ما هو تحليل البيانات و ما هي أنواعه و لماذا هو مهم ؟

في عصرنا الغني بالبيانات ، يعد فهم كيفية تحليل البيانات  أحد المحركات الأساسية للنجاح.

 

على الرغم من الحجم الهائل للبيانات التي نقوم بإنشائها كل يوم  يتم تحليل 0.5٪ فقط و استخدامها في اكتشاف البيانات وتحسينها و في حين أن هذا قد لا يبدو كثيرًا بالنظر إلى كمية المعلومات الرقمية التي بحوزتنا فلا يزال نصف بالمائة يمثل كمية هائلة من البيانات.

 

لمساعدتك على فهم إمكانات تحليل البيانات وكيف يمكنك استخدامه لتحسين ممارسات عملك ، سنجيب على مجموعة من الأسئلة التحليلية المهمة. 

 

ما هو علم تحليل البيانات ( Data analysis )؟

عملية تحليل البيانات هي عملية جمع ونمذجة وتحليل البيانات لاستخراج الاستراتيجيات التي تدعم اتخاذ القرار و هناك العديد من الأساليب والتقنيات لإجراء التحليل حسب المجال والهدف من التحليل.

 

وتستند جميع هذه الطرق المختلفة لتحليل البيانات بشكل كبير على اثنين من المجالات الأساسية: الأساليب الكمية و الطرق النوعية في مجال البحوث.

 

ما أهمية تحليل البيانات؟

قبل الخوض في التفاصيل حول فئات تحليل البيانات جنبًا إلى جنب مع أساليبها وتقنياتها ، يجب أن تفهم الإمكانات التي يمكن أن يجلبها تحليل البيانات لمؤسستك.

 

لنبدأ بالعملاء ، ويمكن القول إنهم العنصر الأكثر أهمية في أي عمل تجاري. باستخدام تحليل البيانات للحصول على رؤية شاملة لجميع الجوانب المتعلقة بعملائك ، يمكنك فهم القنوات التي يستخدمونها للتواصل معك و التركيبة السكانية و الاهتمامات و العادات و سلوكيات الشراء ، والمزيد.

 

على المدى الطويل سيؤدي ذلك إلى نجاح استراتيجيات التسويق الخاصة بك و يسمح لك بتحديد عملاء محتملين جدد و تجنب إهدار الموارد في استهداف الأشخاص الخطأ أو إرسال رسالة خاطئة و يمكنك أيضًا تتبع رضا العملاء من خلال تحليل مراجعات العميل أو أداء قسم خدمة العملاء لديك.

 

من منظور إداري ، يمكنك أيضًا الاستفادة من تحليل بياناتك لأنه يساعدك على اتخاذ قرارات العمل بناءً على الحقائق و ليس الحدس البسيط. على سبيل المثال ، يمكنك فهم مكان استثمار رأس المال الخاص بك أو اكتشاف فرص النمو أو توقع الدخل أو معالجة المواقف غير المألوفة قبل أن تتحول إلى مشاكل.

 

و يمكنك استخراج المعلومات ذات الصلة من جميع المجالات في مؤسستك و تقديم البيانات بطريقة احترافية وتفاعلية لمختلف أصحاب المصلحة.

 

7 أنواع أساسية لتحليل البيانات

قبل الغوص في الأنواع السبعة الأساسية لطرق تحليل البيانات ، من المهم أن ننتقل بسرعة كبيرة من خلال فئات التحليل الرئيسية.

 

أ) التحليل الوصفي .

منهج التحليل الوصفي هو نقطة الانطلاق لأي عملية تحليلية ويهدف للإجابة على سؤال ماذا حدث؟ و ذلك عن طريق طلب البيانات الأولية من مصادر مختلفة و معالجتها و تفسيرها لتحويلها إلى رؤى قيمة لعملك.

