انواع روش‌های تجزیه و تحلیل

تحلیل سیستم | روش تجزیه و تحلیل سیستم ها

بررسی مؤثر سیستم‌ها و فرآیندها می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا پیشنهادات عملی را به‌منظور رفع نیازهای کاربران و مشتریان به‌کار بگیرند. تجزیه و تحلیل سیستم یکی از روش‌هایی است که متخصصان می‌توانند از آن به‌منظور شناسایی مسائل و پیشنهاد بهبود سیستم‌های کسب‌و‌کار، استفاده کنند. یادگیری اینکه تجزیه و تحلیل سیستم چیست و چگونه کار می‌کند می‌تواند به شما در درک بهتر اهمیت و ضرورت آن کمک کند. درواقع تحلیل سیستم فراتر از این است که بدانیم سیستم چیست، به‌همین‌دلیل در ادامهْ تعریف تجزیه و تحلیل سیستم را ارائه کرده‌ایم و از روش‌شناسی آن پرده برداشته‌ایم و انواع مدل‌ها در تحلیل سیستم را تبیین کرده‌ایم.

تحلیل سیستم چیست؟

به بررسی سیستم‌های پیچیده صنعتی و تجاری به‌منظور یافتن راه‌های بهبود آنها به‌ویژه با استفاده از رایانه، تحلیل سیستم گفته می‌شود. لونی بنتلی و جفری ویتن در کتاب «تجزیه‌ و ‌تحلیل سیستم‌ ها و طراحی برای سازمان جهانی»، تحلیل سیستم را این‌گونه تعریف می‌کنند: «فرآیند مطالعه یک روش خاص یا کسب‌و‌کار به‌منظور شناسایی اهداف آن و ایجاد سیستم‌ها و رویه‌هایی که به‌طور کارآمد به ساخته‌شدن آن کسب‌و‌کار یاری می‌رسانند». دیدگاه دیگری تجزیه و تحلیل سیستم را به‌عنوان یک تکنیک حل مسئله می‌بیند که یک سیستم را به اجزای آن تجزیه می‌کند.

این اصطلاح باز هم معانی مختلفی دارد. تجزیه و تحلیل سیستم به‌عنوان تحقیقی در نظر گرفته می‌شود که برای کمک به کسی (برای مثال تصمیم‌گیرنده) اجرا می‌شود تا مسیر عمل بهتری را شناسایی و تصمیم بهتری اتخاذ کند. ویژگی‌های مشخص یک موقعیت، پیچیدگی موضوع و عدم اطمینان از نتیجه روی شیوه تحلیل سیستم اثرگذار خواهد بود.

اصطلاحات تجزیه و تحلیل (analysis) و ترکیب (synthesis) از یونانی و به‌معنی «از‌هم‌جدا‌کردن» (to take apart) و «کنار‌هم‌قرار‌دادن» (to put together) سرچشمه می گیرند. این اصطلاحات در بسیاری از رشته‌های علمی، از ریاضیات و منطق گرفته انواع روش‌های تجزیه و تحلیل تا اقتصاد و روان‌شناسی، برای بیان روش‌های تحقیقاتی مشابه استفاده می‌شوند. تحلیل به‌عنوان «روشی که از طریق آن یک کل فکری یا اساسی را به قطعات تجزیه می‌کنیم» تعریف می‌شود، در‌حالی‌که سنتز به‌معنای «رویه‌ای است که به‌وسیله آن عناصر یا اجزای جداگانه را برای تشکیل یک کل منسجم ترکیب می‌کنیم». محققان تجزیه و تحلیل سیستم این‌گونه روش‌شناسی را برای سیستم‌های درگیر اعمال می‌کنند و یک تصویر کلی را تشکیل می‌دهند.

تجزیه و تحلیل سیستم در هر زمینه‌ای که چیزی توسعه یافته باشد، استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل همچنین می‌تواند مجموعه‌ای از اجزا باشد که عملکردهای ارگانیک را با هم به اجرا می‌گذارد، مانند مهندسی سیستم. برای مثال همین مهندسی سیستم یک رشته مهندسی میان‌رشته‌ای است که بر چگونگی طراحی و مدیریت پروژه‌های مهندسی پیچیده تمرکز دارد. بر اساس همین تعریف‌هاست که می‌توان اصول تحلیل سیستم را درک کرد.

روش‌شناسی تحلیل سیستم‌ها

روش‌شناسی تحلیل سیستم‌ها شامل پنج مرحله است:

• شناسایی اهداف
• کمی‌سازی اهداف
• توسعه یک مدل سیستمی
• ارزیابی گزینه‌های جایگزین
• طراحی و توسعه دقیق

در ادامه هر یک از این 5 مرحله را با یکدیگر بررسی خواهیم کرد. درواقع بدون فهم روش‌شناسی، فهم اصول تحلیل سیستم عملی نیست و مراحلی که در ادامه توضیح خواهیم داد توضیح‌دهنده اصول تحلیل سیستم خواهد بود.

