أنواع تحليل البيانات وأدواتها| الدليل الكامل

مع التطورات التي يشهدها العالم والتقدم التكنولوجي؛ يمكن القول بأن تحليل البيانات أصبح المركز الرئيسي للقرار العملي والعلمي؛ وذلك لكونه يساعد في تحقيق الفهم السليم للأنماط والاتجاهات الغير ظاهرة للمعلومات، وهو ما توجب ضرورة التعرف أكثر على جميع أنواع تحليل البيانات، ولا يمكن التغافل عن دورها الحقيقي في مسندة الباحثين؛ لتحويل الأرقام والمعلومات إلى رؤى تدعم عملية اتخاذ القرار السليم.

 

هي مجموعة من الطرق المختلفة المتبعة من قبل المحللين؛ لإتمام عملية الفحص للبيانات (الكمية والنوعية)؛ من أجل تحقيق الإدراك التام لمعرفة الأنماط والاتجاهات الغير ظاهره بها، وأيضًا التوصل للمعلومات الدقيقة، والتي يمكن الاستناد عليها لإتمام عملية صنع القرار، واستشراف المستقبل وتحليل الظواهر؛ وبالتالي يتمثل دور أنواع التحليل للبيانات في التنظيم المنطقي، وتيسير عملية التحويل لأرقام وتوفير وجهات واضحة تدعم الدراسة.

 

يجب الاعتراف بأن تحليل البيانات هو حجر الزاوية الرئيسي؛ لفهم المعلومات واتخاذ القرارات المبنية على أدلة دقيقة، فالموضوع لا يقتصر على مجرد جمع الأرقام؛ ولكنه يمتد ليشمل تفسيرها واستخلاص رؤى تساعد الباحثين والمؤسسات على التقدم بثقة؛ وبالتالي اعتماد أنواع التحليل المختلفة هام للغاية؛ لكونه يجعل من الممكن فهم (ما حدث، معرفة السبب، التنبؤ بالمستقبل، اقتراح أفضل الحلول)، وأنواع تحليل البيانات الأربعة هم كما يلي:

 ♦ التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)

1-الهدف الرئيسي له هو العمل على تلخيص البيانات وتوضيحها بطريقة مفهومة؛ وذلك يكون عكس التعامل مع الأرقام الخام.

2-عند إجراء هذا التحليل يتم الاعتماد على الإحصاءات الأساسية، مثل: (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، النسب المئوية).

3-يدعم استخدام هذا النوع من التحليل المحلل في اكتشاف الاتجاهات العامة والأنماط السائدة داخل البيانات.

4-يتم في نطاق هذا النوع من التحليل استخدام الرسوم البيانية والجداول؛ لكي يتم تيسير قراءة البيانات بسرعة.

مثال عملي: معرفة نسبة الطلاب الناجحين في كل فصل دراسي وتوزيع أعمار المشاركين في دراسة.

 

 ♦ التحليل التشخيصي (Diagnostic Analysis)

1-في هذا النوع من التحليل يتم التركيز على مجموعة من المهام، وهي تحديد الأسباب والعوامل المؤثرة وراء النتائج والظواهر محل الدراسة.

2-يدعم هذا النوع من أنواع تحليل البيانات، التحليل استخدام المقارنات بين مجموعات البيانات مع العلاقات بين المتغيرات؛ وذلك يكون بهدف الفهم الصحيح لماذا حدث هذا؟.

3-يساعد التحليل التشخيصي المؤسسات في تحديد، والتعرف على المشكلات بدقة مع وضع استراتيجيات لمعالجتها.

4-يعتمد بصورة أكبر على تحليل السبب والنتيجة وربط النتائج بالأحداث والسياسات السابقة.

مثال عملي: تحليل سبب انخفاض رضا العملاء بعد إطلاق خدمة جديدة وربطه بعوامل مثل التأخير في التسليم وضعف جودة المنتج.

 

 ♦ التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)

1-في هذا النوع من التحليل يقوم محلل البيانات باستخدام البيانات السابقة، والحالية للمساعدة في توقع المستقبل.

2-يعتمد التحليل التنبؤي بشكل كبير على النماذج الإحصائية والذكاء الاصطناعي؛ لإتمام تحليل ذا نتائج صحيحة.

