التحول الرقميبرمجة وتطوير المواقع

ما هو تحليل البيانات Data Analysis؟ دراسة تقنيات تحليل البيانات المختلفة

مع تقدم التكنولوجيا، تطور علم تحليل البيانات ليصبح أحد أهم الأدوات التي لا غنى عنها في مجال الأعمال. ومع تحول قطاع الشركات من التقليدي إلى التحول الرقمي، أصبحت العديد من استراتيجيات التسويق قديمة وتم استبدالها بأخرى جديدة.

ولكن ما الذي كان يحرك هذا التغيير؟ كانت استراتيجيات التسويق الرقمي القديمة تعتمد في الغالب على التعامل المباشر مع العملاء وجهاً لوجه؛ ولكن هذه الأساليب كانت بطيئة، وكانت معدلات التحويل فيها منخفضة، وكانت مكلفة للشركات، لذا فقد دخلت السباق أساليب جديدة تستفيد من أحدث التقنيات في ذلك الوقت. وكان التحليل أحد أقوى الأدوات التي غيرت علم التسويق.

ما هو تحليل البيانات؟ في هذه المقالة، انتقلنا إلى أحد أهم فروع علم البيانات وقدمناه من الصفر إلى المائة، إذا كنت تريد معرفة المزيد عن Data Analysis وتقنياته، فابق معنا.

جدول المحتويات

ما هو تحليل البيانات؟

تحليل البيانات (Data Analysis) هو عملية متكاملة تهدف إلى فحص البيانات وتنقيحها وتحويلها إلى نماذج مفهومة، بهدف استخراج رؤى قيمة تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية. يتضمن تحليل البيانات العمل على تنظيف البيانات الخام وتجهيزها لتصبح أداة فعّالة لتقديم معلومات دقيقة تُستخدم في القرارات الهامة على المستوى التنفيذي وفي مجالات مثل التسويق، والدعم الفني، والشؤون الإدارية.

بعبارات أبسط، يتم جمع البيانات الأولية من مصادر متعددة مثل الاستبيانات، المقابلات، تحليل سلوك المستخدم، وزيارات الموقع الإلكتروني. يعمل علم Data Analysis على تحويل هذه البيانات الخام إلى معلومات ذات قيمة عملية يمكنها إحداث تحولات جذرية في بيئة العمل.

لا يقتصر Data Analysis على كونه مجرد عملية تقنية، بل هو أداة استراتيجية تمكن المؤسسات من اتخاذ قرارات مستنيرة، التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، وتعزيز الكفاءة التشغيلية.

على سبيل المثال، إذا نظرنا إلى إحدى الشركات الرائدة في مجال التجارة الإلكترونية، فإن الـ Data Analysis يتيح لهذه الشركة فهم سلوك العملاء، تفضيلاتهم، وأنماط الشراء لديهم. باستخدام هذه المعلومات، يمكن للشركة تخصيص تجارب العملاء، التنبؤ بالمبيعات المستقبلية، وتحسين استراتيجيات التسويق بشكل يؤدي في نهاية المطاف إلى زيادة رضا العملاء ودفع عجلة النمو التجاري.

مثال لفهم تحليل البيانات

أنت تمتلك متجرًا للأجهزة المنزلية، وقد بدأت للتو شركة لإصلاح وصيانة الثلاجات والمجمدات. والآن تريد إرسال رسائل بريد إلكتروني إلى الأشخاص، لتعريفهم بشركة الإصلاح والصيانة الخاصة بك. هذه هي المرحلة الحاسمة حيث يصبح تحليل البيانات واضحًا.

