أعمال

ما هو تعريف تحليل البيانات؟


انضم إلينا على لينكد إن

تحليل البيانات هو الممارسة التي يتم فيها ترتيب البيانات الخام وتنظيمها بحيث يمكن استخراج المعلومات المفيدة منها.

إن عملية تنظيم البيانات والتفكير فيها أمر أساسي لفهم الفرق بين ما تحتوي وما لا تحتويه البيانات، وهناك مجموعة متنوعة من الطرق التي يمكن من خلالها تحليل البيانات، ومن المعروف أنه من السهل التلاعب البيانات خلال مرحلة التحليل لدفع بعض الاستنتاجات أو جداول الأعمال.

لهذا السبب، من المهم أن تولي اهتماماً عند تقديم تحليل البيانات، والتفكير النقدي حول البيانات والاستنتاجات التي تم رسمها.

ويمكن أن تتخذ البيانات الخام أشكالا متنوعة، بما في ذلك القياسات، وردود الاستقصاءات، والملاحظات. في شكلها الخام، يمكن أن تكون هذه المعلومات مفيدة بشكل لا يصدق، ولكن في الوقت نفسه قد تكون ساحقه.

على مدار عملية تحليل البيانات، يتم ترتيب البيانات الخام بطريقة مفيدة. على سبيل المثال، قد يتم قياس نتائج الاستطلاع حتى يتمكن الناس من رؤية لمحة سريعة عن عدد الأشخاص الذين أجابوا على الاستبيان، وكيف أجاب الناس على أسئلة محددة.

في سياق تنظيم البيانات غالباً ما تظهر الاتجاهات، ويمكن إبراز هذه الاتجاهات في كتابة البيانات لضمان علم القارئ بها.

في مسح غير رسمي لتفضيلات الآيس كريم، على سبيل المثال، قد تعبر النساء أكثر من الرجال عن ولع بالشوكولاته، وهذا يمكن أن يكون نقطة اهتمام للباحث. نمذجة البيانات باستخدام الرياضيات وغيرها من الأدوات يمكن أن يُبرز هذه النقاط المثيرة للاهتمام في البيانات، مما يجعل من السهل على الباحث رؤيتها.

الرسوم البيانية والنصوص الكتابية من البيانات هي جميع أشكال تحليل البيانات، وقد صممت هذه الأساليب لتنقيح وتقطير البيانات بحيث يمكن للقراء جمع المعلومات المثيرة للاهتمام دون الحاجة إلى فرز من خلال جميع البيانات من تلقاء نفسها.

تلخيص البيانات في كثير من الأحيان تكون حاسمة لدعم الحجج التي قدمت مع تلك البيانات، كما هو تقديم البيانات بطريقة واضحة ومفهومة. ويمكن أيضاً أن يتم تضمين البيانات الخام في شكل ملحق بحيث يمكن للناس أن تبحث عن تفاصيل لأنفسهم.

عندما يواجه الناس البيانات والاستنتاجات الموجزة، يجب أن ينظر إليها بشكل نقدي. فالتساؤل عن مصدر البيانات يكون مهماً للغاية، كما هو التساؤل عن طريقة أخذ العينات المستخدمة لجمع البيانات، وحجم العينة.

إذا كان مصدر البيانات يُظهر أن هناك تضارب في المصالح مع نوع البيانات التي يتم جمعها، يمكن التعرُّف على النتائج موضع تساؤل.

وبالمثل، فإن البيانات التي يتم جمعها من عينة صغيرة أو عينة غير عشوائية قد تكون ذات فائدة مشكوك فيها. وعادةً ما يوفر الباحثون ذوي السمعة الطيبة معلومات عن تقنيات جمع البيانات المستخدمة، ومصدر التمويل، ونقطة جمع البيانات في بداية التحليل حتى يتمكن القراء من التفكير في هذه المعلومات أثناء قيامهم بمراجعة التحليل.

تحليل البيانات الكمية

هناك عدد قليل من تقنيات تحليل البيانات الكمية الأكثر شعبية تشمل الإحصاءات الوصفية، وتحليل البيانات الاستكشافية وتحليل البيانات المؤكدة. ويتضمن الأمران الأخيران استخدام دعم أو عدم دعم فرضية محددة سلفاً.

ومن المهم أيضا معرفة النسب المئوية من حيث صلتها بتلك الأرقام، بحيث يكون لعدد من السياقات سياق مجموعة البيانات الأكبر. كيفية ترتيب البيانات هو عامل مهم آخر في تحليل البيانات الكمية.

تحليل البيانات النوعية

طرق لتفسير البيانات. عندما يحاول الباحثون استخدام تقنيات تحليل البيانات النوعية – في كثير من الأحيان.

وعادة ما يقضي الباحثون الوقت الكافي في تطوير الطريقة التي سيجمعون بها البيانات النوعية. وجود خطة ومعرفة البيانات يمكن أيضا جعل التحليل أسهل على الجزء الخلفي من عملية البحث.

تحليل البيانات بالاستبيانات

تعتمد أفضل النصائح لتحليل البيانات بالاستبيانات على عدة عوامل، بما في ذلك تنسيق السؤال، وعدد الأسئلة وسبب إجراء الاستبيان. وتتضمن المراجعة النموذجية لبيانات الاستبيانات التحليلات الكمية والنوعية. واعتماداً على أنواع مختلفة من الأسئلة، قد تكون هناك أيضاً ردود حرفية واحدة تتحدث عن آراء نسبة كبيرة من المستجيبين.

