ما هو تحليل البيانات ؟ مفهوم تحليل البيانات الضخمة في علم البيانات ، تحليل البيانات لاكتشاف معلومات مفيدة لاتخاذ قرارات صائبة من أصحاب المصلحة.
ما هو تحليل البيانات؟
عملية تحليل البيانات هو عبارة عن تنظيف ونمذجة البيانات الخام وتحويلها بعد معالجتها لاستخراج معلومات مستنيرة. تساعد صاحب القرار بالتنفيذ الصحيح، كما تعمل على تقليل المخاطر من خلال توفير رؤى واحصاءات مفيدة. عادةً تقدم البيانات على شكل جداول ورسوم بيانية.
أدوات تحليل البيانات
توجد 5 أنواع لتحليل البيانات شائعة الاستخدام اليوم في عالم التحليل وتكنولوجيا المعلومات Data Analysis.
التحليل التنبئي
ما هو هذا التحليل؟ يبدأ التحليل التنبئي بسؤال (ما هو الذي يمكن أن يحدث)؟ عبر استخدام الأنماط الموجودة في البيانات القديمة بالإضافة للأحداث الجارية في نفس التوقيت. يمكن للمحللين توقع الأحداث المستقبلية و ما هو ممكن. لكن لا يوجد تنبؤ بنسبة 100% معَ العلم الاحتمالات تكون أفضل في حال كان يمتلك المحلل الكثير من المعلومات التفصيلية وكان البحث شاملاً. على سبيل المثال: إذا كنت قَد اشتريت العام الحالي سيارة على حسب المدخرات. ولنفترض زادت مدخراتك هذا العالم للضعف يعني؛ أنه العامْ القادم قادر على شراء سيارتان. لكن الامر ليس بهذه السهولة لان عليك التفكير في ظروف اخرى مثل زيادة أسعار السيارات او الحاجة لشراء شيء أخر. وهنا يكون التحليلَ التنبؤي لتقديم النتائج المستقبلية لعملية الشراء بناءً على البيانات الحالية والسابقة.
شاهد أيضاً: الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال
التحليل الإحصائي
التحليل الإحصائي استراتيجية تقوم على جواب عن السؤال (ماذا حدث؟) من خلالِ استخدام البيانات السابقة في شكل لوحات للمعلومات تغطي العملية جمع البيانات وتحليلها والنمذجة والتفسير والعرض التقديمي. الى أنه ينقسم التحليل الاحصائي الى فئتان:
التحليل الوصفي
يتم عمل التحليل الوصفى لـ بياناتْ إما مع مجموعة كاملة أو أجزاء مختارة من البياناتِ الرقمية الملخصة، لتقديم متوسط واتجاهات الاسهم المستمر والنسب المئوية للبيانات الفئوية.
التحليل الإستنتاجي
هي تحليلات من البيانات الشاملة، تمكن محلل Data Analysis لتحليل أنواع البحث من العثور على استنتاجات مُختلفة من نفس البيانات من خلالِ اختيار عينات مختلفة.
إقرا أيضاً: ما هي تقنية الهولوجرام
التحليل التشخيصي
يظهر تحليل التشخيصى بعد الإجابة على سؤال (لماذا حدثَ ذلك؟) عبر استخدامْ الروئ المكتسبة في مرحلة تحاليل الإحصائية، تتم الاستفادة بتحديد الانماط في البيانات من الناحية المثالية، كما يستفاد المحلل من أنماط موجودة في الماضِ يستخدمها لحل التحديات الحالية.
التحليل الآلي او النصي
استخراج البيانات يعرف هذا بشكل التنقيب في البيانات وقواعد البيانات، و هو احد طرق تحليل بيانات يتم ِلاكتشاف الانماط الموجوده في مجموعات البيانات الكبيرة علاوة على ذلك ترتكز الآلية هنا على تحويلِ البيانات الخَام الى معلومات أكثر تجارية مفيده، يمكن تسمية هذه العمليةُ من تحليل البيانات الضخمة بالطريقة الأكثر مباشرة، ذلك لاستخدامْ ادوات ذكاء الأعمال فيْ مجال تحليلات أكثر دقة.
إقرا أيضاً: ما هي الميتافيرس
عملية تحليل البيانات
مجال الباحث يتم في جمع المعلوماتْ باستخدام أداة أو برنامج يسمح لكَ من خلالِ المعطيات والتدقيق لتحليل و للعثور على نمط مفيد بناءً على تلك المعلوماتْ والبيانات لتمكن المحلل من اتخاذ قرارات أكثر إستنارة أو الحصول عـلى استنتاجات نهائية.
مراحل تحليلَ البياناتْ
1- المرحلة الاولى: تحديد الهدف من تحليلَ البيانات Determining the Objective Data.
2- المرحلة الثانية: جمع البيانات Data Collection.
3- المرحلة الثالثة: تنقية البيانات او تنظيف البيانات Data Cleaning.
4- المرحلة الرابعة: Data Analysis.
5- المرحلة الخامسة: تفسير البيانات Interpreting the Data.
6- المرحلة السادسة: تصوير وعرض البيانات Display Data.
إقرا أيضاً: رابط طريقة تحميل تطبيق ميتافيرس 2022
تحديد الهدف
هي عملية تفكير في سبب ما ينتج عنه إجراء تحليل بيانات وكل ما تحتاجه هناك هو جزء من مراحل التحليل، فتكون المعرفة لغرض معين، ضمن المرحلة هنا تقرر نوع تحليل البيانات الذي تريد القيام به، فهنا تقرر ما يجب تحليلهُ وكيفية قياسهُ.
