שלוש תמונות של אנשים שעובדים ליד שולחנות עבודה במחשבים שולחניים וטאבלטים שבהם מוצגים גרפים של ניתוח נתונים.

להבין את ניתוח הנתונים: מדריך למתחילים

לפני שיהיה ניתן להשתמש בנתונים כדי לספר סיפור, עליהם לעבור תהליך שהופך אותם לשימושיים. גלה את התפקיד של ניתוח הנתונים בקבלת ההחלטות.

הירשם ללא תשלום גלה את Microsoft Excel

מה זה ניתוח נתונים?

ניתוח נתונים הוא התהליך של איסוף, בירור ומידול נתונים כדי לחשוף תובנות חשובות. לאחר מכן, הנתונים משולבים בדוחות שתומכים בתהליך של קבלת ההחלטות האסטרטגיות.

גלה כיצד

סוגי ניתוח נתונים

ישנם סוגים רבים ושונים של ניתוח נתונים. כל סוג יכול לשמש למתן מענה על שאלה שונה.

ניתוח תיאורי

המונח 'ניתוח תיאורי' מתייחס לתהליך של ניתוח נתוני עבר כדי להבין מגמות ודפוסים. לדוגמה, הצלחה או כישלון בהגעה למחווני ביצועי מפתח כמו ROI (החזר השקעה).

דוגמה לניתוח תיאורי היא יצירת דוחות כדי לספק סקירה כללית של נתוני המכירות והכספים של ארגון ולהציע תובנות יקרות-ערך לגבי פעילויות עבר ותוצאות.

ניתוח תחזיתי

בניתוח התחזיתי נעשה שימוש בנתוני עבר כדי לעזור בחיזוי האירועים שיכולים לקרות בעתיד, כגון זיהוי מגמות עבר כדי לקבוע אם סביר שהן יישנו.

השיטות כוללות מגוון טכניקות סטטיסטיות וטכניקות של למידת מכונה, כולל רשתות עצביות, עצי החלטה וניתוח רגרסיה.

ניתוח אבחוני

הניתוח האבחוני עוזר לתת מענה על שאלות לגבי הסיבות לאירועים ספציפיים באמצעות בחינת מחווני ביצועים. הטכניקות של ניתוח אבחוני משלימות את הניתוח התיאורי הבסיסי.

ככלל, הניתוח האבחוני כולל זיהוי חריגות בנתונים (למשל, תנועה לא צפויה במדד), איסוף של נתונים הקשורים לחריגות אלה ושימוש בטכניקות סטטיסטיות כדי לזהות הסברים אפשריים.

ניתוח קוגניטיבי

הניתוח הקוגניטיבי הוא צורה מתוחכמת של ניתוח נתונים שמתעלה על השיטות המסורתיות. בשיטה זו נעשה שימוש בלמידת מכונה ובעיבוד שפה טבעית כדי להבין נתונים וללמוד מהם באופן שמדמה תהליכי חשיבה אנושית.

המטרה של הניתוח הקוגניטיבי היא לדמות חשיבה אנושית כדי לספק תובנות עמוקות יותר, לזהות דפוסים ולבצע תחזיות.

ניתוח מנחה (Prescriptive analytics)

הניתוח המנחה עוזר לענות על שאלות לגבי הפעולות הבאות שיש לנקוט כדי להגיע ליעד או מטרה ספציפיים. בעזרת תובנות מניתוח מנחה, ארגונים יכולים לקבל החלטות מונחות-נתונים מול חוסר הוודאות.

אנליסטים שמבצעים ניתוח מנחה מסתמכים לעתים קרובות על למידת מכונה כדי למצוא דפוסים במודלים סמנטיים גדולים ולהעריך את הסבירות לתוצאות שונות.

ניתוח טקסט

ניתוח טקסט הוא דרך ללמד מחשבים להבין שפה של בני אדם. הוא כולל שימוש באלגוריתמים ובטכניקות אחרות כדי לחלץ מידע מכמויות נתוני טקסט גדולות, כגון פרסומים ברשתות חבריות או ביקורות של לקוחות.

ניתוח טקסט עוזר לאנליסטים של נתונים להבין מה אנשים אומרים, למצוא דפוסים ולקבל תובנות שניתן להשתמש בהן לקבלת החלטות טובות יותר בתחומים כמו עסקים, שיווק ומחקר.

תהליך ניתוח הנתונים

תהליך האיסוף והפרשנות של נתונים על מנת שיהיה ניתן להשתמש בהם בקבלת החלטות הוא תהליך מפורט שדורש גישה מערכתית. הנה השלבים שלפיהם פועלים האנליסטים:

1. הגדרת היעדים.

