ما هو تحليل البيانات؟ المهارات والتقنيات وأخطاء المبتدئين

التعرف على كل ما يتعلق بموضوع ما هو تحليل البيانات؟ أصبح الآن نقطة تحول رئيسية في المجال الإحصائي بشكل خاص والعالم بشكل عام؛ لما للموضوع من أهمية كبرى ودور محوري على الصعيد الشخصي والصعيد العملي؛ فمن خلال التحليل الدقيق والمنهجي يمكن الكشف عن (الأنماط والعلاقات والاتجاهات الخفية داخل البيانات)، وهو الأمر الذي يسهم في دعم اتخاذ القرار وتحقيق المنفعة العامة للمجتمع.

 

هي عملية تتم داخلها تحويل البيانات الأساسية إلى رؤية قابلة للتطبيق العملي، ويتم ذلك من خلال مجموعة من الأدوات المحددة والتقنيات العملية ومجموعة العمليات التي توظف؛ من أجل التعرف على الاتجاهات، وتستطيع التوصل لحلول عملية للمشكلات عبر استخدام البيانات؛ وبذلك تستطيع عملية تحليل البيانات (تشكيل عمليات الأعمال ودعم عملية اتخاذ القرار وتطوير نمو مجال الأعمال)، وهوما يتطلب التعرف على ما هو تحليل البيانات؟.

 

تعد وظيفة محلل البيانات من أهم الوظائف في العصر الحالي؛ لما لها من دور قوي وفعال؛ وذلك تماشيًا مع التطور التكنولوجي والتطور الصناعي والتجاري الذي يشهده العالم، ويتمثل دور محلل البيانات في مجموعة من المهام الرئيسية؛ التي توضح الدور والوظيفة الحقيقة لتحليل البيانات، وهي كما يلي:

1-يتمثل أول أدوارها الوظيفية في العمل على جمع البيانات المراد تحليلها بعناية ودقة.

2-يتمثل ثاني دور لها في القيام بعملية تنظيم البيانات التي تم تجميعها والقيام بعملية التبويب لها.

3-يتمثل ثالث دور لها في القيام بالتوصل إلى العلاقات والأنماط بين مجموعة من المتغيرات التي لا تكون واضحة من البداية.

4- يتمثل دورها الرابع في القيام بعملية تفسير الظواهر محل الدراسة؛ وذلك من أجل القيام بعملية الربط بصورة جيدة وتقديم التفسيرات العميقة الذي تُساعد المُحلل من الاقتراب من الفهم السليم لموضوع ما هو تحليل البيانات؟ وتفسير النتائج بصورة منطقية.

5-يتمثل دورها الخامس في كونه أهم الأدوار، وهو يظهر من خلال المساهمة في عملية اتخاذ القرار بناء على مجموعة من الأسس العلمية الدقيقة.

 

تعرف على: البيانات في البحث العلمي| أساليب تحليل

 

تمتع الفرد بمهارة تحليل البيانات هام للشخص المهتم بالمجال الإحصائي والتجاري، وتعني هذه المهارة بالقدرات التقنية والفنية؛ التي تتيح للشخص التعامل مع البيانات وإتمام التحليلات الصعبة؛ لخلق اتجاهات مبتكرة للمستقبل؛ وبالتالي دعم عملية اتخاذ القرار برؤية مستنيرة، ومن أهم المهارات الواجب توافرها ما يلي:

♦ تصور البيانات

امتلاك المحلل هذه القدرة يكن هام جدًا، ويعني بتوافر رؤية بصرية تصل به إلى نتائج ملموسة؛ من خلال مجموعة من الرسومات التوضيحية إلى نتائج واقعية ملموسة وناجحة، وهو ما يدعم الباحث في صنع القرار داخل المؤسسة؛ عبر تحديد الأنماط والأفكار الصعبة والتوصل للقرارات المستنيرة.

