تتمثل خطوات تحليل البيانات في تحديد موضوعات التحليل ، وتحديد مدى توفر البيانات المناسبة ، وتحديد الأساليب التي يجب استخدامها للإجابة على الأسئلة ذات الاهتمام ، وتطبيق الأساليب وتقييم النتائج وتلخيصها وإبلاغها.
فهرس
ما هو تحليل البيانات؟
يُعرف تحليل البيانات على انه التطبيق المنهجي للتقنيات الإحصائية والمنطقية لوصف نطاق البيانات ، وتعديل بنية البيانات ، وتكثيف تمثيل البيانات ، وتوضيح البيانات بالصور والجداول والرسوم البيانية ، وتقييم التحيز الإحصائي ، واحتمال البيانات ، من أجل استخلاص استنتاجات ذات مغزى.
تتيح لنا هذه الإجراءات التحليلية استحثاث الاستدلال الأساسي من البيانات عن طريق القضاء على الفوضى غير الضرورية التي أحدثتها بقية البيانات. توليد البيانات هو عملية مستمرة ، مما يجعل تحليل البيانات عملية مستمرة ومتكررة يتم فيها جمع البيانات وتحليلها في وقت واحد. يعد ضمان سلامة البيانات أحد المكونات الأساسية لتحليل البيانات.
هناك العديد من الأمثلة على استخدام تحليلات البيانات: النقل ، واكتشاف المخاطر والاحتيال ، والتفاعل مع العملاء ، والتخطيط الحضري ، والرعاية الصحية ، وأبحاث الإنترنت ، والإعلان الرقمي ، وما إلى ذلك.
بأخذ الرعاية الصحية كمثال ، لاحظنا مؤخرًا أنه مع تفشي جائحة الفيروس التاجي ، تتعرض المستشفيات لضغوط لعلاج أكبر عدد ممكن من المرضى. تساعد تحليلات البيانات في مراقبة استخدام الجهاز والبيانات في مثل هذه السيناريوهات لتحقيق مكاسب في الكفاءة.
قبل المضي قدمًا ، يجب استيفاء المتطلبات الأساسية التالية لتحليل البيانات الجيد:
- التأكد من توافر المهارات التحليلية اللازمة.
- ضمان التطبيق الصحيح لجمع البيانات وطرق التحليل.
- تحديد الدلالة الإحصائية
- تحقق مما إذا كان التحليل غير مناسب
- تأكد من وجود استنتاج شرعي وغير متحيز
- التأكد من موثوقية وصحة البيانات ومصادرها وطرق تحليل البيانات والاستنتاجات المستمدة منها.
- ضع في اعتبارك نطاق التحليل
قبل أن نكتشف خطوات تحليل البيانات، دعنا أولاً نتعرف على طرق تحليل البيانات حتى يتسنى لنا فهم الخطوات لاحقاً.
طرق تحليل البيانات
هناك طريقتان رئيسيتان لتحليل البيانات:
1.التحليل النوعي
يجيب هذا النهج بشكل أساسي على أسئلة مثل “لماذا” أو “ماذا” أو “كيف”. تتم معالجة كل سؤال من هذه الأسئلة باستخدام تقنيات كمية مثل الاستبيانات ، ومقاييس المواقف ، والنتائج الموحدة ، وما إلى ذلك. عادة ما يتم إجراء هذا النوع من التحليل في شكل نصوص وروايات ، والتي قد تشمل أيضًا تمثيلات صوتية ومرئية.
2.التحليل الكمي
بشكل عام ، يتم قياس هذا التحليل من حيث الأرقام. يتم تقديم البيانات هنا من حيث مقاييس القياس ويتم توسيعها لمزيد من التلاعب الإحصائي.
3.تحليل النص
تحليلات النص هي تقنية لتحليل النص لاستخراج الحقائق التي يمكن قراءتها آليًا. يهدف إلى إنشاء بيانات منظمة من محتوى مجاني وغير منظم. تتضمن العملية قطع أكوام من الملفات غير المتجانسة وغير المهيكلة إلى أجزاء من البيانات يسهل قراءتها وإدارتها وتفسيرها. يُعرف أيضًا باسم التنقيب عن النص وتحليل النص واستخراج المعلومات.
