تحلیل داده (Data Analysis) چیست؟+ روش های انجام آن+7مرحله اصلی🟢

شاید کسب و کارها نمی دانند با اطلاعات چه کنند. یا نمی دانند با بررسی تمام داده های خود می خواهند به چه چیزی برسند. شاید، آنها می دانند که چقدر ارزشمند است، اما ابزاری برای سازماندهی، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های خود ندارند. در این مقاله، انواع مختلف داده‌هایی را که می‌توانید تجزیه و تحلیل کنید، توضیح می‌دهیم، شما را در فرآیند تحلیل داده‌ها راهنمایی می‌کنیم، و توضیح می‌دهیم که چگونه تجزیه و تحلیل داده‌ها منجر به تصمیمات تجاری هوشمندتر می‌شود.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند تمیز کردن، تجزیه و تحلیل، تفسیر و تجسم داده ها با استفاده از تکنیک ها و ابزارهای هوش تجاری مختلف است. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا بینش های مرتبطی را کشف کنید که منجر به تصمیم گیری هوشمندانه تر و مؤثرتر می شود. اغلب می بینید که اصطلاحات تجزیه و تحلیل داده و تجزیه و تحلیل داده به جای یکدیگر استفاده می شوند. اما، یک تفاوت جزئی بین این دو وجود دارد.

تجزیه و تحلیل داده ها رشته ای فراگیر است و به کل فرآیند مدیریت داده ها اشاره دارد: جمع آوری، ذخیره سازی، سازماندهی و تجزیه و تحلیل داده ها. این شامل ابزارها و تکنیک های مورد استفاده برای غواصی عمیق در داده ها، و همچنین آنهایی است که برای برقراری ارتباط با نتایج استفاده می شود – به عنوان مثال، ابزارهای تجسم داده ها.

از سوی دیگر، تجزیه و تحلیل داده ها بر فرآیند تبدیل داده های خام به آمار، اطلاعات و توضیحات مفید متمرکز است.

داده های کیفی در مقابل داده های کمی

دو نوع داده وجود دارد که شرکت ها می توانند تجزیه و تحلیل کنند:

داده های عددی، کمی یا کمی
داده های متنی یا کیفی

تفاوت بین داده‌های کمی و کیفی، از جمله تعریف، انواع داده‌ها، پاسخ‌های آن و نمونه‌هایی از هر دو نوع داده.

تحلیل داده می تواند باعث شود به شکل منظم تری فعالیت های خود را تنظیم کنید

داده های کمی

داده‌های کمی با اعداد کامل، درصدها و تجزیه و تحلیل داده‌های آماری سروکار دارند – داده‌هایی که می‌توانند به صورت کمیت بیان شوند.

داده‌های کمی معمولاً داده‌های ساختاری هستند که از پیش قالب‌بندی شده‌اند و به خوبی در ستون‌ها و ردیف‌های صفحات گسترده قرار می‌گیرند. به سؤالات پایانی مانند «چند؟»، «چند وقت؟» پاسخ می دهد. و “چقدر؟”.

زبان پرس و جو ساختاریافته (SQL) یک زبان برنامه نویسی است که برای برقراری ارتباط با پایگاه داده و سازماندهی آن استفاده می شود و به ویژه هنگام مدیریت داده های کمی مفید است. برای پاسخ به سوالاتی مانند:

چند کاربر در ماه می ثبت نام کردند؟
نرخ ریزش نسبت به سال قبل چقدر بوده است؟
نرخ سقوط در سبد خرید چقدر بود؟

بیشتر بخوانید📙📙📙📙👈👈👈👈» مدیریت پایگاه داده

داده های کیفی

داده های کیفی با ویژگی ها یا ویژگی ها سروکار دارند – داده هایی که چیزی را توصیف می کنند و در کلمات بیان می شوند.

داده‌های کیفی که به‌عنوان داده‌های بدون ساختار نیز شناخته می‌شوند، زیرا بدون فرمت یا طراحی از پیش پیکربندی شده‌اند، داده‌های کیفی به شما امکان می‌دهند «چرا؟» را درک کنید. پشت اعداد و آمار است و بینشی در مورد رفتار و الگوها ارائه می دهد.

پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل داده‌های هوش مصنوعی، مانند MonkeyLearn برای داده‌های کیفی عالی هستند، زیرا از تکنیک‌هایی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تجزیه داده‌های بدون ساختار استفاده می‌کنند تا بتوان آن‌ها را توسط ماشین‌ها درک و تحلیل کرد.

زبان های برنامه نویسی عمومی مانند پایتون نیز برای تجزیه و تحلیل داده های کیفی ایده آل هستند زیرا بسیار بازتر هستند و می توانند برای فراخوانی یا ادغام با انواع ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده شوند.

با تجزیه و تحلیل داده های کیفی، می توانید به سوالاتی مانند:

چرا تعداد کاربران اپلیکیشن در ماه می کمتر بود؟
چرا نرخ ریزش بیشتر از سال گذشته بود؟
و چرا نرخ سقوط در سبد خرید اینقدر بالا بود؟

به طور سنتی، شرکت‌ها بیشتر بر روی داده‌های قابل سنجش تمرکز می‌کنند، زیرا تجزیه و تحلیل آن از طریق تجمیع، تحلیل رگرسیون و تجزیه و تحلیل آماری آسان‌تر است. با این حال، با پیشرفت‌هایی در تکنیک‌های تحلیل داده‌های زبانی و ساختاری، شرکت‌ها اکنون می‌توانند داده‌های کیفی را برای بینش‌های دقیق‌تر استخراج کنند – با افزودن یک لایه اضافی از تجزیه و تحلیل به داده‌های خود.

انواع تحلیل داده ها

شش روش برتر برای تجزیه و تحلیل داده ها:

تجزیه و تحلیل متن
داده کاوی
تحلیل آماری
آنالیز تشخیصی
تجزیه و تحلیل پیش بینی
تجزیه و تحلیل تجویزی

1. تجزیه و تحلیل متنی

تجزیه و تحلیل متن (یا مطالعه کلی، به نام تجزیه و تحلیل متن)، روش های تجزیه و تحلیل آماری و زبانی را برای استخراج و طبقه بندی اطلاعات برای انجام ترکیب می کند.

هدف تجزیه و تحلیل متن تبدیل زبان گفتاری یا نوشتاری طبیعی انسان به داده های قابل خواندن توسط ماشین است. ابزارهای تجزیه و تحلیل متن با درک نکات ظریف، مانند احساسات و زمینه، می توانند داده های کیفی را بر اساس موضوع، احساسات، کلمات کلیدی و هدف مرتب کنند. با این حال، ابتدا باید الگوریتم های یادگیری ماشینی را آموزش دهید تا ظرافت های زبان انسان را قبل از اینکه بتوانند به طور مستقل تصمیم بگیرند، درک کنند.

به عنوان مثال، کلمه “روشن” متفاوت است

معانی  بسته به زمینه آن:

خورشید بسیار روشن است

او فوق العاده روشن است

روزم را روشن کردی

با برچسب گذاری نمونه های متنی و تغذیه آنها به ابزارهای تجزیه و تحلیل متن، ماشین ها قادر خواهند بود معانی مختلف یک کلمه و زمینه آنها را هنگام تجزیه و تحلیل متن دیده نشده درک کنند.

کسب و کارها ممکن است از این نوع تجزیه و تحلیل برای خواندن مقادیر عظیمی از داده های متنی برای «قطب نظر» (مثبت، منفی، خنثی و غیره) استفاده کنند.

تحلیل داده ها برای شرکت های بزرگ به شدت ضروری است

2. داده کاوی

داده کاوی، همچنین به عنوان کشف دانش در داده ها (KDD) شناخته می شود، فرآیند شناسایی ناهنجاری ها، الگوها و روابط برای پیش بینی نتایج است.

این شامل تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی (گروه‌بندی اشیاء مشابه)، الگوبرداری متوالی (پیدا کردن توالی‌های مکرر از اشیاء یا رویدادها) و تشخیص ناهنجاری (نشان دادن نقاط پرت، موارد نادر یا رکوردهای غیرعادی) است.

کاربردهای داده کاوی شامل پیش‌بینی نحوه رفتار بازارها، امکان پیش‌بینی نیازهای مشتری و فعال بودن به کسب‌وکارها است.

