معلومات تحليل البيانات "Data analysis"

[الدعم التقني]

تحليل البيانات "Data analysis"
هو علم فحص البيانات لاستكمال المعلومات لاتخاذ القرارات أو توسيع المعرفة حول مواضيع مختلفة. يتكون من إخضاع البيانات للعمليات. وتحدث هذه العملية للحصول على استنتاجات دقيقة لمساعدتنا في تحقيق أهدافنا، مثل العمليات التي لا يمكن تحديدها مسبقًا لأن جمع البيانات قد يكشف عن صعوبات معينة.
البيانات "Data" عبارة عن المادة الخام الأولية للمعلومات
المعلومات "Information" هي ناتج معالجة البيانات تحليلا أو تركيبا لاستخلاص ما تتضمنه أو ما تشير إليه من مؤشرات وعلامات وغيرها
علم تحليل البيانات
هو تنظيف وتحويل ونمذجة البيانات حتى تحويلها أخيرًا إلى معلومات مفيدة تساعد في اتخاذ قرارات أو توضيح رؤى، حيث يهدف إلى تحويل البيانات إلى معلومات.
يقوم محللو البيانات باستخراج البيانات الأولية وتنظيمها ثم تحليلها وتحويلها من أرقام غير مفهومة إلى معلومات مفسرة وواضحة وبعد الانتهاء من تفسير البيانات تصاغ النتائج التي تم التوصل إليها بشكل اقتراحات أو توصيات حول الخطوات التالية التي يجب اتخاذها في العمل وتتقاطع هذه المهام مع مهام مهندسي البيانات.
يمكنك التفكير في مجال تحليل البيانات كشكل من أشكال ذكاء الأعمال "Business intelligence" وهو علم يستخدم لحل مشاكل وتحديات معينة داخل المؤسسات والشركات، وتكمن أهميته وقوته في العثور على مجموعات وأنماط البيانات التي يمكنها أن تخبرنا بشيء مفيد وملائم حول مشكلة أو أمر معين من العمل يخص العملاء أو الموظفين أو المنتجات أو المخزون إلخ.
ولا يساعد هذا العلم على فهم السلوك الماضي فحسب بل يمكّننا من التنبؤ بالاتجاهات والسلوكيات المستقبلية وبهذا تكون أي قرارات تتخذ مدروسة بناءً على ما تخبرنا به البيانات وليست مجرد قرارات تعتمد على التخمين والحدس.
مزايا تحليل البيانات
في الوقت الحالي، تستخدم العديد من الصناعات البيانات لاستخلاص النتائج واتخاذ قرار بشأن الإجراءات التي يجب تنفيذها ومن الجدير بالذكر أن العلم يستخدم أيضًا تحليل البيانات لاختبار أو تجاهل النظريات أو النماذج الموجودة.
هناك أكثر من ميزة واحدة لتحليل البيانات بشكل صحيح وهنا بعض الأمثلة:-
اتخاذ قرارات أعمال أسرع وأكثر استنارة مدعومة بالحقائق.
تحديد مشاكل الأداء التي تتطلب اتخاذ إجراء.
اكتساب فهم أعمق لمتطلبات العملاء ، مما يخلق علاقات عمل أفضل.
زيادة الوعي بالمخاطر لتنفيذ التدابير الوقائية.
تصور الأبعاد المختلفة للبيانات.
اكتساب ميزة تنافسية.
فهم أفضل للأداء المالي للشركة.
تحديد طرق تقليل التكاليف وبالتالي زيادة الأرباح.
استخدامات تحليل البيانات
يتم استخدامه في العديد من الصناعات بغض النظر عن الفرع. يعطينا الأساس لاتخاذ القرارات أو تأكيد ما إذا كانت الفرضية صحيحة.
التسويق: يقوم الباحثون بشكل أساسي بتحليل البيانات للتنبؤ بسلوك المستهلك ومساعدة الشركات على وضع منتجاتها وخدماتها في السوق وفقًا لذلك.
يمكن أن يمنحك نظرة ثاقبة حول التغيير والتبديل في حملتك التسويقية الحالية للتواصل بشكل أفضل مع الجمهور المستهدف وتلبية احتياجاتهم.
الموارد البشرية: يمكن للمؤسسات استخدام تحليل البيانات لتقديم تجربة رائعة لموظفيها وضمان بيئة عمل ممتازة. يمكنهم أيضًا استخدام البيانات لمعرفة أفضل الموارد التي تتوافق مجموعة مهاراتها مع الأهداف التنظيمية.