إذا حاولت إرسال رسائل بريد إلكتروني إلى كل من زار موقعك الإلكتروني وأجرى عملية شراء، فقد يكون معدل التحويل إلى عملاء الإصلاح والصيانة حوالي 2%. في هذه الحالة، إذا أرسلت بريدًا إلكترونيًا إلى 100 شخص، فمن المرجح أن يحصل اثنان منهم على خدماتك؛ ولكن ما هو الحل؟

سيتيح لك Data Analysis تحديد مجموعة من جهات الاتصال الذين اشتروا ثلاجة منك أو شاهدوا أكثر من ثلاث صفحات متعلقة بالثلاجة على موقعك الإلكتروني وإرسال بريد إلكتروني تعريفي لهم. في هذه التقنية، يتجاوز معدل التحويل 50%. ما هو الأساس المنطقي لهذه الزيادة في معدل التحويل؟ لقد حولت البيانات الخام إلى معرفة مهمة. هذا هو التعريف الأكثر شمولاً وبساطة لتحليل البيانات.

أهمية تحليل البيانات في عالم اليوم

في عصر التحول الرقمي، أصبح تحليل البيانات أكثر أهمية من أي وقت مضى. لقد أدى انفجار البيانات التي أنشأتها التكنولوجيا الرقمية إلى ظهور ما نشير إليه الآن باسم “البيانات الضخمة“. قد يؤدي هذا الحجم الهائل من البيانات، عند تقييمه بشكل صحيح، إلى رؤى مهمة يمكن أن تغير الشركات.

تمكن تحليلات البيانات الشركات من فهم بياناتها وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يمكن استخدام هذه الرؤى لتحسين السلع والخدمات، وتحسين تجربة العملاء، وتبسيط العمليات وتعزيز الأرباح.

تعد صناعة الرعاية الصحية مثالاً ممتازًا. يسمح Data Analysis لممارسي الرعاية الصحية بالتنبؤ بتفشي الأمراض، وتحسين رعاية المرضى، واتخاذ قرارات مدروسة بشأن خيارات العلاج. وبالمثل، في الصناعة المالية، قد يساعد تحليل البيانات في تقييم المخاطر، واكتشاف الاحتيال، واتخاذ القرارات الاستثمارية.

دليل عملية تحليل البيانات خطوة بخطوة

دليل عملية تحليل البيانات خطوة بخطوة

عملية تحليل البيانات هي نهج منهجي. تتضمن هذه العملية عدة خطوات، كل منها مهم جدًا لضمان دقة وفائدة النتائج.

عملية Data Analysis خطوة بخطوة هي كما يلي:

الخطوة 1: تحديد الأهداف والأسئلة

الخطوة الأولى في عملية Data Analysis هي تحديد الأهداف وصياغة الأسئلة الواضحة والمحددة التي يسعى تحليلك إلى الإجابة عليها. هذه الخطوة مهمة جدًا؛ لأنها تحدد اتجاه العملية برمتها. هذه المرحلة هي فهم المشكلة أو الموقف، وتحديد البيانات اللازمة للتعامل معها، وكذلك تحديد المعايير أو المؤشرات للتحقق من النتائج.

الخطوة 2: جمع البيانات

بعد تحديد الأهداف والأسئلة، تكون الخطوة التالية هي جمع البيانات ذات الصلة. يمكن القيام بذلك من خلال طرق مختلفة مثل الاستطلاعات أو المقابلات أو الملاحظات أو الاستخراج من قواعد البيانات الموجودة. يمكن أن تكون البيانات المجمعة كمية (عددية) أو نوعية (غير عددية)، اعتمادًا على طبيعة المشكلة والأسئلة المطروحة.

الخطوة 3: تنظيف البيانات

يعتبر تنظيف البيانات خطوة مهمة في عملية Data Analysis. تتضمن هذه الخطوة فحص البيانات بحثًا عن الأخطاء والتناقضات وتصحيحها أو إزالتها. تضمن هذه الخطوة جودة البيانات وموثوقيتها، وهو أمر مهم جدًا للحصول على نتائج دقيقة وذات مغزى من التحليل.

