تحليل البيانات

Data Analysis

تحليل البيانات، ما هو وما انواعه ومزاياه، نعرض لك 5 خطوات دقيقة لتحليل المعلومات والبيانات ستساعدك على اتخاذ قرارات أفضل باحترافية.

1 23

جمع اليوم البيانات في نقاط مختلفة من العمليات والمعاملات، والتي لديها إمكانات هائلة لتغيير الطريقة التي نعمل بها نحو الأفضل.
ومع ذلك، يمكن أن يضيف تحليل البيانات هذا قيمة إلى الأعمال فقط عندما يتم تحليلها لاكتساب رؤى حول كيفية تحسين منتجاتك وخدماتك.
يسمح لك تحليل البيانات بمعرفة وتفسير المعلومات لتحديد نقاط القيمة. ولكن ما هو تحليل البيانات بكلمات بسيطة؟


ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات هو علم فحص مجموعة من البيانات لاستخلاص استنتاجات حول المعلومات لتكون قادرًا على اتخاذ القرارات أو ببساطة لتوسيع المعرفة حول مواضيع مختلفة.
تكون من إخضاع البيانات للعمليات. يتم ذلك للحصول على استنتاجات دقيقة من شأنها أن تساعدنا في تحقيق أهدافنا،
مثل العمليات التي لا يمكن تحديدها مسبقًا لأن جمع البيانات قد يكشف عن صعوبات معينة.
في الوقت الحالي، تستخدم العديد من الصناعات البيانات لاستخلاص النتائج واتخاذ قرار بشأن الإجراءات التي يجب تنفيذها.
ومن الجدير بالذكر أن العلم يستخدم أيضًا تحليل البيانات لاختبار أو تجاهل النظريات أو النماذج الموجودة.
يقول دانيال بوروس، مستشار الأعمال والمتحدث في قضايا الأعمال والابتكار، في إشارة إلى تحليل البيانات: “سيساعد الكثير من هذا البشر على العمل بشكل أكثر ذكاءً وأسرع لأن لدينا بيانات عن كل ما يحدث”.

اقرأ أيضا: ” مايكروسوفت باور بي اي


استخدامات تحليل البيانات

يتم استخدامه في العديد من الصناعات بغض النظر عن الفرع. يمنحنا الأساس لاتخاذ القرارات أو تأكيد ما إذا كانت الفرضية صحيحة.

  • التسويق: يقوم الباحثون بشكل أساسي بتحليل البيانات للتنبؤ بسلوك المستهلك ومساعدة الشركات على وضع منتجاتها وخدماتها في السوق وفقًا لذلك.
    على سبيل المثال، يمكن أن يساعدك تحليل بيانات المبيعات في تحديد نطاق المنتجات غير الشائع في مجموعة ديموغرافية معينة.
    يمكن أن يمنحك نظرة ثاقبة حول التغيير والتبديل في حملتك التسويقية الحالية للتواصل بشكل أفضل مع الجمهور المستهدف وتلبية احتياجاتهم.
  • الموارد البشرية: يمكن للمؤسسات استخدام تحليل البيانات لتقديم تجربة رائعة لموظفيها وضمان بيئة عمل ممتازة. يمكنهم أيضًا استخدام البيانات الموجودة في متناول اليد لمعرفة أفضل الموارد،
    تلك التي تتوافق مجموعة مهاراتها مع الأهداف التنظيمية.
  • الأكاديميون: يمكن للجامعات والمؤسسات الأكاديمية إجراء (داتا أناليسز) لقياس أداء الطلاب واكتساب نظرة ثاقبة حول الطرق التي يمكن بها تحسين التعليم بشكل أكبر.

اقرأ أيضا: ” البيانات الوصفية”


تقنيات التحليل

لفهم البيانات الأولية، من الضروري تحليلها. يجب أن نلجأ إلى تقنيات مختلفة تعتمد على نوع المعلومات التي يتم جمعها، لذلك من المهم تحديد الطريقة التي سيتم استخدامها قبل تنفيذها.

