ما هو تحليل البيانات؟ البحث والأنواع والأمثلة

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات يُعرَّف تحليل البيانات بأنه عملية تنظيف البيانات وتحويلها ونمذجتها لاكتشاف معلومات مفيدة لاتخاذ القرارات التجارية. والغرض من تحليل البيانات هوtracاستخلاص المعلومات المفيدة من البيانات واتخاذ قرار بناءً على هذا التحليل.

يُعدّ تحليل البيانات مثالًا بسيطًا على اتخاذ القرارات في حياتنا اليومية، وذلك بالتفكير فيما حدث سابقًا، أو ما سيحدث إذا اخترنا خيارًا معينًا. فهو ببساطة تحليل لماضينا أو مستقبلنا واتخاذ القرار بناءً على ذلك، واستحضار ذكريات الماضي أو توقعات المستقبل. ويقوم المحلل بالشيء نفسه لأغراض تجارية، وهذا ما يُسمى تحليل البيانات.

يندرج تحليل البيانات ضمن المجال الأوسع لـ العلوم البياناتوالتي تشمل أيضًا هندسة البيانات والتعلم الآلي والنشر.

لماذا يُعد تحليل البيانات مهماً؟

لتنمية أعمالك، وحتى للنمو في حياتك، كل ما عليك فعله أحيانًا هو التحليل.

إذا لم يكن عملك ينمو، فعليك مراجعة أعمالك السابقة، والاعتراف بأخطائك، ووضع خطة جديدة لتجنب تكرارها. وحتى لو كان عملك ينمو، فعليك التطلع إلى مزيد من النمو. كل ما عليك فعله هو تحليل بيانات عملك وعملياته.

أدوات تحليل البيانات

يتم تنفيذ كل مرحلة موصوفة أدناه باستخدام البرامج، وتظهر لقطة الشاشة أدناه نوع الواجهة التي تقدمها أداة التحليل.

تُسهّل أدوات تحليل البيانات على المستخدمين معالجة البيانات والتعامل معها، وتحليل العلاقات والترابطات بين مجموعات البيانات، وتحديد الأنماط والاتجاهات لتفسيرها. تغطي جداول البيانات مجموعات البيانات الصغيرة، بينما تستخدم استعلامات SQL مستودع البيانات. Python و R تتولى منصات ذكاء الأعمال معالجة الإحصاءات والنمذجة، بينما تنشر النتائج على لوحة معلومات. إليك قائمة كاملة بـ أدوات يستخدم في البحث.

أنواع تحليل البيانات: التقنيات والأساليب

هناك العديد من أنواع تحليل البيانات توجد تقنيات قائمة على الأعمال والتكنولوجيا. ومع ذلك، فإن أساليب تحليل البيانات الرئيسية هي:

• تحليل النص
• تحليل احصائي
• التحليل التشخيصي
• التحليل التنبئي
• تحليل توجيهي

تُبنى الأسئلة الخمسة على بعضها البعض. يوضح الجدول أدناه السؤال الذي يجيب عنه كل سؤال قبل أن تشرح الأقسام التالية كل سؤال على حدة.

تقنية	السؤال يجيب عليه	الناتج النموذجي
تحليل النص	ما هي الأنماط التي تختبئ في النصوص غير المنظمة؟	المواضيع، الكلمات المفتاحية، القواعد المستخرجة
تحليل احصائي	ماذا حدث؟	لوحات المعلومات، إحصائيات موجزة
التحليل التشخيصي	لماذا حصل هذا؟	الأسباب الجذرية، أنماط السلوك
التحليل التنبئي	ما من المرجح أن يحدث ذلك؟	التوقعات، ودرجات المخاطر
تحليل توجيهي	ما الذي علينا فعله بشأن ذلك؟	الإجراءات الموصى بها

تحليل النص

يُشار إلى تحليل النصوص أيضًا باسم استخراج البيانات. وهو أحد أساليب تحليل البيانات المستخدمة لاكتشاف نمط في مجموعات البيانات الكبيرة باستخدام قواعد البيانات أو أدوات استخراج البياناتيحوّل هذا النظام البيانات الخام إلى معلومات تجارية. وتُستخدم أدوات ذكاء الأعمال المتوفرة في السوق لاتخاذ قرارات تجارية استراتيجية. وبشكل عام، فهو يوفر طريقة لـtracوفحص البيانات، واستخلاص الأنماط، وأخيراً تفسير البيانات.

التحليل الإحصائي

يُظهر التحليل الإحصائي "ماذا حدث؟" باستخدام البيانات السابقة في شكل لوحات معلومات. ويشمل جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وعرضها ونمذجتها، ويعمل على مجموعة بيانات كاملة أو على عينة منها. وينقسم هذا النوع من التحليل إلى فئتين: التحليل الوصفي والتحليل الاستدلالي.

Descriptتحليل إيف

Descriptيلخص التحليل المباشر البيانات الكاملة أو عينة من البيانات الرقمية. ويُبلغ عن المتوسط ​​والانحراف المعياري للبيانات المستمرة، والنسب المئوية والتكرارات للبيانات الفئوية.

تحليل استنتاجي

يعتمد التحليل الاستدلالي على عينة مختارة من البيانات الكاملة. في هذا النوع من التحليل، يمكنك التوصل إلى استنتاجات مختلفة من نفس المجتمع الإحصائي عن طريق اختيار عينات مختلفة.

