دليل خطوات تحليل البيانات خطوة بخطوة

دليل خطوات تحليل البيانات خطوة بخطوة

تحتاج الشركات اليوم إلى كل ميزة وميزة يمكنهم الحصول عليها. بفضل عقبات مثل الأسواق المتغيرة بسرعة ، وعدم اليقين الاقتصادي ، وتغيير المشهد السياسي ، وتصرفات المستهلكين الصعبة ، وحتى الأوبئة العالمية ، تعمل الشركات اليوم بهوامش أقل للخطأ. 

يمكن للشركات التي ترغب في البقاء في مجال الأعمال والازدهار تحسين احتمالات نجاحها من خلال اتخاذ خيارات ذكية أثناء الإجابة على السؤال: “ما هو تحليل البيانات؟” وكيف يتخذ الفرد أو المنظمة هذه الاختيارات؟ إنهم يجمعون أكبر قدر ممكن من المعلومات المفيدة والقابلة للتنفيذ ثم يستخدمونها لاتخاذ قرارات مستنيرة!

هذه الاستراتيجية هي الحس السليم ، وهي تنطبق على الحياة الشخصية وكذلك الأعمال. لا أحد يتخذ قرارات مهمة دون أن يكتشف أولاً ما هو على المحك ، الإيجابيات والسلبيات ، والنتائج المحتملة. وبالمثل ، لا ينبغي لأي شركة تريد النجاح أن تتخذ قراراتها بناءً على بيانات سيئة. المنظمات بحاجة إلى المعلومات ؛ يحتاجون البيانات. هذا هو المكان الذي يدخل فيه تحليل البيانات أو تحليلات البيانات إلى الصورة.

تعتبر مهمة فهم البيانات حاليًا واحدة من الصناعات المتنامية في يومنا هذا وعصرنا ، حيث تعتبر البيانات “النفط الجديد” في السوق. يمكن أن يساعدك برنامج تحليلات البيانات لدينا على تعلم كيفية فهم البيانات والحصول على الاتجاهات منها. الآن ، قبل الدخول في تفاصيل طرق تحليل البيانات ، دعونا أولاً نجيب على السؤال ، ما هو تحليل البيانات؟

ما هو تحليل البيانات؟

على الرغم من أن العديد من المجموعات والمنظمات والخبراء لديهم طرق مختلفة للتعامل مع تحليل البيانات ، إلا أنه يمكن تقطير معظمهم في تعريف واحد يناسب الجميع. تحليل البيانات هو عملية مسح البيانات الخام وتغييرها ومعالجتها واستخراج معلومات قابلة للتنفيذ وذات صلة تساعد الشركات على اتخاذ قرارات مستنيرة.

يساعد الإجراء في تقليل المخاطر الكامنة في اتخاذ القرار من خلال توفير رؤى وإحصاءات مفيدة ، وغالبًا ما يتم تقديمها في المخططات والصور والجداول والرسوم البيانية. يمكن رؤية مثال بسيط لتحليل البيانات عندما نتخذ قرارًا في حياتنا اليومية من خلال تقييم ما حدث في الماضي أو ما سيحدث إذا اتخذنا هذا القرار.

في الأساس ، هذه هي عملية تحليل الماضي أو المستقبل واتخاذ قرار بناءً على هذا التحليل. ليس من غير المألوف سماع مصطلح ” البيانات الضخمة ” في المناقشات حول تحليل البيانات. يلعب تحليل البيانات دورًا مهمًا في معالجة البيانات الضخمة وتحويلها إلى معلومات مفيدة.

يجب على محللي البيانات الجدد الذين يرغبون في التعمق أكثر من خلال إعادة النظر في أساسيات البيانات الضخمة العودة إلى السؤال الأساسي ، ” ما هي البيانات ؟” مثل أي تخصص علمي ، يتبع تحليل البيانات عملية صارمة خطوة بخطوة. تتطلب كل مرحلة مهارات ودراية مختلفة.

لماذا تحليل البيانات مهم؟

 مجموعات البيانات الكبيرة. يحول البيانات الخام إلى معلومات تجارية مفيدة. يمكن القول أن تحليل النص هو الطريقة الأكثر مباشرة والأكثر مباشرة لتحليل البيانات. وفيما يلي قائمة بالأسباب التي تجعل تحليل البيانات أمرًا بالغ الأهمية لممارسة الأعمال التجارية اليوم.