  • تحليل البيانات النوعية: يجمع الباحثون بيانات نوعية من المشاعر الأساسية ولغة الجسد والتعبيرات.
    يقوم على تفسير الردود اللفظية. أكثر الطرق شيوعًا للحصول على هذه المعلومات هي من خلال المقابلات المفتوحة ومجموعات التركيز ومجموعات المراقبة،
    حيث يقوم الباحثون عمومًا بتحليل الأنماط في الملاحظات طوال مرحلة جمع البيانات.
  • التحليل الكمي للبيانات: يتم تقديم الlug,lhj الكمية في شكل رقمي. يعتمد على نتائج ملموسة.
    يركز تحليل البيانات على الوصول إلى استنتاج يعتمد فقط على ما هو معروف بالفعل للباحث. يجب أن ترتبط الطريقة التي تجمع بها بياناتك بالطريقة التي تخطط لتحليلها واستخدامها.
    تحتاج أيضًا إلى التأكد من جمع معلومات دقيقة يمكنك الوثوق بها.

هناك العديد من تقنيات جمع البيانات، ولكن الطريقة الأكثر استخدامًا من قبل الخبراء هي الاستطلاعات عبر الإنترنت.
يوفر فوائد كبيرة مثل تقليل الوقت والمال مقارنة بالطرق التقليدية لجمع البيانات.

اقرأ أيضا: ” البيانات الضخمة”


مزايا (Data Analysis)

  • اتخاذ قرارات عمل أسرع وأكثر استنارة مدعومة بالحقائق.
  • تحديد مشاكل الأداء التي تتطلب اتخاذ إجراء.
  • اكتساب فهم أعمق لمتطلبات العملاء ، مما يؤدي بدوره إلى إنشاء علاقات عمل أفضل.
  • زيادة الوعي بالمخاطر لتنفيذ التدابير الوقائية.
  • تصور الأبعاد المختلفة للبيانات.
  • اكتساب ميزة تنافسية.
  • فهم أفضل للأداء المالي للشركة.
  • تحديد طرق تقليل التكاليف وبالتالي زيادة الأرباح.

اقرأ أيضا: ” البيانات الضخمة في السحابة”


أمثلة عن (Data Analysis)

تحليل البيانات هو مفهوم مجرد إلى حد ما لفهمه دون مساعدة من الأمثلة. لتوضيح كيفية وسبب أهمية تحليل المعلومات بشكل أفضل للشركات، إليك الأنواع الأربعة وأمثلة لكل منها.

  • التحليل الوصفي: يبحثهذا النوع في المعلومات السابقة ويخبرنا بما حدث.
    غالبًا ما يستخدم هذا عند تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والإيرادات والمبيعات المتوقعة والمزيد.
  • التحليل التشخيصي: تهدف (Data Analysis) التشخيصية إلى تحديد سبب حدوث شيء ما. بمجرد أن يُظهر التحليل الوصفي حدوث شيء سلبي أو إيجابي،
    يمكن إجراء التحليل التشخيصي لمعرفة السبب. قد يرى النشاط التجاري أن العملاء المحتملين قد زادوا في شهر أكتوبر ويستخدم التحليل التشخيصي لتحديد جهود التسويق الأكثر مساهمة.
  • التحليل التنبئي: يتنبأ تحليل البيانات التنبؤية بما قد يحدث في المستقبل. في هذا النوع من البحث، يتم اشتقاق الاتجاهات من البيانات السابقة التي تُستخدم بعد ذلك لتشكيل تنبؤات حول المستقبل.
    على سبيل المثال،
    للتنبؤ بإيرادات العام المقبل، وسيتم تحليل البيانات من السنوات السابقة. إذا ارتفعت الإيرادات بنسبة 20٪ كل عام لسنوات عديدة،
    فإننا نتوقع أن تكون الإيرادات في العام المقبل أعلى بنسبة 20٪ من هذا العام. هذا مثال بسيط،
    ولكن يمكن تطبيق التحليل التنبئي على قضايا أكثر تعقيدًا مثل تقييم المخاطر أو التنبؤ بالمبيعات أو العملاء المتوقعين المؤهلين.
  • التحليل الوصفي: يجمع تحليل البيانات الوصفي المعلومات الموجودة من الأنواع الثلاثة السابقة لتحليل البيانات ويشكل خطة عمل للمؤسسة لمواجهة المشكلة أو القرار.
    هذا هو المكان الذي يتم فيه اتخاذ الخيارات القائمة على البيانات.
    يمكن تطبيق هذه الأنواع الأربعة من تحليل البيانات على أي مشكلة تتعلق بالبيانات المتعلقة بها. وباستخدام الإنترنت ، يمكن العثور على بيانات حول كل شيء تقريبًا.
    ولكن كيف تحصل على هذه البيانات من الويب في تنسيق قابل للاستخدام حتى يستمد فريقك رؤى منه؟ سنخبرك في القسم التالي حول طرق تحليل البيانات.

