ما هو الإحصاء التطبيقي ؟ وما هي مبادئه وعلاقته بعلم البيانات ؟

ما هو الإحصاء التطبيقي ؟
ما هو الإحصاء التطبيقي ؟

الإحصاء التطبيقي هو أصل تحليل البيانات ، وتتضمن ممارسة الإحصاء المطبق تحليل البيانات للمساعدة في تحديد وتحديد الاحتياجات التنظيمية.

اليوم يمكننا أن نجد إحصاءات تطبيقية في مجالات مختلفة مثل الطب ، وتكنولوجيا المعلومات ، والهندسة ، والتمويل ، والتسويق ، والمحاسبة ، والأعمال التجارية ، وما إلى ذلك. الهدف من هذه المقالة هو توضيح الإحصائيات التطبيقية ، ومبادئها ، وتقديم تطبيقها في مختلف المجالات. .

ما هو الاحصاء التطبيقي؟

يستخدم مصطلح الإحصاء التطبيقي لوصف عمل الإحصائيين المدربين المسؤولين عن معالجة ونشر الإحصاءات ، وكذلك عمليات التحليل الإحصائي التي يقوم بها الإحصائيون ، والمستخدمون المحترفون للإحصاءات ، وعامة الناس.

تبحث الشركات عن الإحصائيين ومحللي البيانات وعلماء البيانات وغيرهم من الخبراء ذوي الخبرة في الإحصاء التطبيقي الذين يمكنهم تصور البيانات وتحليلها وفهمها واستخدامها لحل تحديات العالم الحقيقي ، وذلك بفضل الوصول الموسع اليوم إلى البيانات الضخمة .

تمتلك الشركات الكثير من البيانات ، وتقييمها بشكل صحيح سيساعدها على أن تصبح أكثر كفاءة وربحية. يمكن استخدام البيانات من قبل الإدارات الحكومية والمؤسسات غير الربحية والمنظمات الأخرى للمساعدة في التخفيف من المرض ، وجمع البيانات السكانية الهامة ، والجهود الانتخابية المباشرة ، والبحث عن العقاقير الطبية التي قد تنقذ الحياة.

ما هو الفرق بين الإحصاء التطبيقي وعلم البيانات؟

الإحصاء التطبيقي مثالي للمهنيين الذين يرغبون في تطوير فهم أعمق للأسس العلمية للنظرية الإحصائية وتلقي تدريب متخصص في بناء النماذج. نظرًا لأن هذا المجال الناشئ له أصوله في النظرية الرياضية ، فإن المهتمين بهذا الاتجاه الوظيفي سيدرسون بلا شك مبادئ علم البيانات.

تتضمن الإحصائيات التطبيقية عادةً تعلم لغات البرمجة مثل SAS و R و Python. يمكن لأولئك الذين حصلوا على درجة الإحصاء التطبيقي أن يكونوا واثقين من أن أصحاب العمل على دراية بمجموعة المهارات التي تم الحصول عليها من خلال برنامج الدرجة هذا ، لا سيما بالنظر إلى أن الإحصاء التطبيقي قد تم تصنيفه مؤخرًا على أنه ثاني أفضل درجة ماجستير للوظائف من قبل فوربس.

يعتبر علم البيانات Data Science ممتاز للأشخاص الذين يرغبون في تعلم كيفية استخراج البيانات لإجراء التنبؤات والقرارات التي تعتمد على البيانات ، وبالتأكيد في بيئة الأعمال.

يهدف علم البيانات إلى استخلاص المعلومات من كميات هائلة من البيانات للتخلص من الأخطاء وتعزيز فطنة السوق. لا يساعد فقط في امتلاك القدرة على اكتشاف الاتجاهات في البيانات ولكن أيضًا القدرة على الحصول على البيانات وإعادة تنظيمها ومعالجتها.

على الرغم من أن علم البيانات Data Science هي تقنية متطورة وذات تفكير مستقبلي ، إلا أن أرباب العمل يمكن أن يكونوا متشككين في شرعيتها بسبب شبابها وحداثتها.

