ما هو تحليل البيانات

ما هو تحليل البيانات؟ مفهوم تحليل البيانات الضخمة في علم البيانات وتحليل البيانات لاكتشاف المعلومات المفيدة لاتخاذ القرارات الصحيحة من أصحاب المصلحة.

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو عملية تنظيف ونمذجة البيانات الخام وتحويلها بعد معالجتها لاستخراج معلومات مستنيرة. يساعد صانع القرار في التنفيذ الصحيح ، كما يعمل على تقليل المخاطر من خلال توفير رؤى وإحصاءات مفيدة. عادة ما يتم تقديم البيانات في شكل جداول ورسوم بيانية.

أدوات تحليل البيانات

هناك 5 أنواع من تحليل البيانات شائعة الاستخدام اليوم في عالم تحليل البيانات وتكنولوجيا المعلومات.

التحليل التنبئي

ما هو هذا التحليل؟ يبدأ التحليل التنبئي بالسؤال “ماذا يمكن أن يحدث”؟ باستخدام الأنماط في البيانات التاريخية وكذلك الأحداث الجارية في نفس الوقت. يمكن للمحللين توقع الأحداث المستقبلية وما هو ممكن. لكن لا يوجد تنبؤ بنسبة 100٪ ، على الرغم من أن الاحتمالات أفضل إذا كان لدى المحلل الكثير من المعلومات التفصيلية وكان البحث شاملاً. على سبيل المثال: إذا اشتريت سيارة هذا العام بناءً على مدخراتك. ودعنا نفترض أن مدخراتك في هذا العالم قد تضاعفت ، بمعنى ؛ في العام القادم يمكنه شراء سيارتين. لكن الأمر ليس بهذه السهولة لأن عليك التفكير في ظروف أخرى مثل ارتفاع أسعار السيارات أو الحاجة إلى شراء شيء آخر. فيما يلي التحليل التنبئي لتوفير النتائج المستقبلية لعملية الشراء بناءً على البيانات الحالية والسابقة.

انظر أيضًا: الفرق بين تحليل البيانات وتحليل الأعمال

تحليل احصائي

التحليل الإحصائي هو إستراتيجية تقوم على إجابة السؤال (ماذا حدث؟) من خلال استخدام البيانات السابقة على شكل لوحات معلومات. تغطي العملية جمع البيانات وتحليلها والنمذجة والتفسير والعرض. أن ينقسم التحليل الإحصائي إلى فئتين:

التحليل الوصفي

يتم إجراء تحليل البيانات الوصفية إما مع المجموعة الكاملة أو الأجزاء المختارة من البيانات الرقمية الملخصة ، لتوفير بيانات متوسط ​​مستمر واتجاه ومشاركة النسبة المئوية للبيانات الفئوية.

تحليل استنتاجي

تتيح التحليلات من البيانات الشاملة لمحلل تحليل البيانات تحليل أنواع البحث للعثور على استنتاجات مختلفة من نفس البيانات عن طريق اختيار عينات مختلفة.

اقرأ أيضًا: ما هي تقنية الهولوغرام؟

التحليل التشخيصي

يظهر التحليل التشخيصي بعد الإجابة على سؤال (لماذا حدث هذا؟) من خلال استخدام الرؤى المكتسبة في مرحلة التحليل الإحصائي. من الناحية المثالية ، يتم استخدام الأنماط في البيانات ، ويستفيد المحلل من أنماط الماضي التي يستخدمها لحل التحديات الحالية.

تحليل آلي أو نصي

التنقيب في البيانات يُعرف هذا باسم التنقيب عن البيانات وقواعد البيانات ، وهي إحدى طرق تحليل البيانات التي يتم إجراؤها لاكتشاف الأنماط في مجموعات البيانات الكبيرة. علاوة على ذلك ، تعتمد الآلية هنا على تحويل البيانات الأولية إلى معلومات تجارية أكثر فائدة. يمكن تسمية عملية تحليل البيانات الضخمة هذه بالطريقة الأكثر مباشرة ، وهي استخدام أدوات ذكاء الأعمال في مجال تحليلات أكثر دقة.

اقرأ أيضًا: ما هو فيروس الميتا؟

عملية تحليل البيانات

مجال الباحث هو جمع المعلومات باستخدام أداة أو برنامج يسمح لك ، من خلال البيانات والتدقيق ، بالتحليل والعثور على نمط مفيد يعتمد على تلك المعلومات والبيانات لتمكين المحلل من اتخاذ قرارات أكثر استنارة أو الحصول على استنتاجات نهائية .

مراحل تحليل البيانات

1- المرحلة الأولى: تحديد البيانات الموضوعية.
2- المرحلة الثانية: جمع البيانات.

3- المرحلة الثالثة: تنظيف البيانات أو تنظيفها.

4- المرحلة الرابعة: تحليل البيانات.

5- المرحلة الخامسة: تفسير البيانات.
6- المرحلة السادسة: تصوير وعرض البيانات.

اقرأ أيضًا: رابط لكيفية تنزيل تطبيق Metaverse 2022

تحديد الهدف

إنها عملية تفكير في سبب ينتج عنه إجراء تحليل للبيانات ، وكل ما تحتاجه هناك هو جزء من مراحل التحليل ، لذا فإن المعرفة لغرض معين. ضمن المرحلة هنا ، تقرر نوع تحليل البيانات الذي تريد القيام به ، وهنا تقرر ما الذي يجب تحليله وكيفية قياسه.

