تحليل البيانات هو عملية تتكون من خطوات معالجة وتنظيم البيانات الأولية المستمدة من قاعدة البيانات ، وإزالة المعلومات الخاطئة أو غير المفيدة ، وتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ ونمذجة. يمكن إجراء تحليلات البيانات للعديد من مجموعات البيانات. أمثلة على تحليل البيانات هي تقييم الشركة للتعليقات التي تتلقاها من خلال تجميع البيانات حول موظفيها ، أو إجراء تقييمات الأداء أو إعداد مسح لعملائها.
في هذه المقالة سنتطرق إلى التعريف بتحليل البيانات وخطوات معالجة البيانات، كما سنقدم أمثلة على تحليل البيانات.
ما هو تحليل البيانات؟
تحليل البيانات هو عملية النمذجة التي يتم فيها الكشف عن معلومات مفيدة وذات مغزى بعد أن تخضع البيانات الأولية المجمعة لعملية الفرز. في عالم الأعمال ، يجب تحويل البيانات الأولية إلى معلومات مفيدة من أجل اتخاذ إجراء من خلال اعتماد نهج أكثر منهجية عند تحديد الاستراتيجية واتخاذ القرارات الحاسمة. لهذا السبب تستفيد معظم الشركات من الرؤى والأفكار التي توفرها تحليلات البيانات الحديثة عند اتخاذ القرارات.
اطلع: 5 مواقع لتعلم البرمجة والبرمجيات مجانًا
ما هو الغرض من تحليل البيانات وإعداد التقارير؟
يتم إجراء تحليل البيانات لحل الأسئلة الحالية بالطرق العلمية ، لتسهيل تخزين البيانات المعالجة ومشاركتها ، وتحسين عملية اتخاذ القرار. يهدف تحليل البيانات الحديث إلى زيادة الكفاءة من خلال تحسين أداء الأعمال. إنها طريقة فعالة لتقييم ملاحظات العملاء وتحديد التغييرات المستقبلية في قطاعات مثل التصنيع والصحة والتمويل.
من خلال برامج التحليل الحديثة وأدوات إعداد التقارير BI (ذكاء الأعمال) ، يمكن إجراء تحليل البيانات بسرعة في البيئة الرقمية ، ونظرًا للتخلص من الحسابات اليدوية ، يمكن أن توفر التكاليف والعمالة للأعمال.
ما هي طرق تحليل البيانات؟
هناك 5 طرق مختلفة لتحليل البيانات وكل هذه الأساليب تعمل على جعل تحليل البيانات أكثر فعالية وقوة. تعتبر العوامل المختلفة مثل نوع بيانات التحليل المراد إجراؤه والنتيجة المتوقعة من التحليل وازدحام مجموعة البيانات فعالة عند اختيار طريقة التحليل.
تحليل النص
باستخدام قواعد البيانات ، يكشف عن العلاقات والأنماط والأنماط الدلالية ضمن مجموعات البيانات الكبيرة. تهدف هذه الطريقة ، التي تسمى أيضًا التنقيب عن البيانات ، إلى تحويل البيانات الخام إلى معلومات مفيدة.
تحليل احصائي
إنها طريقة تبحث عن إجابات للأسئلة الحالية أو المحتملة عن طريق مسح البيانات القديمة. يحاول العثور على تنبؤ باتباع خطوات جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها وتقديمها ونمذجةها. هناك نوعان ، وهما التحليل الوصفي والتحليل الاستنتاجي.
التحليل الوصفي
إنها طريقة لتحليل جميع البيانات أو عينة مأخوذة من مجموعة بيانات رقمية. يلخص ويصور البيانات الموجودة بالفعل ويقدمها للمستخدم. حسابات مثل المتوسط والانحراف المعياري في البيانات المستمرة ؛ يطبق حسابات مثل النسبة المئوية والتكرار على البيانات الفئوية. يسهل التصنيف العددي للبيانات.
تحليل استنتاجي
إنها الطريقة التي تقوم بتحليل العينة المأخوذة من مجموعة البيانات بأكملها. نظرًا لأنه يمكن اختيار عينات مختلفة من نفس المجموعة ، يمكن الحصول على نتائج مختلفة في التحليل. بناءً على بيانات العينة ، يهدف إلى عمل استنتاجات حول جميع البيانات.
التحليل التشخيصي
قد لا يقتصر موضوع البحث الخاص بالشركة على ما حدث أو ما سيحدث ، ولكن أيضًا عن سبب حدوث الموقف قيد التحقيق. إنها الطريقة التي تفحص أنماط المشكلة المتشابهة للعثور على سبب المشكلة المكتشفة. يهدف إلى تسريع عملية حل المشكلة من خلال تحليل أنماط سلوك البيانات.
التحليل التنبئي
إنها طريقة تتنبأ بالأحداث المحتملة من خلال تحليل البيانات الحالية أو بأثر رجعي. توافر التقدير المقدم ؛ يعتمد ذلك على تفاصيل التحليل الذي تم إجراؤه ، ودقة مجموعة البيانات المأخوذة ، وقدرتها على التكيف مع المشاكل المستقبلية. يعد تسجيل عينة من البيانات لأسباب معروفة أمرًا مهمًا لإلقاء الضوء على حل المشكلات المحتملة. على سبيل المثال ، يمكن إجراء استنتاج حول المبيعات المستقبلية باستخدام بيانات المبيعات من السنوات السابقة.