• استهداف أفضل للعملاء: لا تريد أن تضيع وقت عملك الثمين وموارده وأمواله في تجميع حملات إعلانية تستهدف المجموعات السكانية التي لا تهتم كثيرًا أو لا تهتم بالسلع والخدمات التي تقدمها. يساعدك تحليل البيانات في معرفة المكان الذي يجب أن تركز فيه جهودك الإعلانية.
• ستعرف عملائك المستهدفين بشكل أفضل: يتتبع تحليل البيانات مدى جودة أداء منتجاتك وحملاتك ضمن التركيبة السكانية المستهدفة. من خلال تحليل البيانات ، يمكن لعملك الحصول على فكرة أفضل عن عادات الإنفاق لدى جمهورك المستهدف ، والدخل المتاح ، ومجالات الاهتمام المحتملة. تساعد هذه البيانات الشركات في تحديد الأسعار وتحديد طول الحملات الإعلانية وحتى المساعدة في تحديد عدد السلع المطلوبة.
• تقليل التكاليف التشغيلية: يوضح لك تحليل البيانات المجالات في عملك التي تحتاج إلى المزيد من الموارد والأموال، وأي المناطق لا تنتج وبالتالي يجب تقليصها أو التخلص منها تمامًا.
• طرق أفضل لحل المشكلات: من المرجح أن تكون القرارات المستنيرة قرارات ناجحة. البيانات تزود الشركات بالمعلومات. يمكنك أن ترى إلى أين يقود هذا التقدم. يساعد تحليل البيانات الشركات على اتخاذ الخيارات الصحيحة وتجنب المزالق المكلفة.
• تحصل على بيانات أكثر دقة: إذا كنت ترغب في اتخاذ قرارات مستنيرة ، فأنت بحاجة إلى البيانات ، ولكن هناك المزيد. يجب أن تكون البيانات المعنية دقيقة. يساعد تحليل البيانات الشركات في الحصول على معلومات دقيقة وذات صلة ومناسبة لتطوير استراتيجيات التسويق المستقبلية وخطط الأعمال وإعادة تنظيم رؤية الشركة أو رسالتها.

ما هي عملية تحليل البيانات؟

الإجابة على السؤال “ما هو تحليل البيانات” ليست سوى الخطوة الأولى. الآن سوف ننظر في كيفية أدائها. تتضمن عملية تحليل البيانات ، أو بالتناوب ، خطوات تحليل البيانات ، جمع جميع المعلومات ومعالجتها واستكشاف البيانات واستخدامها للعثور على الأنماط والرؤى الأخرى. تتكون عملية تحليل البيانات من:

• جمع متطلبات البيانات: اسأل نفسك عن سبب قيامك بهذا التحليل ، وما نوع البيانات التي تريد استخدامها ، وما هي البيانات التي تخطط لتحليلها.
• جمع البيانات : بناءً على المتطلبات المحددة ، حان الوقت لجمع البيانات من مصادرك. تشمل المصادر دراسات الحالة والاستطلاعات والمقابلات والاستبيانات والملاحظة المباشرة ومجموعات التركيز. تأكد من تنظيم البيانات المجمعة للتحليل.
• مسح البيانات : لن تكون كل البيانات التي تجمعها مفيدة ، لذا حان الوقت لمسحها. هذه العملية هي المكان الذي تقوم فيه بإزالة المسافات البيضاء والسجلات المكررة والأخطاء الأساسية. يعد مسح البيانات إلزاميًا قبل إرسال المعلومات للتحليل.
• تحليل البيانات: هنا يمكنك استخدام برنامج تحليل البيانات والأدوات الأخرى لمساعدتك في تفسير البيانات وفهمها والتوصل إلى استنتاجات. تتضمن أدوات تحليل البيانات Excel و Python و R و Looker و Rapid Miner و Chartio و Metabase و Redash و Microsoft Power BI.
• تفسير البيانات: الآن بعد أن حصلت على نتائجك ، تحتاج إلى تفسيرها والتوصل إلى أفضل مسارات العمل بناءً على النتائج التي توصلت إليها.
• تصور البيانات: تصور البيانات هو طريقة رائعة للقول ، “اعرض معلوماتك بيانياً بطريقة يمكن للناس قراءتها وفهمها”. يمكنك استخدام المخططات أو الرسوم البيانية أو الخرائط أو النقاط أو مجموعة من الطرق الأخرى. يساعدك التصور على استخلاص رؤى قيمة من خلال مساعدتك في مقارنة مجموعات البيانات ومراقبة العلاقات.