 

يعد إجراء التحليل الوصفي أمرًا ضروريًا لأنه يسمح لنا بتقديم بياناتنا بطريقة مفيدة. و الجدير بالذكر أن هذا التحليل بمفرده لن يسمح لك بالتنبؤ بالنتائج المستقبلية أو إخبارك بالإجابة على أسئلة مثل سبب حدوث شيء ما إلا أنه سيترك بياناتك منظمة و جاهزة لإجراء مزيد من التحليل.

 

ب) التحليل الاستكشافي – كيفية استكشاف علاقات البيانات.

كما يوحي اسمها ، فإن الهدف الرئيسي للتحليل الاستكشافي هو الاستكشاف. قبل ذلك ، لا يوجد حتى الآن أي فكرة عن العلاقة بين البيانات و المتغيرات. و بمجرد التحقق من البيانات ، سيمكّنك التحليل الاستكشافي من العثور على علاقات و إنشاء فرضيات و حلول لمشاكل محددة. و كمثال على تطبيق التحليل الاستكشافي هو استخراج البيانات.

 

ج) التحليل التشخيصي – لماذا حدث ذلك.

أحد أقوى أنواع تحليل البيانات. تعمل تحليلات البيانات التشخيصية على تمكين المحللين و مدراء الأعمال من خلال مساعدتهم على اكتساب فهم سياقي راسخ لسبب حدوث شيء ما. إذا كنت تعرف سبب حدوث شيء ما و كيفية حدوثه ، فستتمكن من تحديد الطرق الدقيقة لمعالجة المشكلة أو التحدي.

 

تم تصميمه لتقديم إجابات مباشرة وقابلة للتنفيذ على أسئلة محددة ، و هي واحدة من أهم الطرق في العالم في البحث و من بين وظائفها التنظيمية الرئيسية الأخرى تحليلات البيع بالتجزئة، على سبيل المثال.

 

ج) التحليل التنبؤي – ماذا سيحدث.

تسمح لك الطريقة التنبؤية بالنظر إلى المستقبل للإجابة على السؤال: ماذا سيحدث؟ للقيام بذلك تُستخدم نتائج التحليل الوصفي و الاستكشافي و التشخيصي المذكور سابقًا ، بالإضافة إلى التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). و هكذا ستتمكن من الكشف عن الاتجاهات المستقبلية و المشاكل المحتملة أو عدم الكفاءة و الصلات والخسائر في بياناتك.

 

من خلال التحليل التنبؤي ، يمكنك الكشف عن الأمور التي لن تعزز عملياتك التشغيلية المختلفة فحسب بل تساعدك أيضًا على اكتساب ميزة بالغة الأهمية في المنافسة.

 

 إذا فهمت سبب حدوث اتجاه أو نمط أو حدث من خلال البيانات فستتمكن من تطوير إسقاط مستنير لكيفية تطور الأشياء في مناطق معينة من العمل.

 

هـ) التحليل الوصفي التنبؤي – كيف سيحدث.

نوع آخر من أكثر أنواع طرق تحليل البيانات فعالية عند الباحث حيث تتقاطع تقنيات البيانات الوصفية مع التحليل التنبؤي بالطريقة التي تدور حول استخدام الأنماط أو الاتجاهات لتطوير استراتيجيات عمل عملية و متجاوبة.

 

من خلال التعمق في التحليل الوصفي ، ستلعب دورًا نشطًا في عملية استهلاك البيانات من خلال أخذ مجموعات مرتبة جيدًا من البيانات المرئية و استخدامها كحل قوي للمشكلات الناشئة في عدد من مجالات العمل الرئيسية ، بما في ذلك التسويق و المبيعات و تجربة العملاء و الموارد البشرية و التمويل و التحليلات اللوجستية و التنفيذ و غيرها.