الخطوة 4: تحليل البيانات

بمجرد تنظيف البيانات، حان الوقت للتحليل الفعلي. تتضمن هذه الخطوة استخدام تقنيات إحصائية أو رياضية لاكتشاف الأنماط أو العلاقات أو الاتجاهات في البيانات. لهذا الغرض، توجد أدوات وبرامج مختلفة، مثل Python وR وExcel وبرامج متخصصة مثل SPSS وSAS.

الخطوة 5: تفسير البيانات وتصورها

بعد التحليل للبيانات، تكون الخطوة التالية هي تفسير النتائج وتصورها بطريقة يسهل فهمها. يمكن أن يشمل ذلك إنشاء مخططات أو رسوم بيانية أو تمثيلات مرئية أخرى للبيانات. يساعد تصور البيانات في فهم البيانات المعقدة بشكل أكبر ويوفر صورة واضحة للنتائج.

الخطوة 6: سرد القصص عن البيانات

الخطوة الأخيرة هي سرد ​​القصص عن البيانات. تتضمن هذه المرحلة تقديم نتائج التحليل في شكل سرد جذاب وسهل الفهم. يعد سرد البيانات أمرًا بالغ الأهمية لتوصيل النتائج إلى الجماهير غير الفنية واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات.

أنواع تحليل البيانات

يمكن تصنيف Data Analysis إلى أربعة أنواع رئيسية، كل منها يخدم غرضًا فريدًا ويوفر رؤى مختلفة:

التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)

يقوم التحليل الوصفي، كما يوحي الاسم، بوصف أو تلخيص البيانات الخام، مما يجعلها قابلة للتفسير. وهذا يستلزم تقييم البيانات التاريخية لتحديد ما حدث في الماضي.

يستخدم هذا النوع من التحليل للكشف عن الأنماط والاتجاهات بمرور الوقت. على سبيل المثال، قد تستخدم الشركة التحليل الوصفي لتحليل متوسط ​​مبيعاتها الشهرية خلال العام السابق.

التحليل التشخيصي (Diagnostic Analysis)

يتجاوز التحليل التشخيصي التحليل الوصفي خطوة واحدة في تحديد سبب حدوث حدث معين. وهذا يستلزم التحقيق في بيانات أكثر شمولاً ومقارنة مجموعات بيانات متعددة لتحديد مصدر نتيجة معينة.

إذا انخفضت مبيعات الشركة في شهر معين، فقد يتم إجراء التحليل التشخيصي لتحديد السبب.

التحليل التنبئي (Predictive Analysis)

يستخدم التحليل التنبئي نماذج إحصائية وأساليب تنبؤ لمساعدتنا على فهم المستقبل. وهذا يستلزم استخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل. يُستخدم هذا النوع من الدراسة عادةً لتقييم المخاطر والتسويق وتوقع المبيعات.

قد تستخدم الشركة التحليلات التنبؤية لتوقع المبيعات للربع المستقبلي بناءً على البيانات السابقة.

التحليل التوجيهي (Prescriptive Analysis)

التحليل التوجيهي هو الطريقة الأكثر تقدمًا لتحليل البيانات. لا يتنبأ هذا البحث بالنتائج المستقبلية فحسب، بل يقدم أيضًا إجراءات للاستفادة من تلك التوقعات. ويقدم اقتراحات القرار باستخدام تقنيات وتكنولوجيا متقدمة مثل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.

قد تقترح الدراسة التوجيهية أكثر طرق التسويق فعالية لتعزيز المبيعات المستقبلية.

تقنيات تحليل البيانات

تقنيات Data Analysis

تستخدم تحليلات البيانات مجموعة متنوعة من المنهجيات، ولكل منها هدف وتطبيق محددين. وفيما يلي بعض التقنيات الأكثر شيوعًا:

التحليل الاستكشافي (Exploratory Analysis)

يستخدم التحليل الاستكشافي لتحديد الخصائص الأساسية لمجموعة البيانات. ويستخدم غالبًا في وقت مبكر من عملية Data Analysis لتلخيص الأجزاء المهمة من البيانات، والتحقق من البيانات المفقودة، واختبار الفرضيات. وتستخدم هذه الاستراتيجية أدوات بصرية مثل مخططات التشتت، والمخططات البيانية، ومخططات الصناديق.