مثال: توقع حجم المبيعات في الأشهر القادمة.

 

 ♦ التحليل التوصيلي (Prescriptive Analysis)

1-يفضل محلل البيانات استخدام هذا النوع؛ لكونه يقوم بقتراح أفضل الحلول والإجراءات الممكنة بالاعتماد على نتائج التحليل.

2-هذا النوع من أنواع تحليل البيانات يدعم المؤسسات في التوصل لاتخاذ قرارات استراتيجية فعالة تفيد المؤسسات.

مثال: تحديد أفضل خطة تسويقية لزيادة المبيعات.

 

يمكنك الحصول على خدمة تحليل البيانات الإحصائية من شركة سندك

 

محلل البيانات الناجح لابد له أن يكن متقن جيد لأهم الأسس والمبادئ الرئيسية لعملية تحليل البيانات؛ حيث تتمثل في مجموعة من النظريات والمبادئ المنهجية، التي تستطيع إصدار الحكم على التحليل، وتضمن دقته وعمليته وأهم الأسس كما يلي:

 ♦ الموضوعية

محلل البيانات الناجح يجب عند قيامه بعملية التحليل الابتعاد التام عن الميول الذاتية، وعدم الانحياز للتوقعات المسبقة والشخصية أيضًا التي لا تبنى على أساس متين، ويحتم ذلك عليه ضرورة الالتزام بالتفسير المحايد للنتائج، التي تفرضه عليه العملية التحليلية للبيانات.

 

 ♦ الدقة

يجب على محلل البيانات التركيز على تنفيذ عنصر الدقة، ويعني بالتنفيذ السليم للقياسات؛ وبالتالي صحة العمليات الإحصائية في التنفيذ، وتحقيق تحليل سليم لا يوجد به أخطاء حسابية أو أخطاء منهجية، ويتماشى مع النوع المناسب من أنواع تحليل البيانات.

 

 ♦ الملاءمة

يجب على محلل البيانات تحري مدى دقة التناسب بين أسلوب التحليل المتبع مع طبيعة البيانات محل التحليل؛ وذلك بالتناسب أيضًا مع مستوى قياس البيانات وأهداف الدراسة الأساسية والابتعاد عن التمسك باستخدام أدوات لا تتناسب مع موضوع التحليل.

 

 ♦ الصدق والثبات

فهم المحلل لمضمون هذا البند يساعده في التوصل لعملية تحليل بياناتي سليمة؛ وذلك لكون أن الصدق يوضح مدى الدقة وقدرة التحليل في قياس ما وضع لقياسه؛ وذلك بالتواجد مع عنصر الثبات الذي يعني بإمكانية وجود احتمالية التكرار للنتائج في نفس الظروف المماثلة للدراسة.

 

 ♦ المنطقية والاتساق

يجب على المحلل أن ينتهي من عملية تحليل البيانات؛ بالتوصل لمجموعة من النتائج ترتبط بالفرضيات والاسئلة البحثية وللظاهرة محل الدراسة إن كانت لمؤسسة؛ وبالتالي غياب عنصر التناقض الداخلي عند التفسير والاستنتاج، والتعرف أكثر على أنواع تحليل البيانات.

 

 ♦ القابلية للتفسير

يثبت المحلل نجاح العملية التحليلية للبيانات عند الخروج في نهايتها بمجموعة من النتائج تتسم بالوضوح وسهلة الفهم؛ وبالتالي يستطيع ربطها مع الإطار النظري والدراسات السابقة؛ إذا كان الموضوع بحثي أي يكن الهدف الرئيسي، هو عدم الخروج من التجربة بمخرجات رقمية فقط.

 

♦ الشفافية

توافر هذا العنصر في العملية التحليلية هام جدًا؛ فهو يعني بضرورة وضوح المنهج التحليل المتبع في العملية الخاصة بتحليل البيانات، وأيضًا وضوح أساليب المعالجة، ويكون ذلك بهدف تحقيق الوضوح الذي يسمح للأخرين فهم التحليل وإمكانية تطبيقه.

