انواع روش‌های تجزیه و تحلیل

انواع روش‌های تجزیه و تحلیل

فرایند تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان روشی برای تکنیک های تفسیر نتایج رویه ها، روش های برنامه ریزی جمع آوری داده ها، برای تجزیه و تحلیل ساده تر، دقیق تر، و تمام ماشین آلات و نتایج آمار (ریاضی) که برای تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل اطلاعات چیست؟ + تحلیل فرایند‌ها

2021-6-6 تجزیه و تحلیل اطلاعات به ما کمک می‌کند تا هر چیزی که با اعداد کار دارد به بتوانیم فرایند آن را تحلیل و برسی کنیم و از همه مهمتر در مرور زمان آن را رشد و توسعه دهیم. در این مقاله فصد داریم شما را به صورت کامل با تجزیه‌و

استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات

2019-5-19 استخراج و تحلیل اطلاعات رویدادنگاری تکمیلی ۱ تعیین فایل‌های redo log برای تحلیل EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(LOGFILENAME => ORACLE_HOME\oracle\oradata\orcl\REDO01.LOG', OPTIONS => DBMS_LOGMNR.NEW);

روش مشاهده فرآیند برای تجزیه و تحلیل فرآیندهای

روش مشاهده فرآیند برای تجزیه و تحلیل فرآیندهای کسب و کار یکی از مهمترین تکنیکهای تجزیه و تحلیل فرآیند، روش مشاهده فرآیند است. هیچ چیز به اندازه مشاهده اینکه واقعا کار چگونه انجام می‎شود، روشنگر نیست.

روش های تجزیه و تحلیل داده های پایان نامه سینا

2018-12-12 فصل 4 پایان نامه شامل نتایج و یافته های پژوهش می باشد که مهم ترین بخش از یک پایان نامه محسوب می شود و لازم است تا داده های آماری به درستی تجزیه و تحلیل شوند.

انواع روش تجزیه و تحلیل داده ها گروه آموزشی

تجزیه و تحلیل داده‌ها تنها به شیوه آماری نیست و تحقیقات فراوانی وجود دارد که فاقد جنبه آماری است و عمدتاً متکی به اسناد و مدارک و ادراک و تحلیل عقلانی است. این‌گونه پژوهش ها نیز از فرایند

داده کاوی چیست: آموزش، فرآیند، روش ها و مثال ها

2021-1-22 این فرایند به درک تفاوت ها و شباهت های بین داده ها کمک می کند. رگرسیون: تجزیه و تحلیل رگرسیون، روش داده کاوی برای شناسایی و تجزیه و تحلیل رابطه بین متغیرها است.

چرا فرآیند تجزیه و تحلیل شغل برای استخدام ضروری

23 小时前 چرا باید در زمان استخدام فرآیند تجزیه و تحلیل شغل انجام گیرد؟ در جهان امروز یکی از چالش‌های مدیریت منابع انسانی افزایش انگیزه، رضایت شغلی و تعلق سازمانی کارمندان در بلندمدت است.

فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها

فرایند تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان روشی برای تکنیک های تفسیر نتایج رویه ها، روش های برنامه ریزی جمع آوری داده ها، برای تجزیه و تحلیل ساده تر، دقیق تر، و تمام ماشین آلات و نتایج آمار (ریاضی) که برای تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل کسب و کار چیست؟ (7 تکنیک + 6 فرآیند

2020-12-24 تجزیه و تحلیل کسب و کار (BI/BA) با تکنیک و ابزار گوناگون توسط تحلیلگر کسب و کار انجام می‌شود و در شناسایی نیازهای تجاری و حل مشکلات کسب‌و‌کارها کاربرد دارد. تجزیه‌وتحلیل کسب و کار را می‌توان به‌عنوان یک رشته تحقیقاتی در

تجزیه و تحلیل شغل چیست؟ (مراحل، هدف اصلی و دیگر

فرایند تجزیه و تحلیل شغل شامل جمع‌آوری داده‌ها و جزئیات مختلف برای یک جایگاه شغلی خاص است که به شما کمک می‌کند یک احراز شغلی دقیق نوشته، افراد مناسب را برای پست‌های مشخص استخدام کرده و تیم

معرفی ۷ تکنیک تجزیه و تحلیل آماری کار و کسب

2022-4-19 تجزیه و تحلیل آماری ابزاری قدرتمند است که کسب و کارها و سازمان‌ها از آن برای استخراج معنا از داده‌ها و هدایت تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. آمار توصیفی همچنین می‌تواند میزان گسترش را پیدا کند.

استخراج و تجزیه و تحلیل اطلاعات

2019-5-19 استخراج و تحلیل اطلاعات رویدادنگاری تکمیلی ۱ تعیین فایل‌های redo log برای تحلیل EXECUTE DBMS_LOGMNR.ADD_LOGFILE(LOGFILENAME => ORACLE_HOME\oracle\oradata\orcl\REDO01.LOG', OPTIONS => DBMS_LOGMNR.NEW);

فرآیند کاوی تحلیل و مدل‌سازی فرآیند داده

فرایند کاوی یک تکنیک و یک ابزار کمکی می باشد به منظور بازسازی فرایندهای کسب‌ و کار از رویدادهای به ثبت رسیده در یک سیستم اطلاعاتی. فرآیند کاوی یکی از حوزه های تحقیقاتی جدید به حساب می آید که در این میان داده کاوی از یک

آموزش نرم افزار Deform 3D تجزیه و تحلیل و شبیه سازی

آموزش نرم افزار Deform 3D در تجزیه و تحلیل فرآیند‌های شکل‌دهی، شبیه سازی فرایند‌های ماشینکاری و شکل دهی، عملیات حرارتی و قالب ریزی استفاده می شود. محیط عملکرد چندگانه DEFORM امکان شبیه سازی خودکار کل توالی فرآیند را فراهم

هدف از تجزیه و تحلیل و پالایش داده ها چیست ️

هدف از تجزیه و تحلیل و پالایش داده ها چیست را از سایت هاب گرام دریافت کنید. فرآیندتجزیه و تحلیل داده ها تجزیه و تحلیل داده ها فرآیندی ست برای جمع آوری، تبدیل، تمیز کردن و مدل سازی داده ها با هدف کشف اطلاعات مورد نیاز.

روش های تجزیه و تحلیل داده های پایان نامه سینا

2018-12-12 فصل 4 پایان نامه شامل نتایج و یافته های پژوهش می باشد که مهم ترین بخش از یک پایان نامه محسوب می شود و لازم است تا داده های آماری به درستی تجزیه و تحلیل شوند.

تجزیه و تحلیل فرایندها بهفا

2017-1-30 تجزیه و تحلیل فرایند شامل درک درستی از فرایندهای کسب‌ و کار که کارایی و اثربخشی فرآیندهای کسب‌وکار را شامل می­شود. در تجزیه و تحلیل فرآیندها این موارد بررسی می‌شود: فعالیت‌های مربوط به تحلیل فرآیندها، تکنیک‌های

بهترین ابزارهای سال ۲۰۲۱ در تجزیه و تحلیل داده

تحلیل داده های بزرگ با بهترین ابزارهای موجود در سال 2021 که به شما کمک می‌کند تا هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهید شرکت‌ها از بهترین ابزار تجزیه و تحلیل داده های بزرگ برای پیش بینی و تعیین رفتار در مقیاس بزرگ استفاده می

تجزیه و تحلیل کسب و کار چیست؟ (7 تکنیک + 6 فرآیند

2020-12-24 تجزیه و تحلیل کسب و کار (BI/BA) با تکنیک و ابزار گوناگون توسط تحلیلگر کسب و کار انجام می‌شود و در شناسایی نیازهای تجاری و حل مشکلات کسب‌و‌کارها کاربرد دارد. تجزیه‌وتحلیل کسب و کار را می‌توان به‌عنوان یک رشته تحقیقاتی در

تجزیه و تحلیل کسب و کار چیست؟ با چه ابزار و

ضرورت و اهمیت استفاده از تجزیه و تحلیل کسب و کار در زیر تعدادی از دلایل مهم استفاده از روش‌های تجزیه و تحلیل کسب و کار ذکر شده است: به شما کمک می‌کند که با ساختار و پویایی شرکت خود آشنا شوید.