اقرأ أيضا: ” أفضل طريقة لإنشاء التقارير SSRS


خطوات إلى دليل الخطوة

الخطوة 1: حدد أسئلتك

ابدأ بتحديد الأسئلة الصحيحة. يجب أن تكون الأسئلة قابلة للقياس وواضحة وموجزة. صمم أسئلتك لتأهيل أو استبعاد الحلول الممكنة لمشكلتك المحددة.

الخطوة 2: تحديد أولويات القياس

تنقسم هذه الخطوة إلى خطوتين فرعيتين:

  • حدد ما تريد قياسه: قم بتحليل نوع البيانات التي تحتاجها.
  • قرر كيفية قياسه: التفكير في كيفية قياس بياناتك لا يقل أهمية ، خاصة قبل مرحلة جمع البيانات، لأن عملية القياس الخاصة بك تدعم أو تنقص مصداقيتك في وقت لاحق.

الخطوة 3: جمع البيانات

مع تحديد السؤال بوضوح وتحديد أولويات القياس الخاصة بك، حان الوقت الآن لجمع بياناتك. أثناء جمع بياناتك وتنظيمها، تذكر أن تضع هذه النقاط المهمة في الاعتبار:

  • قبل جمع البيانات الجديدة، حدد المعلومات التي يمكن جمعها من قواعد البيانات أو المصادر الموجودة.
  • حدد مسبقًا نظام تخزين وتسمية ملفات لمساعدة جميع أعضاء الفريق على التعاون. توفر هذه العملية الوقت وتمنع أعضاء الفريق من جمع نفس المعلومات مرتين.
  • إذا كنت بحاجة إلى جمع البيانات من خلال الاستطلاعات أو الملاحظة أو المقابلات ، فقم بتطوير استبيان مقدمًا لضمان الاتساق وتوفير الوقت.
  • احتفظ بالبيانات المجمعة منظمة مع سجل لتاريخ التجميع وأضف أي ملاحظات مصدر أثناء المضي قدمًا.
  • قد ترغب في قراءة: ما هو البحث الأساسي والثانوي؟

الخطوة 4: Data Analysis

بمجرد جمع البيانات الصحيحة للإجابة على سؤالك في الخطوة 1، فقد حان الوقت لإجراء تحليل أعمق.
ابحث عن العلاقات وحدد الاتجاهات وفرز بياناتك وقم بتصفيتها وفقًا للمتغيرات. أثناء عملية (Data Analysis) ستجد أن لديك البيانات الدقيقة التي تحتاجها.

الخطوة 5: تفسير النتائج

بعد تحليل البيانات وربما إجراء مزيد من البحث، حان الوقت أخيرًا لتفسير النتائج. اسأل نفسك هذه الأسئلة الرئيسية:

  • هل البيانات تجيب على سؤالك الأصلي؟ كيف؟
  • هل تساعدك البيانات في الدفاع عن أي اعتراضات؟ كيف؟
  • هل هناك حدود للاستنتاجات، أي زوايا لم تفكر فيها؟
  • إذا استمر تفسيرك للبيانات تحت كل هذه الأسئلة والاعتبارات، فمن المحتمل أنك وصلت إلى نتيجة مثمرة.
    الخطوة الوحيدة المتبقية هي استخدام نتائج عملية تحليل البيانات لتحديد كيفية التصرف.

من خلال هذه الخطوات الخمس في عملية (Data Analysis) الخاصة بك، سوف تتخذ قرارات أفضل لعملك لأن اختياراتك مدعومة لمعلومات تم جمعها ومعالجتها بشكل جيد.