 

 

أدوات تحليل البيانات من أهم وأبرز الأدوات التي تستخدم حاليًا؛ لإتمام عملية التحويل من البيانات الأصلية إلى نتائج تفسيرية قابله للتطبيق العملي، وتختلف أدوات تحليل البيانات وفق لطبيعية وأنواع تحليل البيانات، وتمكن المحلل من تنفيذ التحليل الإحصائي المتطور وبناء نماذج تنبؤية وعرض النتائج باستخدام الرسومات البيانية، ويتمثل دورها في القدرة على جمع ومعالجة وتنظيم وتصور وتفسير البيانات، وأهم 10 أدوات لتحليل البيانات كما يلي:

 ♦ أداة Microsoft Excel

تعد هذه الأداة من أسهل الأدوات استخدامًا في التحليل ومعالجة البيانات ويتم تطبيقها على نطاق واسع غير محدود، ويمكن القول بأنها عبارة عن مجموعة من جداول البيانات المزودة بأدوات الرسم البياني والحساب وتشمل أيضًا الجداول المحورية ولغة البرمجة الكلية وهي لغة VBA، ويتمثل دورها فيما يلي:

1-تقوم باستخدام الوظائف المدمجة وأجهزة الماكرو في إتمام عمليات (التنظيف والتنسيق والإعداد) للبيانات. 

2-تعمل على تحديد الأنماط والاتجاهات اللازمة؛ وذلك يكون بهدف فرز البيانات وتصفيتها وإعادة تنظيمها.

3-تساعد في إنشاء مجموعة واسعة من التصورات؛ عبر الاستخدام لمجموعة من المخططات المحورية.

4-تدعم عملية تلخيص البيانات وتحليلها بكفاءة؛ من خلال القيام باستخدام الجداول المحورية وفق لأنواع تحليل البيانات.

5-تقوم بإجراء تحليل إحصائي، ولابد أن يشمل حسابات إحصائية أساسية، مثل: (المتوسط والوسيط والوضع والانحراف المعياري).

 

 ♦ برنامج SAS

يعرف على أنه النظام الخاص بعملية التحليل الإحصائي؛ والذي تم تطويره بواسطة معهد SAS، ويتم استخدمه في عملية استرجاع المعلومات ومن ثم إدارتها والتحقق من كتابة التقارير والرسومات، وتنفيذ عملية التحليل الإحصائي وعملية التحليلات التنبؤية، وله مجموعة من المميزات وأهمها: (قدرة التعامل مع مجموعات كبيرة من البيانات بسهولة، التفاعل مع ميزات مستوى نظام التشغيل، احتوائه على أدوات تستخدم في إنشاء تصورات ذات جودة عالية، احتوائه على عدد كبير من أدوات التحليل التنبؤي والإحصائي).

 

 ♦ أداة Tableau

استخدام هذه الأداة يكمن في تحليل وتصور البيانات، وتعمل على تمكين المستخدمين من إنشاء لوحات معلومات تفاعلية وجذابة بصريًا؛ لذلك يمكن الاستعانة بها في مجال الذكاء التجاري بالتناسب مع أنواع تحليل البيانات؛ لتعزيز صنع القرار وتتبع أداء المبيعات والتسويق، وأهم ما يميزها (سلاسة الاستخدام لتوافر ميزة السحب والإسقاط، سهولة التعامل معها من قبل غير التقنين، اليسر في التكامل مع قواعد البيانات وجداول البيانات واستفسارات البيانات الضخمة، التعامل مع مجموعات البيانات المعقدة والكبيرة، توفير قدرات تحليلية في الوقت الفعلي).

 

 ♦ أداة Power BI

قدمت هذه الأداة بواسطة شركة Microsoft؛ لتمكين المؤسسات من القيام بعملية تصور البيانات، ومشاركة الرؤى عبر المؤسسة وتضمينها في موقع ويب، وتطبيقها على صور التقارير المرئية شديدة التفاعل، وأهم ما يميزها: (واجهة استخدام سهلة وبسيطة، التكامل مع منتجات مايكروسوفت مختلفة المصدر، إتاحة إجراء تحديثات، إتاحة النسخ واللصق للاستفسارات من محرر الاستعلام، بناء نماذج التعلم الآلي الآلية والاندماج).