غموض اللغات البشرية هو التحدي الأكبر في تحليل النص. على سبيل المثال ، يعرف البشر أن عبارة “Red Sox Tames Bull” تشير إلى لعبة بيسبول ، ولكن إذا تم تمرير هذا النص إلى جهاز كمبيوتر دون معرفة مسبقة ، فسوف ينتج عنه العديد من التفسيرات الصحيحة لغويًا ، وفي بعض الأحيان قد يقوم الأشخاص غير المهتمين بالبيسبول يجدون صعوبة في فهمه أيضًا.
4.التحليل الإحصائي
تتضمن الإحصائيات جمع وتفسير والتحقق من صحة البيانات. التحليل الإحصائي هو تقنية إجراء عمليات إحصائية مختلفة لتحديد البيانات وتطبيق التحليل الإحصائي. تتضمن البيانات الكمية بيانات وصفية مثل المسوحات وبيانات المراقبة. ويسمى أيضًا التحليل الوصفي. يتضمن أدوات مختلفة لإجراء التحليل الإحصائي للبيانات ، مثل نظام التحليل الإحصائي ، الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية ، إلخ.
5.التحليل التشخيصي
التحليل التشخيصي هو خطوة إضافية للتحليل الإحصائي تهدف إلى توفير تحليل أعمق للإجابة على الأسئلة. يُعرف أيضًا باسم تحليل السبب الجذري لأنه يتضمن عمليات مثل اكتشاف البيانات والتعدين واستخراج البيانات.
يعد التحليل التشخيصي خطوة إضافية في التحليل الإحصائي والتي تسمح بتعميق التحليل للإجابة على الأسئلة. يُعرف أيضًا باسم تحليل السبب الجذري لأنه يتضمن عمليات مثل اكتشاف البيانات واستخراجها ، بالإضافة إلى الاستكشاف والتحليل المتعمق.
تنقسم وظائف التحليل التشخيصي إلى ثلاث فئات:
- تحديد الحالات الشاذة: بعد إجراء التحليل الإحصائي ، يجب على المحللين تحديد المجالات التي تتطلب مزيدًا من الدراسة ، حيث تثير هذه البيانات أسئلة لا يمكن الإجابة عليها من خلال النظر في البيانات.
- تعميق التحليل (الاكتشاف): يساعد تحديد مصادر البيانات المحللين على شرح الحالات الشاذة. غالبًا ما تتطلب هذه الخطوة من المحللين البحث عن أنماط خارج مجموعات البيانات الحالية وسحب البيانات من المصادر الخارجية ، مما يسمح بتحديد الارتباطات وما إذا كان أي منها ذو طبيعة سببية.
- تحديد العلاقات بين السبب والنتيجة: يتم الكشف عن العلاقات الخفية من خلال فحص الأحداث التي ربما أدت إلى الحالات الشاذة المحددة. يمكن أن تكون نظرية الاحتمالات ، وتحليل الانحدار ، والتصفية ، وتحليل السلاسل الزمنية للبيانات مفيدة في الكشف عن القصص المخفية في البيانات.
6. التحليل التنبئي
تأخذ التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية وتغذيها في نموذج التعلم الآلي للعثور على الأنماط والاتجاهات الهامة. يتم تطبيق النموذج على البيانات الحالية للتنبؤ بما سيحدث بعد ذلك. تفضله العديد من المؤسسات لمزاياها المختلفة ، مثل حجم البيانات ونوعها ، وأجهزة الكمبيوتر الأسرع والأرخص ، والبرمجيات سهلة الاستخدام ، والظروف الاقتصادية الأكثر صرامة ، والحاجة إلى التمايز التنافسي.
الاستخدامات الشائعة للتحليلات التنبؤية مذكورة هي:
- كشف الاحتيال: تعمل طرق التحليل المتعددة على تحسين اكتشاف الأنماط ومنع السلوك الإجرامي.