طرق تحليل البيانات

يستخدم بعض المهنيين المصطلحين “طرق تحليل البيانات” و “تقنيات تحليل البيانات” بالتبادل. لزيادة تعقيد الأمور ، يقوم الناس أحيانًا بإلقاء “أنواع تحليل البيانات” التي تمت مناقشتها سابقًا في المعركة أيضًا! يكمن أملنا هنا في التمييز بين أنواع تحليل البيانات الموجودة والطرق المختلفة لاستخدامها.

على الرغم من وجود العديد من طرق تحليل البيانات المتاحة ، إلا أنها تقع جميعها في أحد النوعين الأساسيين: التحليل النوعي والتحليل الكمي .

• التحليل النوعي للبيانات: تستمد طريقة تحليل البيانات النوعية البيانات من خلال الكلمات والرموز والصور والملاحظات. هذه الطريقة لا تستخدم الإحصائيات. تشمل الأساليب النوعية الأكثر شيوعًا ما يلي:

• تحليل المحتوى لتحليل البيانات السلوكية واللفظية.

• التحليل السردي ، للعمل مع البيانات المستقاة من المقابلات واليوميات والاستطلاعات.

• النظرية الأساسية ، لتطوير تفسيرات سببية لحدث معين من خلال الدراسة والاستقراء من حالة واحدة أو أكثر من الحالات السابقة.

• التحليل الكمي للبيانات: تقوم طرق تحليل البيانات الإحصائية بجمع البيانات الخام ومعالجتها في بيانات رقمية. تشمل طرق التحليل الكمي:

• اختبار الفرضيات ، لتقييم حقيقة فرضية أو نظرية معينة لمجموعة بيانات أو ديموغرافية.
• يحدد المتوسط ​​أو المتوسط ​​الاتجاه العام للموضوع عن طريق قسمة مجموع قائمة الأرقام على عدد العناصر الموجودة في القائمة.
• يستخدم تحديد حجم العينة عينة صغيرة مأخوذة من مجموعة أكبر من الأشخاص وتحليلها. تعتبر النتائج المكتسبة ممثلة للجسم بأكمله. 
• يمكننا زيادة توسيع مناقشتنا لتحليل البيانات من خلال إظهار تقنيات مختلفة ، مقسمة حسب المفاهيم والأدوات المختلفة. 

خطوات تحليل البيانات

للحصول على رؤى ذات مغزى ، من المهم فهم العملية ككل. إطار العمل الأساسي لا يقدر بثمن لتحقيق نتائج تصمد أمام التدقيق. في هذا المقال، سوف نستكشف الخطوات الرئيسية في عملية تحليل البيانات. سيغطي هذا كيفية تحديد هدفك وجمع البيانات وإجراء تحليل. (خطوات تحليل البيانات)

حيثما أمكن ، سنستخدم أيضًا أمثلة ونبرز بعض الأدوات لتسهيل الرحلة. عندما تنتهي، سيكون لديك فهم أفضل للأساسيات. سيساعدك هذا على تعديل العملية لتناسب احتياجاتك الخاصة. فيما يلي الخطوات التي سنأخذك من خلالها:

• تحديد السؤال
• جمع البيانات
• مسح البيانات
• تحليل البيانات
• تبادل النتائج الخاصة بك
• احتواء الفشل
• خاتمة (خطوات تحليل البيانات)

الخطوات الخمس في عملية تحليل البيانات: تحديد السؤال ، وجمع البيانات الخاصة بك ، ومسح البيانات ، وتحليلها ، وتصور النتائج الخاصة بك ومشاركتها

مستعد؟ لنبدأ بالخطوة الأولى.

الخطوة الأولى: تحديد السؤال

الخطوة الأولى في أي عملية تحليل بيانات هي تحديد هدفك. في لغة تحليلات البيانات ، يسمى هذا أحيانًا “بيان المشكلة”. (خطوات تحليل البيانات)

إن تحديد هدفك يعني الخروج بفرضية وتحديد كيفية اختبارها. ابدأ بالسؤال: ما هي مشكلة العمل التي أحاول حلها؟ في حين أن هذا قد يبدو واضحًا ، إلا أنه قد يكون أكثر تعقيدًا مما يبدو. على سبيل المثال ، قد تطرح الإدارة العليا لمؤسستك مشكلة ، مثل: “لماذا نفقد العملاء؟” من الممكن ، رغم ذلك ، أن هذا لا يصل إلى جوهر المشكلة. تتمثل مهمة محلل البيانات في فهم العمل وأهدافه بعمق كافٍ بحيث يمكنهم تأطير المشكلة بالطريقة الصحيحة. (خطوات تحليل البيانات)