3. تجزیه و تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل آماری، که به تنهایی مورد استفاده قرار می گیرد، شامل کاوش و ارائه مقادیر عظیمی از داده های کمی برای شناسایی روندها و الگوها است. در حالی که تجزیه و تحلیل آماری شامل طیف گسترده ای از تکنیک ها است، می توانیم آنها را به دو دسته اصلی تقسیم کنیم:

آمار توصیفی
آمار استنباطی

تجزیه و تحلیل داده های آمار توصیفی، ویژگی های اساسی داده ها را از طریق نمودارها و گزارش ها توصیف، خلاصه و تجسم می کند. چهار معیار اصلی آمار توصیفی وجود دارد که اساس تقریباً هر تجزیه و تحلیل داده های کمی را تشکیل می دهد:

فراوانی: تعداد، درصد
گرایش مرکزی: میانگین، میانه و حالت
پراکندگی: محدوده، واریانس، انحراف معیار
موقعیت: رتبه های صدکی، رتبه های ربع.

تجزیه و تحلیل داده های آمار استنباطی برای نتیجه گیری در مورد کل جمعیت (خواه یک کلاس از دانش آموزان یا کل جمعیت یک کشور)، بر اساس نمونه هایی که به طور دقیق جمعیت را نشان می دهند، استفاده می شود.

بیشتر بخوانید📙📙📙📙👈👈👈👈» دریاچه داده

4. تجزیه و تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی، همچنین به عنوان تجزیه و تحلیل علت ریشه ای شناخته می شود، با هدف پاسخ به این سوال: “چرا و چیزی اتفاق افتاده است؟” این یک نوع تحلیل اکتشافی است که ناهنجاری ها را شناسایی می کند و الگوها و داستان ها را در داده های شما آشکار می کند.

شاید متوجه کاهش ناگهانی شکایات مشتریان شده باشید. اما، چرا اینطور است؟ آیا فرآیند پشتیبانی مشتری خود را بهبود بخشیده اید، کارکنان جدید استخدام کرده اید یا ویژگی خاصی را بهبود بخشیده اید؟ همه اینها سؤالات معتبری هستند و تجزیه و تحلیل تشخیصی به شما کمک می کند تا تعیین کنید که آیا همبستگی بالا یا پایین بین نقاط داده و علل احتمالی وجود دارد.

5. تجزیه و تحلیل پیش بینی

تحلیل پیش‌بینی‌کننده از داده‌های تاریخی برای استنتاج درباره رویدادهای آینده استفاده می‌کند.

ساخت یک مدل تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند یک تغییر واقعی بازی برای سازمان‌ها باشد. این نوع تجزیه و تحلیل به شما امکان می دهد داده های جمعیت شناختی، داده های خرید و سایر منابع اطلاعاتی را برای پاسخ به این سوال ترکیب کنید: “احتمال دارد در آینده چه اتفاقی بیفتد؟”

با استفاده از این نوع تحلیل، می‌توانید نیازهای مشتری را پیش‌بینی کنید، ریزش مشتری را پیش‌بینی کنید و تعیین کنید که چه تعداد سرنخ می‌تواند به فروش تبدیل شود. برای دولت‌ها، تحلیل پیش‌بینی‌کننده اهمیت فزاینده‌ای دارد، زیرا به آنها اجازه می‌دهد تا مشکلات احتمالی را قبل از گلوله برفی هدف قرار دهند.

6. تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی تمام داده ها و بینش هایی را که در اختیار دارید ترکیب می کند و آنها را به بینش های عملی تبدیل می کند. به طور خلاصه، بهترین مسیر عملی را که باید در یک سناریوی خاص دنبال کرد را نشان می دهد.

این نوع تحلیل با تجزیه و تحلیل سناریوهای مختلف و تعیین محتمل ترین نتیجه هر کدام کار می کند. به این ترتیب، می توانید بر اساس آنچه که امیدوارید به دست آورید، تصمیم بگیرید.

این پیشرفته ترین نوع تجزیه و تحلیل داده ها است. دولت ها از تحلیل تجویزی برای به دست آوردن درک بهتری از احتمال بدترین سناریوها استفاده می کنند، جایی که هزینه خطای انسانی بالاست. بر اساس نتایج حاصل از این نوع تحلیل، آنها می توانند یک طرح پاسخ موثر ایجاد کنند.