 

فيما يلي الأنواع السبعة الأساسية لطرق تحليل البيانات في عالم الأعمال: 

 

1. تحليل الكتلة

هنا يتم تجميع مجموعة من البيانات بحيث تكون العناصر المذكورة متشابه جدا بخلاف المجموعات الأخرى – ومن هنا جاء مصطلح “الكتلة”.

 

 نظرًا لعدم وجود متغير مستهدف عند التجميع غالبًا ما تُستخدم هذه الطريقة للعثور على أنماط مخفية في البيانات. و يستخدم أيضًا لتوفير سياق إضافي لاتجاه أو مجموعة بيانات.

 

دعونا ننظر إلى الأمر من منظور الأعمال. في عالم مثالي ، سيكون المسوقون قادرين على تحليل كل عميل على حدة و منحه أفضل خدمة مخصصة ولكن مع وجود قاعدة عملاء كبيرة ، فمن المستحيل القيام بذلك وهنا يأتي دور هذا التحليل.

 

 من خلال تجميع العملاء في مجموعات بناءً على التركيبة السكانية أو سلوكيات الشراء أو القيمة المالية أو أي عامل آخر قد يكون ذا صلة بشركتك ستتمكن من تحسين استراتيجياتك على الفور و منح عملائك أفضل تجربة قائمة على على احتياجاتهم.

 

2. التحليل الجماعي

يستخدم هذا النوع لفحص و مقارنة شريحة محددة من سلوك المستخدمين ، والتي يمكن بعد ذلك تجميعها مع الآخرين الذين لديهم خصائص مماثلة. باستخدام منهجية تحليل البيانات هذه ، من الممكن اكتساب معلومات مفيدة جدا لاحتياجات المستهلك أو فهم راسخ لمجموعة مستهدفة أوسع.

 

يمكن أن يكون التحليل الجماعي مفيدًا لإجراء تحليل في التسويق لأنه سيسمح لك بفهم تأثير حملاتك على مجموعات محددة من العملاء. للتوضيح ، تخيل أنك ترسل حملة بريد إلكتروني تشجع العملاء على الاشتراك في موقعك. لهذا تقوم بإنشاء نسختين من الحملة بتصميمات مختلفة و عبارات حث على اتخاذ إجراء و محتوى إعلاني. 

 

في وقت لاحق ، يمكنك استخدام التحليل الجماعي لتتبع أداء الحملة لفترة زمنية أطول و فهم نوع المحتوى الذي يدفع عملائك للتسجيل أو إعادة الشراء أو الانخراط بطرق أخرى.  

 

تعد أداة تحليلات جوجل أداة مفيدة لبدء تنفيذ طريقة التحليل الجماعي حيث يمكنك معرفة المزيد حول مزايا وقيود استخدام المجموعات النموذجية فيه . 

 

3. تحليل الانحدار 

يستخدم تحليل الانحدار البيانات التاريخية لفهم كيفية تأثر قيمة المتغير التابع عندما يتغير واحد  أو أكثر من المتغيرات المستقلة (الانحدار المتعدد) أو يظل كما هو.

 

 من خلال فهم علاقة كل متغير وكيف تطورت في الماضي يمكنك توقع النتائج المحتملة و اتخاذ قرارات عمل أفضل في المستقبل.

 

دعنا نضعها بمثال. تخيل أنك أجريت تحليل انحدار لمبيعاتك في عام 2019 و اكتشفت أن متغيرات مثل جودة المنتج و تصميم المتجر و خدمة العملاء و الحملات التسويقية و قنوات المبيعات أثرت على النتيجة الإجمالية. الآن تريد استخدام الانحدار لتحليل أي من هذه المتغيرات تغير أو إذا ظهرت أي متغيرات جديدة خلال عام 2020.

 

على سبيل المثال ، لا يمكنك بيع الكثير في متجرك الفعلي بسبب جائحة كورونا. لذلك ، من الممكن أن تنخفض مبيعاتك بشكل عام أو تزيد في قنواتك عبر الإنترنت. على هذا النحو ، يمكنك فهم المتغيرات المستقلة التي أثرت على الأداء العام للمتغير التابع ، والمبيعات السنوية.