تحليل الانحدار (Regression Analysis)

تحليل الانحدار هو نهج إحصائي لتحديد العلاقة بين متغير تابع ومتغير مستقل واحد أو أكثر. ويستخدم عادة للتنبؤ، ونمذجة السلاسل الزمنية، وتحديد الارتباطات بين المتغيرات.

تحليل العوامل (Factor Analysis)

تحليل العوامل هو أسلوب لتقليص عدد كبير من المتغيرات إلى عدد أقل من المكونات، وتم تصميم العوامل لاستخراج أكبر قدر ممكن من المعلومات من المتغيرات الرئيسية. ويستخدم هذا النهج عادة لأبحاث السوق، وتقسيم المستهلكين، وتحديد الصور.

محاكاة مونت كارلو (Monte Carlo Simulation)

محاكاة مونت كارلو هي تقنية لتقدير النتائج الرقمية باستخدام توزيعات الاحتمالات والعينات العشوائية. يستخدم هذا النهج عادة في تحليل المخاطر واتخاذ القرار عندما يكون هناك درجة عالية من عدم اليقين.

تحليل المجموعة (Cluster Analysis)

تحليل المجموعة هو تقنية لتجميع مجموعة من الأشياء بحيث تكون الأشياء في مجموعة واحدة (المعروفة باسم المجموعة) أكثر تشابهًا من تلك الموجودة في مجموعات أخرى. يتم تطبيق هذا النهج بشكل متكرر في تقسيم السوق وتقسيم الصور وأنظمة التوصية.

تحليل المجموعة (Cohort analysis)

تحليل المجموعة هو مجموعة فرعية من التحليلات السلوكية (behavioral analytics) التي تقسم البيانات من مجموعة بيانات معينة إلى مجموعات مماثلة للفحص. تشترك هذه المجموعات المتصلة عادةً في سمات مماثلة عبر الزمن. يتم تطبيق هذا النهج بشكل متكرر في التسويق، وتفاعل المستخدم، وتحليل دورة حياة العميل.

تحليل السلاسل الزمنية (Time Series Analysis)

تحليل السلاسل الزمنية هو نهج إحصائي يركز على بيانات السلاسل الزمنية أو تحليل الاتجاهات، يتم استخدامه لفحص سلسلة من نقاط البيانات لاستخلاص إحصائيات مفيدة وخصائص بيانات أخرى. يُستخدم هذا النهج عادةً في التنبؤ بالمبيعات والتنبؤ الاقتصادي والتنبؤ بالطقس.

تحليل المشاعر (Sentiment Analysis)

غالبًا ما يُشار إلى تحليل المشاعر باسم استخراج الآراء (Opinion Mining)، ويستخدم هذا التخصص معالجة اللغة الطبيعية وتحليل النصوص واللغويات الحاسوبية لاكتشاف المعلومات الذاتية واستخراجها من المصادر. يُستخدم تحليل المشاعر عادةً في مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي ومراقبة العلامة التجارية وتقييم رأي المستهلك.

ما هي تطبيقات تحليل البيانات؟

كما لاحظت بالفعل، فإن Data Analysis هو تقنية متعددة الاستخدامات ومفيدة للغاية يتم استخدامها في مجموعة متنوعة من القطاعات والمجالات. ولكن إذا كنت بحاجة إلى أمثلة أكثر تحديدًا، فسننظر في بعض تطبيقات تحليل البيانات الأكثر أهمية أدناه.