تجزیه و تحلیل تجویزی همچنین برای کمپین های بازاریابی ایده آل است تا تمام تجزیه و تحلیل های مشتری، داده های بازاریابی گذشته و تجزیه و تحلیل رقابتی را برای تصمیم گیری بهترین اقدام انجام دهد.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

از آماده شدن برای بدترین سناریوها تا بهبود خدمات و محصولات، همه انواع تجزیه و تحلیل داده ها می توانند به کسب و کارها در تصمیم گیری بهتر و ایجاد استراتژی های داده محور کمک کنند.

با به دست آوردن بینش دست اول در مورد اینکه چه چیزی اشتباه است و چرا، رهبران می توانند استراتژی های موثرتری برای بهبود فرآیندها، جلوگیری از مشکلات، شناسایی فرصت های رشد و تصمیم گیری در مورد تمرکز سرمایه گذاری ها تعریف کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها به شما امکانات زیر را می دهد:

پیش بینی رفتار
افزایش بهره وری
تصمیمات داده محور بگیرید
یک مزیت رقابتی به دست آورید

تحلیل داده در مراحل مختلف می تواند باعث بهبود جسجوی داده شود

پیش بینی رفتار

تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی و بی‌درنگ می‌تواند روندها و الگوها را آشکار کند و به شما کمک کند تا پیش‌بینی کنید چه اتفاقی در آینده خواهد افتاد.

برای مثال، شرکت‌هایی که خدماتی ارائه می‌کنند، ممکن است احساسات مشتری را در رسانه‌های اجتماعی تجزیه و تحلیل کنند تا مشتریان ناراضی را شناسایی کنند و پیش‌بینی کنند که چه زمانی در معرض خطر سرگردانی قرار دارند. سپس این مشتریان را با تبلیغات یا امتیازات هدف قرار دهید تا آنها را حفظ کنید.

یکی دیگر از راه‌های عالی برای پیش‌بینی رفتار مشتری، ارسال نظرسنجی‌های رضایت مشتری در هر مرحله از سفر مشتری است. تجزیه و تحلیل پاسخ‌های باز از مجموعه‌ای از پاسخ‌های نظرسنجی می‌تواند به شما کمک کند حوزه‌های مشکل‌دار را شناسایی کنید، پیش‌بینی کنید که آیا مشتریان در شرف ریزش هستند یا خیر، و حتی نیازهای مشتریانتان را پیش‌بینی کنید.

بیشتر بخوانید📙📙📙📙👈👈👈👈» انبار داده

افزایش بهره وری

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به شما در بهبود فرآیندهای روزانه و افزایش بهره وری تیم شما کمک کند و در عین حال رضایت عمومی را افزایش دهد.

با تجزیه و تحلیل بلیط های پشتیبانی مشتری، می توانید کلمات کلیدی و موضوعات را شناسایی کنید، درجه فوریت را مطالعه کنید، و بلافاصله آنها را به طور خودکار به تیم های صحیح هدایت کنید. این همچنین به شما کمک می کند تا شکایات و سوالات رایج مشتریان را کشف کنید، که ممکن است شما را به ایجاد یک پایگاه دانش سلف سرویس ترغیب کند. شاید، شکایات به کندی زمان پاسخ‌دهی اول اشاره می‌کنند، در این صورت ممکن است یک ربات چت را برای حل تا 80 درصد پرس‌و‌جوهای روتین پیاده‌سازی کنید.

با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف مشکلاتی که منجر به تاخیر و کاهش بهره وری می شود، می توانید گام های ملموسی برای ایجاد راه حل بردارید.

تصمیمات داده محور بگیرید

داده ها به جای تکیه بر شهود یا تجربه، شواهد محکمی برای حمایت از تصمیمات به شما می دهند.