مرحله اول: شناسایی اهداف

یادتان باشد اگر اهداف درست مشخص نشود، مشکل حل نخواهد شد! برهمین‌اساس حتماً نکات زیر را درباره تحلیل سیستم در نظر بگیرید:

• با دیگران مشورت کنید
• از تیم‌هایی که دانش چندرشته‌ای دارند، بهره‌مند شوید
• مشتری خود را تعیین کنید!
• نیازهای مشتری را تعیین کنید
• مهم‌ترین هدف مشتری را شناسایی کنید
• راه‌های اثربخشی راه‌حل‌ها را انتخاب کنید
• در مورد هدف پروژه با مشتری صحبت کنید

درنهایت هم اطمینان حاصل کنید که مشتری به‌وضوح هدف پروژه را درک کرده و با آن موافق است.

مرحله دوم: کمی‌سازی اهداف

شناسایی و نوشتن تابع هدف؛ این تابع بیان کمی هدف یا اهداف پروژه است. تابع هدف ممکن است به‌شکل F=G(X1, X2, X3, …, Xn) باشد که در آن Xi متغیرهای مستقل هستند و مقادیر پارامترهای تحت‌کنترل تحلیلگر سیستم را نشان می‌دهند.

همچنین مجموعه محدودیت باید شناسایی شود. مجموعه محدودیت‌ها شامل معادلاتی است که دامنه راه‌حل‌های امکان‌پذیر را تعریف می‌کند. برای مثال، در تعیین ترکیب بهینه ذرت و سویا برای کاشت در مزرعه‌ای به مساحت 450 هکتار، محدودیت در میزان زمین قابل‌استفاده می‌تواند به‌صورت زیر نوشته شود: هکتار ذرت + هکتار سویا

مرحله سوم: توسعه یک مدل سیستم

این مسئولیت بر عهده تحلیل‌گر یا مهندس سیستم است. به‌خاطر داشته باشید که مدل، یک انتزاع از سیستم است و نه خود سیستم. در این مرحله گاهی اوقات از یک فرآیند دو مرحله‌ای استفاده می‌شود:

• جداسازی مدل (model decoupling): مرحله ساده‌سازی است که در آن اجزای سیستم به‌عنوان زیرسیستم‌ها مدل‌سازی و تحلیل می‌شوند. این مورد می‌تواند برای درک بهتر سیستم مفید باشد.
• یکپارچه‌سازی مدل (model integration): کل سیستم مدل شده است (به‌عنوان‌مثال، اجزای زیرسیستم یکپارچه شده‌اند)

تعادل ظریفی بین جزئیات مدل و توانایی تحلیل مؤثر و کارآمد حالت وجود دارد. جزئیات مدل‌سازی ممکن است حقایق دقیق و بهینه‌ای را با افزایش هزینه محاسباتی ارائه دهد. تحت شرایط خاص، یک مدل ساده ممکن است ارزشمندتر از یک مدل پیچیده‌تر باشد. اهداف پروژه نیز باید سطح جزئیات موردنیاز را تعیین کند. انواع بسیاری از مدل‌ها برای استفاده در دسترس هستند. نوع مدل انتخاب‌شده به سیستم، اهداف و چشم‌انداز (مقیاس زمانی) مدل‌ها بستگی دارد. باید «مناسب‌ترین مدل» را انتخاب کرد.

مرحله چهارم: ارزیابی گزینه‌های جایگزین

در این مرحله هدفْ یافتن راه‌حل بهینه است. شما باید در این مرحله راه‌حل‌های جایگزین را شناسایی و تاآنجاکه ممکن است اطلاعات بیشتری در مورد راه‌حل‌های جایگزین جمع‌آوری کنید. در این مرحله ممکن است نیاز به به‌دست‌آوردن داده‌های فنی و هزینه در مورد تجهیزات، بهره‌برداری، نگهداری و سایر اطلاعات مربوط داشته باشید.

در مرحله ارزیابی گزینه‌های جایگزین شما به انجام تجزیه‌وتحلیل برای تعیین پاسخ به تغییر در پارامترهای مدلْ نیاز دارید و باید کد کامپیوتری مدل انتخاب‌شده را مورد بررسی قرار دهید و بسنجید که آیا مدل سیستم به‌طور صادقانه سیستم واقعی را بازتولید می‌کند یا خیر!

مرحله پنجم: طراحی و توسعه دقیق

تکمیل طراحی و اقدامات لازم در این مرحله صورت می‌گیرد. این مرحله شامل تمام اقداماتی خواهد بود که به شما برای رسیدن به هدف نهایی کمک می‌کند. همچنین هر کاری که انجام می‌دهید باید متناسب با توسعه محصول یا راه‌حل شما در ادامه مسیر، اجرایی باشد.

انواع مدل‌ها در تحلیل سیستم

در تحلیل سیستم‌ها شما به‌عنوان یک تحلیل‌گر سیستم نیاز پیدا می‌کنید که از مدل‌سازی استفاده کنید. در ادامه انواع مدل‌ها برای تحلیل سیستم را با یکدیگر مرور می‌کنیم:

• مدل نمادین (iconic): مدل‌های فیزیکی که درواقع رونوشتی از دنیای واقعی هستند. ابعاد آنها معمولا کوچک است. برای مثال، مدل‌هایی از اتومبیل‌ها ممکن است در یک تونل باد ساخته و آزمایش شوند.
• مدل آنالوگ (analog): مدلی که مجموعه‌ای از ویژگی‌ها را جایگزین دیگری می‌کند. ممکن است نمادی یا ریاضی باشد. برای مثال از مقاومت الکتریکی اغلب به‌عنوان آنالوگ اصطکاک سیال جاری در لوله استفاده می‌شود. باید در نظر گرفت که رایانه‌های دیجیتال امکان توسعه تکنیک‌های مدل‌سازی دیگر را فراهم کرده‌اند و به‌همین‌دلیل جایگزین مدل‌های آنالوگ شده‌اند.
• مدل تصادفی (stochastic): مدلی که از تصادف و احتمال برای محاسبه عوامل غیرقابل‌اندازه‌گیری (مانند آب‌و‌هوا) استفاده می‌کند.
• مدل قطعی (deterministic): مدلی که از تصادفی‌بودن استفاده نمی‌کند، اما از عبارات صریح (explicit expressions) برای روابطی استفاده می‌کند که ممکن است شامل نرخ‌های زمانی متغیر باشد یا نباشد.
• مدل گسسته (discrete): مدلی که در آن متغیرهای حالت به‌طور پیوسته با زمان تغییر می‌کنند (به‌عنوان‌مثال، تعداد گاو در انبار).
• مدل پیوسته (continuous): مدلی که متغیرهای حالت آن به‌طور‌مداوم با زمان تغییر می‌کند (به‌عنوان‌مثال، زیست‌توده در یک میدان). در این حالت معمولاً از مجموعه‌ای از معادلات دیفرانسیل استفاده می‌شود.
• مدل ترکیبی (combined): مدلی که در آن برخی از متغیرهای حالت به‌طور‌پیوسته تغییر می‌کنند و برخی دیگر در زمان رویداد تغییر می‌کنند. به‌عنوان‌مثال، یک مزرعه یونجه ممکن است با استفاده از یک رویکرد ترکیبی با زیست‌توده مدل‌سازی‌شده به‌طور‌مداوم در طول رشد و سپس به‌عنوان یک رویداد مجزا در هنگام برداشت مدل‌سازی شود.
• مدل ریاضی (mathematical): انتزاعی است و معمولاً به‌شکل معادله نوشته می‌شود.
• مدل شی‌گرا (object-oriented): در این حالت از اشیایی استفاده می‌شود که انتزاعی از اشیاء دنیای واقعی هستند و روابط و کنش‌ها را بین اشیا ایجاد می‌کنند. این مدل در حوزه هوش مصنوعی کارایی بسیاری دارد.
• مدل اکتشافی (heuristic): از این نوع هم برای مدل‌سازی سیستم استفاده می‌شود و از حوزه هوش مصنوعی می‌آید.

به‌نظر شما در طی سال‌های آتی کدام‌یک از مدل‌ها منسوخ خواهد شد و کدام‌یک کاربرد بیشتری خواهند داشت؟ کدام‌یک از این مدل‌ها با اصول تحلیل سیستم همبسته هستند؟

بررسی چند مورد از انواع مثال تحلیل سیستم

ارائه نتایج در یک چارچوب مقایسه‌ای به‌طوری‌که تصمیم‌گیرنده می‌تواند انتخابی آگاهانه از بین گزینه‌ها داشته باشد، مستلزم شناسایی مجدد اهداف، محدودیت‌ها و روش‌های جایگزین است. در این مورد استفاده معمولی از تجزیه و تحلیل سیستم ها برای هدایت تصمیم‌گیری در مورد موضوعاتی مانند طرح‌ها و برنامه‌های ملی یا شرکتی، سیاست‌های استفاده از منابع و حفاظت، تحقیق و توسعه در فناوری، توسعه منطقه‌ای و شهری، سیستم‌های آموزشی، و سلامت و سایر خدمات اجتماعی است. بدیهی است که فهم ماهیت این مشکلات نیازمند رویکردی میان‌رشته‌ای است. چندین نوع یا تمرکز خاص از تجزیه و تحلیل سیستم ها وجود دارد که اصطلاحات مختلفی برای آنها استفاده می شود:

• تجزیه و تحلیل سیاست: تجزیه و تحلیل سیستم‌های مربوط به تصمیمات عمومی اغلب به‌عنوان تجزیه و تحلیل سیاست نامیده می‌شود.
• تجزیه و تحلیل تصمیم: تجزیه و تحلیل سیستمی که بر مقایسه و رتبه‌بندی گزینه‌ها بر اساس ویژگی‌های شناخته‌شده آنها متمرکز است، تجزیه و تحلیل تصمیم نامیده می‌شود.
• تحلیل امکان‌سنجی: آن بخش یا جنبه‌ای از تجزیه و تحلیل سیستم که بر روی یافتن پاسخ این سوال که «آیا یک اقدام هرگونه محدودیتی را نقض می کند یا خیر؟» متمرکز است، به‌عنوان تحلیل امکان سنجی نامیده می شود.
• تحلیل اثربخشی: تجزیه و تحلیل سیستمی که در آن گزینه‌ها از نظر اثربخشی برای هزینه ثابت یا از نظر هزینه برای اثربخشی برابر، رتبه‌بندی انواع روش‌های تجزیه و تحلیل انواع روش‌های تجزیه و تحلیل می‌شوند، تحلیل اثربخشی هزینه نامیده می‌شود.
• تجزیه و تحلیل هزینه-منفعت: تجزیه و تحلیل هزینه-منفعت مطالعه‌ای است که در آن برای هر جایگزین، جریان زمانی هزینه‌ها و جریان زمانی منافع (هر دو بر حسب واحد پولی) تنزیل می‌شوند. مقایسه و رتبه‌بندی بر حسب سود خالص (مزایا منهای هزینه) یا نسبت سود به هزینه انجام می‌شود.
• تجزیه و تحلیل ریسک-منفعت: در تجزیه و تحلیل ریسک-منفعت، هزینه (بر حسب واحد پولی) به هر ریسک تخصیص داده می‌شود تا مقایسه مجموع تنزیل‌شده این هزینه‌ها (و همچنین سایر هزینه‌ها) با مجموع تنزیل‌شده منافعی که پیش‌بینی می‌شود، حاصل شود.