- تحسين حملة التسويق: تساعد النماذج التنبؤية الشركات على جذب العملاء الأكثر ربحية والاحتفاظ بهم وتنميتهم. كما أنها تساعد في تحديد ردود أفعال العملاء أو عمليات الشراء ، وبالتالي تعزيز فرص البيع العابر.
- تحسين العمليات: يرتبط استخدام النماذج التنبؤية أيضًا بالتنبؤ بالمخزون وإدارة الموارد. على سبيل المثال ، تستخدم شركات الطيران نماذج تنبؤية لتعيين أسعار التذاكر.
- الحد من المخاطر: يتم إنشاء درجة الائتمان المستخدمة لتقييم احتمالية عدم دفع المشتري مقابل مشترياته من خلال نموذج تنبؤي يدمج جميع البيانات المتعلقة بالجدارة الائتمانية للشخص. تشمل الاستخدامات الأخرى المتعلقة بالمخاطر مطالبات التأمين والتحصيلات.
7.التحليلات الوصفية
يقترح التحليل الوصفي خطوط عمل مختلفة ويصف الآثار المحتملة التي يمكن الوصول إليها بعد التحليل التنبئي. تتطلب التحليلات الوصفية ، التي تولد قرارات أو توصيات آلية ، توجيهًا خوارزميًا محددًا وفريدًا وواضحًا من أولئك الذين يستخدمون تقنيات التحليل.
خطوات تحليل البيانات
بمجرد الشروع في جمع البيانات لتحليلها ، تغمرك كمية المعلومات التي تجدها لاتخاذ قرار واضح وموجز. مع وجود الكثير من البيانات التي يجب إدارتها ، تحتاج إلى تحديد البيانات ذات الصلة لتحليلك من أجل الوصول إلى نتيجة دقيقة واتخاذ قرارات مستنيرة. ستساعدك الخطوات البسيطة التالية في تحديد بياناتك وفرزها لتحليلها.
1.حدد احتياجاتك من البيانات
حدد احتياجاتك من البيانات – حدد نطاقك:
- حدد الأسئلة القصيرة والمباشرة ، والتي ستسمح لك إجاباتها باتخاذ قرار.
- اضبط معلمات القياس.
- حدد المعلمات التي تضعها في اعتبارك وتلك التي ترغب في تداولها.
- اضبط وحدة القياس الخاصة بك. على سبيل المثال: الساعة والعملة والراتب وغيرها.
2.جمع البيانات
اجمع بياناتك بناءً على إعدادات القياس الخاصة بك.
جمع البيانات من قواعد البيانات والمواقع والعديد من المصادر الأخرى. قد لا تكون هذه البيانات منظمة أو موحدة ، مما يقودنا إلى الخطوة التالية.
3.معالجة البيانات
- نظّم بياناتك وتذكر أن تضيف ملاحظات إضافية حيثما كان ذلك مناسبًا.
- تحقق من بياناتك مع مصادر موثوقة.
- قم بتحويل البيانات وفقًا لمقياس القياس الذي حددته سابقًا.
- استبعاد البيانات غير ذات الصلة.
4.تحليل البيانات
بمجرد جمع بياناتك ، قم بفرز وتتبع وتحديد الارتباطات.
أثناء معالجة بياناتك وتنظيمها ، قد تحتاج إلى تتبع خطواتك من البداية ، حيث قد تحتاج إلى تعديل سؤالك وإعادة تحديد الإعدادات وإعادة تنظيم بياناتك.
استخدم الأدوات المختلفة المتاحة لتحليل البيانات.
5.تأويل وتفسير النتائج
- تحقق مما إذا كانت النتيجة تجيب على أسئلتك الأولية.
- تحقق مما إذا كنت قد نظرت في جميع المعلمات لاتخاذ قرارك.
- تحقق مما إذا كانت هناك أي عوامل تمنع تنفيذ القرار.
- اختر تقنيات تصور البيانات لتوصيل الرسالة بشكل أفضل. يمكن أن تكون تقنيات التصور هذه الرسوم البيانية والرسوم البيانية ورموز الألوان ، إلخ.
