طرق لتحليل البيانات يحتاج محلل الأعمال إلى معرفتها

---

---

نُشِر في Jan 19, 2023 at 09:01 PM

---

تعد طرق تحليل البيانات من أهم المهارات لمحلل الأعمال، فلا يتعلق الأمر بتحليل البيانات وإبلاغ أصحاب المصلحة بها فحسب؛ وإنما يمكن استخدام تحليلات البيانات لاتخاذ القرارات وتحسين العمليات وخلق قيمة للأعمال.

 

ستجد في هذه المقالة مقدمة في تحليل البيانات، والتصنيف الأساسي لطرق علم البيانات، والتقنيات الرئيسية المستخدمة في كل منها.

 

ما هو تحليل البيانات (Data Analysis)؟
 

يعرف تحليل البيانات  بأنَّه عملية فحص البيانات وتنظيفها وتحويلها ونمذجتها بهدف اكتشاف معلومات مفيدة واقتراح الاستنتاجات ودعم عملية اتخاذ القرار. 

 

ويتضمن تحليل البيانات غالبًا استخدام الطرق الإحصائية، إلا أنه قد يعتمد على نماذج رياضية معقدة ومقاربات أخرى أيضًا، ويجب تمييز تحليل البيانات عن التلاعب بالبيانات،  إذ أن التلاعب بالبيانات لا يكون مدفوعًا بالرغبة في الكشف عن البنية الأساسية أو النظاميات في مجموعة البيانات.

 

لذا لـ مهارات تحليل البيانات تطبيقات متعددة في أنظمة ذكاء الأعمال مثل CRM (إدارة علاقات العملاء) وERP (تخطيط موارد المؤسسة) وBI (ذكاء الأعمال)، يمكن استخدامها أيضًا في البحث العلمي في مجالات مثل الاقتصاد وعلم النفس.

 

لماذا تستخدم الشركات طرق تحليل البيانات؟

 

تستخدم الشركات طرق تحليل البيانات لأسباب عدة، بما في ذلك:

 

• ذكاء الأعمال والتعلم الآلي:

لا سيما أنه ذكاء الأعمال يساعد المديرين على اتخاذ قرارات في أعمالهم بناءً على منهجية علمية، وتُستخدم هذه الأنواع من التحليلات لتوفير معلومات عن عمليات الشركة وعملائها ومورديها.

 

• التنقيب عن البيانات وتحليلها: 

وذلك للعثور على أنماط  ي كميات كبيرة من البيانات المستخدمة للتنبؤ بالنشاط المستقبلي، ويمكن استخدام أدوات التنقيب عن البيانات للبحث عن الأنماط التي قد لا تكون واضحة في البيانات المتاحة حاليًا في المؤسسة، وتلخيصها وتفسيرها باستخدام خوارزميات البيانات للحصول على نتائج أعمال أفضل.

 

• التنبؤ بالأعمال التجارية:

وذلك للمساعدة في التنبؤ بالطلب المستقبلي على المنتجات أو الخدمات؛ يُعرف هذا النوع من التحليل أيضًا بالنمذجة التنبؤية. وتستخدم الشركات أدوات التنبؤ بالأعمال حتى يتمكنوا من التخطيط مسبقًا واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن أعمالهم.

 

 

ما هي طرق تحليل البيانات؟

 

لدينا أنواع عدة من طرق تحليل البيانات يمكن استخدامها لتحليل أنواع مختلفة من البيانات، ولكل طريقة نقاط قوتها وضعفها ولكن أثبتت جميعها فائدتها في تحليل مجموعات البيانات.

 

• طريقة التحليل الكمي

يتضمن تحليل البيانات الكمية استخدام الطرق الإحصائية لتحليل البيانات الرقمية، فهو يعطي نظرة ثاقبة للعلاقات بين المتغيرات، مثل كيفية تأثير متغير على متغير آخر. 

 

ويمكن استخدامه لتحديد احتمالية نتائج معينة أيضًا أو للتنبؤ بالأحداث المستقبلية بناءً على الأداء السابق، وتشمل أمثلة التقنيات التحليلية الكمية تحليل الانحدار واختبار الفرضيات والتنبؤ بالسلاسل الزمنية.

 

يشيع استخدام التحليل الكمي من قبل العلماء وفي الإحصاء لأنه يمكن تطبيقه على أي نوع من البيانات تقريبًا، لكنه لا يناسب دائمًا في تحليل البيانات النوعية (مثل الآراء)، والتي لا يمكن قياسها عدديًا.