 

 ♦ أداة KNIME

عبارة عن منصة مجانية تتسم بكونها مفتوحة المصدر، ويتم استخدامها في تحليل ودعم تكامل ومعالجة وتصور وإبلاغ البيانات، أي أنه يمكن استخدامها في الاتصال بمختلف مصادر وأنواع تحليل البيانات وقواعد البيانات وواجهات البرمجة للتطبيقات، وأيضًا تمتاز بمونها داعم لأدوات التحليل المكثف، مثل: (التعلم الآلي، تعدين البيانات، معالجة البيانات الضخمة)، ويتم تصنيفها بكونها أفضل الأدوات للمتخصصين في تحليل البيانات الذين لا يكون ليدهم مهارات برمجية قوية ويرغبون في دمج ومعالجة البيانات للتعلم الآلي والنماذج الإحصائية الأخرى.

 

 ♦ منصة Looker

تمثل منصة تحليل بيانات وتعمل على استكشاف وتحليل وتصور البيانات في الوقت الفعلي لها وذلك دون شرط امتلاك خبرة في لغة البرمجة SQL، وهو ما يجعلها تتميز بمجموعة أدوات؛ حيث تتيح مشاركة النتائج مع الزملاء والتعاون في الوقت الفعلي؛ لاتخاذ قرارات تعتمد على البيانات، وإمكانية الاتصال بمختلف مصادر البيانات والقدرة على توفير موقع مركزي لجميع بيانات الأعمال، ويدعم استخدامها في منصة تحليل بيانات التسويق وتتبع أداء الحملة، وإجراء تحليلات التجارة الإلكترونية للمبيعات وسلوك العملاء.

 

 ♦ أداة TensorFlow

تعبر عن مكتبة للتعلم الآلي وتتسم بكونها مفتوحة المصدر، وتم تقديمها من قبل شركة Google، ويتم استخدامها في بناء وتدريب نماذج التعلم الآلي؛ وبالتالي فهي تناسب أنواع تحليل البيانات للمؤسسات المتطلعة إلى دعم قدرات التعلم الآلي لسير عمل تحليل البيانات، وأهم ما يميزها: (تدعم الكثير من لغات البرمجة، مثل: (Python وC وJavaScript وJava)، قدرتها على دعم وحدات المعالجة المركزية المتعددة ووحدات معالجة الرسومات).

 

 ♦ أداة Apache Spark

أهم الأدوات المستخدمة في تحليل البيانات؛ وذلك نظرًا لقدرتها على التعامل مع كميات هائلة من البيانات ومعالجتها في الوقت الفعلي باستخدام Spark Streaming، وسرعتها وقدرتها على التواصل مع لغات البرمجة (Python وScala وR وSQL)؛ وذلك غير أنها تتسم بكونها مفتوحة المصدر، وإمكانية تشغيلها على العديد من المنصات، مثل: (Hadoop وKubernetes وCloud). 

 

 ♦ برنامج Sisense

يستخدم كلوحة معلومات لمراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية عبر مختلف الإدارات، ويتميز بكونه برنامج مناسب للمبتدئين ممن ليس لديهم خبرة كبيرة في مجال تحليل الأعمال وأنواع تحليل البيانات؛ وذلك لكونه يتيح للمستخدمين إعداد مجموعات معقدة من البيانات ويمكن من تحليلها وتصورها بسهولة، ويحتوي على واجهة مستخدم السحب والإسقاط لبناء لوحات معلومات تفاعلية، ومزود بتقنية (In-Chip) التي تسرع تحليل البيانات.

 

♦ منصة Splunk

يتم توظيفها في تحليل وتصور البيانات التي يتم جمعها من مختلف المصادر، مثل: (التطبيقات ومواقع الويب وأجهزة الاستشعار والأجهزة والمكونات الأخرى للبنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات والعمليات التجارية)، أهم مميزاتها: (قوتها في تنفيذ علميات البحث والتحليل والتصور للمعلومات، وإمكانية استخدامها في إعداد مجموعات البيانات واسعة النطاق وفهرستها في الوقت الحقيقي).

 

تتصف عملية تحليل البيانات بكونها عملية منهجية، والهدف الرئيسي منها يكمن في تحويل المعلومات الخام إلى رؤى واضحة؛ وذلك لتعمل على المساعدة في اتخاذ القرار، وبهذا تمر هذه العملية بعدة مراحل متتابعة تضمن جمع ومعالجة وتحليل البيانات ومن ثم تفسير النتائج وعرضها بشكل يسهل الاستفادة منه، وهم كما يلي:

1-تحديد المشكلة والهدف الرئيسي لإتمام عملية التحليل والخروج بنتائج تتصف بالدقة وفق أنواع تحليل البيانات المختلفة.