بمجرد أن يكون لديك استنتاج ، لا تنس أبدًا أنه مجرد فرضية. يمكن أن تتداخل سيناريوهات الحياة الواقعية دائمًا مع نتائجك. في عملية تحليل البيانات ، هناك بعض المصطلحات ذات الصلة التي تم تحديدها في مراحل مختلفة من العملية.
- التنقيب عن البيانات: تتضمن هذه العملية طرقًا للعثور على أنماط في بيانات العينة.
- نمذجة البيانات: إنها الطريقة التي تنظم بها المنظمة بياناتها وتديرها.
تقنيات تحليل البيانات
هناك تقنيات مختلفة لتحليل البيانات اعتمادًا على السؤال المطروح ونوع البيانات وكمية البيانات التي تم جمعها. يركز كل منهم على استراتيجيات للحصول على بيانات جديدة ، واستخراج المعلومات ، وتعميق المعلومات لتحويل الحقائق والأرقام إلى معايير صنع القرار. وفقًا لذلك ، يمكن تصنيف تقنيات تحليل البيانات المختلفة على النحو التالي:
تقنيات تعتمد على الرياضيات والإحصاء
- التحليل الوصفي: يأخذ التحليل الوصفي في الاعتبار البيانات التاريخية ومؤشرات الأداء الرئيسية ويصف الأداء مقابل معيار معياري مختار. يأخذ في الاعتبار الاتجاهات السابقة وكيف يمكن أن تؤثر على الأداء في المستقبل.
- تحليل التشتت: تشتت المنطقة التي تنتشر عليها مجموعة البيانات. تسمح هذه التقنية لمحللي البيانات بتحديد تباين العوامل المدروسة.
- تحليل الانحدار: تعمل هذه التقنية من خلال نمذجة العلاقة بين متغير تابع ومتغير واحد أو أكثر من المتغيرات المستقلة. يمكن أن يكون نموذج الانحدار خطيًا ، ومتعددًا ، ولوجستيًا ، وحافة ، وغير خطي ، وبيانات مدى الحياة ، وأكثر من ذلك.
- تحليل العامل: تساعد هذه التقنية في تحديد ما إذا كانت هناك علاقة بين مجموعة من المتغيرات. في هذه العملية ، يكشف عن عوامل أو متغيرات أخرى تصف أنماط العلاقة بين المتغيرات الأولية. يأخذ تحليل العوامل قفزة إلى الأمام في إجراءات التجميع والتصنيف المفيدة.
- التحليل التمييزي: هذا أسلوب تصنيف في التنقيب عن البيانات. يحدد نقاطًا مختلفة في مجموعات مختلفة بناءً على قياسات المتغيرات. بعبارات بسيطة ، يتعلق الأمر بتحديد ما يميز مجموعتين عن بعضهما البعض ، مما يجعل من الممكن تحديد نقاط جديدة.
- تحليل السلاسل الزمنية: في هذا النوع من التحليل ، تنتشر القياسات بمرور الوقت ، مما يمنحنا مجموعة منظمة من البيانات تُعرف باسم السلاسل الزمنية.
تقنيات تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- الشبكات العصبية الاصطناعية: الشبكة العصبية هي نموذج برمجة مستوحى من الناحية البيولوجية يقدم استعارة دماغية لمعالجة المعلومات. الشبكة العصبية الاصطناعية هي نظام يغير هيكلها بناءً على تدفق المعلومات عبر الشبكة. يمكن للشبكات العصبية الإصطناعية قبول البيانات الصاخبة وهي دقيقة للغاية. يمكن اعتبارها موثوقة للغاية في تطبيقات تصنيف الأعمال والتنبؤ.
- أشجار القرار: كما يوحي الاسم ، هذا نموذج شجرة يمثل نماذج التصنيف أو الانحدار. يقسم مجموعة البيانات إلى مجموعات فرعية أصغر تنمو في نفس الوقت إلى شجرة قرار ذات صلة.
