التسويق أو البرمجة أو تطوير لعبة ما؛ لا يهم، التحليل مفيد لأي شخص هذه الأيام. وفي هذا المقال سوف نتعرف على تحليل البيانات وأنواعه وأدواته ونتعرف على تطبيقاته. وأخيرا، من الواضح كيف تقوم عملية تحليل البيانات بتحويل المعلومات الأولية إلى معلومات مفيدة ومهمة.
{getToc} $title={جدول المحتويات} $count={Boolean}
ما هو تحليل البيانات؟
يشير تحليل البيانات إلى علم فحص وتحليل البيانات الأولية للوصول إلى نتائج واستنتاجات دقيقة. تساعد هذه العملية الشركات والمؤسسات على تحسين أدائها، وزيادة كفاءتها، وزيادة الأرباح، واتخاذ قرارات أفضل. يتم تنفيذ العديد من تقنيات وعمليات تحليل البيانات تلقائيًا باستخدام الخوارزميات.
ملاحظات هامة
- التعريف: تحليل البيانات هو علم فحص البيانات الأولية للوصول إلى نتائج واستنتاجات مفيدة.
- التطبيق: يساعد التحليل المناسب للبيانات الشركات على تحسين أدائها، وأن تكون أكثر كفاءة، وكسب المزيد من الأرباح، واتخاذ قرارات استراتيجية أفضل.
- الأتمتة: تتم العديد من تقنيات وعمليات تحليل البيانات تلقائيًا باستخدام الخوارزميات.
- أساليب مختلفة: يشمل تحليل البيانات التحليل الوصفي والتحليل التشخيصي والتحليل التنبؤي والتحليل التوجيهي.
- الأدوات: يستخدم تحليل البيانات أدوات مختلفة مثل تصور البيانات وأدوات إعداد التقارير وبرامج استخراج البيانات واللغات مفتوحة المصدر.
أهمية تحليل البيانات
يساعد تحليل البيانات الشركات على تحسين أدائها. ومن خلال تطبيق تحليلات البيانات في نموذج الأعمال، يمكن للشركات إيجاد طرق أكثر كفاءة للقيام بالأعمال التجارية وخفض التكاليف. كما يمكن أن يساعد تحليل البيانات في اتخاذ قرارات عمل أفضل وتحليل الاتجاهات ورضا العملاء، مما يؤدي في النهاية إلى إنشاء منتجات وخدمات جديدة وأفضل.
فهم عملية تحليل البيانات
تحليل البيانات هو مصطلح واسع يشمل العديد من أنواع التحليل المختلفة. يمكن تحليل أي نوع من المعلومات باستخدام تقنيات تحليل البيانات للحصول على رؤى تساعد في تحسين الأداء. يمكن لهذه التقنيات أن تكشف عن الاتجاهات والمقاييس المفقودة في الكم الهائل من البيانات. يتم بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتحسين العمليات وزيادة الكفاءة الإجمالية.
على سبيل المثال، تقوم شركات التصنيع بتسجيل وتحليل وقت التشغيل ووقت التوقف عن العمل وقوائم انتظار المهام لأجهزة مختلفة لتخطيط أحمال العمل بشكل أفضل.
10 مجالات تطبيقية لتحليل البيانات
يعد تحليل البيانات أداة متعددة الاستخدامات وقوية تُستخدم في مختلف المجالات والصناعات لاستخلاص رؤى ذات معنى واتخاذ قرارات مستنيرة. بما في ذلك في الحالات التالية:
عملية تحليل البيانات في 4 خطوات
تتضمن عملية تحليل البيانات بشكل عام 4 عمليات رئيسية
- تحديد متطلبات البيانات أو طريقة تجميع البيانات: يمكن فصل البيانات بناءً على معايير مختلفة مثل العمر أو الملف الديموغرافي أو الدخل أو الجنس. على سبيل المثال، قد يقوم أحد المتاجر عبر الإنترنت بتحليل بيانات شراء العملاء حسب العمر والجنس لفهم المنتجات الأكثر شيوعًا بين المجموعات المختلفة.
- جمع البيانات: يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل أجهزة الكمبيوتر أو المصادر عبر الإنترنت أو الكاميرات أو المصادر البيئية أو الموظفين؛ على سبيل المثال، تقوم شركة الأرصاد الجوية بجمع البيانات المتعلقة بدرجة الحرارة وهطول الأمطار وسرعة الرياح من محطات الأرصاد الجوية والأقمار الصناعية.
- تنظيم البيانات: بمجرد جمعها، يجب تنظيم البيانات للتحليل. ويمكن القيام بذلك على جدول بيانات أو برنامج تحليل البيانات. على سبيل المثال، تقوم شركة تسويق بتنظيم البيانات من حملاتها الإعلانية إلى برنامج إدارة علاقات العملاء (CRM) لتقييم فعالية كل حملة.
- تصفية البيانات: يجب تنظيف البيانات أو تصفيتها لضمان عدم وجود ازدواجية أو أخطاء أو أي عيوب أخرى قبل تحليلها. هذه الخطوة تساعد على تصحيح الأخطاء. على سبيل المثال، تقوم مؤسسة مالية بفحص بيانات المعاملات المالية لعملائها للتأكد من عدم وجود معاملات مشبوهة.
أنواع تحليل البيانات
ينقسم تحليل البيانات إلى أربعة أنواع رئيسية:
تحليل البيانات الوصفية
يصف هذا النوع من التحليل ما حدث خلال فترة زمنية محددة. على سبيل المثال، هل زاد عدد الزيارات؟ هل كانت المبيعات هذا الشهر أعلى من الشهر الماضي؟ يخبرنا التحليل الوصفي بما حدث، لكنه لا يفسر سبب حدوثه.
