بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها امروزه به‌ عنوان یکی از عرصه های پررونق شناخته میشود. در واقع تمرکز بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها بر جمع آوری و انتقال داده میباشد که به مدیران، سهامداران و سایر مجریان یک سازمان امکان تصمیم گیری آگاهانه ‌تر را می‌دهد. افراد برای موفقیت در بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها ملزم به کسب مهارت‌های مختص این رشته هستند. برخی از این مهارت‌ها شامل مهارت برنامه‌ نویسی، تسلط به زبان انگلیسی، مهارت کار با اکسل و مهارت تحلیل داده میباشد.

آشنایی با رشته تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری ، مدل سازی و تجزیه و تحلیل داده ها برای استخراج بینش هایی است که از تصمیم گیری پشتیبانی می کند. بسته به صنعت و هدف تجزیه و تحلیل ، چندین روش و تکنیک برای انجام تجزیه و تحلیل وجود دارد.

همه این روشهای مختلف برای تجزیه و تحلیل داده ها عمدتا بر دو حوزه اصلی استوار است: روشهای کمی و روشهای کیفی در تحقیق.

درک بهتری از تکنیک های مختلف برای تجزیه و تحلیل داده ها ، و روش های تحقیق کمی و همچنین بینش کیفی ، به تجزیه و تحلیل اطلاعات شما جهت واضح تری می بخشد ، بنابراین ارزش وقت گذاشتن برای یادگیری این دانش خاص را دارد. علاوه بر این ، شما قادر خواهید بود یک گزارش تحلیلی جامع ایجاد کنید که فرایندهای تجزیه و تحلیل شما را به سرعت افزایش دهد.

آینده شغلی رشته تجزیه و تحلیل داده ها

ایفای نقش تحلیلگر داده می‌تواند درهایی را به روی مشاغل دیگر نیز باز کند. بسیاری از کسانی که به عنوان تحلیلگر داده شروع می‌کنند، در نهایت دانشمند داده می‌شوند. دانشمندان داده نیز مانند تحلیلگران، از آمار، ریاضیات و علوم کامپیوتر برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. با این حال، دانشمند داده ممکن است از تکنیک‌های پیشرفته برای ساخت مدل‌ها و ابزارهای دیگر جهت ارائه بینش در مورد روندهای آینده استفاده کند.

وظایف تحلیلگر داده

از جمله وظایف تحلیلگر داده در بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها عبارتند از:

• توسعه‌ی محصولات جدید
• ورود به بازارهای جدید
• انجام سرمایه گذاری‌های جدید
• هدف‌گیری مشتریان جدید یا فعلی

و...

سازمان‌ها همچنین از داده‌ها برای شناسایی ناکارآمدی‌ها و سایر مشکلات تجاری که باید برطرف شوند نیز استفاده می‌کنند.

در این سازمان ‌ها، کار تحلیلگر داده اختصاص مقادیر عددی به این توابع مهم تجاری است تا بتواند عملکرد آنها را در طول زمان ارزیابی و مقایسه کند، اما کار تحلیل داده‌ها شامل مواردی فراتر از نگاه به اعداد است؛ یک تحلیلگر داده همچنین باید بداند چگونه از داده‌ها استفاده کند تا سازمان بتواند تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرد.

به‌طور کلی می‌توان گفت یک تحلیلگر داده با استفاده از مهارت‌های فنی خود، داده‌های بزرگ را جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل آماری می‌کند.

آنها کشف می‌کنند که چگونه می‌توان از داده‌ها برای پاسخ به سوالات و حل مشکلات استفاده کرد. با توسعه کامپیوترها و حرکت روزافزون به سمت پیچیدگی فناوری، تجزیه و تحلیل داده‌ها نیزتکامل یافته است.