 

♦ تنظيف البيانات

لكي يتعرف المحلل أكثر على كل ما يخص ما هو تحليل البيانات؟؛ عليه إدراك قوة المهارات التي يحتاجها، ومنها تنظيف البيانات، وتعني هذه القدرة أو المهارة بإمكانية الباحث من فلترة البيانات المطروحة أمامه، واستبعاد الأخطاء والقيم المتطرفة بالبيانات، والعمل على التأكد من صلاحية استخدام البيانات، والقدرة على إتمام تحليل صحيح؛ ليخرج ببيانات سليمة دون خطأ.

 

♦ البرمجة

فهم المحلل للغات البرمجة ليس أمر اختياري بل هو أمر إجباري من أجل امتلاكه القدرة الكافية؛ للوصول وتحليل والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة؛ وبالتالي القدرة على تحقيق إدارة فعاله لها، وإتمام التحليلات المعقدة، وأهم لغات البرمجة النصية (python، matlab) ولغات الحوسبة الإحصائية (R، SAS).

 

♦ إدارة قاعدة البيانات

مهام المحلل تتطلب وجود مهارة هامة لديه مثل هذه، وأن يصبح خبير في التعامل ب (SQL) لقواعد البيانات المنظمة، وبالنسبة لقواعد البيانات غير المنظمة يجب أن يتعامل ب (NoSQL)؛ وذلك بهدف الحصول على مجموعة كبيرة من البيانات والتمكن من إدارتها، والتوصل لكل جديد عن ما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ التعلم الآلي

لا يمثل كون المحلل خبير في التعلم الآلي بند أساسي للشركات والمؤسسات؛ وذلك لا يعني بانعدام الخبرة في المجال؛ فيجب أن يكن على علم بمجموعة من المبادئ الرئيسية المساهمة في تحليل البيانات؛ وبالتالي يجب تحقيق الفهم السليم (للمفاهيم، الخوارزميات) للتعلم الآلي؛ للمساعدة في تنفيذ النماذج التنبؤية، وطرح رؤى تساعد في عملية التحليل.

 

♦ مهارات Excel

يلزم للمحلل تعلم مهارة Excel؛ لكونها من المهارات التقنية الأساسية المطلوبة في محلل البيانات؛ فمن خلال تعلم المحلل هذه المهارة يستطيع تحويل البيانات الأولية لتنسيق قابل للقراءة، وتنفيذ تحليلات سريعة وأتمتة الحسابات المعقدة؛ وبالتالي إنشاء جداول ومخططات محورية.

 

♦ القدرة على حل المشكلات

امتلاك محلل البيانات تقنية حل المشكلات شيء هام للغاية؛ وذلك لكي يستطيع تخطي العقبات التي تواجهه خلال عملية التحليل للبيانات، ويبدأ بتحديد الصعوبات ومن ثم التوصل للأفكار الحديثة العملية وتنفيذها بشكل فعال، والاقتراب من الفهم لموضوع ما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ الاتصال

يتميز المحلل بامتلاك قدرة هامة مثل هذه؛ لكونها داعمة له في عملية التحليل، وتمكنه من عرض اتجاهاته بصورة أكثر فاعلية أمام الجمهور؛ وبذلك تحقق لغة الاتصال درجة عالية وهامة من الفهم للاتجاهات والرؤى الخاصة بالمحلل للأفراد غير التقنيين والمؤسسة ككل.

 

♦ التفكير النقدي

امتلاك المحلل مهارة التفكير النقدي والرؤية النقدية عامل هام؛ لكي يستطيع العمل على تقيم المعلومات؛ من خلال وجهات النظر المتنوعة؛ وبالتالي يستطيع إتمام عملية استخلاص النتائج من البيانات بشكل صحيح، ويكون ذلك من خلال استخدامه للمنطق والاستنتاج.

 

♦ العمل الجماعي والتعاون

كون المحلل منفرد في شغله لا يعني فشله؛ ولكن تختلف النتائج في حين العمل في تيم جماعي وبصورة متنوعة، وهو ما يعني قدرة المحلل على التعاون أثناء إجرام عملية التحليل للبيانات، وأيضًا قدرته على التعامل مع أصحاب المصلحة الخارجين.