نظرة فاحصة على التقنيات الإحصائية لتحليل البيانات

تستخدم الأساليب الإحصائية الأساليب الرياضية لتقديم رؤى وملاحظات واستنتاجات. تشمل العمليات اختبار الفرضيات وعمل التقديرات والتنبؤات لبيانات أو كميات غير معروفة.
يمكن أن تساعد التقنيات الإحصائية لتحليل البيانات صانعي القرار بطرق مختلفة،
مثل تحديد مخاطر سيناريوهات الأعمال المختلفة أو التنبؤ بالمبيعات في ظروف السوق المتغيرة.

البيانات الكمية

هي بيانات رقمية، لذلك يمكن تحليلها باستخدام تقنيات التحليل الإحصائي للعثور على الأنماط أو المعنى. يمكن أيضًا تحليل البيانات النوعية باستخدام تقنيات الإحصاء المختلفة.
ولكن نظرًا لأن البيانات النوعية عادةً ما تكون غير رقمية ، فيجب أولاً تصنيفها وتجميعها في فئات ذات مغزى.
تشمل التقنيات الإحصائية المستخدمة في كل من تحليل البيانات النوعية والكمية نظرية الأساس والجداول المتقاطعة.

نظرية الارض

يجمع هذا النهج الاستقرائي المنهجي المعلومات النوعية والكمية وتوليفها وتصورها. يقوم المحللون الذين يستخدمون نهج نظرية الأرض بمراقبة البيانات وتحديد الأنماط قبل تطوير النظرية.

  • هذا النوع من النهج هو نموذجي في البحث النوعي.
  • عادة ما يتم تنظيم الطرق الكمية بالطريقة المعاكسة؛ أولاً ، يتم تطوير نظرية ومن ثم يتم ملاحظة البيانات الخاصة بالأنماط.
  • وتعد طرق البحث النظرية الأساسية مفيدة عندما تكون البيانات حول موضوع معين شحيحة.
  • تتيح مرونة نهج النظرية الأرضية للباحثين العثور على أنماط واتجاهات وعلاقات في كل من البيانات النوعية والكمية.
  • بناءً على النتائج، يبني المحقق نظرية تأسست أو “متأصلة” في البيانات.

عبر جدولة

توفر تقنية تحليل البيانات هذه معلومات حول العلاقة بين المتغيرات المختلفة في تنسيق جدول.
يسمح للباحثين بملاحظة متغيرين أو أكثر في وقت واحد. يتم تصنيف البيانات وفقًا لمتغيرين فئويين على الأقل،
يتم تمثيلهما في شكل صفوف وأعمدة. لذلك، يجب تصنيف كل متغير تحت فئتين على الأقل.


تُستخدم تحليلات البيانات في الأعمال لمساعدة المؤسسات على اتخاذ قرارات أعمال أفضل. سواء أكان بحثًا عن السوق أو بحثًا عن المنتج أو تحديد المواقع أو مراجعات العملاء أو تحليل المشاعر أو أي مشكلة أخرى توجد بها بيانات، فإن تحليل البيانات سيوفر رؤى تحتاجها المؤسسات من أجل اتخاذ الخيارات الصحيحة.
كما تعد تحليلات البيانات مهمة للشركات اليوم، لأن الخيارات التي تعتمد على البيانات هي الطريقة الوحيدة لتكون واثقًا حقًا في قرارات العمل.
قد يتم إنشاء بعض الأعمال الناجحة بناءً على حدس، لكن جميع خيارات الأعمال الناجحة تقريبًا تعتمد على البيانات.

تعليق 1
  1. Avatar for عمران
    عمران يقول

    مقال متكامل ورائع ، قد أصبحنا نرى تحليل البيانات بشكل كبير على أرض والواقع مع تطور التكنولوجيا .
    البعض إلى الآن يتفاجئ من خاصية الاقتراحات لدى غوغل ، في اقتراح الأشياء اللتي يبحث عنها أو القريبة منها .
    كذالك بعض برامج التواصل في اسلوب الدعاية

اترك رد