برای مثال، بازخورد مشتری، معدن طلایی از بینش‌های بی‌درنگ است که می‌توانید از آن برای ایجاد ابتکارات مبتنی بر داده، نقشه‌های راه محصول و خدمات کارآمد استفاده کنید. آیا قابلیتی وجود دارد که بتوانید برای بهبود برنامه خود اضافه کنید؟ چه چیزی بیشتر مشتریان را در مورد خدمات شما ناامید می کند؟

یک مزیت رقابتی به دست آورید

از طریق تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید بیاموزید که چه چیزی برای کسب و کار شما خوب است (و چه چیزی خوب نیست). اما شما همچنین می توانید نقاط ضعف و قوت رقابت خود را شناسایی کنید، فرصت های بهبود یا زوایای منحصر به فرد استراتژی بازاریابی خود را کشف کنید.

بررسی های آنلاین بینش خوبی در مورد رقابت شما ارائه می دهد. این منبع داده عمومی به شما این امکان را می دهد که به سؤالاتی پاسخ دهید: مشتریان از محصولات یا خدمات رقبای شما چه چیزی را دوست دارند یا از آنها متنفرند؟

Crazy Egg، یک ابزار بهینه‌سازی وب‌سایت، احساسات را در بررسی‌های رقبای خود تجزیه و تحلیل می‌کند تا بفهمد چه انگیزه‌ای افراد را برای انتخاب یک محصول یا تغییر به شرکت دیگری تحریک می‌کند.

دانستن دقیق نیازها و انتظارات مشتریان به شما این امکان را می دهد که محصولات و تجربیات بهتری برای آنها ایجاد کنید و در بازار رقابتی متمایز شوید.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها در 7 مرحله

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها شامل تعیین اهداف، جمع آوری، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل داده های شما است. سپس از نتایج برای ایجاد تجسم های قابل توجه و نتیجه گیری برای بینش های عملی فوری استفاده کنید.

حجم عظیمی از داده‌های مفید از ایمیل‌ها، چت‌بات‌ها، گزارش‌های داخلی، بررسی محصول، رسانه‌های اجتماعی و سراسر وب وجود دارد. این می تواند کاملاً ترسناک باشد و بینش داده های خام واضح نیست. خوشبختانه، با گام‌های مناسب برای تجزیه و تحلیل داده‌های خود و ابزارهای مناسب تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توانید در کمترین زمان در راه رسیدن به بینش‌های عملی باشید.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده های خود را تنها در هفت مرحله شروع کنید:

اهداف خود را مشخص کنید
داده های خود را جمع آوری کنید
داده های خود را پاک کنید
ادغام ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها
داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید
داده های خود را تجسم کنید
نتیجه گیری

1. اهداف خود را مشخص کنید

هر استراتژی داده محور باید به اهداف خاصی مرتبط باشد. به چه نتایجی می خواهید برسید؟ می خواهید به چه مسائل خاصی بپردازید؟

چه بخواهید احساسات عمومی را بسنجید، زمان پاسخگویی را در پشتیبانی مشتری تسریع کنید، ثبت نام ها را افزایش دهید یا یک ویژگی جدید راه اندازی کنید، داشتن مجموعه ای از اهداف واضح کلیدی است. همچنین، نوع داده‌هایی را که باید جمع‌آوری و ردیابی کنید، تعیین می‌کند.

اهداف شما باید با اهداف کلی کسب و کار مطابقت داشته باشد و از معیارهای SMART پیروی کند، به این معنی که آنها باید خاص، قابل اندازه گیری، قابل دستیابی، مرتبط و محدود به زمان باشند.

2. داده های خود را جمع آوری کنید

هنگامی که اهداف خود را تنظیم کردید، زمان جمع آوری داده های مرتبط از منابع مختلف است. منابع داده های کیفی را می توان هم در داخل و هم در خارج یافت

داده‌های جمع‌آوری‌شده متعلق به شرکت شما، که در موارد زیر یافت می‌شوند:

پایگاه های داده، سیستم های CRM (مانند Hubspot یا Salesforce)
میز کمک نرم

ظروف (Zendesk، Freshdesk، Helpscout)
ایمیل (Gmail، Front، Outlook)
ابزارهای نظرسنجی (Typeform، Google Forms)
ارائه دهندگان چت (Slack، Intercom، Drift).
نرم افزار ردیابی NPS (Promoter.io)
نرم افزار مدیریت محصول (Hive، UserVoice، ProductBoard، ایمیل های مشتریان شما)

در بیشتر موارد، صادرات داده ها از این ابزارها به یک فایل CSV یا Excel بسیار ساده است. حتی بهتر از آن، می‌توانید این منابع داده را مستقیماً از طریق API یا مرحله 4 ادغام به ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها متصل کنید.