2-جمع البيانات مع التنوع في المصادر لتوفير عنصر الشفافية والدقة في التحري عن المعلومات.

3-تنقية البيانات والعمل على تجهيزها للتحليل وذلك يكون بهدف الخروج من العملية التحليلية بصورة خالية من الأخطاء.

4-إجراء التحليل عبر إتباع استخدام الأساليب الإحصائية والتحليلية المناسبة مع التحليل وذلك لكون أن الأساليب التحليلية تختلف هي والأدوات وفق لطبيعة البيانات المراد تحليلها.

5-تفسير النتائج مع إحداث الربط بالأهداف البحثية لضمان عنصر المصداقية والتأكد من إمكانية التنفيذ مرة أخرى أن توفرت نفس الظروف.

6-عرض النتائج وصياغة التوصيات الازمة من أجل التوصل في النهاية لعملية دعم اتخاذ القرار وفق رؤى مستنيرة.

 

استكشف: ما هو تحليل البيانات؟ المهارات والتقنيات وأخطاء المبتدئين

 

لنفترض أن باحث يريد دراسة موضوع (مدى رضا الطلاب عن نظام التعليم الإلكتروني في إحدى الجامعات)، ثم قام الباحث بجمع البيانات باستخدام الاستبيان، وقام بالتوزيع على عينة من الطلاب، وتضمن أسئلة مغلقة بنظام مقياس ليكرت (من 1 إلى 5)، والتعرف على أنواع تحليل البيانات.

وبعد أن قام بجمع البيانات قام بإدخالها إلى برنامج تحليل إحصائي مثل SPSS؛ حيث أجري التحليل الوصفي لاستخراج المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية لكل محور من محاور الاستبيان، وأظهرت النتائج أن متوسط رضا الطلاب عن سهولة استخدام المنصة بلغ (4.1)، وهو ما يشير إلى مستوى رضا مرتفع، في حين كان متوسط الرضا عن سرعة الدعم الفني (3.2)، وهو ما أوضح مستوى رضا متوسط.

وبناءً على هذه النتائج توصل الباحث إلى أن نظام التعليم الإلكتروني يتمتع بقبول جيد؛ من حيث سهولة الاستخدام؛ ولكن يحتاج جانب الدعم الفني إلى تطوير، وقد تم توظيف هذه النتائج في تقديم توصيات عملية؛ من أجل تحسين جودة النظام التعليمي.

 

 

عبارة عن مجموعة من البرامج التدريبية المتخصصة؛ والتي يكون الهدف منها تحفيز عملية التمكين للباحثين والمحللين من اكتساب المهارات اللازمة والفهم لأنواع تحليل البيانات؛ لجمع وتنقيت وتحليل البيانات ومن ثم استخراج النتائج بدقة عالية للبيانات الكمية والنوعية، وتغطي هذه الدورات جميع مراحل التحليل من اختيار الأدوات المناسبة وإجراء التحليلات الإحصائية إلى تفسير النتائج، وعرضها بشكل واضح يسهل الاستفادة منه.

كورسات تحليل البيانات المقدمة من شركة سندك تمثل تجربة تدريبية عملية وعلمية متكاملة، وتعمل على رفع كفاءة الباحث وتضمن استفادته بنسبة عالية من المهارات والمعرفة المكتسبة، وهو ما يجعل الباحث جاهز للتعامل مع البيانات بشكل احترافي ودقيق في مختلف مراحل العملية التحليلية للبيانات، ويتميز الباحث بالحصول على هذه الدورات من شركة سندك؛ حيث توفر له تجربة تدريبية متكاملة، ويتم التركيز فيها على:

1-تعمل الشركة على تقديم دورة تدريبية دقيقة وموثوقة تعتمد على أسس علمية وتقدم منهجية تحليلية تجعلك تحترف التحليل الإحصائي.

2-تمكين الشركة الباحث من التعامل مع الأدوات المختلفة من التحليل، والتعرف أكثر على أنواع تحليل البيانات، وتطبيقاتها مثل: (SPSS، Excel، SmartPLS، R، Python، Nvivo)؛ وذلك يكون مع توفير تدريب عملي على استخدام الملفات والمخرجات التحليلية.

