انترنت

تحليل البيانات: ما هو؟ ما أهميته؟ وما خطواته؟

Data Analysis
شارك هذا

 

البيانات

هي قطع مميزة من المعلومات حول شيءٍ معيّن قد تكون مجموعة من الأحرف، الأرقام، الصور وغيرها. حيث يمكن الاستدلال من خلالها عليه.[1]https://www.almaany.com/ar/dict/ar-ar/%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA/

تقسم البيانات إلى بيانات كميّة، وبيانات نوعيّة.

تحليل البيانات

Data Analysis
Data Analysis

تحليل البيانات هو طريقة يتم من خلالها جمع البيانات وتنظيمها بحيث يمكن للمرء الحصول على استنتاجات مفيدة منها.

  الغرض الرئيسي من تحليل البيانات هو النظر إلى ما تحاول البيانات إخبارنا به، والبحث عن معنى إلها، ثم توظيف ما تم استنتاجه منها في إتخاذ قرارات مستنيرة.[3]https://www.import.io/post/business-data-analysis-what-how-why/

يهتم مجال تحليل البيانات في الإجابة على الأسئلة التي نسألها بشكلٍ يوميّ، وتحديد أنماط الفرد بشكلٍ شخصي أو بشكلٍ مرتبط بمؤسسة معينة. ويهتم بحل مشاكل العمل اليومية، وغالبًا ما يكون الهدف تحسين الظرف الحالي، وليس المستقبل. على سبيل المثال (ما مجمل مبيعات اليوم؟ كم عدد العملاء؟ كيف تختلف أرباح هذه السنة عن السنة الماضية؟)

كما يهتم بتحديد صحّة البيانات، ويتعامل المختصّون في هذا المجال مع قواعد البيانات وأدواتها كبرمجية Excelأو Tableu. ومن خلال تحديد المعنى العام لها يتم توظيفها للاستفادة منها حسب طبيعة العمل التي تم جمع البيانات له في المقام الأول.

تحليل البياناج يحتاج عمليات إحصائية معينة، وليس بالضرورة العلم بمجال البرمجة.

أهميّة تحليل البيانات

Data Analysis
Data Analysis

لتحليل البيانات دور كبير في تحديد شكل حياتنا الحاليّة، كما أنها تحدد طريقة عمل الشركات ومن هم العملاء المستهدفون، ومن خلال الخدمة التي يتم استهلاكها من قبل العميل على وتيرة متكررة يتم تحديد رغباته واحتياجاته. وبناءً على ذلك يتم عرض الإعلانات التي تلفت انتباهه وتلبي احتياجاته.

يساهم هذا المجال في زيادة فعالية التسويق للمنتجات وزيادة المبيعات للشركات، كما يؤثر على تحسين الخدمات حسب فئات وتصنيفات تعتمد على أعمار العملاء على سبيل المثال.

كما يساهم في تطويرالمنتجات وذك لمرونة التواصل بين العملاء والشركات/ المؤسسات/ المتاجر ..الخ. عن طريق الإنترنت أو الطلبات أو سبل التواصل المختلفة. حيث تصبح لدى المؤسسة القدرة على رصد التغيرات وتحديد أسباب زيادة الأرباح أو نقصها مما يزيد في كفاءتها. [4]https://www.iasj.net/iasj?func=article&aId=716

طرق جمع البيانات

هناك العديد من الطرق المختلفة لجمع البيانات. اعتمادًا على نوع البحث الذي يجريه الشخص، يجوز له استخدام واحد أو أكثر من النماذج التالية:

  • الملاحظات: يتضمن هذا النوع من جمع البيانات مشاهدة أو ملاحظة شيء ما أو شخص ما.
  • المقابلات: هذا يشمل التحدث إلى الناس. عند إجراء مقابلة مع شخص ما، عادة ما يتم طرح الأسئلة حتى يتمكن الباحث من التوصل إلى نوع من الاستنتاج.
  • الاستطلاعات: وهي عبارة عن سلسلة من الأسئلة. [5]https://study.com/academy/lesson/what-is-data-analysis-definition-overview.html#partialRegFormModal

خطوات تحليل البيانات

طرح سؤال

Question?
Question?

قد يتم طرح سؤال بناءً على البيانات الموجودة، أو طرح السؤال أولاً ثم جمع البيانات للإجابة عليه.

التعامل مع البيانات

Wrangling Data
Wrangling Data

وتتمثل هذه الخطوة بثلاث خطوات فرعية:

  1. جمع البيانات: للإجابة على السؤال المطروح، وتحديد ما الذي يجب جمعه من معلومات.
  2. تقييم البيانات: للتعرف إلى المشاكل في حال وجودها من حيث نوعيّة البيانات، كميّتها وصحّتها وما إلى ذلك.
  3. تحضير البيانات: وذلك بتعديلها، استبدالها أو حذفها. لتحسين دقّتها النوعيّة والكميّة.

تحليل البيانات المُستكشف

Exploratory Data Analysis
Exploratory Data Analysis

وذلك بأخذ نظرة على البيانات، يتم خلال استكشاف البيانات:

  1. إيجاد الأنماط بين البيانات
  2. إظهار العلاقات بين البيانات وذلك عن طريق الرسوم البيانية.
  3. بناء تصوّر عن البيانات التي يتم التعامل معها.

قد يتم طرح سؤال جديد هنا، أو إيجاد أخطاء معينة يتم مراجعتها في الخطوات السابقة وإعادة العمل عيها.

بعد إنهاء عمليّة استكشاف البيانات، يتم إزالة المعلومات الغير مفيدة أو العمل على تحسين خصائصها أو إعادة توظيفها فيما يُسمى بهندسة الخصائص.

بناء استنتاج أو توقُّعات معيّنة

ويتم إنجاز هذه الخطوة عن طريق Machine learning أو Inferential statistics.

عرض النتائج

 

Communicate the results
Communicate the results

وهي خطوة مهمة جدًّا، يتم من خلالها التواصل مع المعنيّين بعملية صنع القرار ومناقشة ما تم التوصّل إليه. وذك بعرض البيانات صوريّا وشرح سبب جمعها من الأساس ثم التوصّل لاستنتاج مبني عليها وعلى أنماطها.[6]https://www.udacity.com/course/data-analyst-nanodegree–nd002

المراجع    [ + ]
السابق
ما هو الخوف : كيف تتعامل مع الخوف
التالي
الموت راحة للمؤمن ونقمة على غيره