יש להגדיר בצורה ברורה את מטרת הניתוח. מה התשובה הספציפית שעליה אתה מנסה לקבל תשובה? איזו בעיה ברצונך לפתור? זהה את היעדים המרכזיים שלך. הם ינחו את התהליך כולו.
2. איסוף ואיחוד של הנתונים.

אסוף את הנתונים מכל המקורות הרלוונטיים באמצעות תוכנת ניתוח נתונים. חשוב לוודא שהנתונים הם מייצגים ובאמת מכסים את הגורמים המשתנים שברצונך לנתח.
3. בחירת שיטות הניתוח.

חקור את שיטות ניתוח הנתונים השונות ובחר את הטכניקה שמתאימה ביותר ליעדיך. פתרונות תוכנה שונים לניתוח נתונים ללא תשלום מציעים שיטות ואלגוריתמים מובנים כדי לסייע בתהליך בחירה זה.
4. ניקוי הנתונים.

בחן את הנתונים שלך בקפידה כדי לאתר שגיאות, ערכים חסרים או חוסר עקביות באמצעות תכונות הניקוי שכבר מובנות בתוכנת ניתוח הנתונים שלך. ניקוי הנתונים מבטיח דיוק ומהימנות בניתוח שלך ומהווה חלק חשוב בניתוח הנתונים.
5. חשיפת תובנות חשובות.

סקור לעומק את הנתונים כדי לחשוף דפוסים, מגמות וקשרי גומלין. השתמש בשיטות סטטיסטיות, באלגוריתמים של למידת מכונה ובטכניקות ניתוח אחרות שמתיישרות עם היעדים שלך. שלב זה הופך את הנתונים הגולמיים לתובנות יקרות ערך.
6. פרשנות והצגה חזותית של התוצאות.

בחן את התוצאות שהתקבלו מהניתוח כדי להבין את השלכותיהן. קשר בין הממצאים האלה ליעדים הראשוניים. לאחר מכן, היעזר בכלי התצוגה החזותית הכלולים בתוכנת ניתוח הנתונים הניתנת ללא תשלום כדי להציג את התובנות שלך בעיצוב קל יותר להבנה.
7. קבלת החלטה מושכלת.

השתמש בתובנות שקיבלת מהניתוח כדי לבסס עליהן את השלבים הבאים. חשוב על הדרכים שבהן הממצאים האלה יכולים לשמש אותך לשיפור תהליכים, מיטוב אסטרטגיות ושיפור הביצועים באופן כללי.

בעזרת שלבים אלה, אנליסטים יכולים לגשת באופן שיטתי לערכות נתונים גדולות, לפרק את המורכבות ולהבטיח שהתוצאות יהיו מעשיות עבור מקבלי ההחלטות.

החשיבות של ניתוח נתונים

ניתוח הנתונים חיוני מכיוון שהוא עוזר למקבלי ההחלטות העסקיות למצוא היגיון במידע שהם אוספים בעולם שמונע יותר ויותר על-ידי נתונים. דמיין שיש לך ערימה ענקית של חלקי פאזל (נתונים) ואתה רוצה לראות את התמונה הגדולה (תובנות). ניתוח הנתונים דומה לחיבור של חלקי פאזל אלה – הפיכת הנתונים לידע – כדי לגלות את מה שחשוב.
בין אם אתה מקבל החלטות עסקיות שמנסה להבין את ההעדפות של לקוח או מדען שחוקר מגמות, ניתוח נתונים הוא כלי חשוב שעוזר לנו להבין את העולם ולקבל החלטות מושכלות.

שיטות עיקריות לניתוח נתונים

יש שתי דרכים עיקריות לעיבוד נתונים: ניתוח כמותני וניתוח איכותני.

אדם עובד במחשב שולחני בסביבה משרדית פתוחה

ניתוח כמותני

הניתוח הכמותני עוסק במספרים ומדידות (לדוגמה בחינת תוצאות של סקר שהתקבלו באמצעות דירוג). בעת ביצוע של ניתוח כמותני, תשתמש בשיטות מתמטיות וסטטיסטיות בלבד ותענה על שאלות כמו 'כמה' ו'מה הכמות'.

שני אנשים מביטים במסך של טאבלט שבו מוצג מסמך Word

ניתוח איכותני

הניתוח האיכותני עוסק בהבנת המשמעות של הנושא, מעבר לנתונים שאינם מספריים. לדוגמה, ניתוח של תשובות לראיון או עיון בתמונות כדי להבין רגשות. הניתוח האיכותני מחפש דפוסים, מוטיבים ותובנות, ועוסק בעיקר בעומק ובפרטים.