مالیات کارتخوان در سال ۱۴۰۳ چگونه محاسبه میشود؟
مالیات بر دستگاههای کارتخوان در سال ۱۴۰۳ یکی از موارد مهم در زمینه مالیات بر…
۳۰ آبان ۱۴۰۳
۱۰ شهریور ۱۴۰۲
زمان مطالعه : ۱۱ دقیقه
تاریخ بهروزرسانی: ۸ شهریور ۱۴۰۲
علم داده حوزه به کارگیری تکنیکهای تحلیلی پیشرفته و اصول علمی برای استخراج اطلاعات ارزشمند از دادهها برای تصمیمگیریهای مهم تجاری، برنامهریزی استراتژیک و سایر موارد است. مدلسازی، تشخیص الگو، تشخیص ناهنجاری و توسعه فناوریهای مختلف از جمله کاربردهای این علم به شمار میرود.
با استفاده از علم داده کسبوکارها میتوانند فرصتهای جدید را شناسایی، برنامههای بازاریابی و فروش آینده را تحلیل و بسیاری از زمینههای دیگر را بهبود ببخشند. در پاسخ به این سوال که علم داده چیست میتوان به این موضوع هم اشاره کرد که علم داده همراه با تحلیل درست داده، میتواند مزیتهای رقابتی زیادی را نسبت به رقبای دیگر ایجاد کند.
علم داده یک حوزه چندرشتهای است که شامل تکنیکها، فرآیند و روشهای مختلفی برای استخراج بینشها، الگوها و دانش ارزشمند از مجموعه دادههای پیچیده و اغلب بزرگ است.
این مفهوم شامل ترکیبی از تجزیه و تحلیل آماری، یادگیری ماشین، تجسم دادهها، تخصص حوزه و مهارتهای برنامهنویسی برای کشف روندهای پنهان، پیشبینی و اطلاع رسانی است. دانشمندان و متخصصصان این حوزه، دادهها را جمعآوری، پاکسازی و پیش پردازش میکنند، تجزیه و تحلیلهای پیشرفته را برای کشف الگوهای معنادار به کار میبرند و یافتههای خود را به طور موثر برای راهنمایی سازمانها در انتخاب آگاهانه و حل مشکلات پیچیده در صنایع و حوزههای مختلف، به اشتراک میگذارند.
Data Science حوزه وسیعی دارد که شامل تکنیکها و فنآوریهای مختلف میشود، اما به طور کلی به سه حوزه اصلی تقسیم می شود:
داده کاوی (Data mining): فرآیند استخراج الگوها و بینشها از مجموعه دادههای بزرگ است. از تکنیکهای داده کاوی میتوان برای شناسایی روندهای مشتری، پیشبینی تقاضای محصول یا کشف تقلب استفاده کرد.
یادگیری ماشینی (Machine learning): این رشته از علوم کامپیوتر است که به کامپیوترها توانایی یادگیری بدون برنامهریزی صریح را میدهد. الگوریتمهای یادگیری ماشینی را میتوان برای ساخت مدلهایی استفاده کرد که میتوانند نتایج آینده را پیشبینی کنند یا بر اساس دادهها تصمیم بگیرند.
بصریسازی دادهها (Data visualization): این فرآیند نمایش دادهها به روشی است که درک و تفسیر آسان باشد. از تکنیکهای تجسم دادهها میتوان برای انتقال نتایج تجزیه و تحلیل دادهها به ذینفعان استفاده کرد.
علم داده تقریباً در تمام ابعاد عملیات و استراتژیهای تجاری نقش مهمی ایفا میکند. به عنوان مثال، این علم، اطلاعاتی در مورد مشتریان ارائه میدهد که به شرکتها کمک میکند تا کمپینهای بازاریابی قوی و تبلیغات هدفمند را برای افزایش فروش محصول ایجاد کنند.
این دانش به مدیریت ریسک مالی، شناسایی تراکنشهای تقلبی و جلوگیری از خرابی تجهیزات در کارخانههای تولیدی و سایر محیطهای صنعتی کمک میکند. علم داده نقش بسزایی در مسدودسازی و جلوگیری از حملات سایبری و سایر تهدیدات امنیتی در سیستمهای فناوری اطلاعات دارد.
اطلاعاتی که با استفاده از تحلیل داده به دست میآید میتواند مدیریت زنجیره تأمین، موجودی محصول، شبکههای توزیع و خدمات مشتری را به صورت بهینهای مدیریت کند. علم داده همچنین میتواند به تنظیم استراتژیهای تجاری شرکتها کمک کند تا براساس تحلیلهای آگاهانه از رفتار مشتریان، روند بازار و رقابت ایجاد شده، به کار خود ادامه دهند. بدون استفاده از تحلیل علم داده شرکتها ممکن است فرصتها را از دست بدهند و تصمیمات نادرستی را اتخاذ کنند.
علم داده شامل جمعآوری و تجزیه و تحلیل دادهها است.
