إتقان تحليل البيانات: التقنيات والاستراتيجيات والأدوات

لا يكاد يمر يوم واحد في العالم الحديث دون استخدام البيانات، لذا فإن المهارات الفعلية والعملية في تحليل البيانات هي متطلبات أساسية. تستخدم الشركات والمؤسسات والباحثون تحليل البيانات لتفسير واستغلال الاتجاهات والسلوكيات والنتائج التي تم الحصول عليها من البيانات في المنظمات. يهدف هذا المقال إلى تعزيز المعرفة بأساليب واستراتيجيات وأدوات تمكّن المحللين والمهنيين من الكشف عن الإمكانات القصوى للبيانات.

ما هو تحليل البيانات؟
تحليل البيانات هو عملية تنظيف وتعديل وتنظيم البيانات للكشف عن معلومات ذات مغزى، وحل المشكلات، ودعم اتخاذ القرار. من الناحية المثالية، تمر هذه العملية بعدة مراحل، مثل جمع البيانات، واستخدام الأساليب والتقنيات الإحصائية، بالإضافة إلى تفسير النتائج. باختصار، تحليل البيانات هو عملية تحويل البيانات الخام المجمعة إلى معلومات مفيدة يمكن اتخاذ إجراءات بشأنها.

خطوات تحليل البيانات الخمس
فيما يلي الخطوات المعنية في عملية تحليل البيانات:
حدد الأهداف: ابدأ بفهم واضح للأهداف التي لديك عند الانخراط في تحليل البيانات. تصف هذه الخطوة وتحدد أهداف الخطوات التالية.
جمع البيانات: جمع المعلومات من مصادر مختلفة للمعلومات. اعتمادًا على نوع التحليل المطلوب، يمكن أن تكون الاستبيانات، أو قواعد البيانات، أو تحليلات الويب، إلخ.
تنظيف ومعالجة البيانات: قد تحتوي بيانات القياس في شكلها الأصلي على أخطاء أو تباينات أو إدخالات مفقودة. يعد تنظيف البيانات أساسًا عملية حذف الأخطاء، والتعامل مع القيم غير المكتملة، والتأكد من أن جميع البيانات دقيقة.
تحليل البيانات: اختر تقنيات وأساليب تحليل البيانات المناسبة لتحليل البيانات المجمعة. تلعب النماذج والأدوات الإحصائية دورًا مهمًا في مهام التحليل هنا.
تفسير وتواصل النتائج: أخيرًا، قم بتحويل النتائج إلى صيغة سهلة الفهم، غالبًا باستخدام تنسيقات رسومية أو تقارير لصنع القرار.

أربع تقنيات رئيسية لتحليل البيانات
يحدد اختيار نوع تقنية تحليل البيانات أساسًا على نوع البيانات، وغرض استخدام التحليل، والنتيجة المتوقعة من التحليل. فيما يلي بعض تقنيات تحليل البيانات الأكثر استخدامًا:
التحليل الوصفي:
الخطوة الأولية في عملية تحليل البيانات، يوفر التحليل الوصفي بيانات محولة تعرض أنماطًا غير متكررة، واتجاهات، وتوزيعات. يجيب عن السؤال: "ماذا حدث؟" ويعمل كنقطة انطلاق للتحليلات التالية. تحتاج الشركات إلى هذا لتتبع نتائجها التاريخية، على سبيل المثال، أرقام المبيعات الشهرية أو تقييم رضا العملاء.
التحليل التشخيصي:
يأخذ هذا خطوة أبعد، حيث يسعى التحليل التشخيصي لمعرفة سبب الحصول على نتيجة معينة. فيما يتعلق بالاتجاهات، يساعد المنظمات على تحديد أسباب النجاح أو الفشل، بينما يقوم بالتحقيق في الأسباب.
على سبيل المثال، عندما يكون هناك انخفاض في المبيعات، يمكن أن يحدد التحليل التشخيصي الاحتمالات، التي قد تكون أنماطًا موسمية، أو تغييرات في سلوك المستهلك، أو إجراءات من المنافسين.
التحليل التنبؤي:
يستخدم التحليل التنبؤي بيانات تاريخية ضخمة عند توقع شيء ما في المستقبل. تستخدم هذه التقنية بشكل أساسي النمذجة الإحصائية، والتعلم الآلي، وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لتوقع الأحداث المستقبلية.
على سبيل المثال، يستخدم مخططو سلسلة التوريد التحليل التنبؤي لتقدير طلب العملاء على المنتجات داخل المتاجر تجنبًا لنقص المخزون أو الإفراط في التخزين.
التحليل الوصفي:
التحليل الوصفي هو النوع الأكثر دقة من التحليل للتوصية بالإجراء الذي ينبغي اتخاذه بناءً على الاكتشاف. يجيب عن السؤال: "ماذا يجب أن يتم؟" من خلال تطبيق النتائج من الأنواع الأخرى من التحليل، بما في ذلك خوارزميات التحسين أو نماذج المحاكاة. يكون ذلك مفيدًا بشكل خاص في اللوجستيات، حيث تُستخدم النماذج التوجيهية لوصف طرق التسليم، أو في الرعاية الصحية، حيث تُستخدم النماذج لوصف خيارات العلاج.
تساعد هذه التقنيات المحلل على رؤية ما يجب القيام به بناءً على الاتجاهات والأنماط في البيانات. إذا كنت تتعامل مع التسويق، أو الرعاية الصحية، أو المشكلات المالية، أو أي مجال آخر، ستساعدك هذه الأساليب لتحليل البيانات على تحسين القرارات.