3-تركز الشركة على تنمية وصقل مهارات الباحث في صياغة النتائج والتفسيرات الإحصائية بشكل واضح؛ وذلك لكي تسهل عليه إتمام عملية التحليل وبالتالي أيضًا مناقشة النتائج وتقديم توصيات علمية مستقبلية.

4-توفر الشركة للمتدرب إشراف مباشر من خبراء متخصصين ذوي خبرة عملية تفوق 10 سنوات في التحليل الإحصائي والبيانات.

5-تضمن الشركة للمتدرب أن يصل إلى مرحلة تسليم المخرجات في المواعيد المحددة؛ وذلك يكن لضمان الاستفادة القصوى من الدورة التدريبية.

 

 

يحتاج الباحث والمحلل لاكتساب المهارات الأساسية التي تساعده في جمع البيانات؛ من أجل البدء في رحلة تعلم تحليل وتنقيت وتحليل البيانات؛ وذلك عبر استخدام الأدوات الإحصائية المختلفة؛ بإضافة إلى تعلم تفسير النتائج وعرضها بشكل واضح يدعم اتخاذ القرار؛ ولكي يستطيع المحلل تحقيق الاستفادة العملية والعلمية العالية؛ فعليه التوجه للدورات التدريبية المتخصصة من شركة سندك؛ فهي الخيار الأمثل لمعرفة أنواع تحليل البيانات.

تتميز سندك في إتمام تدريب المتدرب على أبرز وأحدث وأهم الأدوات المستخدمة في عملية التحليل الإحصائي للبيانات، مثل: (SPSS، Excel، SmartPLS، R، Python، Nvivo)؛ وبالتالي تساعد الشركة المتدرب في تعليم منهجيات تحليل البيانات بشكل علمي؛ وذلك لكي يتوافق مع الأبحاث والدراسات الأكاديمية.

توفر الشركة للمتدرب الإشراف المباشر من قبل نخبة من الخبراء المتخصصين؛ وذلك من أجل ضمان تعلمه لأحدث المهارات بدقة وفعالية، وتعمل الشركة على تسليم المخرجات التدريبية بطريقة منظمة؛ لكي تساعد المتدرب على تطبيق التحليل بشكل مباشرة في بحثه أو عمله.

وتتعدد طرق ووسائل التواصل مع الشركة؛ من أجل التعرف على أهم ما يميز الدورات التدريبية منها، يمكنك القيام بالتصفح لمواقع التواصل الاجتماعي المختلفة لها، والتعرف على أبرز إنجازاتها، ويمكنك التواصل مباشر عبر طلب الخدمة وحجز مقعدك للتعرف على أنواع تحليل البيانات، وأهم المواقع ووسائل التواصل ما يلي:

1-يمكنك تصفح الموقع الرسمي للشركة (https://www.sanadkk.com/ )

2-يمكنك تصفح موقع الانستجرام الخاص بالشركة (https://www.instagram.com/sanadkcompany/ )

3-يمكنك تصفح موقع الفيس بوك الخاص بالشركة(https://www.facebook.com/sandakkx )

4-يمكنك تصفح موقع x الخاص بالشركة( https://x.com/Sanadkko )

5-يمكنك الدخول على الرابط التالي وطلب الخدمة بشكل مباشر (https://www.sanadkk.com/ask-for-a-service.html )

6-يمكنك التواصل عبر الواتساب ( 201093747551)

 

احصل على: دورة التحليل الإحصائي من سندك

 

يمكنك الحصول على نسخة من ملف أنواع تحللي البيانات pdf عبر الضغط هنا

 

أوضحت المقالة أهمية أنواع تحليل البيانات ودورها الرئيسي في إثراء البحوث العلمية، ومساعدتها للمؤسسات والشركات في التوصل للقرارات المستنيرة بدقة واحترافية، وتبرز شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة الخيار الموثق؛ لتقديم الدعم الأكاديمي المتميز عبر مجموعة متنوعة من خدمات البحث العلمي؛ لدعم الباحثين في إعداد دراساتهم؛ للتواصل مباشرة يمكنكم التواصل عبر واتساب، والحصول على استشارات سريعة وفعالة.