چرا تجزیه و تحلیل داده ها مهم است؟

قبل از اینکه در مورد دسته بندی های تجزیه و تحلیل داده ها به همراه روش ها و تکنیک های آن به تفصیل بپردازیم ، باید پتانسیل تجزیه و تحلیل داده ها برای شما را درک کنید.

بیایید با مشتریان شروع کنیم ، مسلماً مهمترین عنصر در هر مشاغل. با استفاده از تجزیه و تحلیل داده ها برای مشاهده 360 درجه ای از همه جنبه های مربوط به مشتریان خود ، می توانید درک کنید که آنها از کدام کانال ها برای ارتباط با شما استفاده می کنند ، جمعیت شناسی ، علایق ، عادات ، رفتارهای خریداری و موارد دیگر.

در دراز مدت ، این امر موفقیت در استراتژی های بازاریابی شما را به دنبال خواهد داشت ، به شما امکان می دهد مشتریان احتمالی جدید را شناسایی کرده و از هدر دادن منابع برای هدف قرار دادن افراد اشتباه یا ارسال پیام اشتباه جلوگیری کنید. همچنین می توانید با تجزیه و تحلیل نظرات مشتری یا عملکرد بخش خدمات مشتری ، رضایت مشتری را پیگیری کنید.

از دیدگاه مدیریت ، شما همچنین می توانید از تجزیه و تحلیل داده های خود سود ببرید زیرا به شما در تصمیم گیری های تجاری بر اساس واقعیت ها و نه شهود ساده کمک می کند. به عنوان مثال ، شما می توانید درک کنید که کجا سرمایه خود را سرمایه گذاری کنید ، فرصت های رشد را تشخیص دهید ، درآمد خود را پیش بینی کنید یا قبل از مشکل شدن با شرایط غیر معمول مقابله کنید.

به این ترتیب ، می توانید اطلاعات مربوطه را از تمام مناطق مجموعه ی خود استخراج کرده و با کمک یک نرم افزار ، داده ها را به صورت حرفه ای و تعاملی به ذینفعان مختلف ارائه دهید.

6 نوع اساسی روش تجزیه و تحلیل داده ها در بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

1. تجزیه خوشه ای(Cluster analysis)

عمل گروه بندی مجموعه ای از عناصر داده به گونه ای که عناصر گفته شده بیشتر به یکدیگر نسبت به سایر گروه ها شباهت دارند - از این رو واژه "خوشه" نامیده می شود. از آنجا که هیچ متغیر هدف هنگام خوشه بندی وجود ندارد ، این روش اغلب برای یافتن الگوهای پنهان در داده ها استفاده می شود.

بیایید از دیدگاه تجارت به آن نگاه کنیم. در دنیای کاملی ، بازاریابان می توانند هر مشتری را به طور جداگانه تجزیه و تحلیل کرده و بهترین خدمات را به آنها ارائه دهند ، اما بیایید با خود روبرو شویم ، انجام چنین کاری به موقع غیرممکن است. در اینجاست که خوشه بندی وارد می شود. با گروه بندی مشتریان بر اساس خواص جمعیتی ، رفتار خرید ، ارزش پولی یا هر عامل دیگری که ممکن است برای شرکت شما مهم باشد ، می توانید بلافاصله تلاش های خود را بهینه کرده و بهترین تجربه را به مشتریان خود ارائه دهید.

2. تجزیه و تحلیل کوهورت(Cohort analysis)

این نوع روش تجزیه و تحلیل داده ها از داده های تاریخی برای بررسی و مقایسه بخش مشخصی از رفتار کاربران استفاده می کند ، که می تواند با سایر افراد با ویژگی های مشابه گروه بندی شود. با استفاده از این روش تجزیه و تحلیل داده ها ، می توانید بینش زیادی در مورد نیازهای مصرف کننده یا درک بهتری از آن گروه بدست آورید.