جمعُ البيانات
أهم نقطة هنا الاحتفاظ بتاريخ تجميع البيانات والمصدر الذيْ حصلت عليه لتلك البيانات، لكن سوف تحتاجه فيما بعدْ، الفكرة الان واضحة من خِلال الخطوة السابقة فالاشياء التي سوف تحللها و تقيسها ستمكنك من الحصُول عـلى نتائج لتكون معرفة القرارات المتخذة دقيقة.
تنقية البيانات
البيانات ضخمة وهنا يجب التنقية والتنظيف منْ المحتمل الكم الهائل مْن البيانات لا تفيدك أثناء الأعمال أو محتمل لاَ تحمل صلة الى التَحليل. إذا منْ المهم تنقية البيانات فمحتمل هناك بيانات مكررة او أخطاء. وهذه الخطوة قبل التَحليل لأنه بناءً عـلى تنقية البيانات سيكون ناتج تحليل أقرب الى النتائج المرجوة.
إقرا أيضاً: كيف أعرف من يتصفح حسابي في تويتر
تحليل البيانات
بعدَ تحديد الهدف وجمع البيانات وتنقيتها تصبح جاهزة للتحليل. لكن أثناء معالجة البيانات، قد تجد لديك معلوماتٌ دقيقة التي تحتاجها او تحتاج المزيد منْ جمعِ البيانات. هنا يمكنك استخدامْ ادوات وبرامج او تطبيق تحليل البيانات. التي تتيح لك القدرة عـلى فهم وتفسير واستنتاج النتائج بناءً عـلى المتطلبات. ومن هذه الأدوات: Excel, Python, R, Looker, Chartio, Metabase, Microsoft Power BI.
تفسير البيانات
ما هو التفسير؟ الأن بعدَ المرور بعدت مراحل وخطوات فْي عملية تحليلُ البياناتْ الضخمة. حان وقت للحصول عـلى تفاسير فيها منطقية ونتائج محتملة مْن التنبؤ المتوقع اثناء الخطوات السابقة. ويمكن تحديد الطريقة المراد التعبير بِها عنْ تحليل البيانات بكلمات منْ الباحث او ربما بجدول مفهوم او مخطط محلل لتحديد أفضل مسارات للعمل، بناءً عـلى تِلك النتائح التي توصلت إليها.
عرض البيانات
فِهم مايحصل لغير المتخصصين لتحليلَ البياناتْ، إذاً هنا يتم عرض المعلوماتْ بيانياً بطريقة يسهل قراءتها للناس وفهمها بشكل جيد تختلف طُرق التعبير فمنهم يستخدم الرسوم البيانية ومنهم الخرائط. او مجموعةْ طُرق الأخرى التي تقدم روئ قيمة منْ خِلال مساعدتك فْي مقارنة مجموعاتْ البيانـات لمراقبة العلاقات وإيجاد القراراتِ الصائبة قدر الإمكان.
لماذَا تحليلُ البيانات مهم؟
عملية التَحليل للبياناتْ تدخل فْي العديد منْ مجالات الحياة فْهيا تخدم شتّى مجالات الحياة، ونحن سوف نذكر أهمية تحليلَ البيانـات للأعمال التجارية.:
1- استهداف أفضل للعملاء، حتماً لاَ تُريد تضيع الوقت لعملك والموارد المتاحة والاموال لتعداد الحملات الاعلانية التيْ تستهدف شرائح سكانية لاَ تهتم كثيراً للحملة الاعلانية او لاَ تهتم بالمنتج او الخدمة التيْ تقدمها. يساعد تحليل البيانـات ما هو افضل مكان يجب التركيز عليه أثناء الحملة الاعلانية.
2- تتعرف عـلى العملاء، تتبع عملية تحليل البيانـات ما هو أفضل جودة وأداء منتجاتك والحملات ضمن التركيبة السكناية المستهدفة. كما تتم تكوين فكرة ما هو أفضل فْي عادات الانفاق لدى الجمهور المستهدف. كمَا تتم عملية تحديد ما هو المجال الاكثر اهتمام، تمكنك فْي تحديد الاسعار وتحديد زمن الحملة الاعلانية لتستطيع تحديد كمية البضائع المطلوبة.
3- تقليل تكاليف التشغيل، عبر تحليل البيانـات تسمح لكَ تحديد ماهو الذيْ يُنتج بشكلْ جيد ويجب ضخ المزيدَ منْ الاموال والموارد. واي مناطق لاَ تنتج ويجب تقليص الدعم فيها او التخلص منها تماماً.
4- أفضل الطرق لحل المشكلات، تساعدك البيـانات بتقديم افضل المعلوماتْ التيْ تمكنك فْي اتخاذ قراراتٌ مستنيرة اكثر نجاحاً. وتجنب للقرارات الخاطئة.
5- الحصُول عـلى بياناتٍ اكثر دقة، تُساعد عملية تحليل البيـانات اختيار ما هو أفضل دائماً عبر المعلوماتْ الدقيقة التيْ تكونُ ذات صلة مباشرة، كمَا يُمكن تطوير الاستراتيجيات التسويقية وخطط العمل وإعادة تنظيم رؤية الشركة او رسالتها.
الى هنا نكون قدْ أنهينا بعض معلوماتْ علم تحليل البـيانات، خِلال ذكر عمليات التيْ تمر بها والخطوات التيْ يجب أن تتبع لتحليل البيانات، يجب التذكر دائماً التَحليل والتفكير المنطقي أساس نجاح الأعمال بشكلٍ عام