 

♦ الانتباه إلى التفاصيل

تمثل هذه النقطة دور هام جدًا للتوصل لتنفيذ ومعرفة ما هو تحليل البيانات؟؛ من أجل قيام عملية التحليل للبيانات على مستوى عالي من الدقة والانتباه؛ الذي يصل لأدق التفاصيل بدايًة من فلترتها وصولًا إلى عرض الرؤى المستخلصة واتخاد القرارات المستنيرة.

 

 

تحليل البيانات الآن من الأدوات الجوهرية المعتمدة عليها مختلف المؤسسات والقطاعات في العصر الحديث؛ لما له من دور فعال في دعم اتخاذ القرار وتحسين الأداء ورفع كفاءة العمل؛ وبالتالي لم يعد استخدام تحليل البيانات مقتصر على المتخصصين في الإحصاء بل امتد؛ ليشمل وظائف والمجالات متنوعة، وهما كما يلي:

♦ الوظائف المتخصصة في تحليل البيانات

1-محلل بيانات (Data Analyst)

2-محلل إحصائي (Statistical Analyst)

3-عالم بيانات (Data Scientist)

4-محلل ذكاء الأعمال (Business Intelligence Analyst)

 

♦ وظائف الأعمال والإدارة

1-إدارة الأعمال والتخطيط الاستراتيجي

2-تحليل الأسواق وأبحاث التسويق

3-إدارة المبيعات وتوقع الطلب

4-إدارة سلاسل الإمداد واللوجستيات

5-الإدارة المالية والمحاسبة

 

♦ الوظائف التقنية والرقمية

1-محلل نظم (Systems Analyst)

2-مهندس بيانات (Data Engineer) لابد أن يعلم ما هو تحليل البيانات؟

3-محلل تجربة المستخدم (UX Analyst)

4-تحليل أداء المواقع والتطبيقات

 

♦ الوظائف الصحية والطبية

1-تحليل البيانات الطبية والصحية

2-إدارة المستشفيات وجودة الخدمات الصحية

3-الأبحاث السريرية والدوائية

 

♦ الوظائف التعليمية والأكاديمية

1-الباحثون الأكاديميون

2-أعضاء هيئة التدريس

3-مراكز الدراسات والبحوث

4-تحليل نتائج الاختبارات والتقويم التربوي

 

♦ وظائف الحكومة والسياسات العامة

1-تحليل السياسات العامة

2-التخطيط الحضري والسكاني

3-الإحصاء الحكومي والتعدادات

4-تحليل مؤشرات التنمية

 

♦ وظائف الإعلام والرياضة

1-تحليل بيانات الإعلام الرقمي

2-تحليل سلوك الجمهور

3-تحليل الأداء الرياضي والبدني

 

نظرًا لمجال تحليل البيانات كونه مجال واسع ومتشعب ومتداخل مع غيره من المجالات الأخرى؛ فتتعدد أنواع البيانات التي يتم تحليلها، وتختلف باختلاف المجال ونوعية الوظيفة الخاصة بها، ويكن لكن نوع من البيانات الأسلوب الخاص بالتحليل وفقًا لطبيعتها الخاصة، ويتضح ذلك أكثر بعد أن يحقق المحلل الفهم الشامل لما هو تحليل البيانات؟، وتتمثل أنواع البيانات فيما يلي:

♦ البيانات الكمية

يتمثل هذا النوع في البيانات التي يتم التعبير عنها في صورة (أرقام وقيم كمية محددة)، وتتصف وظيفة المحلل هنا بتحليل البيانات الكمية؛ وذلك ضمن مجال التحليل الإحصائي، وأهم أمثلة للبيانات الكمية (أرقام المبيعات، عدد زوار المواقع الإلكترونية، نسبة الوصول للنقر داخل الموقع، نسبة زيادة الإيرادات).

 

♦ البيانات النوعية

يتمثل هذا النوع من البيانات في مجموعة من المعلومات تكون وصفية أكثر من كونها كمية، ولا يندرج تحتها أي ارقام، وتتصف وظيفة المحلل هنا بالتحليل النوعي، وداخل هذا النطاق يتعامل المحلل مع (الخصائص، المتغيرات)؛ وقد يستخدم في تحليل البيانات الناجمة عن المقابلات والتجارب العملية.