لنفترض أنك تعمل في شركة خيالية تسمى TopNotch Learning. تقوم TopNotch بإنشاء برنامج تدريب مخصص لعملائها. في حين أنه ممتاز في تأمين عملاء جدد ، إلا أنه يحتوي على أعمال متكررة أقل بكثير. على هذا النحو ، قد لا يكون سؤالك ، “لماذا نفقد العملاء؟” ولكن ، “ما العوامل التي تؤثر سلبًا على تجربة العميل؟” أو الأفضل من ذلك: “كيف يمكننا زيادة الاحتفاظ بالعملاء مع تقليل التكاليف؟”

الآن بعد أن حددت مشكلة ما ، تحتاج إلى تحديد مصادر البيانات التي ستساعدك على حلها بشكل أفضل. هذا هو المكان الذي تأتي فيه فطنتك التجارية مرة أخرى. على سبيل المثال ، ربما لاحظت أن عملية البيع للعملاء الجدد شديدة السلاسة ، لكن فريق الإنتاج غير فعال.

بمعرفة ذلك ، يمكنك الافتراض أن عملية المبيعات تكسب الكثير من العملاء الجدد، لكن تجربة العميل اللاحقة غير موجودة. هل يمكن أن يكون هذا سبب عدم عودة العملاء؟ ما هي مصادر البيانات التي ستساعدك في الإجابة على هذا السؤال؟ (خطوات تحليل البيانات)

الخطوة الثانية: جمع البيانات

بمجرد تحديد هدفك ، ستحتاج إلى إنشاء استراتيجية لجمع البيانات المناسبة وتجميعها. جزء أساسي من هذا هو تحديد البيانات التي تحتاجها. قد تكون هذه بيانات كمية (رقمية) ، مثل أرقام المبيعات ، أو بيانات نوعية (وصفية) ، مثل مراجعات العملاء. تندرج جميع البيانات في واحدة من ثلاث فئات: بيانات الطرف الأول ، والطرف الثاني ، وبيانات الطرف الثالث. دعنا نستكشف كل واحد. (خطوات تحليل البيانات)

ما هي بيانات الطرف الأول؟

بيانات الطرف الأول هي البيانات التي جمعتها أنت أو شركتك مباشرة من العملاء. قد يأتي في شكل بيانات تتبع المعاملات أو معلومات من نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) الخاص بشركتك.

مهما كان مصدرها ، عادة ما يتم تنظيم بيانات الطرف الأول وتنظيمها بطريقة واضحة ومحددة. قد تشمل المصادر الأخرى لبيانات الطرف الأول استطلاعات رضا العملاء أو مجموعات التركيز أو المقابلات أو المراقبة المباشرة.

ما هي بيانات الطرف الثاني؟

 لإثراء تحليلك ، قد ترغب في تأمين مصدر بيانات ثانوي. بيانات الطرف الثاني هي بيانات الطرف الأول للمؤسسات الأخرى. قد يكون هذا متاحًا مباشرة من الشركة أو من خلال سوق خاص.

تتمثل الفائدة الرئيسية لبيانات الطرف الثاني في أنها عادة ما تكون منظمة ، وعلى الرغم من أنها ستكون أقل أهمية من بيانات الطرف الأول ، إلا أنها تميل أيضًا إلى أن تكون موثوقة تمامًا. تتضمن أمثلة بيانات الطرف الثاني موقع الويب أو التطبيق أو نشاط الوسائط الاجتماعية ، مثل سجلات الشراء عبر الإنترنت أو بيانات الشحن. (خطوات تحليل البيانات)

ما هي بيانات الطرف الثالث؟

بيانات الطرف الثالث هي البيانات التي تم جمعها وتجميعها من مصادر عديدة بواسطة مؤسسة تابعة لجهة خارجية. غالبًا (وإن لم يكن دائمًا) تحتوي بيانات الجهات الخارجية على قدر هائل من نقاط البيانات غير المهيكلة (البيانات الضخمة). تقوم العديد من المؤسسات بجمع البيانات الضخمة لإنشاء تقارير صناعية أو لإجراء أبحاث السوق.

