طرق تحليل البيانات

طرق تحليل البيانات…الخطوات والأدوات المستخدمة

مرح سلومي
مرح سلومي

تم التدقيق بواسطة: فريق أراجيك

5 د

يُعرّف تحليل البيانات بأنه استراتيجية ترتيب ونمذجة وأرشفة ورصفٍ للبيانات؛ بهدف اكتشاف معلوماتٍ مفيدةٍ تساعد المؤسسة على اتخاذ قراراتها بشكلٍ مدروس. تتم العملية بخطةٍ عميقة وبوقتٍ يختلف من منشأة إلى أخرى، فقد تعتمد كلّ واحدةٍ على خطة معينة وأساليب كمّية ونوعية لتكديس المعلومات والبدء بتحليلها حسب الكمية المجمّعة.

يتم استخدام أدواتٍ عديدة لإتمام العملية، بالإضافة إلى بعض طرق تحليل البيانات والتي سنتعرف عليها بالتفصيل في مقالنا هذا.


الهدف من تحليل البيانات

يعتبر هذا المجال من أكثر مجالات التكنولوجيا تأثيراً وطلباً في عصرنا الحالي. تهدف بشكلٍ مباشر إلى تبسيط المعلومات المتشابكة والمعقدة إلى سلسلةٍ من البيانات المرتبة والبسيطة التي تخوّل صاحب الأعمال إلى اتخاذ قراراتٍ سليمة، وتحقيق الأهداف المرجوّة.

توفر تحليلات البيانات تخمينًا للأحداث التي تساعد المحلل أن يحصل على إجاباتٍ مقنعة، وحلّ المشاكل وتفسيرها بطرقٍ علمية موثوقة.


أساليب و طرق تحليل البيانات

ذو صلة

التحليل النوعي

يجيب هذا النهج بشكلٍ أساسيّ على بعض أنماط الأسئلة مثل "كيف"، و "ماذا"، أو "لماذا". حيث تتم معالجة هذه الأسئلة بطريقةٍ كمّية مثل الاستبيانات، وقياس المواقف والنتائج القياسية وغيرها. عادةً ما يكون هذا النوع من تحليل البيانات على شكل نصوص أو مقالات، كما قد تأتي على شكل فيديو أو بودكاست.


التحليل الكمي

تعتمد هذه الطريقة على الأرقام بشكلٍ مباشر. حيث يتم فرز جميع المعلومات الإحصائية وترتيبها لاستخدامها كمراجعٍ رقمية.


تحليل النص

تسعى هذه الطريقة إلى فكّ شيفرة اللغات البشرية، وجمع البيانات النصية لاستخراج المعلومات والحقائق من باطنها. ويهدف بشكلٍ مباشر إلى إنشاء شريطٍ من البيانات المنظمة و المهيكلة، وأيضًا تحويل جميع الأجزاء غير المتجانسة والمعقدة إلى أجزاء بيانات سهلة القراءة والإدارة والتفسير.


التحليل الإحصائي

تهدف هذه الطريقة إلى جمع جميع البيانات الإحصائية مثل الاستطلاعات وبيانات المراقبة والتأكد من صحتها، ومن ثم تطبيق التحليل الإحصائي.


التحليل الشخصي

يعتبر هذا النوع بمثابة بحثٍ معمق للتحليل الإحصائي. كما يطلق عليه "التحليل الجذري" لأنه يتضمن عمليات اكتشاف لُب البيانات والتنقيب عن مصدرها. كما تنقسم وظائف التحليلات التشخيصية إلى ثلاث فئات:

  1. تحديد الحالات الشّاذة: بعد الانتهاء من التحليل الإحصائي، يُطلب من المحللين تحديد البيانات أو النقاط التي تتطلب مزيدًا من الدراسة؛ لأن هذه البيانات قد تثير اسئلة لا يمكن الإجابة عليها من وجهة نظر علم التحليل.
  2. التعمق في التحليلات: يهدف المحللون إلى كشف جذور البيانات، حتى يحصلوا على شرح الحالات الشاذة، وإعطاء أجوبة منطقية. غالبًا ما تتطلب هذه الخطوة البحث عن أنماط خارج مجموعة البيانات الخالية، واللجوء إلى سحب البيانات من مصادر خارجية.
  3. تحديد العلاقات السببية: يتم الكشف عن العلاقات الخفية من خلال النظر في الأحداث التي كانت سببًا في تَشكل الحالات الشاذة. ويمكن استخدام نظرية الاحتمالات، وتحليل الانحدار، وتحليل بيانات السلاسل الزمنية للكشف عن الخيط المفقود.