 

♦ البيانات الإحصائية

هذا النوع من البيانات يكون قائم على علم الإحصاء والاحتمالات والبيانات الرقمية، ويقوم المحلل باستخدام التقنيات الخاصة بالتحليل الإحصائي؛ من أجل تفسير النتائج والتأكد من مدى مصداقيتها، وإدراك ما هو تحليل البيانات؟، وقد تشمل البيانات الإحصائية البيانات الكمية (الدراسات الاستقصائية ومعدلات المبيعات)، وأهم برمجها (Excel، SAS، SPSS، Stat soft).

 

♦ البيانات الوصفية

يتم استخدام داخل هذا النوع من البيانات المعلومات الخاصة بالوصف؛ التي تبتعد عن الأرقام، وتركز على تحديد الآثار المختلفة بعد التوصل إلى التحليل التنبؤي، وتحتاج إلى توجيه حسابي معين؛ للتوصل للقرار المناسب لاتجاهات الاعمال المتنوعة، ومن أهم أنواعها (البيانات الاسمية والبيانات الترتيبية).

 

♦ البيانات النصية

هذا النوع من البيانات يشتمل على النصوص التي يتطلب الوضع التعامل معها؛ من خلال استخدام التحليل النصي للتوصل إلى الحقائق والمعلومات من النصوص، ويكن الهدف من هذا النوع توفير محتوى مجاني منظم للبيانات، ويعمل على تيسير القراءة والتفسير والتحليل والتوصل للنتائج، ويكون قائم على بند هام وهو المعرفة الكاملة للأشخاص عن اللغات، ومرادفاتها وذلك للتواصل للمعنى السليم.

 

♦ البيانات التشخيصية

بعد توصل المحلل لإدراك كل ما يتعلق بموضوع ما هو تحليل البيانات؟، يتضح له أن هذا النوع من البيانات في التحليل يساعد على تمكين المحللين والمديرين التنفيذيين من التوصل للفهم السليم؛ لسبب حدوث شيء ما، وهذا الهدف الأكثر استخدامًا داخل هذا النوع من البيانات (معرفة أسباب حدوث الأمور ومعالجتها وتجنبها مستقبليًا)، ويتمتع هذا النوع من البيانات عند التحليل بتوفير إجابات مباشرة وقابلة للتطبيق.

 

يعد تحليل البيانات من العملية المنهجية؛ التي تهدف إلى تحويل البيانات الخام إلى معلومات ذات دلالة علمية؛ من خلال مجموعة من الخطوات المتتابعة، التي تبدأ بتحديد هدف التحليل مرورًا بجمع البيانات وتنظيمها ومعالجتها إحصائيًا وتنتهي بتفسير النتائج واستخلاص الاستنتاجات؛ ونظرًا لأن تحليل البيانات من العمليات الهامة؛ لذلك يجب معرفة جميع خطوات هذه العملية، وأهم الخطوات كما يلي:

♦ تحديد هدف التحليل

يلزم على المحلل الناجح الأول التعرف على الهدف وراء إتمام عملية التحليل للبيانات؛ وذلك لتسهيل تحديد الخطوات الخاصة بالتحليل وترتيب العملية بشكل صحيح والفهم لما هو تحليل البيانات؟؛ وذلك لا يتعلق بموضوع أو ظاهرة معينة أو فرضية بحثية محددة أو محاولة دعم اتخاذ قرار معين.

 

♦ جمع البيانات

هنا يلزم على المحلل القيام بعملية البحث والتجميع لجميع البيانات؛ التي تتعلق بموضوع التحليل، ويلزم استخدامها لإخراج نتائج قابلة للتنفيذ ولا يشترط مصدر محدد؛ ولكن تتنوع المصادر وفقًا للتناسب مع الموضوع محل الدراسة، مثل (الاستبيانات، المقابلات، السجلات الرسمية، قواعد البيانات).

