طرق تحليل البيانات

تحليل البيانات .. جملة تتكون من كلمتين فقط لكن أثرها كبير جداً فهي مكوّن أساسي لتطوير الأعمال، وعامل مهم في اتخاذ القرار وقد يسهم أيضاً في تعديل مسار استراتيجية كاملة.

تعريف تحليل البيانات:

تحليل البيانات هي عبارة عن عملية جمع البيانات وفرزها ومعالجتها للحصول على المعلومة من خلال عدة مراحل يمكن أن نشرحها في المقال:

مراحل تحليل البيانات:

قبل البدء في تحليل البيانات، أنت بحاجة للمرور بهذه المراحل الخمسة والتي تشمل: تحديد متطلبات وجمع بيانات وتنظيم وفحص وتجهيز .. ثم بعد ذلك يمكنك البدء في التحليل لكن في البداية لنتعرف على مراحل ماقبل التحليل:

أولاً: مرحلة تحديد متطلبات البيانات:

هذه المرحلة تعتبر من أهم المراحل للبدء في التحليل والحصول على المعلومة الصحيحة، وهذه المتطلبات على سبيل المثال وليس الحصر:
هل البيانات عبارة عن صور أو نصوص أو هل البيانات المطلوبة عبارة عن أرقام ! وغيرها من المتطلبات

ثانياً: مرحلة جمع البيانات:

في هذه المرحلة يتم استخدام العديد من المصادر لجمع البيانات مثل أدوات تحليل البيانات الخاصة بالسوشال ميديا وكذلك البيانات التي نحصلها عليها من نتائج استبيان أو ملفات اكسل يمكن الحصول عليها من انظمة داخلية أو عامة.

ثالثاً: مرحلة تنظيم البيانات:

بعد أن تم جمع البيانات من عدة مصادر نأتي الآن لمرحلة تنظيم البيانات من خلال توزيعها إلى جداول مكونة من صفوف وأعمدة وذلك حتى يسهل تحليلها

رابعاً: مرحلة فحص البيانات:

عملية فحص البيانات مهمة جداً لضمان الحصول على بيانات صحيحة، مثلاً أن يتم التأكد أن البيانات من نفس نوع صيغة العمود في ملف الاكسل (فلايمكن مثلا قبول بيانات نصية في عمود يحتوي على أرقام)
وكذلك من عمليات الفحص هو حذف البيانات المكررة.

خامساً: مرحلة تجهيز النموذج الخاص بالبيانات أو المعروفة بإسم (نمذجة البيانات):

نمذجة البيانات تعني مجموعة من المفاهيم التي تصف هيكلة قاعدة البيانات، كيف سيتم تخزين هذه البيانات في قاعدة البيانات وماهو وصف هذه البيانات Data type وماهي العلاقات بين جداول البيانات والشروط Constrains
وعادة الذي يقوم بهذه العملية هو مصمم قواعد البيانات.
وهذه المرحلة أيضاً تشمل (مرحلة تحليل العلاقات ومرحلة تصميم قاعدة البيانات)

هذه هي المراحل النموذجية والتي يتم تطبيقها قبل البدء في تحليل البيانات

أنواع وطرق تحليل البيانات:

تحليل البيانات الاستدلالي:

أو مايسمى في اللغة الانجليزية بـ Descriptive Analysis وهذا النوع يعد من أسهل أنواع التحليل وأكثرها انتشاراً
ومثال على ذلك يقوم في هذا النوع بتحليل بيانات رقمية لتتبع مؤشرات أداء رئيسية تصف من خلالها كيفية أداء الأعمال ( مثل تقرير الإيرادات الشهرية أو السنوية)

تحليل البيانات الاستنتاجي:

ويسمى في اللغة الانجليزية بـ Inferential analysis
وهذا النوع يعد النوع الثاني من أنواع علم الإحصاء، ويركز على النتائج التي تحصلنا عليها من (التحليل الاستدلالي)، حيث يعمل على تحليلها بهدف الحصول على تنبؤات بالأحداث المتعلقة بها مما يسهل على متخذي القرار فهم الوضع الحالي.
يساعد هذا النوع من التحليل مثلاً في اختيار أسواق جديدة أو يمكن أيضا توقع المبيعات المستقبلية.