تجزیه و تحلیل کوهورت می تواند برای انجام تجزیه و تحلیل در بازاریابی واقعاً مفید باشد زیرا به شما این امکان را می دهد تا تاثیر تبلیغ های خود را بر گروه های خاصی از مشتریان درک کنید. برای مثال ، تصور کنید شما یک ایمیل تبلیغاتی ارسال می کنید که مشتریان را تشویق می کند تا در سایت شما ثبت نام کنند. برای این کار شما دو نسخه از تبلیغ با طرح های مختلف و محتوای تبلیغاتی ایجاد می کنید. بعداً ، می توانید از تجزیه و تحلیل کوهورت برای پیگیری عملکرد تبلیغ انجام شده برای مدت زمان طولانی تر استفاده کنید و درک کنید که کدام نوع محتوا مشتریان شما را مجبور به ثبت نام ، خرید مجدد یا مشارکت در راه های دیگر می کند.

یک ابزار مفید برای شروع روش تجزیه و تحلیل کوهورت ، Google Analytics است. در این راهنمای مفید می توانید در مورد مزایا و محدودیت های استفاده از گروه ها در Google Anlytics اطلاعات بیشتری کسب کنید.

3. تحلیل رگرسیون (Regression analysis)

تجزیه و تحلیل رگرسیون از داده های تاریخی برای درک چگونگی تأثیر یک متغیر استفاده می کند. با درک رابطه هر متغیر و نحوه توسعه آنها در گذشته ، می توانید نتایج احتمالی را پیش بینی کرده و در آینده تصمیمات تجاری بهتری بگیرید.

بیایید آن را با یک مثال پایین بیاوریم. تصور کنید که تجزیه و تحلیل رگرسیون فروش خود را در سال 2019 انجام داده اید و متوجه شده اید که متغیرهایی مانند کیفیت محصول ، طراحی فروشگاه ، خدمات به مشتریان ، تبلیغ های بازاریابی و کانال های فروش بر نتیجه کلی تأثیر می گذارد. اکنون می خواهید از رگرسیون برای تجزیه و تحلیل اینکه کدام یک از این متغیرها تغییر کرده و یا تغییرات جدیدی در طول سال 2020 ظاهر شده است ، استفاده کنید. به عنوان مثال ، به دلیل قرنطینه COVID نمی توانید در فروشگاه فیزیکی خود فروش چندانی داشته باشید. بنابراین ، فروش شما ممکن است به طور کلی کاهش یابد یا در کانال های آنلاین شما افزایش یابد. مانند این ، شما می توانید بفهمید که کدام متغیرهای مستقل بر عملکرد کلی فروش سالانه شما تأثیر گذاشته است.

4. 4. تحلیل عاملی (Factor Analysis)

تجزیه و تحلیل عاملی ، که "کاهش ابعاد" نیز نامیده می شود ، نوعی تجزیه و تحلیل داده است که برای توصیف تنوع بین متغیرهای مشاهده شده. هدف در اینجا کشف متغیرهای نهفته مستقل است.

یک مثال خوب برای درک این روش تجزیه و تحلیل داده ها ، ارزیابی مشتری از محصول است. ارزیابی اولیه بر اساس متغیرهای مختلف مانند رنگ ، شکل ، قابلیت پوشیدگی ، روندهای فعلی ، مصالح ، راحتی ، محل خرید محصول ، دفعات استفاده است. مانند این ، بسته به آنچه می خواهید پیگیری کنید ، لیست عواملی که میخواهید تحلیل کنید می تواند بی پایان باشد.

5. 5. داده کاوی (Data Mining)

یک روش تجزیه و تحلیل که برای معیارهای مهندسی و بینش برای ارزش است.داده کاوی با هدف شناسایی وابستگی ها ، روابط ، الگوهای داده و روندهای تولید دانش پیشرفته انجام می شود.