 

♦ فحص البيانات وتنقيتها

يقوم المحلل بعد أن اتم جمع بياناته الخاصة بعملية التحليل (بإجراء فحص أولي للبيانات واكتشاف الأخطاء والقيم المفقودة والتعرف على حالات التكرار وعدم الاتساق)؛ وذلك ليتم تحديد البيانات القائم عليها التحليل؛ من أجل التوصل لتحليل سليم.

 

♦ ترميز البيانات وتنظيمها

خلال هذه المرحلة يقوم المحلل بعملية التحويل للبيانات محل الدراسة، وبشكل خاص تكن البيانات النوعية لتتحول إلى رقمية ورمزية، ومن ثم يتم وضع البيانات داخل جدول أو قاعدة بيانات؛ من أجل تسهيل معالجتها بشكل إحصائي، وهو ما يساعد في التعرف أكثر على ما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ اختيار أساليب التحليل المناسبة

بعد أن يتجاوز المحلل الخطوات السابقة يكن عليه أن يحدد الأسلوب الإحصائي المناسب للعملية التحليلية؛ وذلك يكن مترتب على نوعية البيانات محل التحليل والهدف وراء إجراء العملية.

 

♦ تنفيذ التحليل الإحصائي

وهنا يأتي الدور الهام، وهو القيام بتنفيذ الأسلوب المختار على البيانات محل الدراسة المحددة عبر استخدام البرامج الإحصائية، مثل (Excel، SAS، SPSS، Stat soft)؛ من أجل التوصل لنتائج ومؤشرات إحصائية سليمة.

 

♦ تفسير النتائج

خلال هذه المرحلة يقوم المحلل بالعملية التفسيرية لنتائج الدراسة؛ وذلك في ضوء الإطار النظري للبحث العلمي والدراسات السابقة المذكورة في البحث، وتوضيح التناسق بين عملية التحليل وفرضيات البحث العلمي.

 

♦ عرض النتائج وتوثيقها

يقوم المحلل هنا بعملية استعراض لنتائج العملية التحليلية الذي توصل إليها؛ من خلال استخدام مجموعة من الجداول والرسومات البيانية، وأيضًا النصوص التحليلية الواضحة، ويكن مع ذلك ضرورة التوثيق عبر استخدام الطرق العلمية الدقيقة.

 

♦ استخلاص الاستنتاجات والتوصيات

تركز هذه النقطة على المساعدة في فهم جزء من ما هو تحليل البيانات، فخلالها يقوم المحلل للبيانات بعمل استخلاص لمجموعة النتائج النهائية للعملية التحليلية، ومن ثم تقديم مجموعة مميزة من التوصيات العلمية الدقيقة والمترتبة بناء على النتائج الذي توصل إليها، وتقدم جديد للعلم ومفيدة للمجتمع.

 

يمكنك الحصول على دورة التحليل الإحصائي| من سندك

 

تشهد المؤسسات في الوقت الحالي تنمية سريعة في استخدام البيانات بمختلف أشكالها؛ وذلك لأن البيانات أصبحت مورد مهم لدعم العمل واتخاذ القرارات، وهو ما قاد إلى ضرورة الحاجة إلى أساليب حديثة للتعامل مع البيانات والاستفادة منها؛ لكي يتم تحقيق أهداف المؤسسات المختلفة، وأبرز التقنيات المستخدمة في تحليل البيانات ما يلي:

♦ معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing)

تمثل إحدى التقنيات التي تعمل على تمكين أجهزة الحاسوب من فهم اللغة البشرية المنطوقة والمكتوبة والتفاعل معها، وهو ما جعل محلل البيانات يعتمد على هذه التقنية في معالجة البيانات غير المهيكلة، مثل (الملاحظات النصية، الأخطاء الإملائية، الأوامر الصوتية، الرسائل النصية المتنوعة، غيرهم)، وتساعد المحلل في الإدراك السليم لما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ التنقيب في النص (Text Mining)

يستخدم محلل البيانات هذه التقنية؛ من أجل تحديد الاتجاهات والأنماط داخل البيانات النصية، مثل (رسائل البريد الإلكتروني، التغريدات، الأبحاث العلمية، المدونات، تصنيف محتوى الأخبار، تحليل تعليقات العملاء، فرز رسائل البريد الإلكتروني)؛ وذلك يكن بهدف الدعم في اتخاذ قرارات ذات صفة تنظيمية وتسويقية سليمة.