معرفی ۷ تکنیک تجزیه و تحلیل آماری کار و کسب

2022-4-19 تجزیه و تحلیل آماری ابزاری قدرتمند است که کسب و کارها و سازمان‌ها از آن برای استخراج معنا از داده‌ها و هدایت تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند. آمار توصیفی همچنین می‌تواند میزان گسترش را پیدا کند.

دانلود جزوه ابزار دقیق دانشگاه فردوسی مشهد

2018-12-31 در جزوه کنترل و ابزار دقیق پیش رو که مربوط به دانشگاه فردوسی مشهد می باشد به معرفی اجزای مختلف سیستم های کنترل و ابزار دقیق پرداخته می شود. در صورتی که علاقه مند به تدریس هستید و در زمینه یکی از نرم افزارها یا مهارت های

تحلیل رویدادها- قسمت اول: فرآیند تحلیل رویداد

2020-12-5 در بخش تخصصی فرآیند اولین کار، جمع­‌آوری اطلاعات است. قدم دوم تجزیه و تحلیل اطلاعات و در قدم پایانی جمع­‌بندی، نتیجه­‌گیری و گزارش دهی اصلی رویداد است. ثبت و اصلاح شاخص­‌های مربوط به

معرفی ابزارهای تحلیل کانال تلگرام (ابزارهای

2022-4-22 چرا تحلیل کانال تلگرام مهم است؟ ابزارهای تحلیل کانال تلگرام کدامند؟ ما در این مطلب بهترین ابزارهای آنالیز و تحلیل کانال تلگرام را به شما معرفی کرده‌ایم. TGSTAT، ربات تلگرامی با نام TGstat Bot نیز دارد که با به ‌کارگیری آن

تحلیل کیفی پارس مدیر

تحلیل کیفی Qualitative Analysis شیوه‌ای نظام‌مند برای تجزیه‌وتحلیل داده‌هایی با ماهیت کیفی است و مقوله‌های زیربنایی پدیده مورد مطالعه را بازنمایی می‌کند. انواع کدگذاری در تحقیق کیفی هدف یک مطالعه کیفی، درک پدیده‌ها از

تحلیل متاورس تجزیه دقیق زمین ها و بازار های

با داشتن اطلاعات دقیق شما میتوانید خرید های اصلی انجام دهید و نیز فروش های حرفه داشته باشید . انجمن متاورس VPN فعال کن وگرنه نشون نمیده .تحلیل متاورس تجزیه و تحلیل بازار متاورس لحظه ای فعالیت بازار ثانویه متاورس آپلند UPLAND

تحلیل داده

تجزیه و تحلیل داده‌ها تجزیه و تحلیل داده‌ها یک فرایند پاکسازی، تغییر شکل و مدل‌سازی داده‌ها به منظور کشف اطلاعات ضروری برای تصمیم‌گیری در کسب‌وکار است. هدف از تجزیه و تحلیل داده‌ها استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و بهبود فرایند تصمیم‌گیری براساس تحلیل داده است. تصمیم‌گیری‌های روزمره براساس آن‌چه در گذشته اتفاق افتاده است یا آن‌چه در آینده پیش خواهد آمد، نمونه ساده‌ای از تحلیل داده‌ها توسط خود ماست. تجربیات گذشته یا رویاهای آینده مانند داده‌هایی هستند که برای تصمیم‌گیری از آن‌ها استفاده می‌کنیم.

0 نتیجه برای "تحلیل داده --- آمار و داده کاوی --- دانشگاهی - فنی و مهندسی" با فیلترهای مشخص شده در مکتب‌خونه موجود است.

تحلیل داده چیست؟

تحلیل داده فرایند استفاده منظم از روش‌های آماری یا منطقی یا ترکیب آن‌ها برای توصیف، تصویرسازی، جمع‌آوری و ارزیابی داده‌ها است. به عبارت دیگر، تجزیه و تحلیل داده‌ها فرایندی است که به روش‌ها و تکنیک‌های استفاده از داده‌های خام و استخراج اطلاعات متکی است. از این اطلاعات برای اهداف اصلی کسب‌وکار و تبدیل معیارها، حقایق و ارقام به ابتکارهایی برای بهبود، استفاده می‌شود.

روش‌های مختلفی برای تحلیل داده وجود دارد که عمدتاً بر اساس دو حوزه اصلی انجام می‌شود: روش‌های تحلیل داده‌های کمی و روش‌های تحلیل داده در تحقیقات کیفی.

شناخت تکنیک‌های مختلف تحلیل داده و روش‌های کمی و کیفی به تلاش شما برای تجزیه و تحلیل اطلاعات جهت می‌دهد. علاوه بر این، با استفاده از آن‌ها می‌توانید یک گزارش تحلیلی جامع تهیه کنید.

تجزیه و تحلیل داده‌ها

تجزیه و تحلیل داده‌ ها یک فرایند پاکسازی، تغییر شکل و مدل‌سازی داده‌ها به منظور کشف اطلاعات ضروری برای تصمیم‌گیری در کسب‌وکار است. هدف از تجزیه و تحلیل داده‌ها استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها و بهبود فرایند تصمیم‌گیری براساس تحلیل داده است.

تصمیم‌گیری‌های روزمره براساس آن‌چه در گذشته اتفاق افتاده است یا آن‌چه در آینده پیش خواهد آمد، نمونه ساده‌ای از تحلیل داده‌ها توسط خود ماست. تجربیات گذشته یا رویاهای آینده مانند داده‌هایی هستند که برای تصمیم‌گیری از آن‌ها استفاده می‌کنیم. این فرایند در حالت بسیار پیشرفته‌تر و برای اهداف مرتبط با سازمان همان تحلیل داده است که قصد داریم در این سری از دوره‌های مکتب‌خونه به شما آموزش دهیم. پس برای آشنایی بیشتر و تخصصی‌تر با تحلیل داده با مکتب‌خونه همراه باشید.

چرا تحلیل داده برای کسب‌وکار ضروری است؟

گاهی اوقات لازم است برای رشد کسب‌وکار خود و حتی برای بهتر کردن زندگی شخصی، دست از تلاش بردارید و تنها به تجزیه و تحلیل بپردازید.

اگر کسب‌وکار شما رشد نمی‌کند، پس باید به گذشته نگاه کنید و اشتباهاتتان را بپذیرید. سپس برنامه‌ای تنظیم کنید تا از ارتکاب مجدد آن‌ها دوری کنید. حتی اگر کسب‌وکارتان در حال رشد است، پس باید به دنبال پیشرفت بیشتر و بیشتر در آن باشید. تنها کاری که در این موقعیت باید انجام دهید، این است که داده‌های کسب‌وکار و فرایند‌های تجاری خود را تحلیل کنید.