یک مثال عالی از داده کاوی ، هشدارهای داده های هوشمند datapine است. آنها با کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ، سیگنال های خودکار را بر اساس دستورات یا وقایع خاص در یک مجموعه داده ارائه می دهند. به عنوان مثال ، اگر KPI های زنجیره تامین را زیر نظر دارید ، می توانید یک زنگ هوشمند تنظیم کنید تا در صورت ظاهر شدن داده های نامعتبر یا با کیفیت پایین ، فعال شود. با انجام این کار ، می توانید به طور عمیق به این موضوع بپردازید و آن را سریع و موثر حل کنید.

7. تحلیل متن

تجزیه و تحلیل متن ، که در صنعت به عنوان متن کاوی نیز شناخته می شود ، فرایندی است که مجموعه وسیعی از داده های متنی را می گیرد و آنها را به گونه ای تنظیم می کند که مدیریت را آسان تر می کند. با انجام این فرآیند پاکسازی با جزئیات دقیق ، می توانید داده هایی را که واقعاً مربوط به تجارت شما است استخراج کرده و از آنها برای توسعه بینش های کاربردی که شما را به جلو سوق می دهد ، استفاده کنید.

با تجزیه و تحلیل داده ها از منابع مختلف مبتنی بر کلمات ، از جمله بررسی محصولات ، مقالات ، ارتباطات رسانه های اجتماعی و پاسخ های نظرسنجی ، بینش های ارزشمندی را در مورد مخاطبان خود و همچنین نیازها ، ترجیحات و نقاط درد آنها به دست خواهید آورد. این به شما این امکان را می دهد تا کمپین ها ، خدمات و ارتباطاتی ایجاد کنید که نیازهای مشتریان شما را در سطح شخصی برآورده کند و در عین حال حفظ مشتری را افزایش دهد. تجزیه و تحلیل متن میتواند یکی از موثر ترین ابزارها و تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها که تا به حال روی آن سرمایه گذاری کرده اید باشد.

مهارت های لازم برای ورود به بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

افراد برای موفقیت و ورود به بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها باید از مهارت های مختص این رشته برخوردار باشند. در ادامه به مهارت های لازم برای ورود به بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها میپردازیم:

آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی R و SAS و Python

تحلیلگران داده باید حداقل در یک زبان برنامه‌نویسی تبحر داشته باشند و از نحوه‌ی کارکرد چند زبان دیگر را نیز بطور جزئی بلد باشد. یک تحلیلگر داده از زبان‌های برنامه نویسی مانند R و SAS و Python برای جمع‌آوری داده‌ها، پاکسازی داده‌ها، تجزیه و تحلیل آماری و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند.

تفکر خلاق و تحلیلی

کنجکاوی و خلاقیت ویژگی‌های اصلی یک تحلیلگر داده‌ی خوب است. داشتن تجربه‌ی قوی در به کارگیری روش‌های آماری مهم است، اما مهم‌تر از آن، بررسی مشکلات موجود با دید خلاقانه و تحلیلی می‌باشد. این به تحلیلگر کمک می‌کند تا سوالات تحقیقاتی جالبی را ایجاد کند که درک سازمان را از موضوع مورد بحث افزایش می‌دهد.

ارتباطات قوی و موثر

داشتن روابط عمومی قوی رمز موفقیت در این شغل است. تحلیلگران داده باید نتایج و یافته‌های خود را به روشنی به مخاطبان خود منتقل كنند؛ خواه این مخاطبان، کسانی باشند که صرفا گزارشات را می‌خوانند و خواه تیم كوچكی از مدیران باشند كه تصمیمات شغلی می‌گیرند.

تجسم داده‌ها

تجسم موثر داده‌ها به آزمون و خطا نیاز دارد. یک تحلیلگر داده موفق می‌فهمد که برای تجزیه و تحلیل خود چه نوع گراف‌هایی باید استفاده کند، چگونه مقیاس‌بندی تصاویر را انجام دهد و بسته به مخاطبان خود می‌داند که از کدام نمودارها باید استفاده کند.