هناك مجموعة متنوعة من الطرق التي يمكن للناس استخدامها في تحليل البيانات، ومن المعروف أنه من السهل التلاعب البيانات خلال مرحلة التحليل لدفع بعض الاستنتاجات أو جداول الأعمال.

تحليل استخراج البيانات

ويمكن أن يكون تحليل استخراج البيانات عملية مفيدة توفر نتائج مختلفة اعتماداً على الخوارزمية المحددة المستخدمة لتقييم البيانات. وتشمل الأنواع الشائعة لتحليل البيانات تحليل البيانات االستكشافية EDA، والنمذجة الوصفية، والنمذجة التنبؤية، وأنماط الاكتشاف والقواعد.

هناك نوعان من الفئات الرئيسية المرتبطة باستخراج البيانات: التحليل الوصفي والنمذجة التنبؤية. التحليل الوصفي يستخدم التجزئة والتكتل لتحليل أفضل لنمط مجموعة من السلوك بين مجموعة معينة من العملاء.

تحليل انحسار البيانات

غالباً ما تكون هذه التقارير متعمقة وتستغرق بعض الوقت. تحليل الانحسار هو من بين الأنواع الأكثر شيوعاً من تحليل البيانات المنظمة. ويقارن بين متغيرين ضد بعضها البعض، واحد غير مستقل وآخر مستقل.

كما يستخدم المبرمجون والمصممون في الحاسوب دراسة الاحتمالات وتحليل البيانات الإحصائية لتطوير الآلات والبرامج الحاسوبية.

تحليل بيانات بالرسم البياني

الرسوم البيانية والنصوص الكتابة من البيانات هي جميع أشكال تحليل البيانات. وقد صممت هذه الأساليب لتنقيح وتقطير البيانات بحيث يمكن للقراء جمع المعلومات المثيرة للاهتمام دون الحاجة إلى فرز من خلال جميع البيانات من تلقاء نفسها.

عند هذه النقطة، قد يبدأ المحلل بالبحث عن أنماط بين البيانات. ويعد تعريف البيانات جزءاً هاماً من تحليل البيانات. على سبيل المثال، إذا أراد عميل معرفة أفضل طريقة لبيع منتج في منطقة معينة، يمكن للمحلل تحديد عدد من المتغيرات المختلفة.

كيف تقوم بتحليل البيانات

كي تقوم بعملية تحليل البيانات يجب أن تكون خطوتك الأولى هي تحديد السؤال الذي تريد الإجابة عليه من خلال تحليل البيانات.

وبمجرد تحديد ما ترغب في معرفته من خلال عملك، من المفيد البدء في تنظيم بياناتك بطريقة منطقية.

يجدر بالذكر أن المحللون يميلون إلى استخدام جداول البيانات والرسومات البيانية لفحص البيانات وتحليلها من وجهات نظر مختلفة، وأثناء تنظيم بياناتك قد تحتاج أيضاً إلى البدء بالتفكير في الطرق التي يمكنك بها تصنيف وتعريف المتغيرات المختلفة لدراستك.

ويختتم معظم المحللين هذه العملية بإنشاء تقرير يصفون فيه منهجيتهم ويشرحون نتائجهم.

كما أن تحليل البيانات هي العملية التي يقوم فيها المحلل بتقييم المعلومات، وفي معظم الحالات يتم سحب البيانات من عدد من المصادر المختلفة، ويقوم المُحلل بتنظيم البيانات ودراستها حتى يتمكن من تزويد العميل بتقييم يمكن أن يستخدمه النشاط التجاري لاتخاذ قرارات صحيحة.

على سبيل المثال، إذا كان العميل مهتم بالتعرف على كيفية تسويق أحد المنتجات، قد يقوم محلل البيانات بدراسة اتجاهات المبيعات والإعلانات في عدد من المناطق المختلفة وإنشاء تقرير يستند إلى هذه النتائج.

خطوات تحليل البيانات

تتمثل الخطوة الأولى الأكثر شيوعاً في تحليل البيانات في تحديد ما يريد العميل معرفته، لذا قد يبدأ محلل البيانات بالاجتماع مع العميل لمعرفة أفضل طرق البدء في عملية التحليل.

وفي معظم الحالات، يقوم العميل بتوظيف شركة أبحاث مسئولة عن جمع البيانات من خلال طرق مثل استخراج البيانات.

وبمجرد أن يعرف محلل البيانات طريقة التعامل مع البيانات فإن الخطوة التالية هي البدء في تنظيم البيانات بطريقة منطقية، وعادةً ما يستخدم الخبراء في هذا المجال الرسوم البيانية، وفي هذه المرحلة يبدأ محلل البيانات بالبحث عن أنماط بين البيانات.

كما يعد تعريف البيانات جزء مهم من تحليل البيانات، وعلى سبيل المثال، إذا أراد العميل معرفة أفضل طريق لبيع منتج في منطقة معينة، يمكن للمحلل تحديد عدد من المتغيرات المختلفة، مثل مستوى الدخل للعملاء المتوقعين، وإنفاقهم على المنتجات المشابهة، والمتاجر التي يتسوقون منها.

وفي معظم الحالات، يكون تحليل البيانات كاملاً عندما يصل محلل البيانات إلى نتيجة ومن ثم يصدر تقرير بهذه النتيجة.

ويكون هذا التقرير بمثابة وثيقة يمكن أن يشرح بها المحلل استنتاجه ويصف الأساليب التي تم استخدامها للوصول إلى هذا الاستنتاج.

مصدر الصورة/ beyondtheory

الوسوم

مقالات ذات صلة

إغلاق