بهترین ابزارها و نرم افزارهای تحلیل داده کدامند؟

ابزارهای تحلیل داده پردازش داده‌ها، تجزیه و تحلیل روابط و هم‌بستگی بین مجموعه داده‌ها را برای کاربران آسان‌تر می‌کنند. این ابزارها همچنین به شناسایی الگوها و روندهای تفسیر کمک می‌کنند. بهترین ابزارهای مورد استفاده برای تحلیل داده‌ها عبارتند از:

انواع تحلیل داده ها کدامند؟

انواع مختلفی از تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده بر اساس نوع کسب‌وکار و فناوری وجود دارد. با این حال، عمده‌ترین روش‌های تحلیل داده ها عبارتند اند:

تحلیل متنی

از تحلیل متنی با عناون «داده کاوی» هم یاد می‌شود. تحلیل متنی یکی از روش‌های تجزیه و تحلیل داده برای کشف الگویی در مجموعه‌های داده‌های بزرگ است که با استفاده از پایگاه داده یا ابزارهای داده کاوی انجام می‌شود. این نوع تحلیل برای تبدیل داده‌های خام به اطلاعات تجاری مورد استفاده قرار می‌گیرد. ابزارهای هوش تجاری در بازار وجود دارد که برای تصمیم‌های استراتژیک کسب‌وکاری استفاده می‌شود. به طور کلی، تحلیل متنی راهی برای استخراج و بررسی داده‌ها، استنتاج الگوها و در نهایت تفسیر داده‌ها ارائه می‌دهد.

تحلیل آماری

تجزیه و تحلیل آماری با استفاده از داده‌های گذشته به صورت داشبورد، آن‌چه که اتفاق افتاده است را نشان می‌دهد. تحلیل آماری شامل جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل، تفسیر، ارائه و مدل‌سازی داده‌ها است. این نوع تحلیل مجموعه‌ای از داده‌ها یا نمونه‌ای از آن‌ها را تحلیل می‌کند. تحلیل آماری شامل دو دسته است: تحلیل توصیفی و تحلیل استنباطی.

تحلیل توصیفی داده‌های کامل یا نمونه‌ای از داده‌های انواع روش‌های تجزیه و تحلیل عددی خلاصه شده را تحلیل می‌کند. این مدل میانگین و انحراف را برای داده‌های پیوسته و درصد و فراوانی را برای داده‌های گسسته نشان می‌دهد.

تحلیل استنباطی نمونه‌ای از داده‌های کامل را تجزیه و تحلیل می‌کند. در این نوع تحلیل، با انتخاب نمونه‌های مختلف می‌توانید از داده‌های مشابه، نتیجه‌گیری‌های مختلفی به دست آورید.

تحلیل تشخیصی

تجزیه و تحلیل تشخیصی با پاسخ به «چرا این اتفاق افتاد؟» به تشخیص یک وضعیت خاص می‌پردازد. این نوع تحلیل برای شناسایی الگوهای رفتاری داده‌ها مفید است. اگر مشکل جدیدی در روند کسب‌وکار شما وجود دارد، می‌توانید با استفاده از این تحلیل، الگوهای مشابه آن مشکل را پیدا کنید و برای حل مشکلات جدید، آن الگوها را به کار بگیرید.

تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش بینی با استفاده از داده‌های قبلی به پیش‌بینی وقایع آینده پرداخته و «آنچه احتمال وقوع دارد» را نشان می‌دهد. این تجزیه و تحلیل بر اساس داده‌های فعلی یا گذشته‌، پیش بینی نتایج آینده را انجام می‌دهد. پیش بینی فقط یک برآورد است. صحت آن به میزان دقت اطلاعات شما و میزان کاوش در آنها بستگی دارد.

تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی تمام اطلاعات به دست آمده از انواع تحلیل‌های قبلی را ترکیب می‌کند. بیشتر شرکت‌های داده‌محور از تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده می‌کنند؛ چرا که تحلیل‌های انواع روش‌های تجزیه و تحلیل پیش بینی و توصیفی برای بهبود عملکرد داده کافی نیست. این شرکت‌ها براساس شرایط و مشکلات فعلی، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و تصمیم‌گیری می‌کنند.

تحلیل داده چه مراحلی دارد؟

فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌ها چیزی نیست جز جمع‌آوری اطلاعات با استفاده از یک برنامه یا ابزار مناسب که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را کاوش کنید و الگویی در آن بیابید. براساس این اطلاعات و داده‌ها، می‌توانید تصمیم بگیرید و به یک جمع‌بندی نهایی برسید. تجزیه و تحلیل داده‌ها شامل مراحل زیر است:

جمع آوری اطلاعات مورد نیاز

اول از همه، شما باید به این فکر کنید که چرا می‌خواهید این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید؟ تمام آنچه که شما نیاز دارید، یافتن منظور یا هدفی برای انجام تجزیه و تحلیل داده است. از طرفی شما باید روش تحلیل داده مناسب با هدفتان را انتخاب کنید. در این مرحله، شما باید تصمیم بگیرید که چه چیزی را تجزیه و تحلیل کنید و چگونه آن را اندازه بگیرید. همچنین شما باید بفهمید که چرا در حال تحقیق هستید و برای انجام این تجزیه و تحلیل باید چه اقداماتی انجام دهید.

جمع آوری داده ها

پس از جمع‌آوری اطلاعات مورد نیاز، شما ایده واضحی در مورد اینکه چه چیزهایی را باید اندازه بگیرید و به دنبال چه چیزهایی هستید، خواهید داشت. اکنون وقت آن است که داده‌های خود را بر اساس نیاز، جمع‌آوری کنید. هنگامی که داده‌های مورد نیاز را جمع‌آوری کردید، به یاد داشته باشید که داده‌های جمع‌آوری شده باید برای تجزیه و تحلیل پردازش یا سازماندهی شوند. همانطور که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کردید، باید یک گزارش از تاریخ جمع‌آوری و منبع داده‌ها داشته باشید.

پاک سازی داده ها

تمام داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است برای هدف شما مفید یا با آن‌ها مرتبط نباشند، بنابراین باید آن‌ها را پاکسازی کنید. داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است چندبار ثبت شده باشند یا دارای خطا و فضای خالی باشند. در این مرحله، داده‌ها را باید پاک‌سازی کنید و خطاهای آن‌ها را بگیرید. این مرحله باید قبل از تجزیه و تحلیل انجام شود؛ زیرا هرچه داده‌های شما تمیزتر باشند، شما را به نتیجه مورد انتظارتان نزدیک‌تر خواهند کرد.

تحلیل داده ها

با جمع‌آوری، پاک‌سازی و پردازش داده‌ها، آن‌ها برای تجزیه و تحلیل آماده هستند. با مرتب کردن داده‌ها، می‌توانید بفهمید که آیا اطلاعات دقیق مورد نیازتان را دارید یا لازم است تا دوباره به جمع‌آوری اطلاعات بیشتر بپردازید؟ در طول این مرحله، می توانید از ابزارها و نرم‌افزارهای تحلیل داده ها استفاده کنید. این ابزارها به شما کمک می‌کند مطابق با الزامات کاری خود مسائل را درک و تفسیر کنید و به یک نتیجه‌گیری نهایی برسید.