- البرمجة التطورية: تجمع هذه التقنية بين أنواع مختلفة من تحليل البيانات باستخدام الخوارزميات التطورية. إنها تقنية مستقلة عن المجال يمكنها استكشاف مساحة بحث كبيرة وإدارة تفاعل السمات بكفاءة عالية.
- المنطق الضبابي: هذه تقنية لتحليل البيانات تعتمد على الاحتمالات وتساعد في إدارة حالات عدم اليقين في تقنيات التنقيب عن البيانات.
تقنيات التصور والرسومات
مخطط عمودي ، مخطط شريطي: يستخدم هذان النوعان من المخططات لعرض الاختلافات العددية بين الفئات. يأخذ مخطط العمود ارتفاع الأعمدة ليعكس الاختلافات. يتم عكس المحاور في حالة المخطط الشريطي.
- الرسم البياني الخطي: يستخدم هذا الرسم البياني لتمثيل تطور البيانات خلال فترة زمنية متصلة.
- مخطط المنطقة: يعتمد هذا المفهوم على المخطط الخطي. كما أنه يملأ المنطقة بين الخطوط المتعددة والمحور باللون ، مما يمثل معلومات اتجاه أفضل.
- مخطط دائري: يستخدم لتمثيل نسبة التصنيفات المختلفة. إنها مناسبة فقط لسلسلة بيانات واحدة. ومع ذلك ، يمكن أن يتكون من عدة طبقات لتمثيل نسبة البيانات في الفئات المختلفة.
- مخطط قمعي: يمثل هذا المخطط نسبة كل مرحلة ويعكس حجم كل وحدة. هذا يسمح لمقارنة التصنيفات.
- مخطط سحابة الكلمات: هذا تمثيل مرئي للبيانات النصية. يتطلب قدرًا كبيرًا من البيانات ، ويجب أن تكون درجة التمييز عالية للمستخدمين لإدراك أبرزها. إنها ليست تقنية تحليل دقيقة للغاية.
- مخطط جانت: يعرض الوقت الفعلي وتقدم النشاط مقابل المتطلبات.
- مخطط نسيجي: يستخدم لمقارنة عدة مخططات كمية. يمثل المتغيرات في البيانات التي لها قيم أعلى وتلك التي تحتوي على قيم أقل. يتم استخدام المخطط النسيجي لمقارنة الرتبة والسلسلة ، بالإضافة إلى التمثيل النسبي.
- مخطط مبعثر: يوضح توزيع المتغيرات كنقاط في نظام إحداثيات مستطيل. يمكن أن يكشف توزيع نقاط البيانات عن الارتباط بين المتغيرات.
- مخطط الفقاعات: هذا هو شكل من أشكال المخطط المبعثر. هنا ، بالإضافة إلى إحداثيات x و y ، يمثل سطح الفقاعة القيمة الثالثة.
- الرسم البياني: هذا نوع من الرسم البياني المتحقق. هنا ، يمثل المقياس المقياس ، ويمثل المؤشر البعد. هذه تقنية مناسبة لتمثيل مقارنات الفترات.
- مخطط الإطار: هذا تمثيل مرئي للتسلسل الهرمي في شكل هيكل شجرة مقلوب.
- مخطط الشجرة المستطيلة: تُستخدم هذه التقنية لتمثيل العلاقات الهرمية ولكن على نفس المستوى. إنه يستخدم المساحة بكفاءة ويمثل النسبة التي تمثلها كل منطقة مستطيلة.
- الخريطة الإقليمية: تستخدم اللون لتمثيل توزيع القيم عبر قسم من الخريطة.
- Dot Map: يمثل التوزيع الجغرافي للبيانات كنقاط على خلفية جغرافية. عندما تكون النقاط بالحجم نفسه ، فليس لها معنى للبيانات الفردية ، ولكن إذا كانت النقاط على شكل فقاعة ، فإنها تمثل أيضًا حجم البيانات في كل منطقة.
- خريطة التدفق: تمثل العلاقة بين منطقة الإدخال ومنطقة الإخراج. إنه يمثل خطًا يربط بين مراكز الجاذبية الهندسية للعناصر المكانية. يساعد استخدام خطوط التدفق الديناميكي في تقليل الفوضى المرئية.
