انواع تحلیل داده در هوش تجاری | از گزارش ساده تا تصمیم‌گیری هوشمندانه
در دنیای تحلیل داده، شناخت انواع تحلیل یکی از اولین و مهم‌ترین قدم‌ها برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر حرفه‌ای است. در این پست، به بررسی چهار نوع اصلی تحلیل داده می‌پردازیم و با مثال‌های کاربردی، اهمیت هر کدام را در فرآیند تصمیم‌گیری تجاری توضیح می‌دهیم.
1. تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
اولین مرحله در مسیر آموزش تحلیل داده، شناخت تحلیل توصیفی است. این نوع تحلیل به ما می‌گوید “چه اتفاقی افتاده است”. ابزارهایی مانند Power BI، Power Query و فرمول‌های پایه در DAX به ما کمک می‌کنند تا گزارش‌های قابل فهم و بصری بسازیم.
📌 مثال: گزارش فروش ماهانه، بررسی روند بازدید کاربران از وب‌سایت.
2. تحلیل تشخیصی (Diagnostic Analytics)
در تحلیل تشخیصی به دنبال پاسخ به این سوال هستیم که “چرا این اتفاق افتاد؟”. استفاده از توابع پیشرفته در DAX و فیلترهای دقیق در Power Query نقش مهمی در این مرحله دارند.
📌 مثال: چرا فروش در ماه گذشته کاهش پیدا کرده؟ چرا کاربران صفحه محصول را ترک کرده‌اند؟
3. تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analytics)
با استفاده از الگوریتم‌های پیش‌بینی و مدل‌سازی، می‌توانیم آینده را پیش‌بینی کنیم. اگرچه این مرحله بیشتر به مهارت‌های تحلیل داده پیشرفته نیاز دارد، اما با یادگیری درست و دوره‌های آموزش تحلیل داده با Power BI، به‌راحتی قابل دستیابی است.
📌 مثال: پیش‌بینی فروش فصل آینده یا تخمین نرخ بازگشت مشتریان.
4. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
پیشرفته‌ترین سطح در هوش تجاری، تحلیل تجویزی است. این تحلیل به ما پیشنهاد می‌دهد که “چه اقدامی انجام دهیم؟”. با ترکیب مدل semantic در Power BI، محاسبات پیچیده با DAX و شبیه‌سازی سناریوها، می‌توان تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تری داشت.
📌 مثال: تعیین بهترین ترکیب تبلیغاتی برای افزایش فروش یا بهینه‌سازی مسیر توزیع کالا.
در مسیر یادگیری آموزش هوش تجاری، شناخت این چهار نوع تحلیل داده ضروری است. با استفاده از ابزارهایی مانند Power BI، DAX و Power Query، می‌توان تحلیل‌های توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی و تجویزی را انجام داد و تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تری گرفت.
دیدگاهتان را بنویسید