أربع استراتيجيات لتحليل البيانات
تعد استراتيجية تحليل البيانات الجيدة مهمة لفهم تحليل البيانات الضخمة واكتساب رؤى قيمة. فيما يلي بعض استراتيجيات تحليل البيانات الشائعة:
التحليل الكمي:
يستهدف التحليل الكمي البيانات الرقمية كما يشير الاسم. يستخدم النماذج الإحصائية والرياضية لتوحيد وتحليل العوامل الملموسة. على سبيل المثال، يستخدم المحللون الماليون التحليل الكمي لقياس فرص الاستثمار أو مستوى المخاطر.
التحليل النوعي:
بينما يتعلق التحليل الكمي بالأرقام، فإن التحليل النوعي هو عملية تتعامل مع البيانات غير الرقمية بما في ذلك النصوص، والصوت أو الفيديو. وغالبًا ما يستخدم في مجالات مثل العلوم الاجتماعية حيث قد تتكون البيانات من ملاحظات المقابلات، والنصوص، واستجابات الاستبيانات، ومجلات المراقبة. يهتم التحليل الكمي بالمواقف والسلوك أو المشاعر المرتبطة بالمعلومات.
التحليل بأساليب مختلطة:
يعد استخدام كل من البيانات الكمية والنوعية مفيدًا للحصول على رؤية شاملة، عندما تكون كلا النوعين من البيانات متاحين. على سبيل المثال، قد تستخدم المنظمة التي تطلق منتجًا جديدًا أدوات كمية لتقييم آثار المبيعات، بينما تستخدم أدوات نوعية لتغذية راجعة من العملاء.
التحليل الاستكشافي:
حيث لا تكون الفرضية معروفة مسبقًا، يسمح التحليل الاستكشافي للمحللين بإيجاد أنماط أو ارتباطات أو رؤى أخرى في البيانات دون نتيجة محددة في الاعتبار. تعد هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص في المراحل الأولية التي تتضمن تحليل هيكل البيانات أو المتغيرات المعنية في التحليل.
تقدم استراتيجيات تحليل البيانات هذه منظورًا مختلفًا للبيانات وتحليل البيانات، ويعتمد استخدام واحدة أو أخرى على البيانات والأسئلة التي يتم تناولها. بهذه الطريقة، من خلال اختيار الاستراتيجية المناسبة، يمكن للمحللين التخلص من الأخطاء والحصول على نتائج أكثر مغزى.

أدوات تحليل البيانات الأساسية
تقدم التكنولوجيا الحديثة مجموعة كبيرة من أدوات تحليل البيانات التي قد تسهل العملية وتزيد من دقة النتائج. تتضمن بعض الأدوات الشائعة:
إكسل: يعد وسيلة شاملة يمكن استخدامها كأداة تحليل بيانات أساسية وأداة حساب رسومية.
بايثون: تُكتب التحليلات الإحصائية ومعظم خوارزميات التعلم الآلي في بيئات بايثون مثل المكتبات القوية مثل Pandas وNumPy وMatplotlib.
R: برنامج رياضي يُستخدم أساسًا للحساب وتحليل البيانات وخاصة لتصور البيانات.
Tableau: يشتهر Tableau بتصميماته للوحة المعلومات، ويساعد في إنشاء تقديمات للبيانات تجعلها جمالية.
SQL: مهم جدًا للتعامل مع ومعالجة البيانات المؤرشفة المخزنة في قواعد البيانات العلائقية.
تمكن استخدام مثل هذه الأدوات المحللين من إدارة البيانات المعقدة، مما يسهل الوصول إلى تداعيات قابلة للتنفيذ على استراتيجية تحليل البيانات الشاملة.

الخاتمة
سواء كنت مبتدئًا في تحليل البيانات، أو ترغب في تحسين مهاراتك، فمن الضروري إتقان الأساليب والأدوات الخاصة بتحليل البيانات. يمكن أن تساعد الحركة خطوة بخطوة من التحليل الوصفي والتنبؤي إلى استخدام أدوات تحليل البيانات المتقدمة الأخرى مثل بايثون وTableau في الاقتراب من اكتشاف حقيقي. إن تطوير استراتيجية تحليل البيانات بشكل نشط أمر حيوي للمنظمات لتظل ذات صلة، وتتخذ قرارات معقولة، وبالتالي تنجح في عالم اليوم المليء بالبيانات.

دورة تحليل البيانات في الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير

إذا كنت مهتمًا بأن تصبح خبيرًا في تحويل البيانات إلى رؤى قوية، سجل الآن في البرنامج التدريبي المتقدم في تحليل البيانات في الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير. في هذا البرنامج العملي، من أساسيات المعالجة إلى الأدوات الغنية والمعقدة، ستتقن كيفية اتخاذ القرارات تحت تأثير البيانات. ارتق بمسيرتك المهنية إلى المستوى التالي وكن محترفًا عالي الطلب مع مجموعة المهارات المتقدمة التي يدرسها خبراء الصناعة في هذا البرنامج التدريبي المكثف.

أسئلة شائعة
ما هو مثال على تحليل البيانات؟
مثال على تحليل البيانات سيكون محلل يقرأ بيانات مالية مختلفة مثل أداء الأسهم لغرض التنبؤ. يعني ذلك أنه سيكون قادرًا على تحليل التغيرات التاريخية في أسعار الأسهم وتقديم توصيات للعملاء.
ما هي الأنواع الأربعة لتحليل البيانات؟
تتضمن التحليل الوصفي، الذي يسعى لتلخيص البيانات السابقة، والتحليل التشخيصي، الذي يهدف إلى تحديد الأسباب، والتحليل التنب