التحليلات التشخيصية
يركز هذا النوع من التحليل على سبب وقوع الحدث. تتضمن هذه العملية مدخلات بيانات أكثر تنوعًا وبعض توليد الفرضيات. على سبيل المثال، هل أثر الطقس على المبيعات؟ هل نجحت الحملة التسويقية الأخيرة؟ يساعد التحليل التشخيصي على فهم العوامل التي تسببت في وقوع حدث ما.
تحليل البيانات التنبؤية
يسعى هذا النوع من التحليل إلى التنبؤ بالأحداث التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل القريب. على سبيل المثال، من خلال فحص بيانات المبيعات من فصول الصيف الماضية وتوقعات الطقس، يمكننا التنبؤ باحتمالية زيادة مبيعات الآيس كريم.
التحليلات الإرشادية
يقترح هذا النوع من التحليل الإجراءات التي يجب اتخاذها بناءً على التوقعات. على سبيل المثال، إذا كان احتمال وجود صيف حار مرتفع، يمكننا التفكير في حلول مثل إنشاء وردية مسائية في مصنع الآيس كريم واستئجار خزان إضافي لزيادة الإنتاج.
الصناعات الرائدة في استخدام تحليل البيانات
بعض الصناعات الرائدة في استخدام تحليل البيانات هي:
- صناعة السياحة والضيافة: نظرًا للطبيعة الديناميكية لهذه الصناعة التي تتميز بدورات عمل قصيرة، يمكن أن يكون تحليل البيانات مفيدًا للغاية. من خلال جمع بيانات العملاء، يمكن للصناعة تحديد المشاكل المحتملة وإيجاد حلول لإصلاحها.
- المجال الصحي: من خلال الجمع بين كمية كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، يستخدم المجال الصحي تحليل البيانات لاتخاذ قرارات سريعة ودقيقة.
- صناعة البيع بالتجزئة: تستخدم هذه الصناعة كميات كبيرة من البيانات لتلبية الاحتياجات المتغيرة باستمرار للمتسوقين. ومن خلال تحليل البيانات، يمكن لتجار التجزئة تحديد الاتجاهات والتوصية بالمنتجات وزيادة الأرباح.
5 تقنيات تحليل البيانات
يستخدم محللو البيانات أساليب وتقنيات تحليلية مختلفة لمعالجة البيانات واستخراج المعلومات.
بعض الطرق الأكثر شعبية هي:
تحليل الانحدار : يفحص العلاقة بين واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة والمتغير التابع. توضح هذه الطريقة كيف تؤثر التغييرات في المتغيرات المستقلة على المتغير التابع.
التحليل العاملي : يقلل من تعقيد البيانات التي تحتوي على العديد من المتغيرات إلى عدد أقل من المتغيرات من أجل اكتشاف الاتجاهات المخفية.
التحليل الجماعي، حيث يتم تقسيم البيانات إلى مجموعات متشابهة بناءً على الخصائص الديموغرافية للعميل، للحصول على تحليل أكثر تفصيلاً لمجموعات فرعية محددة.
محاكاة مونت كارلو : تصمم هذه الطريقة احتمالية النتائج المختلفة من أجل تقليل المخاطر ومنع الخسائر. تتضمن عمليات المحاكاة هذه متغيرات متعددة ويمكن التنبؤ بها بشكل أكبر.
تحليل السلاسل الزمنية : يتتبع البيانات بمرور الوقت لاكتشاف الاتجاهات الدورية أو التوقعات المالية.
أدوات تحليل البيانات
كما أن تحليل البيانات باستخدام أساليب رياضية وإحصائية واسعة النطاق يتقدم بسرعة من حيث القدرات التكنولوجية. يستخدم محللو البيانات مجموعة واسعة من الأدوات البرمجية للحصول على البيانات وتخزين المعلومات ومعالجة البيانات والإبلاغ عن النتائج.
الأدوات التقليدية
- برامج الحاسبة وجداول البيانات: كان تحليل البيانات وتحليلها دائمًا مرتبطًا ارتباطًا وثيقًا ببرامج جداول البيانات مثل Microsoft Excel.
- لغات البرمجة: غالباً ما يستخدم محللو البيانات لغات البرمجة لتعديل قواعد البيانات ومعالجتها.
أدوات إعداد التقارير
- Tableau و Power BI : تُستخدم أدوات تصور البيانات وتحليلها لجمع المعلومات وإجراء تحليل البيانات وتوزيع النتائج من خلال لوحات المعلومات والتقارير.
الأدوات الناشئة
- SAS : منصة تحليلية تساعد في استخراج البيانات.
- Apache Spark : منصة مفتوحة المصدر لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة التي توفر مجموعة متنوعة من القدرات التكنولوجية.
أهمية وتطبيق تحليل البيانات
كما ترون، يعد تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لنجاح الأعمال التجارية اليوم. يمكن أن يكون لعملية جمع المعلومات وتصنيفها وتحليلها وعرضها تأثير كبير على تحسين الأعمال والاقتصاد والمجتمع. تحليل البيانات هو ميزة الشركات الصغيرة والشركات الناشئة على المنافسين. وفي مثال آخر، سيكون تحليل البيانات وتحليلها شرطا أساسيا لتوجيه الرأي العام في أحداث مثل الانتخابات.