ماذا يعني التحليلات؟
التحليلات هي الحرارية التي تشير إلى عملية جمع البيانات وتحليلها وتفسيرها لاكتساب رؤى قيمة واتخاذ قرارات مستنيرة. إنه مجال واسع يمتد على العديد من التخصصات مثل الرياضيات والإحصاء والحوسبة وعلوم البيانات.
الهدف من التحليلات هو الكشف عن أنماط ذات مغزى في البيانات وإيصالها بوضوح ودقة حتى يمكن استخدامها لتحسين العمليات والنتائج. يتم استخدامه في العديد من المجالات بما في ذلك الأعمال التجارية والرعاية الصحية والتمويل والتسويق والحكومة.
هناك العديد من أنواع التحليلات المختلفة ، بما في ذلك التحليلات الوصفية والتنبؤية والتعليمية. تُستخدم التحليلات الوصفية لوصف ما حدث في الماضي ، بينما تُستخدم التحليلات التنبؤية للتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل. تُستخدم التحليلات الوصفية للتوصية بإجراءات محددة تستند إلى البيانات والتحليلات.
تتطور أدوات وتقنيات التحليلات باستمرار ، حيث تستثمر العديد من الشركات والمؤسسات في التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والبيانات الضخمة لاكتساب رؤى أكثر قيمة. ومع ذلك ، من المهم أن نتذكر أن نجاح التحليلات لا يعتمد فقط على الأدوات المستخدمة ، ولكن أيضًا على جودة البيانات التي تم جمعها وقدرة المحللين على تفسيرها بدقة وبشكل ملائم.
أنواع تحليل البيانات
هناك أربعة أنواع رئيسية من تحليل البيانات: الوصفي والتشخيصي والتنبؤي والوصفي. كل نوع من أنواع تحليل البيانات له هدف محدد ويستخدم تقنيات مختلفة لتحقيقه.
التحليل الوصفي
التحليل الوصفي هو النوع الأساسي لتحليل البيانات. يركز على تلخيص معلومات البيانات المتاحة لفهم ما حدث في الماضي. تشمل تقنيات التحليل الوصفي المخططات والجداول والمقاييس الإحصائية مثل المتوسط والمتوسط والانحراف المعياري. يُستخدم التحليل الوصفي للإجابة على أسئلة مثل "ماذا حدث؟" و "من هم عملاؤنا؟".
التحليل التشخيصي
يركز التحليل التشخيصي على فهم سبب حدوث شيء ما. يستخدم تقنيات التحليل الإحصائي لتحديد الأنماط في البيانات وتحديد أسباب نتيجة معينة. تُستخدم التحليلات التشخيصية للإجابة على أسئلة مثل "لماذا انخفضت المبيعات في الربع الأخير؟" و "ما سبب شكاوى العملاء؟".
التحليلات التنبؤية
تستخدم التحليلات التنبؤية تقنيات النمذجة الإحصائية للتنبؤ بما قد يحدث في المستقبل. يستخدم البيانات التاريخية لتحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن استخدامها لعمل تنبؤات حول الأحداث المستقبلية. تُستخدم التحليلات التنبؤية للإجابة على أسئلة مثل "ما مدى احتمال قيام العميل بإلغاء اشتراكه؟" و "ما هي توقعات المبيعات للربع القادم؟".
التحليل الوصفي
التحليلات الوصفية هي أكثر أنواع تحليل البيانات تقدمًا. يستخدم تقنيات النمذجة الإحصائية للتوصية بالإجراءات التي يمكن اتخاذها لتحقيق نتيجة معينة. تُستخدم التحليلات الوصفية للإجابة على أسئلة مثل "ما هي أفضل استراتيجية تسويق لزيادة المبيعات؟" و "ما هو أفضل سعر لتحقيق أقصى ربح؟".
عملية تحليل البيانات
عملية تحليل البيانات عبارة عن مجموعة من الخطوات التي تهدف إلى استخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعة البيانات. يمكن تقسيم هذه العملية إلى أربع خطوات رئيسية: جمع البيانات وتنقية البيانات وإدارة البيانات وتحليل البيانات.
جمع البيانات هو الخطوة الأولى في عملية تحليل البيانات. في هذه الخطوة ، يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة. يمكن أن تكون هذه المصادر أنظمة معلومات ، نماذج ، دراسات استقصائية ، من بين أمور أخرى. من المهم أن تكون البيانات المجمعة ذات صلة ودقيقة حتى يكون التحليل فعالاً.
يعد تنظيف البيانات الخطوة الثانية في عملية تحليل البيانات. في هذه الخطوة ، يتم فحص البيانات التي تم جمعها وتصحيحها للتأكد من أنها دقيقة ومتسقة. يعد تنقية البيانات أمرًا ضروريًا لضمان استناد التحليل إلى بيانات دقيقة وموثوقة.
إدارة البيانات هي الخطوة الثالثة في عملية تحليل البيانات. في هذه الخطوة ، يتم تنظيم البيانات وتخزينها بحيث يمكن الوصول إليها بسهولة واستخدامها للتحليل. من المهم أن يتم تخزين البيانات بشكل آمن وأن الأشخاص المصرح لهم فقط هم من يمكنهم الوصول إلى البيانات.