مبادئ الإحصاء التطبيقي

من الصعب إعطاء بيان بسيط للمبادئ الرئيسية للإحصاءات التطبيقية بسبب تنوع تطبيقاتها. التحليل الإحصائي للبيانات ليس مجالًا محددًا للغاية للدراسة. أشار المؤلفون في كتاب مبادئ الإحصاء التطبيقي (2011) إلى المبادئ التالية كأهمها:

  • صياغة وشرح أسئلة بحثية محددة ذات صلة بالموضوع
  • إيجاد حلول توفر إجابة آمنة وتفتح إمكانيات جديدة
  • تطوير إجراءات قياس فعالة وموثوقة
  • تطوير الأساليب التحليلية بالبرمجيات المناسبة بعد مشكلة البحث الأولية
  • العرض الفعال وتصور الاستنتاجات
  • تحليل منظم لتسهيل تفسيرها من حيث الموضوعات وعلاقتها بالقاعدة المعرفية للمجال

الهدف الرئيسي من الإحصاء التطبيقي هو تطوير مفاهيم وطرق مناسبة تساعد في حل المهام المذكورة أعلاه.

هناك أربع مراحل رئيسية في التحليل الإحصائي.

أولاً ، يتم جمع البيانات ومعالجتها في شكل مناسب للتحليلات التفصيلية. هناك مجموعة متنوعة من البرامج المتاحة التي يمكن أن تساعد في تنظيم البيانات جيدًا ، ثم هناك تحليل أولي يهدف إلى توضيح الشكل العام للبيانات واقتراح الاتجاه الذي قد يسير فيه التحليل.

يتم استخدام الرسوم البيانية والجداول البسيطة في هذه المرحلة. المرحلة الثالثة هي التحليل النهائي الذي يتم فيه توفير أساس الاستنتاجات. المرحلة الأخيرة هي عرض دقيق وموجز للاستنتاج بشكل واضح (Doane and Seward ، 2011).

اعتمادًا على المشكلة التي يتم حلها ، يمكن حذف بعض المراحل ، ويمكن تكرار بعضها. على سبيل المثال ، يمكن أن تعطي التحليلات الأولية نتائج واضحة بحيث يمكن اعتبارها نهائية. وبالمثل ، قد تحتوي بعض التحليلات التي كان من المفترض أن تكون نهائية ، على تناقضات ضخمة غير متوقعة تتطلب إعادة النظر في الأساس الكامل للتحليل (Rasch، Vardooren and Pilz، 2020).

الأخطاء في العمل التحليلي أمر لا مفر منه ، لذلك يجب وضع نظام احترازي معقد لمنع الأخطاء لاكتشافها. يتمثل أحد الجوانب المهمة لمراقبة الجودة في اكتشاف الأخطاء العشوائية والمنهجية. يمكن القيام بذلك من خلال المراقبة النقدية لأداء التحليل ككل ، وكذلك الأدوات والمشغلين المشاركين في العملية. يتطلب الاكتشاف نفسه ، وكذلك لتقدير الأخطاء ، معالجة البيانات الإحصائية ، بالإضافة إلى خبير إحصائي متمرس.

ماذا يفعل الإحصائيون؟


الإحصائي هو الشخص الذي يجمع بيانات مهمة وضرورية لدراسته. في مجالات العلوم والأوساط الأكاديمية ، لعب الإحصائيون دورًا هامًا وهامًا. ازداد سوق الإحصائيين في قطاع الشركات بسبب ظهور توليد البيانات. يتم تطبيق النماذج والتقنيات الإحصائية على مشاكل العالم الحقيقي من قبل خبراء في هذا المجال. يقومون بجمع وتحليل وتقييم البيانات لمساعدة الشركات في اتخاذ القرارات.

يمكن أن تختلف الأنشطة التي من المفترض أن يكملها الإحصائيون بانتظام اعتمادًا على القطاع والشركة التي يخدمون فيها.