إدارة الأعمال والتسويق

  • أبحاث السوق: يمكن لمحللي البيانات مساعدة الشركات على فهم اتجاهات السوق واحتياجات العملاء والمنافسة. من ناحية أخرى، من الممكن تحديد الفرص المحتملة لتطوير المنتجات وتحسين استراتيجيات التسعير وتوسيع السوق.
  • توقع المبيعات: يمكن لنماذج Data Analysis التنبؤ بالمبيعات المستقبلية من خلال فحص تاريخ البيانات والمواسم والعوامل الخارجية الأخرى. وبهذه الطريقة، يمكن للشركات إدارة المستودعات وتخصيص الموارد بشكل أكثر مثالية.

الصحة

  • تشخيص الأمراض: لتحليل البيانات أيضًا العديد من التطبيقات في مجال الصحة، من تفسير الصور الطبية (مثل صور التصوير بالرنين المغناطيسي) إلى تحليل سجلات المرضى. يمكن أن تكون نماذج التعلم الآلي فعالة أيضًا في التشخيص المبكر للأمراض.
  • اكتشاف الأدوية: تستخدم شركات الأدوية تحليل البيانات لتحديد الأدوية المحتملة وقياس فعاليتها وتحسين التجارب السريرية.

الشؤون المالية

  • إدارة المخاطر: يمكن للمؤسسات المالية قياس مخاطر الاستثمار وتحديد الأنشطة الاحتيالية ونمذجة مخاطر السوق بمساعدة تحليل البيانات.
  • التداول الخوارزمي: يعد Data Analysis أحد العناصر الأساسية في تطوير خوارزميات التداول التي تحلل معلومات السوق ثم تتداول بناءً على استراتيجيات محددة مسبقًا.
  • اكتشاف الاحتيال: يمكن لشركات بطاقات الائتمان والبنوك تحديد الأنماط غير العادية في التحويلات المصرفية والنشاط الاحتيالي من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي.

الإنتاج وسلسلة التوريد

  • مراقبة الجودة: يمكن مراقبة جودة المنتجات في خطوط الإنتاج والتحكم فيها من خلال Data Analysis. وبهذه الطريقة، يتم تحديد العيوب ويمكنك التأكد من سلامة الجودة في جميع عمليات الإنتاج.
  • التخزين الأمثل: من خلال تحليل أنماط الطلب والمعلومات التي تم الحصول عليها من سلسلة التوريد، يمكن للشركات تحسين تخزينها وخفض التكاليف وضمان التسليم في الوقت المناسب للمنتجات.

الإنترنت والتكنولوجيا

  • محركات البحث: تستخدم جوجل خوارزميات تحليل بيانات معقدة للغاية يمكنها العثور على أفضل محتوى بناءً على سلوك المستخدم ومدى ملاءمته للموضوع وعرضه على صفحة نتائج البحث.
  • أنظمة الاقتراح: تعتمد خدمات مثل أمازون ونيتفليكس بشكل كبير على تحليل البيانات، وبمساعدتها، تحدد أذواق وسلوكيات المستخدمين وتوفر لهم أفضل المنتجات والمحتوى الممكن.

العلوم البيئية

  • النمذجة المناخية: يلعب Data Analysis دورًا مهمًا للغاية في علم المناخ. مع مثل هذه الأنظمة، من الممكن تحليل درجة الحرارة وهطول الأمطار والبيانات البيئية الأخرى. من ناحية أخرى، يمكننا تحديد أنماط الطقس والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
  • المراقبة البيئية: يمكن لمحللي البيانات أيضًا مراقبة التغيرات في النظام البيئي ومراقبة، على سبيل المثال، إزالة الغابات والجودة العالية ومستويات تلوث الهواء.

أدوات تحليل البيانات

تتوفر مجموعة متنوعة من أدوات تحليل البيانات لاستيعاب مجموعة واسعة من الأغراض والتعقيد ودرجات المهارة. تتضمن الأدوات لغات برمجة مثل Python وR، بالإضافة إلى تطبيقات التصور مثل Power BI وTableau. دعنا نلقي نظرة على بعض هذه الأدوات معًا.