این چند مثال تحلیل سیستم فقط چند مورد از کاربرد تحلیل سیستم را ارائه می‌دهد که در نسبت با انواع سیستم کاربردی خواهند شد.

تحلیل داده چیست و چه کاربردهایی دارد؟

امروزه با رشد تکنولوژی، علم تحلیل داده به یکی از مهم‌ترین و اساسی‌ترین ابزارهای حیاتی دنیای کسب‌وکارها تبدیل شده است. زمانی که دنیای کسب و کار از حالت سنتی به حالت دیجیتال تغییر شکل پیدا کرد، بسیاری از روش‌های بازاریابی مسنوخ و شیوه‌های جدیدی جایگزین شدند. اما دلیل این جایگزینی چه بود؟ روش‌های قدیمی بازاریابی معمولا نفر به نفر و چهره به چهره انجام می‌شدند، این روش سرعت پایین، نرخ تبدیل کم و هزینه زیادی برای کسب‌وکارها داشت برای همین روش‌های جدیدی که بهره‌مند از به‌روزترین تکنولوژی‌های روز بودند وارد گردانه رقابت شدند. یکی از این روش‌های بسیار قدرتمند که علم بازاریابی را دچار انقلابی بزرگ کرد، تحلیل داده بود.

حالا یک سوال بزرگ در ذهن صاحبان کسب و کار شکل می‌گیرد که تحلیل داده چیست و تجزیه و تحلیل داده ها به چه شکل توانایی کمک به رشد کسب و کار را دارد؟ برای پاسخ به سوال تحلیل داده چیست بصورت آکادمیک میتوان گفت به فرایند فهمیدن، پاک‌سازی و آماده سازی داده ها در جهت استخراج اطلاعات ارزشمند برای کسب و کار که در تصمیم‌گیری‌های مهم و استراتژیک و تعیین استراتژی شرکت در بخش‌های بازاریابی، پشتیبانی و فنی به کار می‌رود را تحلیل داده می‌گویند. حالا بصورت ساده‌تر، اطلاعاتی که از کانال‌های مختلف مثل نظر سنجی، مصاحبه، میزان بازدید از سایت و تحلیل رفتار جمع‌آوری می‌شود بصورت خام هستند. علم تحلیل داده این داده‌های خام را به داده‌های ارزشمند تبدیل میکند که توانایی زیر و رو کردن کسب و کار را دارد.

برای مثال شما یک سایت فروشگاهی در حوزه‌ی لوازم خانگی دارید. به تازگی هم اقدام به راه اندازی شرکتی برای سرویس و تعمیر یخچال و فریزر کرده‌اید. حالا قصد دارید که برای افرادی ایمیل بفرستید و خدمات شرکت تعمیر و سرویس خود را معرفی کنید. لحظه سرنوشت‌سازی که تحلیل داده خودنمایی می‌کند دقیقا در این بزنگاه است. اگر شما اقدام به ارسال ایمیل برای تمامی کسانی که از سایت شما دیدن کردند و به فرض خرید هم داشتند کنید، نرخ تبدیل این ایمیل‌ها به مشتری برای خدمات تعمیر و سرویس شاید عددی در حدود ۲درصد باشد. یعنی اگر برای ۱۰۰نفر ایمیل بفرستید احتمالا ۲نفر از خدمات و سرویس شما سفارش می‌دهند، اما راه حل چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017 | ISO10017 | آموزش تجزیه و تحلیل داده ها | دوره تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017

تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017 | ISO10017 | آموزش تجزیه و تحلیل داده ها | دوره تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017

توضیحات

دوره 1روزه(8ساعت)تجزیه وتحلیل داده براساس ISO10017

• پس از اتمام موفقیت آمیز 1 روز دوره : شناسایی تکنیکهای آماری کاربردی در سیستم های مدیریت کیفیت و نیز سایر سیستم های مدیریت بر اساس گزارش فنی ISO10017به منظور ایجاد اثربخشی و کارایی سیستم مدیریت
• هزینه دوره : شرکت کنندگان آزاد:1.580.000 ریال به همراه ناهار و پذیرایی
• مزایای دوره: استخدام اولیه دانشجویان برتر دوره به عنوان کارآموز در دپارتمان پروژه شرکت مهندسین مشاور نور استفاده از اساتید و متون درس پروژه محور و مثال های عینی طبق تجربه اساتید
• ساختار دوره: این دوره شامل فعالیت های درون کلاسی جهت ارتقا دانش و مهارت عملی شرکت کنندگان ،همراه با تجربه و دانش مدرس به صورت کار گروهی برگزار می گردد.
• محتوای دوره : اصول و مبانی و کلیات سیستم های مدیریت کیفیت مفهوم اندازه گیری و تحلیل در سیستم های مدیریت کیفیت و اهمیت آن آشنایی کلی با انواع تکنیکهای آماری بر اساسISO 10017 روش های تجزیه و تحلیل اطلاعات طبقه بندی اطلاعات پردازش داده ها روش های تجزیه وتحلیل داده ها انواع خطا ها در جمع آوری و تجزیه وتحلیل داده ها روش های کاهش خطاها
• ثبت نام: برای ثبت نام با شماره تلفن 66483721-66483912-77930125-021 تماس حاصل فرمایید.