 

4. الشبكات العصبية

تشكل الشبكة العصبية الأساس للخوارزميات الذكية للتعلم الآلي و هو شكل من أشكال التحليلات القائمة على البيانات التي تحاول  بأقل قدر من التدخل فهم كيفية معالجة الدماغ البشري للرؤى و التنبؤ بالقيم.

 

 تتعلم الشبكات العصبية من كل معاملة بيانات مما يعني أنها تتطور و تتقدم بمرور الوقت.

 

مجال نموذجي للتطبيق على الشبكات العصبية هو تحليل البيانات التنبؤية فهناك أدوات لإعداد التقارير مثل بعض أدوات التحليلات التنبؤية من البيانات.

 

 تتيح هذه الأدوات للمستخدمين إمكانية إنشاء جميع أنواع التنبؤات بسرعة و سهولة. كل ما عليك فعله هو تحديد البيانات المراد معالجتها بناءً على مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بك ،

 

 وتقوم الأدوات تلقائيًا بحساب التوقعات بناءً على البيانات التاريخية و الحالية و في أغلب الحالات لست بحاجة لأن تكون عالم بيانات متقدمًا. 

 

5. تحليل العوامل 

يُعد تحليل العوامل ، الذي يُطلق عليه أيضًا “تقليل البعد” ، نوعًا من تحليل البيانات المستخدم لوصف التباين بين المتغيرات المرتبطة ببعضها البعض. الهدف هنا هو الكشف عن المتغيرات الكامنة المستقلة وهي طريقة تحليل مثالية لتبسيط مقاطع بيانات محددة.

 

من الأمثلة الجيدة لفهم طريقة تحليل البيانات هذه تقييم العميل للمنتج، يعتمد التقييم الأولي على متغيرات مختلفة مثل اللون و الشكل و قابلية الارتداء و المواد و الراحة و المكان الذي اشتروا منه المنتج  و تكرار الاستخدام و يمكن أن تكون القائمة لا حصر لها ،

 

 اعتمادًا على ما تريد تتبعه. في هذه الحالة ، يأتي تحليل العوامل إلى الصورة من خلال تلخيص كل هذه المتغيرات في مجموعات متجانسة ، على سبيل المثال ، من خلال تجميع متغيرات اللون والمواد والجودة في متغير خاص بها.

 

6. البحث في البيانات

هي طريقة للتحليل و تعتبر المصطلح الشامل للمقاييس الهندسية و الأفكار للقيمة الإضافية و التوجيه باستخدام التقييم الإحصائي الاستكشافي و بهدف استخراج البيانات إلى تحديد التبعيات والعلاقات وأنماط البيانات لتوليد المعرفة المتقدمة. 

 

عند التفكير في كيفية تحليل البيانات ، يعد تبني عقلية استخراج البيانات أمرًا ضروريًا للنجاح – على هذا النحو ، فهو مجال يستحق الاستكشاف بمزيد من التفصيل.

 

من الأمثلة الممتازة على هذا التحليل تنبيهات البيانات الذكية بمساعدة الذكاء الاصطناعي و التعلم الآلي ،فهي توفر إشارات آلية بناءً على أوامر أو أحداث معينة داخل مجموعة بيانات. على سبيل المثال ، إذا كنت تراقب مؤشرات الأداء الرئيسية لسلسلة التوريد فيمكنك ضبط إنذار ذكي ليتم تشغيله عند ظهور بيانات غير صالحة أو منخفضة الجودة. و بذلك ، ستتمكن من التعمق في المشكلة وحلها بسرعة وفعالية.

 

7. تحليل النص 

هو عملية أخذ مجموعات كبيرة من البيانات النصية وترتيبها بطريقة تسهل إدارتها و ستتمكن من استخراج البيانات ذات الصلة بعملك و استخدامها لتطوير رؤى قابلة للتنفيذ من شأنها دفعك إلى الأمام.