جمع البيانات

النقطة الأكثر أهمية هنا هي الاحتفاظ بتاريخ جمع البيانات والمصدر الذي حصلت منه على تلك البيانات ، ولكنك ستحتاج إليها لاحقًا. الفكرة الآن واضحة من خلال الخطوة السابقة. ستمكّنك الأشياء التي ستحللها وتقيسها من الحصول على النتائج بحيث تكون معرفة القرارات المتخذة دقيقة.

تنقية البيانات

البيانات ضخمة وهنا لا بد من تطهيرها وتنظيفها. من المحتمل ألا يكون الكم الهائل من البيانات مفيدًا لك أثناء العمل ، أو من المحتمل ألا يكون ذا صلة بالتحليل. إذا كان من المهم تنظيف البيانات ، فقد تكون هناك بيانات مكررة أو أخطاء. هذه الخطوة قبل التحليل ، لأنه بناءً على تنقية البيانات ، سيكون ناتج التحليل أقرب إلى النتائج المرجوة.

اقرأ أيضًا: كيف أعرف من يتصفح حسابي على Twitter؟

تحليل البيانات

بعد تحديد الهدف وجمع البيانات وتنقيتها ، يصبح جاهزًا للتحليل. ولكن أثناء معالجة البيانات ، قد تجد أن لديك معلومات دقيقة تحتاجها أو تحتاجها لجمع المزيد من البيانات. هنا يمكنك استخدام الأدوات والبرامج أو تطبيق تحليل البيانات. يمنحك ذلك القدرة على فهم وتفسير واستخلاص النتائج بناءً على المتطلبات. من بين هذه الأدوات: Excel و Python و R و Looker و Chartio و Metabase و Microsoft Power BI.

تفسير البيانات

ما هو التفسير؟ الآن ، بعد المرور بعدة مراحل وخطوات في عملية تحليل البيانات الضخمة. حان الوقت للحصول على تفسيرات منطقية ونتائج محتملة من التنبؤ المتوقع خلال الخطوات السابقة. ويمكن تحديد طريقة التعبير عن تحليل البيانات من خلال كلمات الباحث ، أو ربما من خلال جدول مفاهيمي أو مخطط تحليل لتحديد أفضل مسارات العمل ، بناءً على تلك النتائج.

عرض البيانات

فهم ما يحدث لغير المتخصصين في تحليل البيانات ، لذلك يتم هنا تقديم المعلومات بيانياً بطريقة يسهل على الأشخاص قراءتها وفهمها جيدًا. تختلف طرق التعبير ، حيث يستخدم بعضها الرسوم البيانية ، بما في ذلك الخرائط. أو مجموعة من الأساليب الأخرى التي تقدم رؤى قيمة من خلال مساعدتك في مقارنة مجموعات البيانات لمراقبة العلاقات واتخاذ القرارات الصحيحة قدر الإمكان.

لماذا تحليل البيانات مهم؟

تشارك عملية تحليل البيانات في العديد من مجالات الحياة ، حيث إنها تخدم مجالات الحياة المختلفة ، وسنذكر أهمية تحليل البيانات للأعمال:

1- استهداف العملاء بشكل أفضل ، فأنت بالتأكيد لا تريد إضاعة الوقت في عملك والموارد المتاحة والمال لتعداد الحملات الإعلانية التي تستهدف شرائح من السكان لا تهتم كثيرًا بالحملة الإعلانية أو لا تهتم بالمنتج أو الخدمة التي تقدمها. يساعد تحليل البيانات في تحديد أفضل مكان للتركيز عليه أثناء الحملة الإعلانية.

2- تعرف على العملاء ، وتتبع عملية تحليل البيانات ما هو أفضل جودة وأداء لمنتجاتك وحملاتك ضمن الفئة السكانية المستهدفة. يتم أيضًا تكوين فكرة عما هو أفضل في عادات الإنفاق للجمهور المستهدف. تتم عملية تحديد المنطقة التي تحظى بأكبر قدر من الاهتمام ، مما يتيح لك تحديد الأسعار وتحديد وقت الحملة الإعلانية بحيث يمكنك تحديد كمية البضائع المطلوبة.

3- تقليل تكاليف التشغيل ، من خلال تحليل البيانات الذي يسمح لك بتحديد ما ينتج بشكل جيد ويجب ضخ المزيد من الأموال والموارد. أي مناطق لا تنتج ، ويجب تخفيض الإعانات أو إلغاؤها بالكامل.

4- أفضل طرق حل المشكلات. تساعدك البيانات من خلال توفير أفضل المعلومات التي تمكنك من اتخاذ قرارات مستنيرة تكون أكثر نجاحًا. تجنب القرارات الخاطئة.

5- الحصول على بيانات أكثر دقة. تساعد عملية تحليل البيانات على اختيار الأفضل دائمًا من خلال المعلومات الدقيقة ذات الصلة المباشرة. من الممكن أيضًا تطوير استراتيجيات التسويق وخطط العمل وإعادة تنظيم رؤية الشركة أو رسالتها.

هنا انتهينا من بعض المعلومات حول علم تحليل البيانات ، من خلال ذكر العمليات التي تمر بها والخطوات التي يجب اتباعها لتحليل البيانات. يجب أن تتذكر دائمًا أن التحليل والتفكير المنطقي هما أساس نجاح الأعمال بشكل عام.