تحليل البيانات هو الخطوة الرابعة والأخيرة في عملية تحليل البيانات. في هذه الخطوة ، يتم تحليل البيانات لاستخراج المعلومات ذات الصلة. هناك العديد من تقنيات تحليل البيانات ، مثل الإحصاء الوصفي ، وتحليل الانحدار ، وتحليل السلاسل الزمنية ، وغيرها. يعتمد اختيار أسلوب تحليل البيانات على أهداف التحليل والبيانات المتاحة.
أدوات وتقنيات
هناك العديد من الأدوات والتقنيات المستخدمة في Analytics ، ولكل منها غرضه وتطبيقه الخاص. من بين الأدوات الرئيسية ، تبرز R ، وهي لغة برمجة تستخدم لتحليل البيانات وتطوير النماذج الإحصائية. باستخدام R ، من الممكن إجراء العديد من العمليات ، مثل معالجة البيانات والرسوم البيانية والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي.
بالإضافة إلى R ، هناك أداة أخرى مستخدمة على نطاق واسع في Analytics وهي SQL ، وهي لغة استعلام منظمة تستخدم للوصول إلى قواعد البيانات العلائقية ومعالجتها. باستخدام SQL ، من الممكن إجراء عمليات مثل تحديد وإدراج وتحديث وحذف البيانات في قاعدة البيانات ، بالإضافة إلى السماح بإنشاء التقارير وتصورات البيانات.
لغة برمجة أخرى مستخدمة على نطاق واسع في Analytics هي Python ، التي تحتوي على العديد من المكتبات التي تهدف إلى تحليل البيانات ، مثل Pandas و Numpy و Scikit-Learn. باستخدام Python ، يمكنك إجراء مجموعة متنوعة من العمليات ، مثل معالجة البيانات والرسوم البيانية والنمذجة الإحصائية والتعلم الآلي.
بالإضافة إلى أدوات البرمجة ، هناك العديد من التقنيات المستخدمة في التحليلات ، مثل استخدام خوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالبيانات وتصنيفها ، واستخدام تقنيات تصور البيانات لاستكشاف الأفكار ونشرها ، واستخدام تقنيات التحليل الاستكشافي.بيانات لتحديد الأنماط والاتجاهات في بيانات.
من المهم إبراز أهمية تصور البيانات في Analytics. تصور البيانات هو تقنية تستخدم لتقديم المعلومات بطريقة واضحة وموضوعية ، مما يسمح للمستخدمين بفهم وتفسير البيانات بسهولة وكفاءة أكبر. تتوفر العديد من أدوات تصور البيانات ، مثل Tableau و Power BI و QlikView. باستخدام هذه الأدوات ، يمكنك إنشاء تصورات تفاعلية وديناميكية تسمح لك باستكشاف البيانات وتحليلها بشكل أكثر كفاءة.
تطبيقات تحليل البيانات
تحليلات البيانات هي مجال تم استخدامه على نطاق واسع في العديد من الصناعات ، من الأعمال التجارية إلى الرعاية الصحية والرياضة والتصنيع. بهدف استخراج معلومات قيمة من مجموعات البيانات الكبيرة ، أثبت تحليل البيانات أنه أداة قوية لاتخاذ القرارات الاستراتيجية وتحسين العمليات.
الأعمال والتسويق
في قطاع الأعمال والتسويق ، يتم استخدام تحليل البيانات على نطاق واسع لفهم سلوك المستهلك وتحديد اتجاهات السوق وتحسين كفاءة الحملات التسويقية. من خلال تحليل البيانات ، من الممكن تحديد قنوات التسويق الأكثر فعالية ، والمنتجات الأكثر شيوعًا وتفضيلات المستهلك.
البيع بالتجزئة والمبيعات
في البيع بالتجزئة والمبيعات ، تُستخدم تحليلات البيانات لتحسين كفاءة العمليات ، من إدارة المخزون إلى التنبؤ بالطلب. من خلال تحليل البيانات ، من الممكن تحديد المنتجات ذات معدل دوران منخفض ، وما هي فترات الطلب الأكبر وأيها يفضل المستهلكون.
الصحة
في الرعاية الصحية ، يتم استخدام تحليل البيانات لتحسين جودة الرعاية وتحديد أنماط المرض وتحسين كفاءة العلاج. من خلال تحليل البيانات ، من الممكن تحديد العلاجات الأكثر فعالية ، وما هي عوامل الخطر لأمراض معينة وما هي الاتجاهات الصحية في مناطق معينة.
التجارة الإلكترونية
في التجارة الإلكترونية ، يتم استخدام تحليل البيانات لتحسين تجربة المستخدم وتحديد أنماط الشراء وتحسين كفاءة العمليات. من خلال تحليل البيانات ، من الممكن تحديد المنتجات الأكثر شيوعًا ، وما هي تفضيلات المستهلك وأي فترات الطلب الأكبر.
الرياضة
في الرياضة ، يتم استخدام تحليل البيانات لتحسين أداء الرياضيين وتحديد أنماط اللعب وتحسين كفاءة الفريق. من خلال تحليل البيانات ، من الممكن تحديد ما هي قدرات الرياضيين ، وما هي التكتيكات الأكثر فاعلية وما هي اتجاهات الأداء في بعض المسابقات.
تصنيع
في التصنيع ، يتم استخدام تحليل البيانات لتحسين كفاءة العملية وتحديد أنماط الإنتاج وتقليل تكاليف الإنتاج. من خلال تحليل البيانات ، من الممكن تحديد أكثر مراحل العملية استهلاكا للوقت ، وما هي اختناقات الإنتاج وما هي اتجاهات جودة المنتج.