 

تعمل أدوات وتقنيات تحليل البيانات الحديثة على تسريع عملية تحليلات النص و بفضل الجمع بين التعلم الآلي والخوارزميات الذكية يمكنك إجراء عمليات تحليلية متقدمة مثل تحليل المشاعر.

 

 تسمح لك هذه التقنية بفهم نوايا ومشاعر النص ، على سبيل المثال ، إذا كان إيجابيًا أو سلبيًا أو محايدًا ثم منحه درجة بناءً على عوامل و فئات معينة ذات صلة بعلامتك التجارية.

 

 غالبًا ما يستخدم تحليل المشاعر لمراقبة العلامة التجارية و سمعة المنتج و فهم مدى نجاح تجربة العميل. 

 

من خلال تحليل البيانات من مختلف المصادر المستندة إلى النص بما في ذلك مراجعات المنتجات و المقالات و تعليقات وسائل التواصل الاجتماعي  ونتائج الاستبيانات ستكتسب رؤى لا تقدر بثمن لجمهورك ، 

 

بالإضافة إلى احتياجاتهم وتفضيلاتهم ونقاط ضعفهم سيسمح لك ذلك بإنشاء حملات و خدمات و اتصالات تلبي احتياجات العملاء المحتملين على المستوى الشخصي ، مما يؤدي إلى زيادة جمهورك مع زيادة الاحتفاظ بالعملاء و هي واحدة من أكثر أدوات و تقنيات تحليل البيانات فعالية التي ستستثمر فيها على الإطلاق.

 

تحليل البيانات في بيئة البيانات الضخمة 

تعتبر البيانات الضخمة ذات قيمة لا تقدر بثمن بالنسبة لأعمال اليوم ، وباستخدام طرق مختلفة لتحليل البيانات من الممكن عرض بياناتك بطريقة يمكن أن تساعدك على تحويل البصيرة إلى عمل إيجابي.

 

اقرأ ايضا: أهم 5 اتجاهات لعالم البيانات الضخمة في المستقبل

 

لإلهام جهودك و وضع أهمية البيانات الضخمة في السياق إليك بعض الأفكار التي يجب أن تعرفها -و هي حقائق ستساعد في تشكيل تقنيات تحليل البيانات الضخمة الخاصة بك.

 

  • بحلول عام 2023 ، من المتوقع أن تبلغ قيمة مجال البيانات الضخمة حوالي 77 مليار دولار.

  • 94٪ من الشركات تقول أن تحليل البيانات مهم لنمو أعمالها والتحول الرقمي. 

  • يمكن للشركات التي تستغل الإمكانات الكاملة لبياناتها زيادة هوامشها التشغيلية بنسبة 60٪.

  • من المتوقع أن ينمو التأثير المالي لهذه الصناعة إلى 40 مليار دولار بحلول عام 2025.

 

قد تأتي مفاهيم تحليل البيانات بأشكال عديدة ، ولكن بشكل أساسي ، ستساعد أي منهجية قوية في جعل عملك أكثر انسيابية و تماسكًا و نجاحًا من أي وقت مضى.

 

من خلال اتخاذ تدابير لترتيب بياناتك و جعل المقاييس الخاصة بك تعمل من أجلك فمن الممكن تحويل المعلومات الأولية إلى إجراءات و هذا النوع من شأنه أن يدفع عملك إلى مستوى أرفع.
سوف برنامج معلومات بتحليل البرنامج البدء الاحصائي لغات البرمجة يهدف مرحلة تبدأ اللازمة وتحليلها الإحصائية تحليلها الاستنتاجات الإدارة تعلم العلمي العربية محلل  الاحصاء الحاضر العملية لغة برامج المفيدة خطوة خطوات الشركات