انبارداری داده

 برخی از تحلیلگران داده در قسمت back-end کار می‌کنند. آنها پایگاه‌های داده را از چندین منبع برای ایجاد انبار داده، به یک‌دیگر متصل می‌کنند و از زبانهای جستجوگر (querying) برای یافتن و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.

آشنایی با پایگاه داده‌ های SQL

SQL پایگاه داده‌ای رابطه‌ای با داده‌های ساخت یافته است. داده‌ها در جداول ذخیره می‌شوند و سپس یک تحلیلگر داده با استفاده از اطلاعات موجود در جداول مختلف، برای انجام تجزیه و تحلیل خود استفاده می‌کند.

زبان‌های جستجوگر پایگاه داده

متداول‌ترین زبان جستجوی داده‌های (کوئری نویسی) درون پایگاه داده،SQL  است که انواع مختلفی از این زبان وجود دارد از جمله: PostreSQL ،T-SQL و PL/SQL (Procedural Language/SQL)

داده کاوی، پاکسازی و استفاده از داده‌ها

هنگامی که داده‌ها به طور منظم در پایگاه داده ذخیره نمی‌شوند، تحلیلگران داده باید از ابزارهای دیگر برای جمع‌آوری داده‌های بدون ساختار استفاده کنند. لذا تحلیلگر داده باید به محض دریافت داده‌های کافی، از طریق برنامه نویسی به پاکسازی و پردازش این داده‌ها بپردازد.

Microsoft Excel  پیشرفته

تحلیلگر داده باید مهارت خوبی در اکسل داشته باشد و تکنیک‌های پیشرفته‌ی مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل را درک کنند.

ابزارهای مورد نیاز تحلیلگر داده در بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها

علاوه بر ابزارهای گفته شده در قسمت قبل (مانند اکسل، برنامه ‌نویسی‌های مختلف و SQL)، در اینجا تعدادی دیگر از ابزارهای مهم مورد استفاده‌ی تحلیلگر داده وجود دارد که در کار خود استفاده‌ می کنند:

Google Analytics

این ابزار به تحلیلگر داده کمک می‌کند تا داده‌های مربوط به مشتری (از جمله ترندها و زمینه‌های تجربه‌ی مشتری) را که نیاز به بهبود در صفحات فرود سایت یا فراخوان برای اقدام (CTA) دارند، درک کند.

Tableau

تحلیلگران از نرم‌افزار هوش مالی یا هوش تجاری تبلو (Tableau) برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کنند. آنها می‌توانند داشبوردهای مختلف را برای اعضای مختلف تیم طراحی و به اشتراک بگذارند و برایشان تجسم فکری (visualization) ایجاد کنند.

سیستم Jupyter Notebook 

ژوپیتر نوت بوک یک برنامه یا کتابخانه است که آزمایش کدها را برای تحلیلگران داده ساده می‌کند. به عبارت دیگر، تحلیلگر داده با با این برنامه می‌تواند به صورت تعاملی در مرورگر خود یک فایل حاوی کد، عکس و… بسازد و آن را در مرورگر ویرایش و اجرا کند.

  Github

گیت‌هاب بستری برای به اشتراک‌گذاری و ساخت پروژه‌های فنی است و استفاده از آن برای تحلیلگران داده که از برنامه نویسی شئ‌گرا استفاده می‌کنند ضروری است.

AWS S3

این ابزار یک سیستم ذخیره‌سازی ابری است که تحلیل گران داده م‌ توانند از آن برای ذخیره و بازیابی مجموعه داده‌های بزرگ استفاده کنند.

بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها در ایران

اکثر این شغل‌های مربوط به این رشته که در بخش آینده شغلی به آن ها اشاره شد شامل جمع‌آوری و تمیز کردن داده برای انجام تحلیل‌ها و استخراج نتایج می‌شوند.

