كيف يمكنني التوصل إلى استنتاجات قوية بناءً على البيانات؟

العلماء المتخصصون في البيانات دائمًا في تحدي للعثور على استنتاجات قوية وصحيحة. 76% منهم يقولون إن جزء إعداد البيانات هو الأقل متعة.

إعداد البيانات يحتاج وقتًا ويكون معقدًا لكنه ضروري. ذلك لأن التحليل غير ممكن من دونه.

الأدوات المساعدة تساعد في تقليل صعوبة إعداد البيانات. إذا استخدموا هذه الأدوات، يمكن للعلماء توجيه وقت أكبر لتحليل البيانات بدلًا من جمعها.

يقضي العلماء نحو نصف وقتهم في إعداد البيانات. وهذا يعني أن وقتهم يضيع لو كانوا يمكنهم أداء مهام أكثر أهمية.

الأفكار الرئيسية:

• إعداد البيانات هو تحد رئيسي لعلماء البيانات، حيث يستغرقون 45-60% من وقتهم في هذه المهمة.
• استخدام أدوات إعداد البيانات المتخصصة يساعد في تبسيط وتحسين عملية إعداد البيانات.
• إعداد البيانات الأولية جيدًا أمر ضروري لاستخراج رؤى قيمة من خلال التحليل.
• التركيز على إعداد البيانات يسمح لعلماء البيانات بقضاء المزيد من الوقت على المهام الأساسية.
• الحصول على استنتاجات قوية بناءً على البيانات يتطلب الاهتمام بجودة البيانات وإعدادها بشكل جيد.

إعداد البيانات لاستخراج رؤى قيمة

إعداد البيانات خطوة أساسية. في تحليل البيانات، ينبغي تحديد الأهداف أولا. ضروري معرفة ما ترغب بالبحث عنه وما يحتاجه مشروعك.

تحديد الغرض والنطاق والمصادر هو جزء مهم. يساعدك في التحقق من ما تستطيع العثور عليه وعما يمكن أن تحققه البيانات.

تحديد الأهداف والمتطلبات

قبل جمع البيانات، احدد الأهداف جيدا. اعرف ماذا تريد أن تعرف. هذا يوفر الوقت ويساعد على تجنب الإجابة على أسئلة عشوائية.

تحدث مع الأشخاص المهمين في مشروعك. كلامهم يفيد في فهم الأهداف. ستلاحظ فرقاً كبيراً في جودة بياناتك.

جمع البيانات من مصادر متنوعة

البحث عن البيانات في مكان واحد قد يحول دون فهم متكامل للموضوع. تجميع البيانات من مصادر متعددة يكشف عن زوايا كثيرة.

راح تحصل على تحليل دقيق وموضوعي. هذا بسبب تواجد أنواع مختلفة من البيانات.

اختر مصادرك بعناية. زيادة المصادر تقلل من التحيز. بالتالي، تكون بياناتك أكثر دقة.

دمج البيانات ودمجها للحصول على نظرة شاملة

يلتقي تحليل الأبعاد المختلفة في تكامل بياناتك. يجمع بياناتك بطريقة سهلة وفعالة.

يحول هذا التكامل البيانات لمعلومات قابلة للاستخدام. بحيث تكون قادراً على استخلاص الفوائد من تحليلاتك.

الاستفادة من مصفوفة الارتباط للتوصل إلى استنتاجات قوية

مصفوفة الارتباط تساعدنا في تفهم علاقات مختلفة بين البيانات. تعرفنا على قوانين العلاقات وأنواعها. هذا يمكننا من جني فوائد قيمة في اتخاذ القرارات.

فهم كيفية حساب معامل الارتباط

معامل الارتباط يعني قوة العلاقة بين متغيرين. ويُحسب باستخدام هذه الصيغة:

r = (nΣXY – ΣXΣY) / sqrt ((nΣX ^ 2 – (ΣX) ^ 2) (nΣY ^ 2 – (ΣY) ^ 2))

هنا البعض من المفاتيح المهمة:

• r هو معامل الارتباط
• n هو عدد المراقبات
• X و Y يمثلان المتغيرين
• ΣXY هو حاصل جمع ضرب XY
• ΣX يضم مجموع أرقام X
• ΣY يضم مجموع أرقام Y
• ΣX^2 يضم مجموع مربعات X
• ΣY^2 يضم مجموع مربعات Y

قراءة وتفسير مصفوفة الارتباط

بعد حساب معامل الارتباط، نعرض النتائج في مصفوفة الارتباط. تظهر قوة وشكل العلاقات بين المتغيّرات.

1. المتغيرات ذات علاقة إيجابية قوية، إذا ارتفعت إحداها ارتفعت الأخرى.
2. المتغيرات ذات علاقة سلبية قوية، إذا ارتفعت إحداها نقصت الأخرى، والعكس.
3. بعض المشاهدات تظهر علاقة وثيقة بين المتغيّرات. هذا يسمى تعدد الكولينيات. قد يؤثر في تحليل الانحدار.

مصفوفة الارتباط تعزز قدرتنا على استنتاجات دقيقة. النتيجة تقوي قدرتنا على اتخاذ القرارات الصائبة.

الخلاصة

في هذه المقالة، تعلمنا كيف تصل لاستنتاجات قوية بناءً على البيانات. بدأنا بالتحدث عن أهمية التحضير الصحيح للبيانات. ذكرنا الخطوات اللازمة، مثل تحديد الأهداف وجمع البيانات من مصادر مختلفة.

ثم، تعلمنا كيف نستخدم مصفوفة الارتباط كأداة. هذه الأداة تساعدنا على استخراج معلومات هامة من البيانات. تعلمنا كيف نحسب معامل الارتباط ونفسر نتائج مصفوفة الارتباط بشكل مفيد.

باتباع هذه الطرق، ستشكل لديك مهارات تساعدك في اتخاذ القرارات الجيدة. هذه المعرفة لها قيمة كبيرة في مختلف المجالات. مثل اتخاذ قرارات الأعمال وتحسين الخدمات والمنتجات.

روابط المصادر

• ما هو إعداد البيانات؟ + 9 خطوات لإعداد البيانات بشكل فعال – https://www.astera.com/ar/type/blog/data-preparation/
• ما المقصود بعِلم البيانات؟ – شرح “عِلم البيانات” – AWS – https://aws.amazon.com/ar/what-is/data-science/
• ٪٪عنوان٪٪ – https://www.questionpro.com/blog/ar/مصفوفة-الارتباط-ما-هي-،-وكيف-تعمل-مع-ال/