ISO10017 راهنمایی است در انتخاب تکنیک های آماری مناسب که ممکن است برای یک سازمان در توسعه، پیاده سازی، حفظ و یا بهبود سیستم مدیریت کیفیت با توجه به ایزو 9001 مفید باشد. در واقع برای تجزیه و تحلیل داده ها باید ابتدا الزامات ISO 9001 که شامل استفاده از داده های کمی است را بررسی کنیم و سپس تکنیک های آماری که می تواند مفید باشد را شناسایی و توصیف نماییم. آموزش تجزیه و تحلیل داده ها در دوره تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017 ارائه می شود.

لیست تکنیک های آماری که در استاندارد ISO / TR 10017 آمده است نه کامل و جامع است و نه مانع از استفاده از تکنیک های دیگر (آماری و غیره) که به نفع سازمان است می شود. علاوه بر این، ISO / TR 10017 سعی نمی کند که از روش های آماری استفاده شود، و نه تلاش می کند تا در مورد چگونگی اجرای روش ها توصیه شود. این استاندارد همچنین به عنوان یک چک لیست اجباری برای رعایت الزامات استاندارد ISO 9001: 2000 تدوین نشده است. توجیه استفاده از تکنیک های آماری این است که کاربرد آنها به بهبود اثربخشی سیستم مدیریت کیفیت کمک کند در نتیجه استاندارد ISO 10017 نیز در راستای همین امر تکنیک های آماری که ممکن است درخصوصیات قابل اندازه گیری محصولات و فرایندها در مراحل مختلف چرخه عمر محصول ازتحقیقات بازار تا خدمت رسانی به مشتری نهایی مفید باشد را صرفا معرفی می کند.

تکنیک های آماری می توانند برای اندازه گیری، توصیف، تجزیه و تحلیل، تفسیر و مدل سازی چنین تنوع، حتی با یک مقدار نسبتا محدود داده مورد استفاده قرار گیرد. تجزیه و تحلیل آماری چنین داده هایی می تواند درک بهتر ازطبیعت، وسعت و علل تغییرپذیری و در نهایت حل و رفع مشکلات احتمالی کمک کند.

از جمله تکنیک هایی که در ایزو 10017 آمده است می توان به موارد زیر اشاره کرد:

– آمار توصیفی

– طراحی آزمایش ها

– آزمون فرض

– تجزیه و تحلیل اندازه گیری

– تجزیه و تحلیل قابلیت فرایند

– تجزیه و تحلیل رگرسیون

– تجزیه و تحلیل قابلیت اطمینان

– نمونه برداری

– شبیه سازی

– نمودارهای کنترل فرایند آماری (SPC)

– محدوده ی مورد پذیرش آماری

– تجزیه و تحلیل سری زمان

تجزیه و تحلیل داده ها بخش بسیار مهم در مهندسی صنایع و سیستم مدیریت کیفیت می باشد و نیاز به تسلط بر تکنیک های داده پردازی دارد که در دوره ISO10017 تجزیه و تحلیل داده ها و تکنیک های کاربردی آن ارائه خواهد شد.

دوره آموزشی تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017 را میتوانید در سازمان خود برگزار نمایید . این امر در زمان و هزینه شما صرفه جویی قابل توجهی دارد . لذا در صورت نیاز به برگزاری آموزش تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017 در سازمان شما ، فرم ذیل را تکمیل نمایید . فرم درخواست برگزاری دوره

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017 | ISO10017 | آموزش تجزیه و تحلیل داده ها | دوره تجزیه و تحلیل داده ها بر اساس ISO10017” لغو پاسخ

محصولات مشابه

آشنایی با مدل تعالی مدیریت پروژه PEM

پیمان کاری مدیریت Management Contracting

شاخص های کلیدی عملکرد

مدیریت بحران

عنوان

اصالت موسسه

آدرس: تهران , خیابان سهروردی , بالاتر از خیابان بهشتی , کوچه متحیری , پلاک ۶۲ , واحد ۲

تلفن: (021) 88764867

ایمیل: [email protected]

صفحات مهم

دیگر لینک ها

ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید

وبینار تشریح مدل APQC نسخه 7.3.0

جدیدترین مقاله های خانه مهندسی صنایع

• ابزار های هوش تجاری | نرم افزار های هوش تجاری
• شغل کنترل پروژه
• شغل انباردار
• اهمیت سیستم آموزش در سازمان | آموزش کارکنان
• منابع انسانی در سازمان | منابع انسانی | مدیریت منابع انسانی
• یک کارشناس کنترل کیفیت می بایست چه رشته ای خوانده باشد ؟
• شغل HSE | کارشناس HSE | مسئول HSE | معرفی شغل HSE
• دانلود نرم افزار primavera p6 و آموزش نصب
• فرایند چیست؟ رویکرد فرآیندی چیست؟
• اتوماسیون اداری چیست؟