 

♦ تحليل بيانات المستشعرات (Sensor Data Analysis)

تستخدم هذه التقنية في فحص وتحليل البيانات الناتجة عن المستشعرات المختلفة، ويتم توظيفها على نطاق واسع في مجالات متنوعة، مثل (الصيانة التنبؤية للآلات، تتبع الشحنات، مراقبة الأداء التشغيلي للأنظمة الذكية)؛ وذلك من أجل أن تنتج هذه العمليات كميات كبيرة من البيانات القابلة للتحليل.

 

♦ اكتشاف أوجه الخلل (Anomaly Detection)

يتم من خلال هذه التقنية تحليل القيم والأحداث؛ التي لا تنخرط في النمط العام للبيانات، ويستخدم محلل البيانات هذه التقنية في (تحديد السلوكيات غير الطبيعية، تشخيص مصادر الخلل، العمل على معالجتها)؛ وذلك يتم من أجل ضمان تحسين جودة النتائج ودعم مسارات الأعمال المختلفة، والتدريب لفهم ما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ التعلم الآلي (Machine Learning)

تتمثل هذه التقنية من ضمن التقنيات المتقدمة في تحليل البيانات؛ وذلك لكونها تعمل بالاعتماد على الخوارزميات القادرة على التعامل مع البيانات، واستخلاص الأنماط منها دون برمجة صريحة، وتستخدم هذه التقنية في (التنبؤ، التصنيف، التجميع، دعم اتخاذ القرار).

 

♦ التحليل التنبؤي (Predictive Analytics)

تستخدم هذه التقنية في استخدام البيانات التاريخية والنماذج الإحصائية؛ من أجل التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، ويتم تطبيقها على نطاق واسع في (التنبؤ بالطلب، تقدير المخاطر، تحسين الأداء المؤسسي).

 

♦ تصور البيانات (Data Visualization)

تعمل هذه التقنية على تمثيل البيانات بشكل بصري عبر استخدام الرسوم البيانية ولوحات المعلومات التفاعلية؛ وذلك لكي يساعد في تبسيط النتائج المعقدة وتسهيل فهمها من بشكل سابق عن متخذي القرار.

 

♦ تحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)

يتم تطبيق هذه التقنية عند التعامل مع أحجام هائلة ومتنوعة من البيانات، وتعتمد على بنى حوسبية متقدمة تقوم بمعالجة البيانات بسرعة وكفاءة، وهو ما يساعد في استخراج رؤى دقيقة تستخدم في دعم التخطيط الاستراتيجي، وتنفيذ عملي للفهم الشامل لما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ التحليل الإحصائي المتقدم

تستخدم هذه التقنية بشكل خاص في الدراسات الأكاديمية والبحوث العلمية، ويتم من خلال هذه التقنية استخدام الأساليب الإحصائية المتطورة، مثل: (تحليل الانحدار المتعدد، تحليل التباين، تحليل العوامل).

 

توجد مجموعة من التحديات والصعوبات؛ التي تقف عائق أمام المحلل المبتدئ ولا يتوقف أثرها على ذلك؛ فهي تمتد لتؤثر على الدقة للنتائج الخاصة بالتحليل وجودة مخرجات العملية التحليلية، وتكون ناتجة من عنصر نقص المعلومات والخبرة الكافية لدى المحلل، وأبرز الأخطاء التي قد يقع فيها ما يلي:

♦ عدم تحديد هدف التحليل بوضوح

لا يجب للمحلل البدء بعملية التحليل الخاصة به دون معرفة الهدف الرئيسي الخاص بالعملية التحليلية؛ لكي يتم التركيز عليه ليصل لنتائج دقيقة وليس مشتتة وتبتعد عن الموضوع، وهو ما يمنع جعل التحليل بلا قيمة عملية وعلمية، وإمكانية تطبيق عملي للمحلل وتوضيح معرفته ما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ إهمال فحص جودة البيانات

يجب على محلل البيانات التأكد من صحة واكتمال البيانات، التي سيتم بناء عليها العملية التحليلية؛ وذلك لمنع وجود بيانات غير مكتملة أو حالة أخرى بها أخطاء، وهو الخطاء الأكثر شيوعًا وله تأثير مباشر على جودة النتائج.

 

♦ اختيار أساليب تحليل غير مناسبة

لابد للمحلل أن يكن متقن لمعرفة كل ما يخص أساليب التحليل؛ من أجل تحديد الأسلوب الأنسب للاستخدام في العملية التحليلية، ويتمثل هذا الخطاء في اختيار أسلوب لا يتماشى مع نوعية البيانات أو حجمها ما يقود لنتائج مضللة ولا تتسم بالدقة.

 

♦ تجاهل الافتراضات الإحصائية

يجب للمحلل المحترف التركيز علة نقطة هامة أثناء العملية التحليلية، وهي التحقق من شروط الاختبارات الإحصائية، وقد تتمثل في (التوزيع الطبيعي، تجانس التباين)؛ وذلك لضمان عنصر المصداقية للتحليل، ويساعده ذلك في استكشاف ما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ الاعتماد على الأداة بدل الفهم العلمي

لابد للمحلل أولًا ان يكن على علم ووعي كامل بموضوع الدراسة والبيانات القائم عليها التحليل؛ وذلك لاختلاف الخلفية النظرية والتفسير الخاص بالمخرجات، ويظهر الخطأ أكثر عند قيام المحلل باستخدام البرامج الإحصائية دون التطرق للسابق.

 

♦ سوء تفسير النتائج

قد يحدث أن المحلل أثناء القيام بخطوة التفسير لنتائج التحليل الخلط بين الارتباط والعلاقة السببية، وقد يحدث نوع من المبالغة في التفسير أو الاقتصار عند حد معين، وهو ما يقود في جميع الحالات إلى نتائج تحليل غير دقيقة.

 

 

الأشخاص الراغبون في التعرف على مجال تحليل البيانات والتعلم الصحيح منذ البداية؛ بالتأكيد يكن ليديهم مجموعة من التساؤلات الفعلية عن الموضوع، ويزداد اهتمامهم مع زيادة الاهتمام بالموضوع داخل المؤسسات المختلفة، وأهم الأسئلة الشائعة لتوضيح جميع جوانب ما هو تحليل البيانات ما يلي:

♦ ما الفرق بين تحليل البيانات والإحصاء؟

الإحصاء هو أحد المكونات الأساسية لعملية تحليل البيانات؛ وذلك يوضح أن عملية تحليل البيانات هي المفهوم الأشمل والأوسع؛ وبذلك يكن تركيز الإحصاء على استخدام الأساليب الرياضية لاستخلاص النتائج واختبار الفرضيات، وهو على عكس أن تحليل البيانات سلسلة متكاملة من المراحل تبدأ؛ من خلال جمع البيانات ثم فحصها ثم تنقيتها ثم تنظيمها ثم تحليلها عبر استخدام الأدوات الإحصائية ثم تفسير النتائج وربطها بسياق الدراسة وأهدافها؛ وبالتالي تحقيق الدعم لاتخاذ القرارات الصحيحة.

 

♦ ما أشهر أدوات تحليل البيانات؟

تتعدد أدوات تحليل البيانات وتختلف باختلاف طبيعة البيانات وأهداف التحليل؛ ولكن أشهرها برنامج (SPSS) ويتم استخدامه على نطاق واسع في البحوث الأكاديمية، وبرنامج (Excel) ويتم استخدامه في تحليل البيانات الوصفية وإدارة البيانات، (R، Python) هما لغتًا يتم استخدامهم في التحليل المتقدم والنمذجة الإحصائية، وبرنامج (Power BI) ويستخدم في عرض البيانات وتحليلها بصريًا، ويدعم معرفة المحلل ما هو تحليل البيانات؟ من زوايا متعددة.

