فهم تحليل البيانات: دليل المبتدئين
قبل استخدام البيانات لسرد قصة ما، يجب أن تمر عبر عملية تجعلها قابلة للاستخدام. استكشف دور تحليل البيانات في صنع القرار.
ما المقصود بتحليل البيانات؟
تحليل البيانات هو عملية جمع البيانات وتنظيفها ونمذجتها للكشف عن نتائج تحليلات ذات معنى. ويجري بعد ذلك صياغة هذه البيانات في تقارير تدعم عملية اتخاذ القرار الاستراتيجي.
أنواع تحليل البيانات
هناك العديد من أنواع تحليل البيانات المختلفة. يمكن استخدام كل نوع للإجابة عن سؤال مختلف.
التحليلات الوصفية
تشير التحليلات الوصفية إلى عملية تحليل البيانات التاريخية لفهم الاتجاهات والأنماط. على سبيل المثال، النجاح أو الفشل في تحقيق مؤشرات الأداء الرئيسية مثل العائد على الاستثمار.
أحد الأمثلة على التحليلات الوصفية هو إنشاء تقارير لتقديم نظرة عامة على مبيعات المؤسسة والبيانات المالية، ما يوفر نتائج تحليلات قيمة عن الأنشطة والنتائج السابقة.
التحليلات المتوقعة
تستخدم التحليلات المتوقعة البيانات التاريخية للمساعدة في التنبؤ بما قد يحدث في المستقبل، مثل تحديد الاتجاهات السابقة في البيانات لتحديد ما إذا كان من المحتمل أن تتكرر.
تتضمن الأساليب مجموعة من تقنيات التعلم الإحصائي والآلي، بما في ذلك الشبكات العصبية وأشجار القرار وتحليل الانحدار.
التحليلات التشخيصية
تساعد التحليلات التشخيصية في الإجابة عن الأسئلة بشأن سبب أحداث معينة من خلال النظر في مؤشرات الأداء. تقنيات التحليلات التشخيصية تكمل التحليل الوصفي الأساسي.
بشكل عام، تتضمن التحليلات التشخيصية اكتشاف الحالات غير المألوفة في البيانات (مثل التحول غير المتوقع في المقياس)، وجمع البيانات المتعلقة بهذه الحالات غير المألوفة واستخدام التقنيات الإحصائية لتحديد التفسيرات المحتملة.
التحليلات المعرفية
التحليلات المعرفية هي شكل متطور من تحليل البيانات يتجاوز الأساليب التقليدية. تستخدم هذه الطريقة التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية لفهم البيانات واستدلالها والتعلم منها بطريقة تشبه عمليات التفكير البشري.
الهدف من التحليلات المعرفية هو محاكاة التفكير الشبيه بالإنسان لتوفير نتائج تحليلات أعمق، والتعرّف على الأنماط، ووضع التنبؤات.
التحليلات التوجيهية
تساعد التحليلات التوجيهية في الإجابة عن الأسئلة بشأن ما يجب أن يحدث بعد ذلك لتحقيق هدف أو غاية معينة. وباستخدام نتائج التحليلات المستمدة من التحليلات التوجيهية يمكن للمؤسسات اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في مواجهة حالة عدم اليقين.
غالباً ما يعتمد محللو البيانات الذين يجرون التحليل التوجيهي على التعلم الآلي للعثور على أنماط في النماذج الدلالية الكبيرة وتقدير احتمالية النتائج المختلفة.
التحليلات النصية
التحليلات النصية هي وسيلة لتعليم أجهزة الكمبيوتر فهم اللغة البشرية. ويتضمن استخدام الخوارزميات والتقنيات الأخرى لاستخراج المعلومات من كميات كبيرة من البيانات النصية، مثل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي أو معاينات العملاء.
تساعد تحليلات النص محللي البيانات على فهم ما يقوله الأشخاص، والعثور على الأنماط، واكتساب نتائج تحليلات يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل في مجالات مثل الأعمال والتسويق والبحث.
تحليل البيانات عملية
تجميع البيانات وتفسيرها بحيث يمكن استخدامها في صنع القرار عملية مفصلة وتتطلب منهجاً منظماً. فيما يلي الخطوات التي يتبعها محللو البيانات:
-
1. حدد أهدافك.
حدد بوضوح الغرض من تحليلك. ما هو السؤال المحدد الذي تحاول الإجابة عنه؟ ما المشكلة التي تريد حلها؟ حدد أهدافك الأساسية. وهذا سوف يوجه العملية برمتها.
-
2. اجمع ووحد البيانات الخاصة بك.