خانه صنایع در شبکه های اجتماعی

خبرنامه

باعضویت در خبرنامه سایت خانه مهندسی صنایع از تخفیفات، دوره های جدید و تاریخ برگزاری دوره ها باخبر شوید

وبینار تشریح مدل APQC نسخه 7.3.0

عنوان موضوع مورد علاقه حود را جستجو نمایید

آخرین مقالات

• ابزار های هوش تجاری | نرم افزار های هوش تجاری
• شغل کنترل پروژه
• شغل انباردار
• اهمیت سیستم آموزش در سازمان | آموزش کارکنان
• منابع انسانی در سازمان | منابع انسانی | مدیریت منابع انسانی
• یک کارشناس کنترل کیفیت می بایست چه رشته ای خوانده باشد ؟
• شغل HSE | کارشناس HSE | مسئول HSE | معرفی شغل HSE
• دانلود نرم افزار primavera p6 و آموزش نصب
• فرایند چیست؟ رویکرد فرآیندی چیست؟
• اتوماسیون اداری چیست؟

خبرنامه

باعضویت در خبرنامه سایت خانه مهندسی صنایع از تخفیفات، دوره های جدید و تاریخ برگزاری دوره ها باخبر شوید

آموزش تجزیه تحلیل آماری داده های پژوهش

مدیر تحقیق و توسعه و مدیر برنامه مرجعیت بیمارستان لقمان حکیم.

مشاور پژوهشی دانشکده مجازی آموزش پزشکی و مدیریت دانشگاه شهید بهشتی.

عضو شورای پژوهشی و کارشناس پژوهشی مرکز توسعه تحقیقات بالینی.

مشاور پژوهشی سازمان نظام پزشکی کشور.

معاون پژوهشی بخش مراقبتهای ویژه مرکز پزشکی.

مولف چندین کتاب در حوزه های پزشکی و پژوهشی

استاد مشاور و مدرس دوره های پودمانی و بیش از 30 کارگاه آموزشی علمی و پژوهشی

مدرس دوره : مهندس فاطمه رجبی

کارشناسی ارشد مهندسی بهداشت حرفه ای از دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی

کارشناس بهداشت حرفه ای مراکز بهداشت و مسئول و مربی ارتقا موسسه نگین تهران

در زمینه های سم شناسی شغلی، نمونه برداری و آنالیز نمونه های هوا، حوادث شغلی و ترافیکی، ارزیابی و مدیریت ریسک، بهداشت حرفه ای، آلودگی هوا، تجزیه و ارزشیابی آلاینده های شیمیایی محیط کار، کنترل آلاینده های شیمیایی محیط کار، صدا و ارتعاش در محیط کار، عوامل فیزیکی در محیط کار، بررسی و تجزیه و تحلیل حوادث ناشی از کار

مدرس دوره های ارتقا و سلامت ایمنی و محیط کار

فهرست مطالب دوره :

آماده کردن داده ­ها برای تحلیل آماری

معرفی روش های آماری

آمار توصیفی

آمار استنباطی

نرم افزار های آماری

گزارش نتایج

تجزیه و تحلیل آماری : در مسیر پژوهش و مقاله نویسی ، برای تفسیر و تحلیل نتایجی که از تحقیق و پژوهش به دست می آید لازم داریم که از تحلیل آماری داده های پژوهش استفاده کنیم . در مطلب انواع مطالعات علمی دیدیم که یکی از عناصر مهم روش تحقیق آن است که بدانیم برای جمع اوری داده های خود از چه روشی استفاده می کنیم و چه ابزاری برای پردازش و تفسیر داده ها داریم . در این دوره ی آموزشی قصد داریم روش تجزیه‌ و ‌تحلیل ‌اطلاعات بعنوان ‌بخشی ‌از ‌فرآیند‌ روش‌ تحقیق‌ علمی ‌را آموزش دهیم .

به طور کلی آمار بخش مهمی از اکثر علوم را تشکیل میدهد . به محققان کمک می کند تا فرضیه ها را آزمایش کنند ، نظریه ها را تأیید یا رد کنند و به نتایج قابل اعتمادی برسند . داده ها حقایق و ارقامی هستند که برای ارائه و تفسیر جمع آوری ، تحلیل و جمع بندی می شوند. داده ها ممکن است به صورت کمی یا کیفی طبقه بندی شوند. اقداماتی برای آماده سازی این داده ها وجود دارد که در این مطلب به آنها اشاره خواهیم کرد

روش ها و تکنیک های مختلفی برای انجام تجزیه و تحلیل وجود دارد که به صنعت و هدف تجزیه و تحلیل بستگی دارد. روش های آماری به طور کلی به دو روش توصیفی و استنباطی تقسیم میشود . روش­هایی را که به وسیله آنها می­توان اطلاعات جمع­آوری شده را تنظیم کرده و خلاصه نمود، آمار توصیفی می­نامیم. در حقیقت آمار توصیفی تنها روشی ساده برای تشریح داده¬های موجود است.

بخشی از آمار که به تحلیل، تفسیر و تعمیم نتایج حاصل از تنظیم و محاسبه ­ی مقدماتی آماری تکیه دارد، آمار استنباطی خوانده می­شود. با استفاده از روش­های آمار استنباطی می­توان مشخصات جامعه­ ی آماری را از روی نمونه ­ها استنباط کرد.