 

♦ هل يقتصر تحليل البيانات على البحوث العلمية؟

لا يقتصر تحليل البيانات على البحوث العلمية فقط؛ فيمكن أن يستخدم في مجالات متعددة، ويعتبر الأداة الرئيسية لمختلف القطاعات، مثل (إدارة الأعمال، التسويق، القطاع الصحي، التعليم، الموارد البشرية، صنع السياسات العامة)، ويسهم تحليل البيانات في (تحسين الأداء المؤسسي، توقع الاتجاهات المستقبلية، تقييم القرارات).

 

♦ ما التحديات الشائعة في تحليل البيانات؟

توجد مجموعة كبيرة من الصعوبات؛ التي تقف حائلًا أمام تنفيذ عملية تحليل البيانات، ومن أبرزها (ضعف جودة البيانات وعدم اكتمالها، وجود قيم مفقودة وبيانات غير دقيقة، صعوبة اختيار الأساليب الإحصائية المناسبة لطبيعة البيانات، سوء تفسير النتائج وفصلها عن الإطار النظري للدراسة)، والتوصل للقدرة على شرح ما هو تحليل البيانات؟.

 

♦ هل يمكن أتمتة تحليلات البيانات؟

نعم، يستطيع محلل البيانات أتمتة العمليات وتحسينها؛ وذلك لأن هذه العملية تعبر عن استخدام أنظمة الكمبيوتر في إجراء المهام التحليلية مع تدخل بشري ضئيل أو بدون تدخل بشري، وتختلف هذه الآليات؛ من حيث التعقيد، مثل: (استخدام إحدى شركات الأمن السيبراني الأتمتة في جمع البيانات من كم هائل من نشاط الويب وإجراء مزيد من التحليل ثم استخدم العرض المرئي للبيانات في إظهار النتائج ودعم قرارات الأعمال).

 

♦ هل يمكن الاستعانة بمصادر خارجية في تحليلات البيانات؟

نعم؛ وذلك لكون تنفيذ الاستعانة يتيح للإدارة والفريق التنفيذي التركيز على عمليات الأعمال الأساسية الأخرى، ويكمن هنا دور الفرق المتخصصة في تحليلات الأعمال؛ حيث إنهم خبراء ويكونوا على دراية بأحدث تقنيات لتحليلات البيانات، وهذا يعني أنهم يمكنهم إجراء تحليلات للبيانات بشكل أكثر كفاءة، وتحديد الأنماط، والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية بنجاح، ولابد من التأكيد على أن الاستعانة بمصادر خارجية قد يمثل تحدي؛ بسبب ما ينطوي عليه من نقل المعرفة وسرية البيانات، وهو لتوضيح فهمك ما هو تحليل البيانات.

 

يمكنك الحصول على نسخة من كتاب علم البيانات pdf عبر الضغط هنا

 

يمكنك الحصول على نسخة من ملف تحليل البيانات للمبتدئين pdf عبر الضغط هنا ما يساعدك في التعرف أكثر على ما هو تحليل البيانات.

 

المصادر والمراجع

1-رامي صلاح جبريل، تحليل البيانات خطوة بخطوة spss، جامعة بني غازي، ليبيا، 2020

2-علاء طعيمة، علم البيانات،جامعة القادسية، كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات، العراق.

 

أوضح المقال أن التعرف على ما هو تحليل البيانات؟ وساعدك في تحقيق الفهم الشامل؛ كذلك يمكننا مساعدتك في تحليل بياناتك بالاعتماد على أحدث التقنيات البرمجية المستخدمة في عالم البيانات اليوم، مثل برامج: (Power Bi, R, Stat SQL ، Python )، ويمكنك التلم أكثر عن هذا المجال؛ من خلال الحصول على دورة تدريبية في الإحصاء متميزة من شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة وللتواصل واتساب.