تفسیر داده ها

پس از تجزیه و تحلیل داده‌های خود، سرانجام زمان تفسیر نتایج شما فرا رسیده است. شما می‌توانید از هر روشی برای بیان یا برقراری ارتباط با تحلیل داده خود استفاده کنید. این روش حتی می‌تواند استفاده ساده از کلمات یا شاید یک جدول یا نمودار باشد. سپس از نتایج فرآیند تجزیه و تحلیل داده‌هایتان استفاده کنید تا بهترین عملکرد خود را تعیین کنید.

تجسم داده ها

تجسم داده‌ها در زندگی روزمره بسیار رایج است. آنها اغلب به صورت نمودار و گراف درمی‌آیند. به عبارت دیگر، داده‌ها به صورت گرافیکی نشان داده می‌شوند تا درک و پردازش آن برای مغز انسان راحت‌تر باشد. تجسم داده‌ها اغلب برای کشف حقایق و روندهای ناشناخته مورد استفاده قرار می‌گیرد. با مشاهده روابط و مقایسه مجموعه داده‌ها، می‌توانید راهی برای کشف اطلاعات معنی‌دار پیدا کنید.

تکنیک‌های اصلی تحلیل داده ها چیست؟

تکنیک‌های مختلفی برای تجزیه و تحلیل داده ها بسته به سوال مورد نظر، نوع داده و مقدار داده‌های جمع‌آوری شده وجود دارد. تمرکز هر کدام از آن‌ها بر روی استراتژی‌های استفاده از داده‌های جدید، فهم استخراج و دستیابی به اطلاعات برای تبدیل حقایق و ارقام به پارامترهای تصمیم‌گیری است. بر این اساس، تکنیک‌های مختلف تجزیه و تحلیل داده‌ها را می‌توان به شرح زیر دسته‌بندی کرد:

تکنیک های مبتنی بر ریاضیات و آمار

تحلیل توصیفی:

تحلیل توصیفی داده‌های تاریخی و شاخص‌های کلیدی عملکرد را در نظر می‌گیرد و عملکرد را بر اساس معیار انتخاب شده، توصیف می‌کند. این تحلیل روندهای گذشته و چگونگی تأثیر آنها بر عملکرد آینده را مدنظر قرار می‌دهد.

تحلیل پراکندگی:

این مدل تحلیل به بررسی پراکندگی در منطقه‌ای که مجموعه داده در آن پخش می شود، می‌پردازد. این روش انواع روش‌های تجزیه و تحلیل به تحلیل‌گران داده اجازه می‌دهد تا تنوع عوامل مورد مطالعه را تعیین کنند.

تحلیل رگرسیون:

این روش با مدل‌سازی رابطه بین یک متغیر وابسته و یک یا چند متغیر مستقل کار می‌کند. یک مدل رگرسیون می‌تواند خطی، چندگانه، لجستیکی، غیرخطی و غیره باشد.

تحلیل عاملی:

این تکنیک به تحلیل‌گران کمک می‌کند تا رابطه بین مجموعه‌ای از متغیرها را در صورت وجود تعیین کنند. این فرایند عوامل یا متغیرهای دیگری را کشف می‌کند تا بتواند الگوها را میان متغیرهای اصلی توصیف کند. تحلیل عاملی منجر به خوشه‌بندی و طبقه‌های مفید می‌شود.

تحلیل متمایز:

این تحلیل یک روش طبقه‌بندی در داده کاوی است. تحلیل متمایز بر اساس اندازه‌گیری‌های متغیر، نقاط مختلف را در گروه‌های مختلف شناسایی می‌کند. به زبان ساده، این تحلیل مشخص می‌سازد که چه چیزی دو گروه را از یکدیگر متفاوت می‌کند. تحلیل متمایز به شناسایی موارد جدید منجر می‌شود.

تحلیل سری زمانی: در این نوع تحلیل، اندازه‌گیری‌ها در طول زمان انجام می‌شوند و در نهایت به ما مجموعه‌ای از داده‌های سازمان‌یافته معروف به سری زمانی ارائه می‌دهند.

تکنیک های مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

شبکه‌های عصبی مصنوعی: شبکه عصبی یک نمونه برنامه نویسی الهام گرفته از زیست‌شناسی است که استعاره مغزی را برای پردازش اطلاعات ارائه می‌دهد. شبکه عصبی مصنوعی سیستمی است که ساختار خود را بر اساس اطلاعاتی که از طریق شبکه جریان می‌یابد، تغییر می‌دهد. شبکه ANN با دقت بالای خود می‌تواند داده‌های به هم ریخته را به خوبی دریافت کند. این شبکه‌ها در طبقه‌بندی‌های کسب‌وکاری و برنامه‌های پیش‌بینی بسیار قابل اعتماد هستند.

درخت تصمیم‌گیری: همانطور که از اسمش پیداست، این تکنیک یک مدل درختی است که طبقه‌بندی یا مدل‌های رگرسیون ارائه می‌دهد. این درخت یک مجموعه داده را به زیرمجموعه‌های کوچکتر تقسیم می‌کند و همزمان یک درخت تصمیم مرتبط را توسعه می‌دهد.

برنامه نویسی تکاملی: این روش انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده را با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی ترکیب می‌کند. این تکنیک یک روش مستقل از دامنه است که می‌تواند فضای جستجوی کافی را کاوش کند و به صورت کاملا کارآمد، تعاملات را مدیریت کند.

منطق فازی: منطق فازی یک روش تجزیه و تحلیل داده بر اساس احتمال است که به کنترل شرایط عدم اطمینان در تکنیک‌های داده کاوی کمک می‌کند.

تکنیک های مبتنی بر تجسم و نمودارها

تکنیک‌های تحلیل داده مبتنی بر تجسم و نمودارها شامل انواع نمودارها مانند نمودارهای میله‌ای، خطی، ستونی، دایره‌ای، گانت، رادار (عنکبوتی)، حبابی و غیره وهمچنین انواع نقشه‌ها است.

تحلیل داده به چه صورت انجام می‌گیرد

با تمام مواردی در مورد تحلیل داده برای شما مشخص گردید باید بفهمیم که در واقع تحلیل داده به چه صورت فرایند خود را شکل می‌دهد. تحلیل داده قسمتی از روند استخراج اطلاعات می‌باشد که موردی که برای شما می‌گوییم را دربرمی‌گیرد:

قبل از هر مطالعه‌ای باید به طور دقیق هدف ما روشن شود. بخش بسیار بزرگی از تصمیمات در بخش‌های دیگر پروژه به میزان واضح بودن اهداف بستگی دارد.

طرح مسئله می‌تواندکمک زیادی در این زمینه به ما کند برای مثال: آیا دوچرخه‌های سفید بیشتر تصادف می‌کنند؟؟

کلام آخر در مورد حوزه تحلیل داده

تحلیل داده کلید موفقیت تمام کسب‌وکارهاست. از این علم می‌توان در همه مراحل کسب‌وکار استفاده کرد. تحلیل داده به استارتاپ‌ها کمک می‌کند تا با جمع‌آوری اطلاعات از محیط اطراف و تجربیات دیگران، به دقت برنامه‌ریزی کنند تا احتمال موفقیت خود را افزایش دهند. صاحبان مشاغل حتی می‌توانند برای ادامه راه خود یا انجام یک اقدام خاص با استفاده از تحلیل داده به جمع‌آوری، تحلیل، تفسیر و تجسم داده‌ها بپردازند تا بتوانند در شرایط عدم اطمینان، محکم گام بردارند. برای آشنایی کامل با تحلیل داده و افزایش دانش و مهارت‌های لازم در این زمینه با دوره‌های تحلیل داده مکتب‌خونه همراه باشید.

