اهمیت تحلیل در برنامه نویسی
سه شنبه 18/تیر/1398 1817 برنامه نویسی

اهمیت تحلیل در برنامه نویسی

شما علاقه مند به ایجاد پروژه برنامه نویسی هستید و می خواهید در این زمینه موفق باشید پس باید بدانید که در این زمینه باید کمر خود را بسته و خود را برای یادگیری مهارت های برنامه نویسی آماده کنید.

تحلیل و ارزیابی اولین و مهمترین کار در انجام هر پروژه است که باید یاد بگیرید، زمانی که که یه پروژه مثلا طراحی وب سایت با امکانات رزرو صورت میگیره، سیستم باید قبل کد نویسی و استارت اولیه کار مورد تحلیل و بررسی قرار بگیره،

قبل از شروع هر پروژه در فضای وب نیاز به تحلیل انتخاب زبان برنامه نویسی، انتخاب سیستم مناسب، انتخاب مجری، برآورد هزینه و زمان پروژه، نوع برنامه نویسی و بسیاری از موارد دیگر است که تحلیل گر برنامه نویسی و تحلیل گر پروژه باید آنها را در نظر داشته باشد.

تحلیل و ارزیابی
پایه و اساس هر پروژه ایه به تحلیل بستگی داره و خطا در اون میتونه به کل پروژه و حتی زمان بندی و خروجی پروژه از دیدگاه کارفرما تاثیر گذار باشه، زمانی که یک تحلیل مناسب از پروژه وجود نداشته باشه، در وسط پروژه، ممکن هر لحظه، کاربرد پروژه عوض بشه که در این صورت پروژه به یک مسئله غیر قابل حل تبدیل خواهد شد و هیچوقت اتمام پذیر نخواهد شد.
بخش تحلیل پروژه یک کار بسیار سخت و زمان بری است که صرف انرژی زیادی رو میطلبه ولی اگه خوب انجام بشه و به صورت جامع و کامل به دست برنامه نویس برسه، برنامه نویس دیگه اصلا نیاز نیست وسط پروژه فکر بکنه و فقط دادهای تحلیل شده رو پیاده میکنه و کار بسیار بسیار سبک میشه.

اهمیت تحلیل در برنامه نویسی

انواع تجزیه و تحلیل داده ها

۴ نوع مختلف تجزیه و تحلیل داده وجود دارد که مشاغل از آن ها اغلب برای تعیین روند و معیارها استفاده می کنند:

۱. تجزیه وتحلیل پیش بینی کننده
یکی از انواع رایج تجزیه و تحلیل داده، تجزیه وتحلیل پیش بینی کننده است که کمک می کند بدانید که در آینده اوضاع کسب و کارتان چگونه خواهد بود. تجزیه وتحلیل پیش بینی کننده از داده های گذشته برای پیش بینی روند رشد شرکت در آینده، رفتار بازار و موارد دیگر استفاده می کند. در این نوع، از تجزیه وتحلیل و مدل سازی آماری استفاده می شود.

۲. تجزیه وتحلیل تجویزی
تجزیه وتحلیل تجویزی به مدیران و سهام داران می گوید که چه کاری باید انجام شود. با مشاهده ی آمار می توانید تصمیم بگیرید که باید چه اقداماتی را انجام دهید.

۳. تجزیه وتحلیل تشخیصی
این نوع تجزیه وتحلیل از داده های مختلف برای تجزیه وتحلیل علت وقوع یک امر استفاده می کند. در این نوع از تحلیل داده، شاخص عملکرد در تا مشخص شود که چرا عملکرد آن ها بهتر یا بدتر از حد پیش بینی شده است.

۴. تجزیه وتحلیل توصیفی
این نوع تجزیه و تحلیل داده، از اطلاعات استفاده می کند تا آن چه را که در یک دوره ی خاص اتفاق افتاده است، نشان دهد. در این حالت، هدف توصیف رویدادهایی است که به توضیح بیشتر نیاز دارند.

مزیت های تحلیل پروژه قبل کد نویسی

  • داشتن یک نمای کلی از پروژه
  • صرفه جویی در زمان و هزینه به خصوص در امر کد نویسی
  • عدم تغییر پروژه در وسط کار و پیاده سازی
  • وظایف هر بخش تیم تولید کاملا مشخص می شود و هر کدام میدانند باید چه کاری را انجام دهند
  • خروجی پروژه دقیقا همان چیزی میشه که کارفرما میخواد
  • برطرف سازی خیلی دیگر مشکلاتی که قطعا در پروژه های خود با آنها سرو کله زده اید

سعی کنید تحلیل پروژه قبل پیاده سازی رو انجام بدید و عادت به تحلیل کنید، هر شرکتی پس از یک مدتی به این نتیجه می رسه که به یک تحلیلگر برای پروژه های خودش نیاز داره.