- الخريطة الحرارية: تمثل وزن كل نقطة في منطقة جغرافية. يمثل اللون هنا الكثافة.
أدوات تحليل البيانات
هناك العديد من أدوات تحليل البيانات في السوق ، ولكل منها وظائفها الخاصة. يجب أن يعتمد اختيار الأداة دائمًا على نوع التحليل الذي يتم إجراؤه ونوع البيانات التي تتم معالجتها. فيما يلي قائمة ببعض الأدوات الجذابة لتحليل البيانات.
1.إكسل
يحتوي على الكثير من الميزات الرائعة ومع تثبيت المكونات الإضافية ، يمكنه التعامل مع كمية هائلة من البيانات. لذلك ، إذا كانت لديك بيانات بعيدة عن الهامش الكبير للبيانات ، فيمكن أن يكون Excel أداة متعددة الاستخدامات للغاية لتحليل البيانات.
2.Tableau
تندرج تحت فئة أدوات ذكاء الأعمال ، المصممة لغرض وحيد هو تحليل البيانات. جوهر Tableau هو PivotTable و PivotChart ، مما يساعد على تمثيل البيانات بأكثر الطرق سهولة في الاستخدام. كما أن لديها ميزة تنظيف البيانات جنبًا إلى جنب مع الميزات التحليلية الرائعة.
3. Power BI
تم تصميمه في البداية كوحدة خارجية لبرنامج Excel ، ثم ابتعد عنه ليصبح أحد أهم أدوات تحليل البيانات. يأتي بثلاثة إصدارات: Free و Pro و Premium. تتيح لغتا PowerPivot و DAX إمكانية تنفيذ تحليلات متقدمة معقدة مشابهة لصيغ Excel.
4. Fine Report
يحتوي تقرير Fine Report على عملية سحب وإفلات بسيطة ، مما يساعد على تصميم أنماط مختلفة من التقارير وبناء نظام تحليل ذكاء البيانات. يمكنه الاتصال مباشرة بجميع أنواع قواعد البيانات ، ويشبه تنسيقه Excel. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يوفر أيضًا مجموعة متنوعة من قوالب لوحات المعلومات التي تم تطويرها ذاتيًا والعديد من مكتبات المكونات الإضافية المرئية المطورة ذاتيًا.
5.لغة R و Python
هذه لغات برمجة قوية ومرنة للغاية. R هو الأفضل للتحليل الإحصائي ، مثل التوزيع الطبيعي وخوارزميات التجميع وتحليل الانحدار. كما يقوم بإجراء تحليلات تنبؤية فردية مثل سلوك العميل والإنفاق والعناصر المفضلة للعملاء بناءً على سجل التصفح الخاص بهم وما إلى ذلك. كما يستخدم مفاهيم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
6. SAS
إنها لغة برمجة لتحليل البيانات ومعالجتها ، مما يوفر وصولاً سهلاً إلى البيانات من أي مصدر. أطلقت SAS مجموعة شاملة من منتجات تعريف العملاء للويب والوسائط الاجتماعية وتحليلات التسويق. يمكنك التنبؤ بسلوكياتهم وإدارة الاتصالات وتحسينها.
ختــــــــــامــــــــاً
هذا هو دليل المبتدئين الكامل خطوات تحليل البيانات التي مفتاحًا لأي عمل ، سواء كان ذلك إطلاق مشروع جديد ، أو اتخاذ قرارات تسويقية ، أو متابعة مسار عمل معين ، أو الإغلاق الكامل.
تساعد الاستدلالات والاحتمالات الإحصائية المحسوبة من تحليل البيانات على اتخاذ القرارات الأكثر أهمية عن طريق القضاء على التحيز البشري. أدوات المسح المختلفة لها وظائف متداخلة وقيود مختلفة ، ولكنها أيضًا أدوات مكملة. قبل اختيار أداة تحليل البيانات ، من الضروري النظر في نطاق العمل وقيود البنية التحتية والجدوى الاقتصادية والتقرير النهائي المطلوب إعداده.