بشكل عام ، يعمل الإحصائيون في قطاع الشركات على تحليل الإحصائيات لإبلاغ الخطط التشغيلية والسوقية. ومع ذلك ، في القطاع العام ، غالبًا ما تستند الدراسات إلى تعزيز المصلحة العامة ، مثل جمع ومراجعة البيانات البيئية أو الديموغرافية أو الصحية.

إذا كان الإحصائي يعمل في الحكومة أو القطاع الخاص ، فمن المرجح أن تشمل مسؤولياته العادية ما يلي:

  • جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها
  • كشف الأنماط والتوصيلات في البيانات
  • عمليات تصميم جمع البيانات
  • إبلاغ أصحاب المصلحة بالنتائج
  • تقديم الاستشارات الاستراتيجية للمؤسسات والشركات
  • المساعدة في اتخاذ القرارات

الإحصاء وتحليل البيانات

يقوم محللو البيانات ، بما في ذلك الإحصائيون ، باكتشاف وتوزيع المنظورات القائمة على البيانات التي تساعد قادة السوق على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً. تحتاج جميع القطاعات تقريبًا ، إلى حد ما على الأقل ، إلى محللي بيانات محترفين. المبيعات والاتصالات والضيافة والعلوم المختلفة من بين الصناعات الأكثر طلبًا.

يتعاون محللو البيانات أيضًا مع أعضاء الفريق الآخرين لإكمال المهام أو حل المشكلات. نظرًا لأن معظم العمل يتم إجراؤه على جهاز كمبيوتر ، فإن هذه المنطقة تسمح بالعمل عن بُعد.

في حين أن الإحصاءات وتحليلات البيانات يمكن أن تبدو الشيء نفسه ، للوهلة الأولى ، هناك بعض التناقضات الكبيرة بين المجالين. من ناحية أخرى ، يجب أن يلتزم الإحصائيون بالوجود الحسابي لعملهم ولديهم ثقة قوية في قدراتهم على حل المعادلات الرياضية المعقدة.

ما هي الفرص الوظيفية للإحصاءات التطبيقية؟

توجد مجموعة متنوعة من الفرص المهنية للطلاب الحاصلين على درجات الماجستير في الإحصاء التطبيقي. القائمة التالية هي مجرد مجموعة مختارة من العديد من المسارات الوظيفية المتاحة:

الأعمال Business

  • الإحصائي Statistician
  • عالم البيانات Data Scientist
  • محلل البيانات Data Analyst

الهندسة Engineering

  • مهندس الجودة Quality Engineer
  • مهندس التصنيع Manufacturing Engineer
  • مهندس أحصائي Statistical Engineer
  • مهندس التحقق من الصحة Validation Engineer

التمويل والمحاسبة Finance and Accounting

  • محلل المخاطر Risk Analyst
  • المحلل المالي Financial Analyst
  • المحلل الكمي Quantitative Analyst
  • محلل جرائم مالية Financial Crimes Analyst
  • ضابط الامتثال Compliance Officer

تكنولوجيا المعلومات Information Technology

  • باحث تعلم الآلة Machine Learning Researcher
  • مساعد تكنولوجيا الأتمتة الذكية Intelligent Automation Technology Associate
  • مبرمج إحصائي Statistical Programmer
  • مهندس البيانات Data Architect

التسويق Marketing

  • محلل التسويق Marketing Analyst
  • محلل الاعمال Business Analyst
  • مدير أبحاث السوق Marketing Research Manager

الطب والصحة Medical and Health

  • الإحصاء الحيوي Biostatistician
  • المعلوماتية السريرية Clinical Informatics
  • محلل أبحاث صحية Health Research Analyst
  • عالم احصائي Statistical Scientist

Science and Research & البحث والتطوير في العلوم Development

  • مصمم Modeler
  • عالم بيانات الذكاء الاصطناعي المعرفي Cognitive AI Data Scientist

خاتمة

أنت تستخدم الأساليب الإحصائية والأدوات التكنولوجية مثل جداول البيانات لحل تحديات العالم الحقيقي باستخدام البيانات في الإحصاء التطبيقي. يشتمل على علم جمع البيانات الرقمية وترتيبها وتحليلها ، مع التركيز على الاستدلال الرياضي وتفسير البيانات.