روشهای تجزیه و تحلیل اطلاعات در انجام پایان نامه مدیریت

نگارش پایان نامه های مدیریت در تمامی گرایشهای آن نیاز به بهره گیری از روشهای آنالیز داده ها دارد. درواقع اغلب پایان نامه های مقطع کارشناسی ارشد و حتی دکتری جهت نیل به اهداف پژوهشی خود نیاز به تهیه داده های خام آماری مختلف دارند که این داده ها در فصل چهارم پایان نامه بایستی با روشهای تخصصی متقاوت که متناسب با روش تحقیق است؛ تجزیه و تحلیل شده تا منتج به نتایج مورد نظر شود.
در سالهای اخیر؛ روشهای متفاوت و کارآمدی برای تجزیه و تحلیل داده های آماری ابداع و مورد استفاده قرار می گیرد که در این صفحه یک بررسی اجمالی در این خصوص خواهیم داشت.

تجزیه‌وتحلیل کیفی

تحلیل محتوا

این روش تجزیه و تحلیل یکی از رایج‌ترین روش‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های کیفی است. برای تجزیه‌ وتحلیل اطلاعات در قالب متنی و همچنین رسانه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. زمان و شرایط استفاده از این روش به سؤالات تحقیق بستگی دارد. تحلیل محت وا معمولاً برای تجزیه‌وتحلیل داده‌های مورد استفاده قرار می‌گیرد که از طریق مصاحبه به دست آمده باشند.

گاها از این روش در انجام پایان نامه روانشناسی هم استفاده می شود. تجزیه‌وتحلیل محتوا به چند دلیل ابزار مفیدی است از جمله اینکه بینشی از روندهای ارتباطی را ارائه می‌دهد. به عنوان مثال، محقق می‌تواند از یک انجمن گفتگو به عنوان مبنای تحلیل خود استفاده کند و مسائلی را که اعضا در مورد آن‌ها صحبت می‌کنند به عنوان مبنای تحلیل خود در نظر بگیرد. از سوی دیگر تجزیه‌وتحلیل محتوا انعطاف‌پذیر است که می‌تواند در سطح فردی، گروهی و سازمانی اعمال شود.
هنگام کار با تحلیل محتوا، محتوای صریح و ضمنی نقش کلیدی را ایفا می‌کنند. داده‌های صریح شفاف هستند و به‌راحتی قابل‌شناسایی هستند، در حالی که داده‌های ضمنی آن‌هایی هستند که نیاز به نوعی تفسیر دارند و اغلب ماهیت ذهنی دارند. داده‌های صریح و ضمنی هر دو در تعامل انسانی نقش دارند و بخش مهمی از تحلیل محقق هستند. با این حال، هنگام انجام تجزیه‌وتحلیل محتوا، مهم است که بین این دو نوع داده تفاوت قائل شود. تفسیر داده‌های ضمنی می‌تواند نسبتاً ذهنی باشد زیرا نتیجه‌گیری بر اساس تفسیر محقق است. این می‌تواند نوعی از تعصب را ایجاد کند که خطر انحراف نتایج محقق را به همراه دارد.
اکنون که تفاوت بین داده‌های ضمنی و صریح بیان شد نیاز است تا به بررسی دو نوع کلی تحلیل محتوا پرداخته شود: تحلیل محتوای مفهومی و رابطه‌ای. تحلیل محتوای مفهومی و رابطه‌ای هر دو در ابتدا مراحل مشابهی را دنبال می‌کنند، اما اهداف و نتایج هر کدام متفاوت است.

تحلیل مفهومی بر تعداد دفعاتی که یک مفهوم در مجموعه‌ای از داده‌ها رخ می‌دهد تمرکز دارد و عموماً بر روی داده‌های صریح متمرکز است. از سوی دیگر، تجزیه‌وتحلیل محتوای رابطه‌ای، با تمرکز بیشتر بر داده‌های ضمنی از نظر زمینه، کلمات و روابط اطراف، دیدگاه جامع‌تری دارد. تحلیل محتوای رابطه‌ای تمرکز متفاوتی نسبت به تحلیل محتوای مفهومی دارد. به جای نگاه کردن به اعداد، روابط بین مفاهیم مختلف و همچنین نحوه ارتباط آن‌ها و زمینه‌ای که در آن ظاهر می‌شوند را ارزیابی می‌کند.

تحلیل روایی

در انجام پایان نامه مدیریت؛ از این روش برای تجزیه‌وتحلیل محتوا از منابع مختلف مانند مصاحبه، مشاهدات میدانی یا نظرسنجی استفاده می‌شود. بر استفاده از گفته‌ها و تجربیات به اشتراک گذاشته‌شده توسط افراد برای پاسخ به سؤالات تحقیق تمرکز دارد. تحلیل روایی شکلی از تحقیقات کیفی است که در آن محقق بر موضوعی تمرکز می‌کند و داده‌های جمع‌آوری‌شده از مطالعات موردی، نظرسنجی، مشاهدات یا سایر روش‌های مشابه را تجزیه‌وتحلیل می‌کند. محققان یافته‌های خود را می‌نویسند، سپس آن‌ها را بررسی و تجزیه‌وتحلیل می‌کنند. برای انجام تحلیل روایی، محققان باید پیشینه، بطن، زمینه اجتماعی و فرهنگی موضوعات تحقیق را درک کنند. این امر به محققین درک بهتری از معنای موضوعات آن‌ها در روایتشان می‌دهد. این امر به‌ویژه در تحقیقات غنی از زمینه، جایی که بسیاری از لایه‌های معنایی پنهان وجود دارد که تنها با درک عمیق فرهنگ یا محیط قابل کشف هستند، بسیار پر کاربرد است.

قبل از شروع تحقیق روایی، محققین باید تا حد امکان درباره موضوعات تحقیق خود بدانند. از میان این پایگاه بزرگ اطلاعات، محققان چند نمونه را انتخاب می‌کنند که احساس می‌کنند نمونه‌های خوبی از آنچه می‌خواهند در مورد آن صحبت کنند هستند و سپس آن‌ها را عمیقاً تحلیل می‌کنند. بسیاری تحلیل روایی در تحقیقات کیفی را با مطالعات موردی اشتباه می‌گیرند. در اینجا چند تفاوت اساسی که بین این دوجود دارد اشاره می‌شود:

مطالعه موردی یک موضوع را عمیقاً بررسی می‌کند، در حالی که تحقیق روایی چگونگی عملکرد یک موضوع در زمینه‌های مختلف در طول زمان را بررسی می‌کند.
مطالعات موردی اغلب طولانی‌تر و با جزئیات بیشتر هستند، اما به ندرت یک نمای کلی از زندگی یا تجربیات فرد ارائه می‌دهند.
تحلیل روایی نشان می‌دهد که محققان مشاهدات متعددی را تجربه می‌کنند به همین دلیل است که دید غنی‌تری از مسائل را ارائه می‌کند.
هر دو ابزار می‌توانند نتایج مشابهی به دست آورد، اما تفاوت‌هایی وجود دارد که محققان را به انتخاب یکی یا شاید حتی هر دو در پژوهش سوق می‌دهد

تحلیل گفتمان

یکی دیگر از روشهای تجزیه و تحلیل پایان نامه های مدیریت؛ تحلیل گفتمان است. مانند تحلیل روایی، تحلیل گفتمان نیز برای تحلیل تعاملات با مردم استفاده می‌شود. با این حال، بر تحلیل عوامل اجتماعی که در آن ارتباط بین محقق و پاسخ‌دهنده رخ داده است، تمرکز دارد. تحلیل گفتمان همچنین به محیط روزمره پاسخ‌دهنده توجه می‌کند و از آن اطلاعات در طول تجزیه‌وتحلیل استفاده می‌کند.
تحلیل گفتمان (DA) یا مطالعات گفتمان، رویکردی برای تجزیه‌وتحلیل استفاده از زبان نوشتاری، آوازی یا اشاره یا هر رویداد نشانه شناختی است. موضوعات تحلیل گفتمان (گفتمان، نوشتار، گفتگو، رویداد ارتباطی) به گونه‌ای متفاوت بر حسب توالی منسجم جملات، گزاره‌ها، گفتار، یا نوبت‌های گفتگو تعریف می‌شوند. برخلاف بسیاری از زبان‌شناسی سنتی، تحلیل‌گران گفتمان نه تنها کاربرد زبان را «فراتر از مرز جمله» مطالعه می‌کنند، بلکه ترجیح می‌دهند استفاده از زبان «طبیعی» را تحلیل کنند.