التحليل التوقعي

تعتمد هذه الطريقة من التحليل على البيانات التاريخية ودمجها مع أساليب الكشف الحديثة للعثور على الأنماط والاتجاهات الهامة، والتنبؤ بما قدّ يحدث لاحقًا. تنتقي أغلب المؤسسات هذه الطريقة من بين طرق تحليل البيانات؛ وذلك بسبب مزاياها المتنوعة مثل حجم البيانات والعمل عليها على أجهزة الكمبيوتر التي تعتبر متوفرة في متناول الجميع، بالإضافة إلى استخدامها للبرمجيات الأسهل، وتماشيها مع جميع الظروف الاقتصادية. وفيما يلي أبرز الاستخدامات الشائعة للتحليل التوقعي:

  1. كشف الاحتيال.
  2. تحسين الحملات التسويقية.
  3. تحسين العمليات.
  4. تقليل المخاطر.

التحليل الوصفي

تقترح التحليلات الوصفية مسارات عملٍ مختلفة، وتوصيات حسابية، كما تحدد الآثار المحتملة التي يمكن الوصول إليها بعد التحليل التوقعي.


خطوات تحليل البيانات

يمكن لأي أحد باستخدام هذه السلسلة أن يكون قادراً على تحليل البيانات، عبر اتباع الخطوات التالية بالترتيب:

  1. طرح أسئلة صحيحة: قبل البدء بجمع البيانات يجب أن يكون المحلل على دراية بما يريد فعله. لذلك يجب التفكير في البيانات التي ستتم معالجتها أو بناء فرضية لتحليلها، وطرح أسئلة عن الهدف المحدد والنتيجة المرجوة والطرق  المستخدمة مهمٌ جدًا في البداية.
  2. جمع البيانات: بعد تجميع الأسئلة وتحديد الهدف، الآن حان الوقت لجمع البيانات على أساسها والتي ستجيب لاحقًا على جميع الأسئلة.
  3. جرد البيانات: بما أن البيانات التي جمعت من مصادر متعددة، فمن المؤكد أن هنالك معلومات قيمة وأخرى لا. وهنا من الضروري فرز البيانات والتخلص الزوائد، والتأكد من عدم وجود بيانات غير مكتملة أو متناقضة والتخلص منها.
  4. تحليل البيانات: بعد جمع ثروةٍ من البيانات، جاء دور تحليلها وفقاً للطرق والأدوات المتاحة والمناسبة.
  5. تفسير النتائج: وأخيراً تنتهي هذه السلسلة بتفسير النتائج واستخلاص الرؤى ذات المغزى، وإنشاء تصورات عن طريق تحديد النسب والمخططات والرسوم البيانية.

أبرز أدوات تحليل البيانات

يتم استخدام مجموعةً من التقنيات الحديثة كأدوات لتحليل البيانات، ومن أشهرها:

  • مايكروسوفت إكسل: وهو برنامج جداول البيانات، يستخدم من أجل ترتيب المعلومات وإعداد التقارير، كما يمكن استخدامه في جميع طرق تحليل البيانات.
  • بايثون: وهي لغة برمجة مهمةٌ جدًا وسهلة. يستخدم لتجريف البيانات وتحليلها، وإعداد التقارير.
  • لغة البرمجة "R": تستخدم هذه الأداة من أجل التحليل الإحصائي واستخراج البيانات.
  • دفتر "Jupyter": وهو برنامج تصميمٍ تفاعلي، يستخدم من أجل مشاركة التعليمات البرمجية، وإنشاء البرامج التعليمية، وتسليم العمل.
  • إطار معالجة البيانات "Apache Spark": هذه الأداة السريعة تستخدم عادةً لمعالجة البيانات الضخمة.
  • مجموعة البرامج الإحصائية "SAS": تستخدم هذه الأداة في طريقة التحليل التوقعي، ودعم المستخدم والتركيز على الأعمال التجارية.
  • مايكروسوفت باور BI: وهي مجموعة من تحليلات الأعمال، تستخدم من أجل تصوير البيانات وحتى إنهاء التحليلات التنبؤية.
  • أداة تصوير البيانات"Tableau": والذي يستخدم من أجل تنسيق صفحات المعلومات وأوراق الأعمال.
  • منصة "KNIME": وهي منصة برمجة مرئية تساعد على التنقيب عن البيانات.

هل أعجبك المقال؟