تعرف على بنية البحث ، والإحصاء الوصفي ، ونظرية الاحتمالات ، والاستدلال الإحصائي ، وكذلك ما إذا كنت ستستخدم اختبارات t لعينة واحدة أو عينتين ، واختبارات ذات نسبة واحدة أو اثنتين ، ومقاربات ارتباطية ، وتحليل الانحدار ، وتحليل التباين.

على الرغم من أن الإحصاء التطبيقي متجذر في الإحصاء ، فإن علوم الكمبيوتر هي امتداد أكثر للتخصص ، مع التركيز على التعلم الآلي ، وهندسة البرمجيات ، وإدارة قواعد البيانات… ومع ذلك ، غالبًا ما يعمل الإحصائيون وعلماء البيانات في نفس القسم من الشركة ، ويمكن أن تختلف الواجبات والمهام اعتمادًا على الوظيفة التي يتم شغلها.

في عصر المعلومات ، لا يوجد نقص في البيانات – هناك الكثير من البيانات. المفتاح هو تصفية الكم الهائل من البيانات المتاحة وتفسير آثارها بشكل صحيح. لتحقيق ذلك ، هناك حاجة إلى أدوات تحليل البيانات الإحصائية المناسبة ، فضلا عن الخبرة في الإحصاء.

الإحصاء هو علم البيانات ، فهو يتضمن جمع وتصنيف وتلخيص وتنظيم وتحليل وتفسير المعلومات الرقمية. الإحصاء التطبيقي عبارة عن مجموعة من الأساليب الإحصائية المطبقة وتطبيق هذه الأساليب. ب

دون استخدام الإحصاءات ، سيكون من الصعب للغاية اتخاذ قرارات بناءً على أي بيانات تم جمعها. مثل أي أداة أخرى ، يمكن استخدام الإحصائيات أو إساءة استخدامها. من المهم معرفة بعض المفاهيم الإحصائية الأساسية ، لكي تكون في وضع أفضل لتقييم المعلومات التي حصلت عليها.

أنظر أيضاً:ما هي إدارة المبيعات ؟

الأسئلة الشائعة

ما هو تعريف كلمة الإحصاء؟

الإحصاء هو مجموعة من بيانات المراقبة المتعلقة بمجموعة من الأفراد أو الوحدات (غالبًا ما تكون بصيغة الجمع) وتتكون من مجموعة من الأساليب التي تهدف إلى جمع ومعالجة وتفسير هذه البيانات.

ما هو الهدف من الإحصاء؟

تمس الإحصاءات جميع جوانب الحياة الحديثة. إنها تكمن وراء العديد من قرارات السلطات العامة والشركات والمجتمعات. الإحصاءات ضرورية للتنمية الاقتصادية ، بما في ذلك جهودنا لتحقيق الأهداف الإنمائية للألفية.

ما هي أنواع الإحصاء ؟

يتم تجميع الجوانب المختلفة للإحصاء في مجالات أو مفاهيم مختلفة: الإحصاء الوصفي ، المعروف اليوم باسم الإحصاء الاستكشافي ، والإحصاء الاستدلال ، والإحصاءات الرياضية ، وتحليل البيانات ، والتعلم الإحصائي ، إلخ.

كيف تحلل البيانات بشكل صحيح؟

تتمثل الخطوات الرئيسية في عملية التحليل في تحديد الموضوعات المراد تحليلها ، وتحديد مدى توفر البيانات المناسبة ، وتحديد الأساليب التي يجب استخدامها للإجابة على الأسئلة ذات الأهمية ، وتطبيق الأساليب ، وتقييم النتائج وتلخيصها وإبلاغها.

اشترك في نشرة نتاجر البريدية

وكن أول من يتوصل بأقوى نصائح وحيل البيع والتسويق عبر الانترنت

Please wait...

تم تسجيل اشتراكك، شكرا لك!