تعد شركة الأبحاث والاستشارات Gartner مثالًا جيدًا في العالم الحقيقي لمؤسسة تجمع البيانات الضخمة وتبيعها لشركات أخرى. تعد مستودعات البيانات المفتوحة والبوابات الحكومية أيضًا مصادر لبيانات الجهات الخارجية. (خطوات تحليل البيانات)

أدوات لمساعدتك في جمع البيانات

بمجرد وضع إستراتيجية بيانات (أي أنك حددت البيانات التي تحتاجها وأفضل طريقة لجمعها) ، هناك العديد من الأدوات التي يمكنك استخدامها لمساعدتك. شيء واحد ستحتاج إليه ، بغض النظر عن الصناعة أو مجال الخبرة ، هو منصة إدارة البيانات (DMP).

DMP هو جزء من البرنامج يسمح لك بتحديد البيانات وتجميعها من مصادر عديدة ، قبل معالجتها ، وتقسيمها ، وما إلى ذلك. هناك العديد من DMPs المتاحة. تتضمن بعض برامج إدارة البيانات الخاصة بالمؤسسات المعروفة Salesforce DMP و SAS ومنصة تكامل البيانات Xplenty . إذا كنت ترغب في اللعب ، يمكنك أيضًا تجربة بعض المنصات مفتوحة المصدر مثل Pimcore أو D: Swarm . (خطوات تحليل البيانات)

هل تريد معرفة المزيد حول ماهية تحليلات البيانات والعملية التي يتبعها محلل البيانات؟ نحن نغطي هذا الموضوع (وأكثر) في دورتنا التمهيدية القصيرة المجانية للمبتدئين. تحقق من البرنامج التعليمي الأول: مقدمة لتحليلات البيانات .

الخطوة الثالثة: مسح البيانات

بمجرد جمع بياناتك ، فإن الخطوة التالية هي تجهيزها للتحليل. وهذا يعني مسحها أو “تنقيتها” ، وهي ضرورية للتأكد من أنك تعمل ببيانات عالية الجودة . تتضمن مهام مسح البيانات الرئيسية ما يلي: (خطوات تحليل البيانات)

• إزالة الأخطاء الرئيسية والتكرارات والقيم المتطرفة – وكلها مشاكل حتمية عند تجميع البيانات من مصادر عديدة.
• إزالة نقاط البيانات غير المرغوب فيها – استخلاص الملاحظات غير ذات الصلة التي ليس لها تأثير على تحليلك المقصود.
• جلب بنية لبياناتك – “التدبير المنزلي” العام ، أي إصلاح الأخطاء المطبعية أو مشكلات التخطيط ، والتي ستساعدك على تخطيط ومعالجة بياناتك بسهولة أكبر.
• سد الثغرات الكبيرة – أثناء قيامك بالتنظيم ، قد تلاحظ أن البيانات المهمة مفقودة. بمجرد تحديد الفجوات ، يمكنك البدء في ملئها. (خطوات تحليل البيانات)

سيقضي محلل البيانات الجيد حوالي 70-90٪ من وقته في مسح بياناته. قد يبدو هذا مبالغا فيه. لكن التركيز على نقاط البيانات الخاطئة (أو تحليل البيانات الخاطئة) سيؤثر بشدة على نتائجك. حتى أنه قد يعيدك إلى المربع الأول … لذا لا تتعجل!

 شيء آخر يفعله العديد من محللي البيانات (إلى جانب بيانات مسح) هو إجراء تحليل استكشافي. يساعد هذا في تحديد الاتجاهات والخصائص الأولية ، ويمكنه أيضًا تحسين فرضيتك. دعونا نستخدم شركة التعلم الخيالية الخاصة بنا كمثال مرة أخرى. (خطوات تحليل البيانات)

عند إجراء تحليل استكشافي ، ربما تلاحظ وجود ارتباط بين المبلغ الذي يدفعه عملاء TopNotch Learning ومدى سرعة انتقالهم إلى موردين جدد. قد يشير هذا إلى أن تجربة العملاء منخفضة الجودة (الافتراض في فرضيتك الأولية) هي في الواقع مشكلة أقل من التكلفة. لذلك ، قد تأخذ هذا في الاعتبار.