Python

Python هي لغة برمجة عالية المستوى وأغراض عامة أصبحت شائعة بين محللي البيانات وعلماء البيانات. تجعلها بساطتها وقابليتها للقراءة، جنبًا إلى جنب مع مجموعة واسعة من المكتبات مثل Pandas وNumPy وMatplotlib، أداة ممتازة لتحليل البيانات وتصورها.

R

R هي لغة برمجة وبيئة برمجية مجانية مصممة خصيصًا للحوسبة الإحصائية والرسومات. تُستخدم R على نطاق واسع بين الإحصائيين وعلماء البيانات لتطوير البرامج الإحصائية وData Analysis. تقدم R مجموعة واسعة من التقنيات الإحصائية والرسومية، بما في ذلك النمذجة الخطية وغير الخطية والاختبارات الإحصائية الكلاسيكية وتحليل السلاسل الزمنية والمزيد.

SQL

SQL (لغة الاستعلام الهيكلية) هي لغة قياسية لإدارة قواعد البيانات والتلاعب بها. تُستخدم لغة SQL لاسترجاع البيانات المخزنة في قواعد البيانات العلائقية ومعالجتها. يُعد استخدام لغة SQL أمرًا ضروريًا للمهام التي تتضمن إدارة البيانات أو معالجتها في قاعدة البيانات.

أهمية تحليل البيانات

قد يكون لتحليل البيانات، سواء كان على نطاق صغير أو كبير، تأثير كبير على نجاح الشركات. ولديها القدرة على إحداث تغييرات جوهرية تؤدي إلى كفاءة أعلى وربحية ومعرفة أفضل باتجاهات السوق وسلوك العملاء.

تحليل البيانات واتخاذ القرارات الواعية

يمكّن تحليل البيانات المنظمات من اتخاذ قرارات أكثر تعليماً بناءً على الحقائق والأرقام والاتجاهات، بدلاً من الاعتماد على التخمين أو الحدس. إنه بمثابة إطار ثابت للتخطيط الاستراتيجي وصنع السياسات، مما يضمن توزيع الموارد بكفاءة. وبالمثل، يتم توجيه الجهود إلى المجالات التي ستوفر أكبر قدر من المزايا.

تحليل البيانات والتأثير على الشركات الصغيرة

حتى تحليل البيانات المتواضع يمكن أن يؤدي إلى مكاسب كبيرة للمنظمات الصغيرة؛ على سبيل المثال، يمكن لمراجعة بيانات المبيعات أن تساعد في تحديد السلع عالية الأداء. يمكن بعد ذلك استخدام هذه البيانات لتحسين تكتيكات التسويق والتسعير وإدارة المخزون، مما يؤدي إلى زيادة المبيعات والربحية.

تحليل البيانات والتأثير على الشركات الكبيرة

بالنسبة للشركات الأكبر حجمًا، قد يكون تأثير Data Analysis أكبر بكثير، يمكن لتحليل البيانات الضخمة الكشف عن الأنماط والاتجاهات المعقدة التي قد تمر دون اكتشافها بخلاف ذلك. يمكن أن تؤدي تحليلات البيانات للشركات الكبيرة إلى رؤى ثاقبة، وتغذية الابتكار، وتوفير ميزة تنافسية.

وقد يستخدم بائع التجزئة الرئيسي تحليلات البيانات لتحسين سلسلة التوريد الخاصة به، وتوفير التكاليف، وزيادة الكفاءة. قد تستخدم شركة التكنولوجيا أيضًا تحليلات البيانات لفهم سلوك المستخدم بشكل أفضل، مما يؤدي إلى تحسين تصميم المنتج وإشراك المستخدم.

الأسئلة الشائعة حول تحليل البيانات

يركز تحليل البيانات بشكل أساسي على استخراج المعلومات القيمة من مجموعات البيانات المختلفة. لكن علم البيانات يغطي طيفًا أكبر، وبالإضافة إلى تحليل البيانات، فإنه يحتوي أيضًا على فئات فرعية أخرى مثل التعلم الآلي والتعلم العميق والنمذجة التنبؤية.