التحليل الوصفي
إنها طريقة تتيح اختيار أفضل استراتيجية من بين خطط العمل المختلفة عن طريق مسح البيانات المتاحة. استنادًا إلى التحليلات الوصفية والتنبؤية ، فإنه يحلل الرؤى في الإجراءات التي يجب اتخاذها بدلاً من تتبع البيانات. نظرًا لوجود مجالات يقصر فيها التحليل التنبؤي والوصفي ، تختار معظم الشركات التحليل الوصفي لتحسين أداء البيانات.
خطوات تحليل البيانات
تحليل البيانات هو الكشف عن المعلومات المفيدة أو أنماط البيانات المضمنة في البيانات الخام بمساعدة الأدوات اللازمة. يعد تحويل المعلومات غير المجدية من تلقاء نفسها إلى بيانات قيمة قابلة للتنفيذ أحد المكونات الرئيسية في تحليل البيانات لمنظمة ناجحة. مراحل تحليل البيانات المتقدم هي:
وضع الأهداف
قبل البدء في عمليات التحليل ، يجب تحديد متطلبات البيانات بحيث يمكن تمييز المعلومات المفيدة عن المعلومات الأخرى. يمكن أن تكون مدخلات ومتغيرات التحليل فئوية أو رقمية.
1. تحديد الاحتياجات
يجب الاتفاق على نطاق الموضوع المراد تحليله وسبب التحليل وتقنية القياس والنتيجة المستهدفة مع جميع أصحاب المصلحة ، وينبغي إجراء الدراسة بالتعاون.
2. تحديد الأسئلة
من أجل أن يصل تحليل البيانات إلى النتيجة المتوقعة ، من الضروري طرح أسئلة هادفة في هذه العملية. نظرًا لأن تحديد الأسئلة التي تحتاج إلى إجابة سوف يرسم حدود المسار الذي يجب اتباعه خلال التحليل ، فإن النجاح في هذه المرحلة يتناسب بشكل مباشر مع النجاح في نتيجة التحليل.
جمع البيانات
هذه المرحلة؛ إنها المرحلة التي يتم فيها جمع المعلومات الأولية المبعثرة التي تم الحصول عليها من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات وصفحات الويب والوسائط واستطلاعات العملاء والمحفوظات وبيانات شركة الطرف الأول. على الرغم من أن البيانات التي تم الحصول عليها بعد هذه المرحلة ستخضع لعملية التنظيف ، يجب أن تكون الأولوية لضمان اختيار المعلومات التي سيتم سحبها إلى تجمع البيانات وفقًا لمعايير وغرض معين. يجب تحديد الفاصل الزمني الذي سيتم اختيار البيانات المخططة لتحليلها.
خطوات معالجة البيانات
إنها المرحلة التي تتم فيها معالجة جميع البيانات المجمعة وتنظيمها بطريقة مناسبة للتحليل.
مسح البيانات
لتقليل هامش الخطأ في البيانات التي اكتملت مرحلة معالجة البيانات الخاصة بها ، يتم إجراء مسح ضوئي مرة أخرى وإزالة الأخطاء من النظام. اعتمادًا على نوع البيانات التي تجمعها ، يتم إجراء عمليات تنظيف مختلفة.
نمذجة البيانات
بعد معالجة البيانات وتنظيمها وتنظيفها ، تبدأ مرحلة النمذجة. في هذه المرحلة ، يمكن بدء تحليل البيانات حيث يتم حذف البيانات التي تعتبر زائدة عن الحاجة. من أجل تسريع النمذجة وتقليل تكلفتها ؛
- تحديد طريق حيث يمكن تحقيق التحكم في إدارة البيانات ،
- من المهم دمج التكنولوجيا الفعالة (الأجهزة والبرامج).
يتم إجراء التحليل باستخدام الأدوات المحددة ثم يتم تفسير النتائج وفقًا للمتطلبات.
تحديد KPI
عندما يتم تحديد KPI (مؤشر الأداء الرئيسي) ، فإنه يفحص التقدم المحرز في تحليل البيانات نحو الهدف المحدد ويكشف عن معدل الوصول إلى الهدف. من المهم تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية من أجل مراقبة الأداء والحفاظ على الكفاءة في خطوات التحليل نشطة.
التكنولوجيا المستقلة
في عالم الرقمنة ، سيزيد التحليل اليدوي للبيانات من عبء العمل والتكلفة بشكل كبير. لتجنب هذا الموقف ، يمكن استخدام التقنيات المستقلة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لضمان تحليل البيانات بأكثر الطرق فعالية.
التحسين والتكرار
قد يؤدي الفشل في أي من الخطوات إلى تعريض دقة التحليل بالكامل للخطر ، وقد يعني تكرار بعض الخطوات تكرار عملية التحليل. تحليل البيانات هو عملية تكرارية.
ناقل الحركة
يتم إعداد نتائج تحليل البيانات التي تم الحصول عليها لتقديمها في أشكال مختلفة وفقًا للجمهور المستهدف. إنها إحدى الطرق المفضلة لتقديم البيانات على أنها معلومات يسهل فهمها ويمكن استهلاكها بسرعة من خلال إثرائها بالرسومات والجداول والمرئيات. بالإضافة إلى ذلك ، فإن إعداد نص عرض تقديمي وتحويل العملية برمتها إلى قصة ستمكن المعلومات من التحول إلى نموذج دائم وسهل المتابعة.