نرم افزار های تحلیل آماری نیز برای تحلیل داده ها وجود دارند که از آنها برای ترسيم نمودارهاي آماري، محاسبه آماره هاي توصيفي (ميانگين، ميانه، واريانس، …)، انجام استنباط آماري (قبول يا رد فرضيات پايان نامه)، محاسبه همبستگي بين متغيرها، رگرسيون، و.. استفاده میکنند در این مطلب به چند نرم افزار مهم اشاره شده است و کاربردهای ان ها را نیز میتوانید ببینید.

ادامه آموزش این مطلب را به صورت فایل زیپ دانلود کنید

مشخصات فایل: آموزش ویدیویی(با کیفیت1080) به همراه فایلpdf

تجزیه و تحلیل داده ها: هدف و تکنیک ها

اگر این مقاله را دوست دارید، لطفا آن را با دوستان خود به اشتراک بگذارید.

تجزیه و تحلیل داده ها عمل جمع آوری اطلاعات مهم برای هدایت تصمیمات تجاری است. این ابزار ارزیابی، داده های عددی را به اطلاعات قابل دسترسی تبدیل می کند که می تواند به شما در تعیین بهترین راه برای ادامه پروژه یا فرآیند کمک کند. با یادگیری نحوه جمع آوری و تجزیه و تحلیل صحیح داده ها، می توانید مهارت های تصمیم گیری خود را در محل کار بهبود بخشید.

در این مقاله، به این خواهیم پرداخت که تجزیه و تحلیل داده چیست، چگونه می توانید آن را انجام دهید و شرکت ها چگونه از آن برای تصمیم گیری استفاده می کنند.

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها فرآیند جمع آوری و بررسی اطلاعات آماری برای تصمیم گیری آگاهانه است. این فرآیند اطلاعاتی مانند بررسی و بازخورد مشتری را به اطلاعاتی تبدیل می کند که مدیران می توانند از آنها برای توسعه برنامه های تجاری استراتژیک و تاکتیکی استفاده کنند.

اتخاذ تصمیمات آگاهانه نیازمند اطلاعاتی از مخاطبان و پایگاه مشتریان یک شرکت است. برای مثال، یک زنجیره قهوه بزرگ، ممکن است نیاز به درک الگوهای فروش زمستانی در چندین استان داشته باشد تا یک برنامه بازاریابی جدید برای سال آینده ایجاد کند. بدون داده‌های مشتریان از سال‌های گذشته، تعیین دقیق اینکه کدام قهوه‌های فصلی در استان های خاص تقاضای بالایی دارند و اینکه آیا باید آن‌ها را بازگردانند، دشوار خواهد بود.

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

در زیر چهار نوع رایج تجزیه و تحلیل داده ها در محل کار مورد استفاده قرار می گیرد.

تحلیل توصیفی

تجزیه و تحلیل توصیفی اعداد خام را به اطلاعاتی تبدیل می کند که تفسیر و درک آن آسان است. این داده‌ها را دوباره مرتب می‌کند، سفارش می‌دهد و دستکاری می‌کند تا خلاصه‌های ساده‌ای ایجاد کند که نشان می‌دهد در یک مطالعه چه اتفاقی افتاده است. این روش تجزیه و تحلیل داده ها توزیع داده های شما را به شما نشان می دهد. همچنین به شما کمک می‌کند تا نقاط پرت، ناسازگاری‌ها و خطاها را شناسایی کنید و به تحلیلگران اجازه می‌دهد تا چگونگی ارتباط این عناصر را شناسایی کنند. داده های به دست آمده از تجزیه و تحلیل توصیفی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا بفهمند چه فرآیندهایی به خوبی کار می کنند و چه حوزه هایی ممکن است به تحلیل بیشتری نیاز داشته باشند.

تجزیه و تحلیل تشخیصی

در حالی که تجزیه و تحلیل توصیفی به شما می گوید چه اتفاقی افتاده است، تجزیه و تحلیل تشخیصی تعیین می کند که چرا اتفاق افتاده است. اگر برای یادگیری نحوه تکرار یک پروژه موفق یا ارزیابی مجدد فرآیندی که نیاز به بهبود دارد به داده هایی نیاز دارید، تجزیه و تحلیل تشخیصی می تواند این اطلاعات را در اختیار شما قرار دهد. تجزیه و تحلیل تشخیصی به شما کمک می‌کند تا دلایل موفقیت یک کمپین بازاریابی خاص، یا جایی که می‌توانست اصلاح شود را کشف کنید.

تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی شده

تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی کننده با استفاده از اطلاعات تولید شده توسط تجزیه و تحلیل های توصیفی و تشخیصی، نتایج آینده یک تصمیم یا فرآیند را پیش بینی می کند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی، داده های گذشته را برای شناسایی روندهای بالقوه بررسی می کند. به عنوان مثال، یک فروشگاه بزرگ می‌تواند از تحقیقات پیش‌بینی برای تعیین اینکه آیا باید کارکنان بیشتری را در طول فصل تعطیلات شلوغ استخدام کند یا خیر، استفاده کند.

تحلیل تجویزی

تجزیه و تحلیل تجویزی داده ها را ترکیب می کند و به سازمان ها کمک می کند تا در مورد چگونگی بهبود فرآیندهای محل کار خود تصمیم بگیرند. از آنجایی که اطلاعات به دست آمده از این فرآیند در مقیاس بزرگی است، تحلیل تجویزی نیازمند تعهد سازمانی است.

هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی می تواند به طور موثری از تجزیه و تحلیل تجویزی استفاده کند. هوش مصنوعی حجم زیادی از داده ها را مصرف می کند و به طور مداوم یاد می گیرد و از این اطلاعات برای تصمیم گیری آگاهانه استفاده می کند که به نفع محل کار است. یک انواع روش‌های تجزیه و تحلیل سیستم هوش مصنوعی که به خوبی طراحی شده است، این تصمیمات را نیز به اشتراک می گذارد و آنها را عملی می کند. هوش مصنوعی می تواند فرآیندهای کسب و کار را روزانه بدون هیچ گونه ورودی از سایر کارمندان انجام و بهینه سازی کند.

چگونه از تجزیه و تحلیل داده ها برای تصمیم گیری در محل کار استفاده کنیم

قبل از انجام هر نوع تحلیل داده، مطمئن شوید که ایده روشنی از استراتژی و اهداف کلیدی وجود دارد. برای مثال، اگر به دنبال تقویت پایگاه مشتری خود هستید، نحوه رسیدن به این هدف را روشن کنید. از خود بپرسید که برای رسیدن به این هدف چه چیزی باید بدانید و سوالات کلیدی در مورد شرکت خود را مشخص کنید.

این مراحل را دنبال کنید تا از تجزیه و تحلیل داده ها برای بهبود مهارت های تصمیم گیری خود در محل کار استفاده کنید.

1. نوع تجزیه و تحلیل داده را تعیین کنید که به پاسخگویی به سوالات شما کمک می کند.
2. هزینه و تلاش برای تولید داده ها را تعیین کنید.
3. داده ها را جمع آوری کنید.
4. داده ها را تجزیه و تحلیل کنید.

۱. نوع تجزیه و تحلیل داده را تعیین کنید که به سوالات شما پاسخ می دهد

روی شناسایی نوع داده ای که به سؤالات شما پاسخ می دهد تمرکز کنید. اگر یک نمای کلی ساده تمام چیزی است که نیاز دارید، ممکن است فقط به یک تحلیل توصیفی نیاز داشته باشید. ممکن است قبلاً به این داده ها از پروژه قبلی دسترسی داشته باشید. اگر اعداد پشت آن هنوز تازه و مرتبط هستند، ممکن است بخواهید از این اطلاعات استفاده کنید.

۲. هزینه و تلاش برای تولید داده ها را تعیین کنید

تجزیه و تحلیل داده ها بسته به نوع اطلاعاتی که می خواهید جمع آوری کنید، مقدار متفاوتی از منابع را مصرف می کند. قبل از سرمایه گذاری در این نوع پروژه، عوامل موثری مانند هزینه پولی، تعهد زمانی و نتایج بلند مدت تجزیه و تحلیل داده ها را در نظر بگیرید.

۳. داده ها را جمع آوری کنید

جمع آوری داده ها مستلزم تنظیم فرآیندها و افرادی است که اطلاعات شما را جمع آوری و مدیریت می کنند. برای صرفه جویی در زمان، می توانید دسترسی به مجموعه داده های آماده تجزیه و تحلیل مانند اطلاعات جمعیت شناختی برای بخش خاصی از مصرف کنندگان را انتخاب کنید.

۴. داده ها را تجزیه و تحلیل کنید

این شامل رسیدن به یک نتیجه عملی بر اساس داده هایی است که جمع آوری کرده اید. هنگامی که داده ها را شناسایی، جمع آوری و تجزیه و تحلیل کردید، می توانید از روشی مانند تجسم داده ها برای معنا بخشیدن به اطلاعات استفاده کنید. ابزارهای تجسم می توانند به درک نتایج اقدامات مختلف کمک کنند. نمودارها و نمودارهای رنگارنگ می توانند صدها نقطه داده را نشان دهند که یک روند یا یک روایت قدرتمند را نشان می دهد. برای مثال، داده‌های فروش مرتبط با یک منطقه جغرافیایی ممکن است به شما در تصمیم‌گیری برای تخصیص مجدد وجوه بازاریابی کمک کند.

مزایای تجزیه و تحلیل داده ها

تجزیه و تحلیل داده ها می تواند به ماموریت، چشم انداز و اهداف سازمان شما کمک کند.

این اطلاعات می تواند به شما کمک کند تا بهبود مستمر کیفیت، توسعه شرکت یا محصول و نوآوری در محل کار را پیشنهاد دهید. همچنین می تواند به توسعه و اجرای طرح هایی مانند:

• ارتقاء نرم افزار برای ساده کردن خدمات
• بهبود کنترل موجودی برای تحویل سریعتر
• آموزش رهبری برای توانمندسازی کارکنان
• اتحاد یا ادغام استراتژیک جدید برای رقابتی ماندن در بازار
• آموزش داوطلبانه برای افزایش تلاش های اطلاع رسانی
• استفاده گسترده از یادگیری ماشینی
• درک بیشتر از متغیرهایی که بر رضایت مشتری تأثیر می گذارند

با اجرای تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید داده هایی را که برای پروژه شما اعمال می شود تفسیر کنید. این بینش به تعیین مواردی مانند محصولات جدیدی که مشتریان ممکن است دوست داشته باشند کمک می‌کند، اینکه آیا در منطقه یا کشور جدیدی گسترش یابند یا کجا هزینه‌های خاص را کاهش دهند.