اجمع بياناتك من جميع المصادر ذات الصلة باستخدام برامج تحليل البيانات. تأكد من أن البيانات ممثلة وتغطي بالفعل المتغيرات التي تريد تحليلها.
-
3. حدد أساليب التحليل لديك.
تحقق من طرق تحليل البيانات المختلفة وحدد التقنية التي تتوافق بشكل أفضل مع أهدافك. توفر العديد من حلول برامج تحليل البيانات المجانية خوارزميات وطرقاً مدمجة لتسهيل عملية الاختيار هذه.
-
4. يمكنك إدارة بياناتك.
افحص بياناتك بحثاً عن الأخطاء أو القيم المفقودة أو التناقضات باستخدام ميزات التنظيف المضمنة بالفعل في برنامج تحليل البيانات لديك. يضمن تنظيف البيانات الدقة والموثوقية في تحليلك وهو جزء مهم من تحليلات البيانات.
-
5. قدم نتائج تحليلات قيّمة.
تعمق في بياناتك للكشف عن الأنماط والاتجاهات والعلاقات. استخدم الأساليب الإحصائية أو خوارزميات التعلم الآلي أو التقنيات التحليلية الأخرى التي تتماشى مع أهدافك. تعمل هذه الخطوة على تحويل البيانات الأولية إلى نتائج تحليلات قيمة.
-
6. فسر وتصور النتائج.
افحص نتائج تحليلاتك لفهم آثارها. اربط هذه النتائج بأهدافك الأولية. بعد ذلك، استفد من أدوات التصور الموجودة في برنامج تحليل البيانات المجاني لتقديم أفكارك بتنسيق أكثر سهولة في الاستيعاب.
-
7. اتخذ قراراً مدروساً.
استخدم نتائج التحليلات المكتسبة من تحليلك لإبلاغ خطواتك التالية. فكر في كيفية استخدام هذه النتائج لتعزيز العمليات أو تحسين الاستراتيجيات أو تحسين الأداء العام.
ومن خلال اتباع هذه الخطوات، يمكن للمحللين التعامل بشكل منهجي مع مجموعات كبيرة من البيانات، وكسر التعقيدات والتأكد من أن النتائج قابلة للتنفيذ من صناع القرار.
أهمية تحليل البيانات
-
تحليل البيانات أمر بالغ الأهمية لأنه يساعد صناع القرار في مجال الأعمال على فهم المعلومات التي يجمعونها في عالمنا الذي يعتمد على البيانات بشكل متزايد. تخيل أن لديك كومة هائلة من قطع اللغز (البيانات)، وتريد رؤية الصورة الأكبر (نتائج التحليلات). إن تحليل البيانات يشبه تجميع قطع اللغز معاً - تحويل تلك البيانات إلى معرفة - للكشف عن ما هو مهم.
-
سواء كنت صانع قرار في مجال الأعمال وتحاول فهم تفضيلات العملاء أو عالماً يدرس الاتجاهات، فإن تحليل البيانات أداة مهمة تساعدنا على فهم العالم واتخاذ خيارات مستنيرة.
أساليب تحليل البيانات الأساسية
التحليل الكمي
يتعامل التحليل الكمي مع الأرقام والقياسات (على سبيل المثال، النظر في نتائج الاستطلاع الملتقطة من خلال التقييمات). عند إجراء التحليل الكمي، ستستخدم الأساليب الرياضية والإحصائية حصريًا وتجيب على أسئلة مثل "كم" أو "ما كمية".
التحليل النوعي
يدور التحليل النوعي حول فهم المعنى الشخصي وراء البيانات غير الرقمية. على سبيل المثال، تحليل ردود المقابلة أو النظر إلى الصور لفهم المشاعر. يبحث التحليل النوعي عن الأنماط أو المواضيع أو الأفكار، ويهتم بشكل أساسي بالعمق والتفاصيل.
حلول تحليل البيانات وموارده
Microsoft 365
بادر بمعالجة البيانات وتحويل الأفكار إلى واقع باستخدام التطبيقات المبتكرة، بما في ذلك Excel.
أهمية تخزين البيانات احتياطياً
تعرّف على كيفية عمل نسخة احتياطية من بياناتك وأجهزتك لتنعم براحة البال، وتزيد من الأمان.
Copilot في Excel
تعمق أكثر في بياناتك باستخدام Microsoft Copilot، مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
قوالب Excel
عزز إنتاجيتك باستخدام قوالب Excel المجانية والقابلة للتخصيص لجميع أنواع المستندات.
تصميمات المخططات البيانية
يمكنك تحسين العروض التقديمية والأبحاث والمواد الأخرى باستخدام قوالب المخططات القابلة للتخصيص.
متابعة Microsoft 365