تتكون عملية تحليل البيانات من مراحل مختلفة مثل اتخاذ القرار بشأن البيانات، والتجميع، وتنظيف البيانات، والتحليل، والتفسير والتصور. كل هذه الخطوات تسير جنبًا إلى جنب لتحويل بياناتك الخام إلى معلومات ذات مغزى وقيمة.

في عالم الأعمال، الهدف الرئيسي لمحللي البيانات هو الكشف عن الأنماط والاتجاهات والشذوذ. ومن ثم، باستخدام المعلومات التي تم الحصول عليها، يمكن للمرء اتخاذ قرارات مستنيرة، والانخراط في حل المشكلات، وتحقيق أهداف العمل

من بين الأنواع المختلفة لتحليل البيانات، يمكننا ذكر أشياء مثل التحليل التنبئي، والتحليل التشخيصي، والتحليل الوصفي، والتحليل الإحصائي، والتحليل النصي.

من الأمثلة على تطبيق تحليل البيانات في العالم الحقيقي "الخدمات الطبية" والرعاية الصحية. تحليل البيانات فعال للغاية في هذا المجال. على سبيل المثال، قام باحث من جامعة ديلاوير بتطوير نظام يساعد مرضى الربو على إدارة حالتهم بشكل أفضل باستخدام جهاز تنفس مزود بتقنية البلوتوث وخوارزمية فريدة لتحليل البيانات.

شيء آخر يمكن ذكره هو موقع Netflix وتوصياته الشخصية للمستخدمين. في هذا السياق، يتم إجراء محاولة للتوصية بمحتوى فيديو من المرجح أن يحبه المستخدم.

تتضمن الخطوات الخمس الرئيسية التي يقوم بها محلل البيانات عند القيام بمشروع جديد تحديد الأسئلة التي يجب الإجابة عليها وجمع البيانات وتنظيف البيانات وتحليل البيانات وتصور النتائج ومشاركتها.

كلمة أخيرة

مع نمو البيانات بسرعة كبيرة وزيادة حجمها كل دقيقة، تسعى الشركات إلى إيجاد طرق لاستخراج رؤى ومعاني مهمة منها، لتحقيق النجاح في أعمالها وبالتالي توليد الإيرادات. ونتيجة لذلك، يعد تحليل البيانات تخصصًا متطورًا، حيث يوجد طلب كبير على محللي البيانات الموهوبين عبر مجموعة واسعة من الشركات.

يمكن لأي شخص لديه الطموح والمثابرة لمتابعة هذه المهنة أن يصبح محلل بيانات مؤهلاً بالكامل ويدخل سوق العمل بالتدريب الصحيح. في مقال موقع وسام ويب هذا، حاولنا الإجابة على السؤال “ما هو تحليل البيانات؟” من خلال تقديم معلومات قيمة. إذا كنت جديدًا في المهنة، فقد يستغرق إتقان جميع المهارات المطلوبة لتصبح محلل بيانات الكثير من الوقت والجهد، ولكن لا تدع ذلك يثنيك.

Wesam Web

في موقع وسام ويب، يجمع فريق كتّابنا المبدع بين الخبرة والشغف في مجالات التكنولوجيا والبرمجة والذكاء الاصطناعي وتصميم المواقع. نحن نقف وراء هذه الكلمات والأفكار التقنية، مقدمين لكم معرفة عميقة وتحليلات دقيقة. نستكشف أحدث التقنيات وأبرز الاختراعات، مقدمين لكم فهمًا شاملاً للتطورات الحديثة. مؤلفو وسام ويب يشاركون معكم تجاربهم وتفانيهم في مجالات الابتكار والتطور التكنولوجي. انضموا إلينا في هذه الرحلة الملهمة لاستكشاف أحدث التقنيات، حيث يتم تقديم الأفضل من قبل الكتّاب الرائدين في هذا الميدان."
زر الذهاب إلى الأعلى