أدوات لمساعدتك على مسح بياناتك

قد يكون مسح مجموعات البيانات يدويًا – خاصة الكبيرة منها – أمرًا شاقًا. لحسن الحظ ، هناك العديد من الأدوات المتاحة لتبسيط العملية. تعتبر الأدوات مفتوحة المصدر ، مثل OpenRefine ، ممتازة لمسح البيانات الأساسية ، فضلاً عن الاستكشاف عالي المستوى. (خطوات تحليل البيانات)

ومع ذلك ، توفر الأدوات المجانية وظائف محدودة لمجموعات البيانات الكبيرة جدًا. تعد مكتبات Python (مثل Pandas) وبعض حزم R أكثر ملاءمة لتنقية البيانات الثقيلة. ستحتاج بالطبع إلى أن تكون على دراية باللغات. بدلاً من ذلك ، تتوفر أيضًا أدوات المؤسسة. على سبيل المثال ، Data Ladder ، وهو أحد أدوات مطابقة البيانات الأعلى تقييمًا في الصناعة. هناك أكثر من ذلك بكثير. لماذا لا ترى أدوات مسح البيانات المجانية التي يمكنك العثور عليها للتلاعب بها؟

الخطوة الرابعة: تحليل البيانات

 الجزء الممتع – تحليله! يعتمد نوع تحليل البيانات الذي تقوم به إلى حد كبير على هدفك. ولكن هناك العديد من التقنيات المتاحة. التحليل أحادي المتغير أو ثنائي المتغير ، وتحليل السلاسل الزمنية ، وتحليل الانحدار هي مجرد أمثلة قليلة قد تكون سمعت عنها. لكن الأهم من الأنواع المختلفة هو كيفية تطبيقها. هذا يعتمد على الرؤى التي تأمل في اكتسابها. بشكل عام ، تندرج جميع أنواع تحليل البيانات في واحدة من الفئات الأربع التالية. (خطوات تحليل البيانات)

• التحليل الوصفي

يحدد التحليل الوصفي ما حدث بالفعل . إنها خطوة أولى مشتركة تقوم بها الشركات قبل الشروع في استكشافات أعمق. كمثال ، دعنا نعود إلى مزود التعلم الخيالي الخاص بنا مرة أخرى. قد تستخدم TopNotch Learning التحليلات الوصفية لتحليل معدلات إتمام الدورة لعملائها. أو يمكنهم تحديد عدد المستخدمين الذين يصلون إلى منتجاتهم خلال فترة معينة.

ربما سيستخدمونها لقياس أرقام المبيعات على مدى السنوات الخمس الماضية. في حين أن الشركة قد لا تستخلص استنتاجات مؤكدة من أي من هذه الأفكار ، فإن تلخيص البيانات ووصفها سيساعدها على تحديد كيفية المضي قدمًا.

• التحليل التشخيصي

تركز التحليلات التشخيصية على فهم سبب حدوث شيء ما. إنه حرفيًا تشخيص مشكلة ، تمامًا كما يستخدم الطبيب أعراض المريض لتشخيص المرض. تذكر مشكلة العمل في TopNotch Learning؟ “ما العوامل التي تؤثر سلبًا على تجربة العميل؟” من شأن التحليل التشخيصي أن يساعد في الإجابة عن هذا السؤال. (خطوات تحليل البيانات)

على سبيل المثال ، يمكن أن يساعد الشركة في رسم الارتباطات بين المشكلة (تكافح من أجل الحصول على أعمال متكررة) والعوامل التي قد تسببها (مثل تكاليف المشروع ، وسرعة التسليم ، وقطاع العملاء ، وما إلى ذلك) دعنا نتخيل ذلك ، باستخدام التحليلات التشخيصية ، تدرك TopNotch أن عملائها في قطاع التجزئة يغادرون بمعدل أسرع من العملاء الآخرين. قد يشير هذا إلى أنهم يفقدون العملاء لأنهم يفتقرون إلى الخبرة في هذا القطاع. وهذه نظرة ثاقبة مفيدة!

