت‌های جدید، این امکان را به ذی‌نفعان ارائه می‌دهد که در صورت لزوم، به سرعت مسیر خود را تغییر داده و به نتایج بهتری برسند.

تکنیک‌های تحلیل پیشرفته

تحلیل پیشرفته نوعی مزیت رقابتی برای سازمان‌ها ایجاد می‌کند. در این قسمت، برخی از تکنیک‌های تحلیل پیشرفته را با هم مرور می‌کنیم:

  • استخراج داده: در فرآیند استخراج داده، دیتاست‌های بزرگ بررسی و مرتب می‌شوند تا الگوها و روابط موجود در آن‌ها شناسایی شده و بر اساس آن‌ها تحلیل انجام گیرد.
  • تجزیه و تحلیل عواطف: این تکنیک با تکیه بر پردازش زبان طبیعی، تحلیل متن و بیومتریک (زیست‌سنجی)، لحن عاطفی متون را شناسایی می‌کند.
  • تحلیل خوشه‌ای: این تکنیک، داده‌های بدون ساختار را بر اساس شباهت‌ها دسته‌بندی کرده و در گروه‌های یکسان قرار می‌دهد.
  • پردازش رویداد پیچیده: CEP یا پردازش رویداد پیچیده از فناوری‌های موجود استفاده می‌کند تا رویدادهای سطح‌بالایی (پیچیده) که ممکن است در نتیجه‌ی عوامل سطح‌پایین (ابتدایی) رخ دهند را پیش‌بینی کند.
  • تحلیل کلان‌داده‌ها: در این تکنیک، حجم بالایی از داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار بررسی می‌شوند تا اطلاعاتی از قبیل الگوهای نهان، همبستگی‌ها، ترند بازار و سلائق مشتریان، از دل آن‌ها استخراج شود.
  • یادگیری ماشین: توسعه یادگیری ماشین منجر به افزایش چشمگیر سرعت پردازش و تحلیل داده‌ها شده و بدین طریق حوزه‌هایی همچون تحلیل پیش‌بین را تسهیل کرده است.
  • مصورسازی داده‌ها: این تکنیک داده‌ها را در قالب تصاویر گوناگون نمایش می‌دهد تا تحلیل داده‌ها و اشتراک‌گذاری آن‌ها بین سازمان‌ها را امکان‌پذیر کند.
تکنیک‌های تحلیل پیشرفته

کاربرد تحلیل پیشرفته

مواردی که در این قسمت ذکر می‌کنیم تنها چند نمونه فرآیند کاری هستند که از نرم‌افزارهای تحلیل‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ پیشرفته کمک می‌گیرند:

  • معیارهای بازاریابی: به کمک تحلیل پیشرفته، شرکت‌ها می‌توانند کمپین‌های بازاریابی هدف‌گذاری شده و سفارشی ایجاد کنند و سرمایه‌ی خود را روی راهبردهای تبلیغاتی و بازاریابی ناکارآمد هدر ندهند. تحلیل خروجی‌های آینده به سازمان‌ها کمک می‌کند فرصت‌هایی که برای افزایش میزان فروش یا بهینه‌سازی قیف بازاریابی فراهم می‌شود را شناسایی کنند.
  • بهینه‌سازی زنجیره تأمین: تحلیل پیشرفته به سازمان‌ها کمک می‌کند تا با در نظر گرفتن تقاضا، نوسانات هزینه و تغییرات سلیقه‌ی مصرف‌کنندگان، یک زنجیره‌ تأمین پویا طراحی کنند که قابلیت سازگاری سریع با شرایط متغیر بازار را داشته باشد.
  • مدیریت ریسک: تحلیل پیشرفته از طریق بررسی دیتاست‌ها و جریان لحظه‌ای داده‌ها، به متخصصان علوم داده کمک می‌کند الگوهایی که ریسک بالایی دارند را شناسایی کنند؛ به عنوان نمونه می‌توان به تشخیص کلاهبرداری در پرداخت‌ها یا ضمانت بیمه اشاره کرد.
  • عملیات‌های کاری: تحلیل پیشرفته به سازمان‌ها کمک می‌کند عملیات‌های خود را کارآمدتر کرده و با پیش‌بینی‌هایی برآوردشده از شرایط و روند متغیر بازار انطباق دهند تا در نهایت، درآمد بیشتری به دست آورند.

ارزیابی ابزارهای تحلیل پیشرفته

در حال حاضر، تعدادی پلتفرم تحلیل‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ پیشرفته وجود دارد که هرکدام، بسته به مورد کاربرد، مزایای گوناگونی دارند. این ابزارها را می‌توان در دو دسته گروه‌بندی کرد: متن‌باز و خصوصی.

ابزارهای متن‌باز

بسیاری از متخصصان علوم داده که در حوزه‌های یادگیری ماشینی و تحلیل تجویزی مشغول به کار هستند، استفاده از ابزارهای متن باز را ترجیح می‌دهند. این ابزارها شامل زبان‌های بزنامه‌نویسی و محیط‌های محاسباتی (از جمله Hadoop و Spark) می‌شوند. دلیل تمایل کاربران به ابزارهای متن‌باز، علاوه بر هزینه‌ی کم اجرا و کارکردپذیری قوی آن‌ها، این است که جامعه‌ی وسیع کاربران، آن‌ها را پیوسته به روزرسانی می‌کنند.

ابزارهای خصوصی

فروشندگانی همچون مایکروسافت، IBM و مؤسسه‌ SAS ابزارهایی برای تحلیل‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌ پیشرفته ارائه می‌دهند که در دسته‌ی ابزارهای خصوصی جای می‌گیرند. استفاده از بیشتر این ابزارها مستلزم پیش‌زمینه‌ی فنی عمیق و تسلط بر تکنیک‌های ریاضیاتی است.

با این حال، طی سال‌های اخیر، برخی از ابزارهای تحلیل سلف‌سرویس Self-service analytics ارتقاء یافته‌اند تا دسترسی را برای کاربران تجاری آسان‌تر کنند. مثال برجسته‌ی این دسته ابزارها، نرم‌افزار پرکاربرد Tableau است؛ با این‌که کارکردپذیری آن نسبت به ابزارهای فنی عمیق‌تر (تخصصی‌تر) محدودیت بیشتری دارد، امکان اجرای تحلیل خوشه‌ای و سایر تحلیل‌های پیشرفته را در اختیار کاربران قرار می‌دهد.

میانگین امتیاز / 5. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
لطفاً برای تکمیل این فرم، جاوا اسکریپت را در مرورگر خود فعال کنید.