موضوعات تحلیل گفتمان عبارت‌اند:

سطوح یا ابعاد مختلف گفتمان، مانند اصوات (لحن و غیره)، حرکات، نحو، واژگان، سبک، بلاغت، معانی، کنش‌های گفتاری، حرکت‌ها، استراتژی‌ها، چرخش‌ها و سایر جنبه‌های تعامل
ژانرهای گفتمان (انواع گفتمان در سیاست، رسانه، آموزش، علم، تجارت و غیره)
روابط بین گفتمان و پیدایش ساختار نحوی
روابط بین متن (گفتمان) و موضوع
روابط بین گفتمان و قدرت
روابط بین گفتمان و تعامل
روابط بین گفتمان و شناخت

تجزیه‌ و تحلیل کمی

روشهای تجزیه و تحلیل کمی در انجام پایان نامه مقطع کارشناسی ارشد رواج بیشتری دارد و معمولا بلحاظ ماهیت از جمله روشهای ساده تر پژوهشی تلقی می شود بنابراین در اغلب پایان نامه های مقطع ارشد علی الخصوص رشته های مدیریت، روانشناسی، حسابداری و … از روشهای کمی استفاده می شود درحالیکه در انجام رساله دکتری همین رشته ها؛ از روش کیفی یا ترکیبی از روشهای کمی و کیفی استفاده می شود. در ادامه به برخی از شیوه های تجزیه و تحلیل کمی اطلاعات می پردازیم

تجزیه‌وتحلیل توصیفی

تجزیه‌وتحلیل توصیفی، یکی از شیوه های تحلیل داده های آماری است که به عنوان آمار توصیفی شناخته می‌شود، فرآیند استفاده از انواع روش‌های تجزیه و تحلیل تکنیک‌های آماری برای توصیف یا خلاصه کردن مجموعه‌ای از داده‌ها است. تجزیه‌وتحلیل توصیفی به دلیل توانایی آن در ایجاد بینش‌های درست و به جا از داده‌های تفسیر نشده محبوب است. تجزیه‌وتحلیل توصیفی تلاشی در جهت توصیف یا خلاصه کردن داده‌ها است. اگرچه در این روش نمی‌توان در مورد آینده پیش‌بینی کرد، اما می‌تواند اطلاعات بسیار ارزشمند در حوزه‌های مدیریتی به محققین ارائه دهد. این مسئله هم عمدتاً به این دلیل است که تجزیه‌وتحلیل توصیفی به کار بردن داده‌ها را آسان‌تر می‌کند که می‌تواند کار را برای تحلیلگران آسان‌تر کند.

تجزیه و تحلیل آماری استنباطی

تحلیل آماری استنباطی اساساً زمانی در انجام پایان نامه مورد استفاده قرار می‌گیرد که دسترسی و کسب اطلاعات هر بخش از جامعه قابل‌دستیابی نباشد، از این رو، اطلاعات به دست آمده را به کل جامعه تعمیم داده می‌شود. به عبارت ساده‌تر، تجزیه‌وتحلیل آماری استنباطی به ما امکان می‌دهد یک فرضیه را بسته به داده‌های نمونه آزمایش کنیم که می‌توانیم از آن با اعمال احتمالات استنتاج کنیم و کل داده‌ها را تعمیم دهیم و همچنین بتوانیم با توجه به نتایج آتی فراتر از داده‌های موجود، نتیجه‌گیری کنیم. نتیجه‌گیری و تصمیم‌گیری در مورد کل جمعیت بر اساس داده‌های نمونه، در این روش ارجحیت است. این روش شامل تئوری نمونه‌گیری، آزمون‌های مختلف معناداری، کنترل آماری و غیره است.

تجزیه و تحلیل پیش‌بینی

تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده برای پیش‌بینی رویدادهای آینده، یا آنچه که احتمال وقوع آن در آینده وجود دارد، بر اساس حقایق و ارقام فعلی و گذشته اجرا می‌شود.
به عبارت ساده‌تر، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده از تکنیک‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری برای توصیف احتمال نتایج، رفتار و روندهای آینده بسته به داده‌های کنونی و گذشته استفاده می‌کند. تکنیک‌های پرکاربرد تحت تحلیل پیش‌بینی شامل داده‌کاوی، مدل‌سازی داده، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و غیره است که برای انجام پیش‌بینی‌ها ضروری هستند.
این شیوه؛ در انجام پایان نامه مدیریت و همچنین نوشتن پایان نامه مهندسی صنایع و … کاربرد دارد. در سیستم تجاری فعلی، این تحلیل توسط شرکت‌های بازاریابی، سازمان‌های بیمه، ارائه‌دهندگان خدمات آنلاین، بازاریابی مبتنی بر داده و شرکت‌های مالی انجام می‌شود، با این حال، هر کسب و کاری می‌تواند با برنامه‌ریزی برای آینده‌ای غیرقابل پیش‌بینی از انواع روش‌های تجزیه و تحلیل مزایای آن از جمله مزیت رقابتی و کاهش ریسک مرتبط با یک رویداد غیرقابل پیش‌بینی آینده استفاده کند.
تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده در پیش‌بینی رویدادهای آینده با استفاده از داده‌ها و تعیین احتمال چندین روند در رفتار داده‌ها همگرا می‌شود؛ بنابراین، از این رویکرد برای دریافت پاسخ «چه اتفاقی ممکن است بیفتد؟» استفاده می‌کنند.

تجزیه و تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی داده‌ها را بررسی می‌کند تا بفهمد چه کاری باید انواع روش‌های تجزیه و تحلیل انجام شود، به طور گسترده در این تجزیه‌وتحلیل برای شناسایی بهترین اقدام ممکن برای یک موقعیت استفاده می‌شود. در این تجزیه‌وتحلیل اساساً بر کشف پیشنهاد بهینه برای فرآیند تصمیم‌گیری متمرکز خواهد شد.
چندین تکنیک که تحت تجزیه‌وتحلیل تجویزی پیاده‌سازی شده‌اند عبارت‌اند از: شبیه‌سازی، تجزیه‌وتحلیل گراف، الگوریتم‌ها، پردازش رویدادهای پیچیده، یادگیری ماشین، موتور توصیه، قوانین تجاری و غیره.
این روش تقریباً با روش تجزیه‌وتحلیل توصیفی و پیش‌بینی کننده مرتبط است که در آن تحلیل توصیفی داده‌ها را بر حسب آنچه اتفاق افتاده است توضیح می‌دهد و در روش تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی کننده آنچه می‌تواند اتفاق بیفتد پیش‌بینی می‌شود و در این روش، تجزیه‌وتحلیل تجویزی به ارائه پیشنهادهای مناسب در میان اولویت‌های موجود می‌پردازد.
بعنوان مثال میتوان از این روش در نوشتن پایان نامه علوم سیاسی (در بعضی از موضوعات خاص) و سایر رشته های علوم انسانی می توان استفاده کرد

تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)

تجزیه‌وتحلیل داده‌های اکتشافی، یا همان طور که EDA شناخته می‌شود، همتای آمار استنباطی است و تا حد زیادی توسط کارشناسان داده پیاده‌سازی می‌شود. به طور کلی اولین مرحله از فرآیند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است که قبل از هر روش دیگر تجزیه‌وتحلیل آماری انجام می‌شود. روش اکتشافی به تنهایی برای پیش‌بینی یا تعمیم به کار گرفته نمی‌شود، پیش‌نمایش داده‌ها را ارائه می‌کند و به دریافت برخی بینش‌های کلیدی در مورد آن کمک می‌کند.
این روش به طور کامل بر تجزیه‌وتحلیل الگوهای موجود در داده‌ها برای شناسایی روابط بالقوه متمرکز است. روش اکتشافی را می‌توان برای کشف ارتباطات ناشناخته در داده‌ها، بررسی داده‌های از دست رفته و به دست آوردن حداکثر بینش، بررسی مفروضات و فرضیه‌ها استفاده کرد.

تحلیل علّی

به طور کلی، تحلیل علّی به درک و تعیین دلایل «چرا» چیزها یا اینکه چرا چیزها به این شکل هستند، کمک می‌کند. به عنوان مثال، در محیط‌های مدیریتی کنونی، ایده‌های زیادی وجود دارند که به دلیل برخی رویدادها شکست می‌خورند، در آن شرایط، تجزیه‌وتحلیل علّی علت اصلی شکست یا صرفاً دلیل اصلی وقوع یک اتفاق را شناسایی می‌کند.

ما می‌توانیم تحلیل علی را زمانی به کار بگیریم که بخواهیم یکی از موارد زیر را انجام بدهیم:
شناسایی وجود یک مشکل کلیدی و مهم در داخل داده‌ها،
بررسی و شناسایی علل اصلی مشکل یا شکست،
درک اینکه اگر متغیر دیگری تغییر کند چه اتفاقی برای یک متغیر ارائه شده می‌افتد

تحلیل مکانیکی

در بین تحلیل‌های آماری فوق، مکانیکی کم‌ترین نوع تحلیل مورد استفاده است، اما در فرآیند تحلیل داده‌های بزرگ و گستره روش بسیار مطمئنی است. این روش برای درک و توضیح اینکه چگونه اتفاقات رخ می‌دهد به جای اینکه چگونه چیزهای خاص در پسین اتفاق می‌افتد، شکل گرفته است.
از مفهوم واضح درک تغییرات فردی در متغیرها استفاده می‌کند که به طور متناظر باعث تغییر در سایر متغیرها می‌شود و در عین حال تأثیرات خارجی را حذف می‌کند و با در نظر گرفتن این فرض که کل سیستم از طریق تعامل عناصر داخلی خود تحت تأثیر قرار می‌گیرد.
اهداف اساسی تحلیل مکانیکی عبارت‌اند از:
درک تغییرات قطعی که می‌توانند تغییراتی را در سایر متغیرها ایجاد کند
توضیح واضحی از وقوع یک رویداد گذشته در زمینه داده‌ها، به‌ویژه زمانی که موضوع/نگرانی خاص با فعالیت‌های خاصی سروکار دارد.
علاوه بر این، بسیاری از داده‌های موجود می‌توانند چیزهای زیادی را بیان کنند، متخصصان داده می‌خواهند کاوش کنند، بنابراین تجزیه‌وتحلیل آماری می‌تواند برخی از نتایج آموزنده را به دست آورد و برخی استنباط‌ها را انجام دهد. همچنین در برخی موارد می‌توان به تحلیل آماری برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد ترجیح افراد و عادات آن‌ها دست یافت.

شیمی تجزیه چیست؟

شیمی تجزیه شاخه ای از شیمی است که با تجزیه و تحلیل مواد مختلف سروکار دارد.

این روش شامل جداسازی ، شناسایی و کمی سازی ماده است.

شیمی تجزیه از روشهای کلاسیک همراه با روشهای مدرن با استفاده از ابزار علمی استفاده می کند.

شیمی تجزیه شامل روش های زیر است:

• روند جداسازی گونه های شیمیایی مورد نیاز را که قرار است از مخلوط مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرد ، جدا می کند.
• شناسایی ماده تجزیه شده از طریق روش تجزیه و تحلیل کیفی حاصل می شود.
• غلظت آنالیت در یک مخلوط معین را می توان با روش تجزیه و تحلیل کمی تعیین کرد.
• امروزه ، رشته شیمی تجزیه به طور کلی شامل استفاده از ابزارهای پیشرفته و مدرن است.

با این حال ، اصولی که این ابزارها بر اساس آنها ساخته می شوند ، می توانند در تکنیک های سنتی تر جستجو شوند.

روش های مورد استفاده در شیمی تجزیه

روش های شیمی تجزیه

روشهای مورد استفاده برای تعیین هویت و مقدار آنالیتها در زمینه شیمی تجزیه را می توان به طور کلی به روشهای کلاسیک و ابزاری تقسیم کرد.

1-روش های کلاسیک

روشهای کلاسیک بسیاری برای بررسی وجود یا عدم وجود یک ترکیب خاص در یک آنالیز داده شده وجود دارد. یکی از این نمونه ها آزمایش اسید برای طلا است.

نمونه دیگری از یک روش کلاسیک برای تجزیه و تحلیل کیفی ، آزمون Kastle-Meyer است که از فنل فتالئین به عنوان شاخصی برای بررسی وجود هموگلوبین در آنالیز داده شده استفاده می کند.

با آزمایش شعله می توان با قرار دادن آن در معرض شعله و مشاهده تغییر رنگ شعله ، وجود عناصر خاصی را در آنالیت بررسی کرد.

تجزیه و تحلیل Gravimetric یک روش کلاسیک برای تجزیه و تحلیل کمی است ، که می تواند در شیمی تحلیلی برای تعیین مقدار آب هیدرات با گرم کردن آن و محاسبه وزن آب از دست رفته مورد استفاده قرار گیرد.

یکی از شناخته شده ترین روشهای کلاسیک تجزیه و تحلیل کمی ، تجزیه و تحلیل حجمی است (که به آن تیتراسیون نیز گفته می شود).

در روش تیتراسیون ، یک واکنش دهنده به آنالیت اضافه می شود تا زمانی که یک نقطه هم ارز بدست آید.

2-روش های ابزاری

طیف سنجی شامل اندازه گیری فعل و انفعال بین تابش الکترومغناطیسی و اتم ها یا مولکول های متعلق به یک نمونه است.

با کمک میدان های الکتریکی و میدان های مغناطیسی ، از روش طیف سنجی جرمی برای اندازه گیری نسبت جرم مولکول به بار آن استفاده می شود.

یک روش ابزاری رایج که در زمینه شیمی تحلیلی استفاده می شود ، تجزیه و تحلیل الکتروشیمیایی است.

در این روش ، آنالیت در یک سلول الکتروشیمیایی قرار می گیرد و ولتاژ یا جریان عبوری از آن اندازه گیری می شود.