• التحليل التنبئي

يسمح لك التحليل التنبئي بتحديد الاتجاهات المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. في الأعمال التجارية ، يشيع استخدام التحليل التنبئي للتنبؤ بالنمو المستقبلي ، على سبيل المثال. لكن الأمر لا يتوقف عند هذا الحد. نما التحليل التنبئي بشكل متزايد في السنوات الأخيرة. يتيح التطور السريع للتعلم الآلي للمؤسسات إجراء تنبؤات دقيقة بشكل مدهش. خذ على سبيل المثال صناعة التأمين. (خطوات تحليل البيانات)

عادةً ما يستخدم مقدمو خدمات التأمين البيانات السابقة للتنبؤ بمجموعات العملاء التي من المرجح أن تتعرض للحوادث. نتيجة لذلك ، سيرفعون أقساط تأمين العملاء لتلك المجموعات. وبالمثل ، غالبًا ما تستخدم صناعة البيع بالتجزئة بيانات المعاملات للتنبؤ بمكان الاتجاهات المستقبلية ، أو لتحديد عادات الشراء الموسمية لتوجيه استراتيجياتها. هذه مجرد أمثلة قليلة بسيطة ، لكن الإمكانات غير المستغلة للتحليل التنبئي مقنعة للغاية. (خطوات تحليل البيانات)

• التحليل الوصفي

يسمح لك التحليل الوصفي بتقديم توصيات للمستقبل. هذه هي الخطوة الأخيرة في جزء التحليلات من العملية. إنه أيضًا الأكثر تعقيدًا. هذا لأنه يشتمل على جوانب من جميع التحليلات الأخرى التي وصفناها. من الأمثلة الرائعة على التحليلات الوصفية الخوارزميات التي توجه سيارات Google ذاتية القيادة. (خطوات تحليل البيانات)

في كل ثانية ، تتخذ هذه الخوارزميات قرارات لا حصر لها بناءً على البيانات السابقة والحالية ، مما يضمن قيادة سلسة وآمنة. تساعد التحليلات الوصفية الشركات أيضًا على اتخاذ قرار بشأن منتجات أو مجالات عمل جديدة للاستثمار فيها

الخطوة الخامسة: مشاركة النتائج الخاصة بك

لقد انتهيت من إجراء تحليلاتك. لديك رؤيتك. تتمثل الخطوة الأخيرة في عملية تحليل البيانات في مشاركة هذه الأفكار مع العالم الأوسع (أو على الأقل مع أصحاب المصلحة في مؤسستك!) وهذا أكثر تعقيدًا من مجرد مشاركة النتائج الأولية لعملك – فهو يتضمن تفسير النتائج وتقديمها بطريقة سهلة الهضم لجميع أنواع الجماهير. (خطوات تحليل البيانات)

نظرًا لأنك غالبًا ما تقدم المعلومات إلى صانعي القرار ، فمن المهم جدًا أن تكون الرؤى التي تقدمها واضحة 100٪ ولا لبس فيها. لهذا السبب ، يستخدم محللو البيانات عادة التقارير ولوحات المعلومات والتصورات التفاعلية لدعم النتائج التي توصلوا إليها.

غالبًا ما تؤثر الطريقة التي تفسر بها النتائج وتقدمها على اتجاه العمل. بناءً على ما تشاركه ، قد تقرر مؤسستك إعادة الهيكلة ، أو إطلاق منتج عالي المخاطر ، أو حتى إغلاق قسم بأكمله. لهذا السبب من المهم جدًا تقديم كل الأدلة التي جمعتها ، وليس انتقاء البيانات بعناية. (خطوات تحليل البيانات)

التأكد من تغطية كل شيء بطريقة واضحة وموجزة سيثبت أن استنتاجاتك صحيحة علميًا وتستند إلى الحقائق. على الجانب الآخر ، من المهم إبراز أي فجوات في البيانات أو وضع علامة على أي رؤى قد تكون مفتوحة للتفسير. التواصل الصادق هو أهم جزء في العملية. سوف يساعد هذا العمل ، بينما يساعدك أيضًا على التفوق في عملك!

أدوات لتفسير وتبادل النتائج الخاصة بك

هناك الكثير من أدوات تصور البيانات المتاحة ، والتي تناسب مستويات الخبرة المختلفة. تشمل الأدوات الشائعة التي تتطلب مهارات قليلة أو معدومة في البرمجة مخططات Google و Tableau و Datawrapper و Infogram . إذا كنت معتادًا على Python و R ، فهناك أيضًا العديد من مكتبات وحزم تصور البيانات المتاحة. (خطوات تحليل البيانات)

على سبيل المثال ، تحقق من مكتبات Python Plotly و Seaborn و Matplotlib . أيًا كانت أدوات تصور البيانات التي تستخدمها ، تأكد من صقل مهارات العرض التقديمي أيضًا. تذكر: التصور رائع ، لكن التواصل هو المفتاح! (خطوات تحليل البيانات)