مراحل تجزیه و تحلیل داده ها

برای تجزیه و تحلیل داده ها، باید طبق مراحل زیر پیش بروید:
۱. داده ها را جمع آوری کنید
در اولین گام تحلیل داده، باید داده ها را جمع آوری کنید. در طی این فرایند، اگر تصمیم گیرنده هستید، باید به این فکر کنید که کدام فرایندها کانال های بازاریابی شما را، که منجر به تولید داده های مشتری می شوند، پشتیبانی می کنند؛ هم چنین، باید بخش های دیگر داده مانند حسابداری، ساخت و اجرا را نیز در نظر بگیرید. در حال حاضر، منابع متعددی وجود دارند که می توانید از طریق آن ها داده های مفیدی را پیدا کنید. هنگام جمع آوری داده ها، باید تعیین کنید که داده های شما به چه چیز نیاز دارند و چه زیرساختی از آن ها پشتیبانی می کند.

۲. داده های جمع آوری شده را بررسی کنید
در طی این مرحله از تحلیل داده، باید صحت و سقم داده های خود را بررسی کنید. باید نحوه ی جمع آوری داده ها را در نظر بگیرید. اگر داده ها به سرعت یا از منابع مختلف گوناگون جمع آوری شده باشند، شاید لازم باشد که از نظر دقت، مورد تجزیه وتحلیل قرار بگیرند. تجزیه و تحلیل داده ها برای هر تجارتی ارزش مند است، اما هزینه ای هم دارد. پیش از این که برای تجزیه وتحلیل سرمایه گذاری کنید، باید مطمئن شوید که داده های شما کامل، دقیق و آماده برای تجزیه وتحلیل هستند.

۳. بینش لازم را کسب کنید
مدیران و سهام داران باید این موارد را از خود بپرسند تا بینش بهتری برای تحلیل داده کسب کنند:

  • درمورد نحوه ی جمع آوری داده ها چه می دانید؟
  • آیا داده ها به تازگی مورد تجزیه وتحلیل قرار گرفته اند؟
  • چرخه ی عمر داده ها در سازمان چگونه است؟
  • آیا نگرانی امنیتی وجود دارد؟

هنگامی که بتوانید به این سؤالات پاسخ دهید، از بینش های مهمی که می توانید کسب کنید، درک بهتری خواهید داشت.

۴. ذخیره سازی و زیرساخت ها را در نظر بگیرید
برای تجزیه و تحلیل داده ها، ذخیره ی داده ها و کسب بهترین بینش از آن ها کار کمی نیست؛ هم چنین، به یک زیرساخت و تجزیه وتحلیل قوی نیاز دارد که سرمایه گذاری در وقت، پول و منابع است. ابزارهای داده شامل مواردی مانند پایگاه داده، انبار داده، دریاچه ی داده و ابزار هوش تجاری هستند که به ذخیره سازی داده ها و درک بهتر آن کمک می کنند. نوع زیرساخت داده ی موردنیاز تا حد زیادی به عواملی مانند اندازه کسب و کار شما، حجم کلی داده، تعداد کل کاربران و نیازهای کاربران بستگی دارد.
۵. برای تصویرسازی و مدل سازی سرمایه گذاری کنید
اکنون که داده های شما کامل و دقیق هستند، در زیرساخت های صحیح ذخیره شده اند و آماده ی تجزیه وتحلیل هستند، وقت آن است که از آن ها استفاده کنید تا بینش بهتری به دست آورید. تصویرسازی نقش مهمی در درک آسان این اطلاعات دارد. شاید در تیم شما افرادی حضور داشته باشند که نتوانند به راحتی با آمار و ارقام کار کنند؛ بنابراین، تصویرسازی برای درک تصویر کلی مهم است.

ابزارها و منابعی وجود دارند که به شما کمک می کنند تا داده ها را تصویرسازی کنید و به دنبال آن، بتوانید تحلیل داده ها را آسان تر انجام دهید. از منابعی که در اختیار دارید برای تصویرسازی استفاده کنید و به برند خود رونق ببخشید.

۶. اقدام کنید
داشتن داده ها شروع خوبی برای تحلیل داده است، اما داشتن برنامه ای عملی که می گوید باید چگونه از داده ها استفاده کنید و با بینش کسب شده چه کار کنید، بسیار مهم تر است. این کار با کسب اطمینان از آمادگی زیرساخت ها برای تجزیه و تحلیل داده ها آغاز می شود. مهم نیست که چه هدفی دارید، برای موفقیت تجارتتان باید بتوانید داده ها را به بینش و سپس بینش را به عمل تبدیل کنید.

درباره این مطلب دیدگاهی بنویسید...

آدرس پست الکترونیک شما منتشر نخواهد شد.

نظرات (0)