ملاحظة/ هذا النوع من التحليل لم يتم ذكره في الصورة بالأعلى لأنه يدخل ضمنياً في التحليل الاستدلالي

تحليل البيانات التشخيصي:

ويسمى في اللغة الانجليزية بـ Diagnostic Analysis
ويتم استخدامه لتحليل حدث ما، مثلاً إذا ظهرت مشكلة في أحد أعمال الشركة يقوم هذا النوع من التحليل وبناء على البيانات المتوافرة بتحديد سبب المشكلة ومن ثم يتعمق للعثور على أسباب تلك المشكلة
وفي بعض الحالات يتم البحث عن أنماط قريبة لتلك المشكلة واستخدام حلول مماثلة لحل تلك المشكلة.

تحليل البيانات الإحصائي:

ويسمى في اللغة الانجليزية بـ Statical Analysis
بناء على البيانات والمعطيات المتوفرة يمكن للتحليل الإحصائي التنبؤ بعدد سكان مدينة الرياض بعد فترة من الزمن، كما يمكن لهذا النوع من التحليل معرفة كمية استهلاك المجتمع لسلعة ما خلال فترة معينة.

وهذا مثال لبن ويلنتون .. الذي تمكن من اكتشاف أخطاء شرطة نيويورك في تحرير المخالفات بعد تحليله لـ البيانات المفتوحة

ملاحظة/ هذا النوع من التحليل لم يتم ذكره في الصورة بالأعلى

تحليل البيانات التنبؤي:

ويسمى في اللغة الانجليزية بـ Predictive Analysis
هذا النوع من التحليل هو أحد أنواع التحليل المتقدم، حيث يمكن لهذا النوع من التحليل الإجابة على سؤال مهم ( مالذي يمكن أن يحدث؟) وذلك بالاعتماد على البيانات والمعطيات السابقة.

مثال على ذلك: إذا اشتريت جهازين ماك خلال العام الماضي من خلال مدخراتك، وفي العام الحالي زاد راتبك الضعف فهل هذا يعني أنه يمكنك شراء 4 أجهزة ماك؟

طبعاً الاجابة لن تكون بهذه السهولة فربما يحصل ارتفاع في الأسعار بنسب غير متوقعة ولكن باستخدام التحليل التنبؤي يمكن الحصول على الإجابة بناء على البيانات الحالية والتغيرات المتوقعة مستقبلاً.

التحليل التبؤي يمكن أن يحدد مدى احتمالية تكرار أنماط معينة مستقبلاً وكذلك الفرص والمخاطر المرتبطة بالأداء في المستقبل، والأهم من ذلك كله فإن التحليل التنبؤي هو أحد أدوات صناعة القرار.

في النهاية كافة أنواع التحليل السابقة تعتمد بدرجة كبيرة على دقة البيانات ومقدار المعلومات التفصيلية الموجودة، لذلك من المهم جداً قبل البدء في أي نوع من أنواع التحليل أن يتم تطبيق مراحل تحليل البيانات الخمسة المذكورة بالأعلى حتى تحصل على النتائج المرجوة.

التحليل الوصفي المتقدم:

ويسمى في اللغة الانجليزية بـ Prescriptive Analytics

التحليل الوصفي المتقدم هو المرحلة الأخيرة في التحليل، وهو نوع من تحليل البيانات يعتمد على استخدام التكنولوجيا حتى يساعد في اتخاذ القرارات وهذا النوع من التحليل يمكن استخدامه لاتخاذ القرارات في أي أفق زمني ،من الفوري إلى المدى الطويل.

يستخدم التحليل الوصفي المتقدم مجموعة من التقنيات والأدوات مثل قواعد البيانات والخوارزميات والتعلم الآلي وإجراءات النمذجة الحسابية.