3. داده های خود را پاک کنید

قبل از تجزیه و تحلیل داده‌های خود، ابتدا باید مجموعه داده خود را تمیز کنید – به خصوص در هنگام کار با متن بدون ساختار.

این بدان معنی است که شما باید از شر نویزهایی که معمولاً در داده های متنی ظاهر می شود خلاص شوید. به عنوان مثال، اگر شما یک سری از بررسی های محصول را طبقه بندی می کنید، باید کاراکترهای خاص، علائم نقطه گذاری، کلمات توقف (و همچنین، او، آنها)، برچسب های HTML و غیره را حذف کنید.

تصحیح املا، حذف اختصارات، و اعمال حروف کوچک در تمام متن شما نیز در پاکسازی داده ها کمک خواهد کرد.

4. ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را یکپارچه کنید

به‌جای صرف ساعت‌ها برای برچسب‌گذاری داده‌های مشتری، می‌توانید از ابزارهای تجزیه و تحلیل متن استفاده کنید و بدون توجه به اندازه مجموعه داده‌تان، کار را در چند دقیقه انجام دهید.

حتی می‌توانید مدل‌های کاملاً سفارشی‌سازی شده را متناسب با نیازهای خاص بسازید. ابزارهای SaaS بدون کد و کم کد، مانند MonkeyLearn، یک راه حل تحلیل داده کاربر پسند است و به شما امکان می دهد فوراً شروع کنید. و اغلب برای اتصال به پشته موجود شما با API یا ادغام ساده است. از طریق APIها، می‌توانید مدل‌های یادگیری ماشین را مستقیماً به منبع داده خود متصل کنید و داده‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنید.

5. داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید

نرم افزار تجزیه و تحلیل داده ها به شما کمک می کند تا داده های کیفی را برای دستیابی به اهداف خود درک و تفسیر کنید.

این مهم ترین مرحله در فرآیند تجزیه و تحلیل داده است که ارزش را از داده های خود استخراج می کنید. هنگامی که ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها را یکپارچه کردید، می توانید آنها را روی داده های خود کار کنید.

می‌توانید ابزارهای تجزیه و تحلیل متن را انتخاب کنید تا به شما کمک کند نظرات مشتریان را بر اساس موضوع و احساسات مرتب کنید، درست مانند کاری که در این تحلیل از نظرات مشتریان با ذکر فیس‌بوک انجام دادیم.

یا می‌توانید ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات را به میز کمک خود برای تجزیه و تحلیل داده‌های اجتماعی متصل کنید. این به شما امکان می دهد ذکرها را بر اساس مثبت و منفی مرتب کنید و مواردی را که فوری هستند اولویت بندی کنید.

مدل‌های تحلیل متنی که انتخاب می‌کنید به مشکلی که می‌خواهید حل کنید بستگی دارد.

6. داده های خود را تجسم کنید

ابزارهای تجسم داده ها نتایج تجزیه و تحلیل داده ها را به شیوه ای جذاب، واضح و قابل فهم ارائه می دهند.

با استفاده از منابع مختلف داده برای ایجاد نمودارها، گزارش‌ها و داشبوردهای تعاملی، داده‌های خود را خلاصه می‌کنید . بینش‌ها، الگوها و روابطی را پیدا می‌کنید که ممکن است در یک صفحه‌گسترده مشهود نباشند.

نرم افزار هوش تجاری (BI) و ابزارهای تجسم به شما کمک می کند داده های خود را ساده کنید. داستان های جذابی را برای به اشتراک گذاشتن با سایر اعضای تیم و سهامداران ایجاد کنید.

7.نتیجه گیری

نتایج موجود در داشبورد خود را با اهدافی که در ابتدای فرآیند تعریف کردید مقایسه کنید.

بینش‌های جزئی که از تجزیه و تحلیل متن به دست می‌آورید را می‌توان در داشبورد ساده کرد و به سؤالاتی که در ابتدای تجزیه و تحلیل خود به آنها پاسخ دادید، پاسخ داد.