فارغ از اهمیت بالای آن، جمع‌آوری و انبار سازی داده در کنار ایجاد دیتابیس‌ها از بخش‌های ساده‌تر و ابتدایی‌تر این مشاغل محسوب می‌شود. به همین دلیل، در موقعیت‌های شغلی ابتدایی‌تر و به‌اصطلاح «Junior»، توانایی کار کردن با SQL و زبان‌های ذخیره داده در کنار تمیز کردن آن از مهارت‌های ضروری و وظایف اصلی افراد به شمار می‌رود.

با پیشرفت‌های شغلی و متمرکز شدن بر موقعیت‌های شغلی بالاتری مانند متخصص یادگیری ماشینی یا دیتا ساینتیست، نیاز به سابقه بیشتر (حدود سه تا هفت سال) وجود خواهد داشت. علاوه بر این مسئله، در چنین موقعیت‌های شغلی تمرکز بر تحلیل داده و نوآوری بیشتر از صرف توانایی‌های فنی بوده و فرد باید بتواند راه‌حل‌های نوینی را برای حل مسئله ارائه دهد.

در مرحله اول، توانایی‌های لازم و همچنین سابقه کار موردنیاز برای موقعیت‌های مختلف مربوط به داده بسیار متفاوت از یکدیگرند. علاوه بر آن، باید در نظر داشته باشید که حتی صنعت فعالیت یک شرکت و حدود نیاز آن به تحلیل‌های داده، مهارت‌ها و توانایی‌های موردنیاز آن‌ها را تغییر می‌دهد. به همین دلیل، بهتر است که در شروع کار، موقعیت‌های شغلی موردعلاقه خود در این زمینه را به‌صورت جزئی مشخص کرده و با خواندن نیازمندی‌های آگهی‌ها، خودتان را برای این موقعیت‌ها آماده کنید.

بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها در خارج کشور

بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها بطور کلی با تقاضای زیادی در دنیا روبه‌رو است.IBM تخمین زده است که تا پایان سال 2020 بیش از 2.7 میلیون فرصت شغلی در بازار کار تجزیه و تحلیل داده ها برای افراد حرفه‌ای با مهارت تحلیل داده فراهم خواهد شد. همچنین تقریبا 40 درصد مشاغل تجزیه و تحلیل پیشرفته‌ی داده‌ها، نیاز به مدرک کارشناسی ارشد یا بالاتر دارند.

بر اساس آمار و ارقام ارائه شده در بانک مشاغل کانادا، بازار کار تحلیلگر داده در ده سال آینده در کانادا با کمبود نیروی کار مواجه خواهد بود. بر اساس همین آمار در ده سال بین سال های ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۸ حدود ۱۸,۰۰۰ شغل جدید در این صنعت ایجاد خواهد شد و حدود ۱۶,۷۰۰ کارجو در این رشته به دنبال شغل خواهند گشت.

درآمد رشته تجزیه و تحلیل داده ها

میانگین حقوق تحلیلگران داده‌ی سطح پایین در جهان سالانه جدود 60،000 دلار می‌باشد. با این حال، موفقیت در این شغل می‌تواند منجر به ارتقا به سمت‌های ارشد یا senior با حقوق بیش از 135,000 دلار نیز شود.

همچنین میانگین حقوق ماهیانه‌ی تحلیلگر داده در ایران نیز در حال حاضر حدود 3.5 الی 8 میلیون تومان است که معادل 42 الی 96 میلیون در سال می‌باشد.

مهاجرت از طریق رشته تجزیه و تحلیل داده ها

كانادا از كشورهايي است كه زمينه خوبي براي مهاجرت تحليلگران داده دارد. از شرایط استخدام تحلیلگر داده در کانادامدرک دوره لیسانس، معمولاً در رشته کامپیوتر یا ریاضیات یا اتمام برنامه دانشگاهی در علوم کامپیوتر الزامی است. تجربه برنامه نویسی کامپیوتر معمولاً الزامی است.