 

• طريقة التحليل النوعي

تتضمن التحليلات النوعية دراسة البيانات المستندة إلى النصوص في محاولة لفهم الأنماط والاتجاهات، وطُبّق هذا النوع من التحليل على شبكات التواصل الاجتماعي، إذ استخدم لتحديد الموضوعات التي يناقشها الأشخاص عبر الإنترنت وردود أفعالهم على هذه الموضوعات مع مرور الوقت، كما أنه يستخدم في أبحاث التسويق، والبحوث التنبؤية، وإدارة عمليات خدمة العملاء، والحملات السياسية.

 

ما هي تقنيات تحليل البيانات؟

 

تقنيات تحليل البيانات هي أدوات يستخدمها محللو الأعمال لفهم بياناتهم واتخاذ القرارات بناءً عليها، إذ تتبع  لأنواع مختلفة من طرق تحليل البيانات، بعضها كمي والآخر نوعي، إليك بعضًا منها:

تشمل تقنيات تحليل البيانات الكمية:

 

• الاستدلال الإحصائي

 تستخدم التقنية الإحصائية لدراسة حدوث أمر ما أم لا وتحديده، كما هو الحال في أي تجربة سريرية، ويمكن استخدام الاستدلال الإحصائي أيضًا لوصف مدى احتمالية وقوع حدث ما ومستوى احتماله (المعروف بالقيمة p أيضًا)، مثل معرفة إن كان الدواء الجديد فعالًا في تقليل معدلات الإصابة بالسرطان لدى الناس.

 

• التصور

قد يكون تصور بياناتك طريقة فعالة لفهمها، وربما يشمل ذلك إنشاء مخططات ورسوم بيانية توضح كيف أو أين تناسب بياناتك في صورة أكبر باستخدام أدوات متنوعة.

 

• طريقة التحليل الوصفي

تركز التحليلات الوصفية على خصائص بياناتك بدلاً من قيمها، وتتضمن هذه الأنواع من التحليلات الإحصائيات الوصفية مثل المتوسط ​​والوسيط والانحراف المعياري والنطاق، ويمكن استخدام الإحصاء الوصفي كأدوات لوصف الارتباط الخاص بين المتغيرات أو الأنواع داخل هذا المجتمع.

 

• الإحصاء الاستدلالي

تستخدم الإحصائيات الاستدلالية عينتك أو مجموعتك (الجزء الصغير من السكان) كدليل لعمل تنبؤات أو رؤى عن أجزاء كبيرة من السكان وفقًا للنتائج المجمعة، وتُستخدم الإحصائيات الاستدلالية لعمل تنبؤات ذات مغزى في مدى احتمالية حدوث حدث معين في المستقبل بناءً على بيانات العينة الخاصة بك.

 

بينما تشمل تقنيات تحليل البيانات النوعية ما يلي:

 

• تحليل المحتوى

يتضمن تحليل المحتوى تحليل النص (من المستندات عادةً) لتحديد الموضوعات في النص (باستخدام البرامج عادةً)، وأكثر أنواع تحليل المحتوى شيوعًا هو ترميز المحتوى، إذ يقوم بتعيين أكواد بناءً على محتوى النص الخاص بك.

 

• التحليل الموضوعي

يتضمن التحليل الموضوعي تنظيم بياناتك في فئات أو موضوعات، ويكون مفيدًا عندما تجد عدداً كبيراً من المتغيرات يصعب تنظيمها، مثل البيانات النصية أو البيانات النوعية.

 

•  النظرية الأساسية

النظرية الأساسية هي نهج نوعي يهدف إلى تطوير نظرية من البيانات، وتتضمن إنشاء فئات بناءً على خصائص البيانات ثم استخدام هذه الفئات لاستخلاص نظرية أو تفسير.

 

ختامًا 

إن طرق تحليل البيانات مفيدة لكل محللي الأعمال، ويمكن استخدامها للمساعدة في حل مشكلة أو لتحسين حل موجود أو لتحديد الفرص للمنتجات والخدمات الجديدة، إنها أداة رائعة يجب أن تمتلكها كل شركة.

 

لذا إن وددت التعمق في هذا المجال لتطبيق استراتيجيات تحليلية في نظام شركتك أكثر احترافية وفعالية فيمكنك التوجه لحضور تدريب أساليب وتقنيات تحليل البيانات في دبي.