التحليل التشخيصي

يُظهر التحليل التشخيصي سبب حدوث المشكلة من خلال تحديد السبب الكامن وراء النتائج المستخلصة من التحليل الإحصائي. يُفيد هذا التحليل في تحديد أنماط السلوك في البيانات. إذا ظهرت مشكلة جديدة في عملياتك التجارية، يمكنك الرجوع إلى هذا التحليل للعثور على أنماط مشابهة، ومن المرجح أن ينطبق حل مماثل على المشكلة الجديدة.

التحليل التنبئي

يُظهر التحليل التنبؤي "ما الذي يُحتمل حدوثه؟" باستخدام البيانات السابقة. مثال بسيط على تحليل البيانات: إذا اشتريتُ فستانين العام الماضي بناءً على مدخراتي، وتضاعف راتبي هذا العام، فبإمكاني شراء أربعة فساتين. بالطبع، الأمر ليس بهذه البساطة، إذ يجب مراعاة ظروف أخرى - فقد تكون أسعار الملابس قد ارتفعت هذا العام، أو قد ترغبين في دراجة جديدة بدلًا من الفساتين، أو قد تحتاجين إلى شراء منزل.

لذا، يقدم هذا التحليل تنبؤات حول النتائج المستقبلية بناءً على البيانات الحالية أو السابقة. التنبؤ ليس إلا تقديرًا، وتعتمد دقته على كمية المعلومات التفصيلية المتوفرة ومدى تعمقك في تحليلها.

التحليل الوصفي

يجمع التحليل التوجيهي بين نتائج جميع التحليلات السابقة لتحديد الإجراء الأمثل لحل مشكلة أو اتخاذ قرار حالي. تستخدم معظم الشركات التي تعتمد على البيانات التحليل التوجيهي لأن التحليل التنبؤي والوصفي وحدهما لا يكفيان لتحسين أداء البيانات. فبناءً على الأوضاع والمشاكل الراهنة، تقوم هذه الشركات بتحليل البيانات واتخاذ القرارات.

عملية تحليل البيانات

إن اختيار الأسلوب يجيب على ما تريد معرفته؛ أما العملية الموضحة أدناه فتجيب على كيفية سير العمل. عملية تحليل البيانات يتمثل ذلك في جمع المعلومات باستخدام تطبيق أو أداة مناسبة تتيح لك استكشاف البيانات واكتشاف الأنماط فيها. وبناءً على هذه المعلومات، يمكنك اتخاذ القرارات أو التوصل إلى استنتاجات.

يتكون تحليل البيانات من المراحل التالية:

• جمع متطلبات البيانات
• جمع البيانات
• تنظيف البيانات
• تحليل البيانات
• تفسير البيانات
• عرض مرئي للمعلومات

جمع متطلبات البيانات

أولاً، فكّر في سبب رغبتك في إجراء تحليل البيانات هذا. عليك تحديد الغرض أو الهدف من تحليل البيانات، وتحديد نوع تحليل البيانات الذي ترغب في تنفيذه. في هذه المرحلة، تُحدد ما سيتم تحليله وكيفية قياسه، وتُوضح سبب بحثك والمقاييس التي سيستخدمها التحليل.

جمع البيانات

بعد جمع المتطلبات، ستتضح لديك فكرة واضحة عما يجب قياسه وما ينبغي أن تكون عليه النتائج. الآن، حان وقت جمع البيانات بناءً على تلك المتطلبات. بمجرد جمعها، يجب معالجة البيانات أو تنظيمها لتحليلها. ولأن البيانات تأتي من مصادر متعددة، احتفظ بسجل يتضمن تاريخ الجمع ومصدر كل مجموعة بيانات.

تنظيف البيانات

قد لا تكون البيانات التي يتم جمعها مفيدة، أو قد تكون غير ذات صلة بهدفك، لذا يجب تنظيفها. قد تحتوي البيانات المجمعة على سجلات مكررة، أو مسافات بيضاء زائدة، أو أخطاء. يجب أن تكون البيانات نظيفة وخالية من الأخطاء. يجب إتمام هذه المرحلة قبل التحليل، لأن جودة التنظيف تحدد مدى قرب النتائج من النتيجة المرجوة.

تحليل البيانات

بمجرد جمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها، تصبح جاهزة للتحليل. أثناء معالجة البيانات، قد تجد أن لديك المعلومات التي تحتاجها بالضبط، أو قد تحتاج إلى جمع المزيد. خلال هذه المرحلة، تستخدم برامج تحليل البيانات لفهم البيانات وتفسيرها واستخلاص النتائج بناءً على المتطلبات.

تفسير البيانات

بعد تحليل بياناتك، حان الوقت أخيرًا لتفسير النتائج. يمكنك اختيار كيفية عرض التحليل أو إيصاله - ببساطة بالكلمات، أو في جدول أو رسم بياني. ثم استخدم نتائج عملية تحليل البيانات لتحديد أفضل مسار للعمل.

عرض مرئي للمعلومات

يُعدّ تمثيل البيانات بصريًا أمرًا شائعًا في حياتنا اليومية، وغالبًا ما يظهر على شكل رسوم بيانية ومخططات. بعبارة أخرى، تُعرض البيانات بشكلٍ مرئي ليسهل على الدماغ البشري فهمها ومعالجتها. يُستخدم تمثيل البيانات بصريًا في كثير من الأحيان لاكتشاف حقائق واتجاهات غير معروفة. من خلال ملاحظة العلاقات ومقارنة مجموعات البيانات، يُمكن استخلاص معلومات قيّمة.

الأسئلة الشائعة