در کل میتوان ۶ مرحله برای چرخه حیات علم داده در نظر داشت که شامل:
مرحله ابتدایی، کشف است. در این مرحله شما باید سوالات درستی را بپرسید. وقتی هر پروژه علم داده را شروع میکنید باید مشخص کنید که الزامات اساسی، اولویتها و بودجه پروژه چیست. در این مرحله، باید تمام الزامات اساسی پروژه مانند تعداد افراد، فناوری، زمان، دادهها و هدف نهایی تعیین شود و سپس میتوان مشکل کسبوکار را در سطح فرضیه اولیه چارچوببندی کرد.
آمادهسازی دادهها که با نام Data Minging نیز شناخته میشود شامل مراحل زیر است:
پس از اتمام این مراحل، به راحتی میتوان از این دادهها برای فرآیندهای بعدی استفاده کرد.
در این مرحله باید روشها و تکنیکهای مختلفی را برای ایجاد ارتباط بین متغیرهای ورودی تعیین کنیم. باید از تجزیه و تحلیل اکتشافی (EDA) با استفاده از فرمولهای آماری مختلف و ابزارهای تجسم برای درک روابط بین متغیرها و بررسی این که چه دادههایی میتوانند به ما کمک کنند استفاده کنیم. ابزارهای رایج مورد استفاده برای برنامهریزی عبارتند از:
در این مرحله افراد باید با استفاده از اطلاعاتی که از مراحل قبل به دست آوردهاند مدلسازی کنند. در اینجا مجموعه دادههایی را برای اهداف آموزشی و آزمایشی ایجاد خواهیم کرد. برای ساخت مدل از تکنیکهای مختلفی مانند تداعی، طبقهبندی و خوشهبندی استفاده خواهیم کرد. برخی از ابزارهای رایج برای مدلسازی عبارتند از:
در این مرحله گزارشهای نهایی پروژه را به همراه توضیحات، کد و مدارک فنی ارائه میدهیم. این مرحله یک نمای کلی و واضح از عملکرد کامل پروژه و سایر اجزاء در مقیاس کوچک قبل از استقرار کامل به شما ارائه میدهد.
در این مرحله بررسی میکنیم که آیا به هدفی که در مرحله اول تعیین کرده بودیم رسیدهایم یا نه. در این مرحله ما یافتهها و نتیجه نهایی را با تیم خود به اشتراک میگذاریم.
همانطور که قبلاً در پاسخ ورسش علم داده چیست اشاره شد، علم داده فرآیند تصمیمگیری را آسان میکند و میتوان بزرگترین مزیت علم داده را همین مورد بر شمرد. سازمانهایی که در زمینه علم داده سرمایه گذاری میکنند میتوانند شواهدی مبتنی بر دادههای واقعی از کسبوکار خود را به دست آورده و تصمیمات خود را منطبق بر این دادهها اتخاذ کنند. در حالت ایدهآل، تصمیمات مبتنی بر داده باعث خواهد شد که عملکرد کسبوکار قویتر، در هزینهها صرفهجویی و فرآیندها و گردش کاری روانتر اجرا شود.
از جمله مزایای دیگر علم داده میتوان به کاهش تقلب، مدیریت بهتر ریسک، تجارت مالی سودآوردتر، افزایش بهرهوری، عملکرد بهتر زنجیره تامین و حفاظت از امنیت دادهها را میتوان نام برد.
با فراگیری علم داده شما این فرصت را خواهید داشت که در زمینههای شغلی مختلفی فعالیت داشته باشید. از جمله مشاغل مرتبط با این حوزه میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
از جمله برنامههای کاربردی رایجی که دانشمندان داده درگیر آن میشوند میتوان به مواردی مانند مدلسازی پیشبینی، تشخیص الگو، تشخیص ناهنجاری، طبقهبندی و تحلیل احساسات و همچنین توسعه فناوریهایی مانند موتور توسعه، سیستمهای شخصیسازی و ابزارهای هوش مصنوعی اشاره کرد.
افرادی که قصد دارند در زمینه علم داده فعالیت داشته باشند نیازمند پیشنیازهایی هستند. پیش نیازهای مورد نیاز برای علم داده شامل:
از جمله چالشهایی که علم داده با آن مواجه است عبارتند از:
پیرو سوال علم داده چیست گفته شد که علم داده شامل حوزه وسیعی است که با الگوریتمها و فرآیندهای علمی مختلفی سر و کار دارد. فردی که در این زمینه فعالیت میکند علاوه بر دانش فنی باید فردی کنجکاو باشد و بتواند مشکلات یک کسبوکار را شناسایی و روی همان موارد تمرکز داشته باشد. زمینههای شغلی متفاوتی در علم داده وجود دارد که میتوان به دانشمند داده، تحلیلگر داده، معمار داده اشاره کرد و افراد باید با تنوع بالایی از اطلاعات و دادهها برای فعالیت و موفقیت در این حوزه خود را به چالش بکشند.