يمكنك معرفة المزيد حول سرد القصص باستخدام البيانات في هذا البرنامج التعليمي العملي المجاني . نوضح لك كيفية صياغة سرد مقنع لمجموعة بيانات حقيقية ، مما يؤدي إلى عرض تقديمي لمشاركته مع أصحاب المصلحة الرئيسيين. هذه نظرة ثاقبة ممتازة لما يشبه العمل كمحلل بيانات! (خطوات تحليل البيانات)

الخطوة السادسة: تقبل إخفاقاتك

تتمثل “الخطوة” الأخيرة في عملية تحليل البيانات في احتواء إخفاقاتك. المسار الذي وصفناه أعلاه هو عملية تكرارية أكثر من طريق باتجاه واحد. تحليلات البيانات فوضوية بطبيعتها ، وستكون العملية التي تتبعها مختلفة لكل مشروع. على سبيل المثال ، أثناء مسح البيانات ، قد تكتشف الأنماط التي تثير مجموعة جديدة كاملة من الأسئلة.

قد يعيدك هذا إلى الخطوة الأولى (لإعادة تحديد هدفك). وبالمثل ، قد يبرز التحليل الاستكشافي مجموعة من نقاط البيانات التي لم تفكر في استخدامها من قبل. أو ربما تجد أن نتائج تحليلاتك الأساسية مضللة أو خاطئة. قد يكون هذا بسبب أخطاء في البيانات ، أو خطأ بشري في وقت سابق من العملية. (خطوات تحليل البيانات)

في حين أن هذه المزالق يمكن أن تشعر بالفشل ، فلا تحبط إذا حدثت. تحليل البيانات فوضوي بطبيعته ، وتحدث أخطاء. المهم هو صقل قدرتك على اكتشاف الأخطاء وتصحيحها. إذا كانت تحليلات البيانات واضحة ومباشرة ، فقد يكون الأمر أسهل ، لكنها بالتأكيد لن تكون مثيرة للاهتمام.

استخدم الخطوات التي حددناها كإطار عمل ، وكن منفتحًا ، وكن مبدعًا. إذا فقدت طريقك ، يمكنك الرجوع إلى العملية لإبقاء نفسك على المسار الصحيح. (خطوات تحليل البيانات)

خاتمة

في هذا المنشور ، قمنا بتغطية الخطوات الرئيسية لعملية تحليل البيانات. يمكن تعديل هذه الخطوات الأساسية وإعادة ترتيبها وإعادة استخدامها كما تراه مناسبًا ، لكنها تدعم عمل كل محلل بيانات: (خطوات تحليل البيانات)

• حدد السؤال — ما هي مشكلة العمل التي تحاول حلها؟ ضعها كسؤال لمساعدتك على التركيز على إيجاد إجابة واضحة.
• جمع البيانات — إنشاء استراتيجية لجمع البيانات. ما هي مصادر البيانات التي من المرجح أن تساعدك في حل مشكلة عملك؟
• قم بمسح البيانات — استكشف بياناتك وفركها وترتيبها وإزالتها وبنيتها حسب الحاجة. افعل كل ما لديك! لكن لا تتسرع … خذ وقتك!
• تحليل البيانات – قم بإجراء تحليلات مختلفة للحصول على رؤى. ركز على الأنواع الأربعة لتحليل البيانات: الوصفي والتشخيصي والتنبؤي والوصفي.
• شارك نتائجك — كيف يمكنك مشاركة أفكارك وتوصياتك على أفضل وجه؟ مزيج من أدوات التصور والتواصل هو المفتاح.
• احتضن أخطائك – الأخطاء تحدث. تعلم منهم. هذا ما يحول محلل البيانات الجيد إلى محلل جيد.

ماذا بعد؟ من هنا ، نشجعك بشدة على استكشاف الموضوع بنفسك. كن مبدعًا في خطوات عملية تحليل البيانات ، واطلع على الأدوات التي يمكنك العثور عليها. طالما أنك تلتزم بالمبادئ الأساسية التي وصفناها ، يمكنك إنشاء تقنية مخصصة تناسبك. (خطوات تحليل البيانات)

طالع أيضاً: مستويات القياس MEASUREMENT LEVELS

طرق تحليل البيانات pdf،مراحل تحليل البيانات بالترتيب،مثال على تحليل البيانات،تحليل البيانات للمبتدئين،أنواع تحليل البيانات pdf (خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)(خطوات تحليل البيانات)