فعل و انفعال بین آنالیت و انرژی به شکل گرما در رشته شیمی تحلیلی معروف به کالریمتری مورد مطالعه قرار می گیرد. کالری انواع روش‌های تجزیه و تحلیل متر ابزاری است که برای اندازه گیری گرمای واکنش شیمیایی استفاده می شود.

می توان گفت که حتی اندازه گیری های بیولوژیکی نیز با کمک این شاخه از شیمی انجام می شود و این رشته به عنوان شیمی تجزیه و تحلیل زیستی شناخته می شود.

شاخه های شیمی تجزیه

دو زیر شاخه تحت شیمی تحلیلی قرار می گیرند ، یعنی تجزیه و تحلیل کمی و تجزیه و تحلیل کیفی انواع روش‌های تجزیه و تحلیل که می تواند به شرح زیر توضیح داده شود.

این دو روش ستون فقرات بسیاری از آزمایشگاههای آموزشی شیمی تحلیلی را تشکیل می دهند.

1-تجزیه و تحلیل کمی

تجزیه و تحلیل کمی در شیمی تجزیه

آنالیز کمی روشی برای تعیین مقدار مطلق یا نسبی در مورد غلظت یک یا چند ماده موجود در یک نمونه یا ترکیب است.

به عنوان مثال ، از یک ماده جامد ناشناخته نمونه بگیرید. ابتدا شیمیدانان از روش های “کیفی” برای شناسایی نوع ترکیب در نمونه استفاده می کنند.

سپس او روش تجزیه و تحلیل کمی را تعیین می کند تا مقدار دقیق یا مقدار ترکیب موجود در نمونه را تعیین کند.

برخی از تکنیک های تجزیه و تحلیل کمی شامل تجزیه و تحلیل وزن و تجزیه و تحلیل حجمی است.

2-تحلیل کیفی

کیفیت به معنای استاندارد یا ویژگی یک ماده است. از این رو ، انواع روش‌های تجزیه و تحلیل روش تجزیه و تحلیل کیفی با تعیین کیفیت یک ترکیب خاص ، صرف نظر از کمیت یا غلظت آن ، سروکار دارد.

به عبارت ساده تر ، تجزیه و تحلیل کیفی مقدار ماده را اندازه گیری نمی کند بلکه کیفیت آن ماده را اندازه گیری می کند.

یکی از بهترین نمونه های این نوع روش ها مشاهده واکنش شیمیایی است که آیا تغییری در رنگ ایجاد می شود یا خیر.

روش تجزیه و تحلیل کیفی را می توان به روش های مختلف مانند آزمایش های شیمیایی ، آزمایش شعله و غیره اندازه گیری کرد.

چندین آزمایش از این دست به طور گسترده ای در تجزیه و تحلیل نمک (شناسایی کاتیون و آنیون نمک های غیر آلی) استفاده می شود.

3-اهمیت شیمی تجزیه

شیمی تحلیلی شاخه ای است که تقریباً در همه مدارس و دانشگاه ها تدریس می شود.

اما کاربردهای بسیاری از جمله در مواردی که در زیر به آن اشاره شده است دارد:

• صنایع دارویی
• کارخانجات مواد غذایی
• صنایع شیمیایی
• صنایع کشاورزی
• آزمایشگاه های علمی

ابزار مورد استفاده برای این منظور بسیار گران قیمت است جوری که فرد نمی تواند در خانه از عهده تهیه آن برآید.

انواع روش‌های تجزیه و تحلیل

یکی از شیوه‌های اصلی تحلیل‌گران مالی در ارزیابی شرکت‌ها، استفاده از صورت‌های مالی است. در تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی، وضعت سودآوری، ریسک مالی، وضعیت تولید و فروش، وضعیت بدهی و حاشیۀ سود شرکت به طور کامل مورد بررسی قرار می‌گیرد .

ذینفعان شرکت اعم از سهامداران، بستانکاران و افراد طرف معامله با شرکت می‌توانند با استفاده از تجزیه و تحلیل‌های انجام شده بر روی صورت‌های مالی یک شرکت، تصمیم مناسبی در رابطه با سهام شرکت مورد نظر اخذ کنند. اگر ریسک مالی شرکت، زیاد باشد سهامداران ممکن است اقدام به فروش سهام خود کنند و یا بستانکاران سعی می‌کنند اعتبار کمتری به شرکت بدهند و یا به علت ریسک بالای شرکت، بازدهی بیشتری را طلب کنند. تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی به دو گروه تجزیه و تحلیل افقی و تجزیه و تحلیل عمودی تقسیم می‌شود. در ادامه، تجزیه و تحلیل به روش عمودی مورد بررسی قرار می‌گیرد.

تجزیه و تحلیل عمودی:

در تجزیه و تحلیل عمودی تمام اطلاعات مندرج در یک صورت مالی نسبت به ارقام همان صورت مالی بررسی می‌شود. انواع روش‌های تجزیه و تحلیل عمودی به دو گروه صورت‌های مالی استاندارد و تجزیه و تحلیل نسبت‌های مالی تقسیم می‌شود.

صورت‌های مالی استاندارد:

در این نوع تجزیه و تحلیل، تمام اطلاعات مندرج در یک صورت مالی به عنوان درصدی از یک رقم شاخص از همان صورت مالی بیان می‌شود. برای مثال در صورت سود و زیان تمام اقلام بر حسب درصدی از فروش و یا در ترازنامه به عنوان درصدی از جمع دارائی‌ها بیان می‌شود.

مثال: صورت سود و زیان پنج سال شرکت X از سال ١٣٧٢ تا ١٣٧٦ به صورت زیر است:

با توجه به تجزیه و تحلیل افقی صورت گرفته بر صورت سود و زیان شرکت X که در مطالب قبلی مورد بررسی قرار گرفت سه سوال زیر مطرح شد:

• چرا سطح درآمد حاصل از فروش، پس از چند سال رشد، ناگهان کاهش یافته است؟
• چرا سود خالص در سال ١٣٧٦ شدیداً کاهش یافته است؟
• چرا هزینۀ بهره در سال ١٣٧٦ به طور چشم‌گیری افزایش یافته است؟

در جدول زیر، صورت سود و زیان استاندارد شده X بر مبنای درصدی از فروش طی سال‌های ١٣٧٢ الی ١٣٧٦ ، قابل مشاهده است. صورت سود و زیان استاندارد شده تا حدود زیادی به سوالات مطروحه در بخش قبلی پاسخ می‌دهد. برای مثال کاهش در سود خالص سال ١٣٧٦ ناشی از افزایش در بهای تمام شده کالای فروش رفته، افزایش هزینه ‌های عمومی اداری و افزایش در هزینه ‌های بهره است. هنگامی که صورت‌های مالی بیش از یک دوره استاندارد می‌شود باید در مقایسۀ ارقام استاندارد احتیاط کرد. برای مثال هزینۀ بهره سال ١٣٧٥، ١% از فروش است و انواع روش‌های تجزیه و تحلیل در سال ١٣٧٦، ٢% از فروش است، نمی‌توان ادعا کرد که هزینۀ بهره در سال ١٣٧٦ دو برابر شده است. مفهوم استانداردکردن صورت‌های مالی سنجش روابط بین ارقام صورت‌های مالی در یک دوره است و نباید این اجزاء بعنوان یک روند بررسی شوند.

یکی دیگر از روش‌های تجزیه و تحلیل صورت‌های مالی، تجزیه و تحلیل نسبت‌های مالی است که در مطالب بعدی به تفصیل توضیح داده خواهد شد.