الأكاديميون: يمكن للجامعات والمؤسسات الأكاديمية إجراء تحليل البيانات لقياس أداء الطلاب وجمع الأفكار حول كيفية زيادة سلوكيات معينة في تحسين التعليم.
تقنيات التحليل
تكنولوجيا المعلومات ضرورية لتحليل البيانات الأولية لفهمها. يجب أن نلجأ إلى تقنيات مختلفة تعتمد على نوع المعلومات التي يتم جمعها ، لذلك من الضروري تحديد الطريقة قبل تنفيذها.
تحليل البيانات النوعية: يجمع الباحثون بيانات نوعية من المشاعر الأساسية ولغة الجسد والتعبيرات. أساسها هو تفسير البيانات للردود اللفظية.
تحليل البيانات الكمية: تقدم البيانات الكمية نفسها في شكل رقمي. يركز على النتائج الملموسة.
يركز تحليل البيانات على الوصول إلى استنتاج يعتمد فقط على المعرفة الحالية للباحث. يجب أن ترتبط كيفية جمع بياناتك بالطريقة التي تخطط لتحليلها واستخدامها. تحتاج أيضًا إلى جمع معلومات دقيقة وجديرة بالثقة.
هناك العديد من تقنيات جمع البيانات، ولكن الطريقة الأكثر استخدامًا للخبراء هي الاستطلاعات عبر الإنترنت. يوفر فوائد كبيرة مثل تقليل الوقت والمال مقارنة بأساليب جمع البيانات التقليدية.
مهام محلل البيانات
يلعب محلل البيانات دورًا حيويًا ومهمًا في الشركات والمنظمات ويساعدها على فهم البيانات الضخمة المتوفرة لديها ويتعاون مع باقي أعضاء فريق البيانات للمساعدة في استخراج عن أي معلومات مفيدة وقيمة.
كما يقوم محلل البيانات بجمع وتحليل البيانات لحل مشكلة معينة ويكون مسؤولًا عن تحويل البيانات الأولية إلى رؤى ذات مغزى ويستخدم البيانات والأفكار التي توفرها عملية تحليل البيانات لحل مشاكل محددة أو الإجابة على أسئلة محددة.
وإليك قائمة بأهم المهام التي يقوم بها محلل البيانات
1. جمع البيانات الأولية
الخطوة الأولى هي جمع البيانات الخام ويمكن أن يقوم محلل البيانات بهذه المهمة ويجمع المعلومات المطلوبة فالبيانات التي سيحللها قد تكون موجودة في مصادر مختلفة، فهي إما أن تكون موجودة في قواعد بيانات الشركة مبعثرة هنا وقد يحتاج لجمعها من خلال إجراء استطلاعات الرأي أو من خلال تتبع بيانات زوار موقع الشركة على الويب، أو من خلال الاستعانة ببيانات الشركات المنافسة حيث يمكن للشركات تبادل البيانات فيما بينها لتحقيق مصالح مشتركة.
2. معالجة البيانات
بعد جمع البيانات يجب على محلل البيانات البدء بتنظيف وإعداد هذه البيانات الأولية لأنها في الغالب تحتوي على نسخ مكررة أو قيم خاطئة أو غير دقيقة أو مفقودة للحصول على بيانات سليمة وموثوقة ومفهومة وذات جودة عالية وقد يحتاج إلى تحويل البيانات من هيكل إلى آخر أو من نوع إلى آخر حتى يصبح من الممكن التعامل معها بإحدى لغات البرمجة أو تخزينها في قواعد البيانات كي تكون تفسيرات هذه البيانات دقيقة فإذا لم تكن البيانات التي نبني نحللها نظيفة وصحيحة لن تكون التحليلات والنتائج التي تحصل عليها دقيقة.
أحيانًا وفي الشركات أو المشاريع المتوسطة إلى الكبيرة يتولى هذه المهمة مهندس البيانات الذي يركز على هذه المهمة نظرًا لكبر المشروع أو ضخامة البيانات بينما يركز محلل البيانات على عملية التحليل بعيدًا عن عملية الجمع والمعالجة والتجهيز الذي يكون دوره تاليًا.
3. ضمان أمن وخصوصية البيانات
قد يحتاج محلل البيانات لإخفاء هوية البيانات الحساسة والشخصية أو حذفها بالكامل لمنع الآخرين من الاطلاع عليها عندما لا تكون هناك حاجة لها للحصول على النتيجة التي يريدها، وأيضًا قد يتولى مهندس البيانات هذه المهمة وتأتي البيانات مشفرة ومحمية إلى محلل البيانات ليقوم بالخطوات التالية.
4. نمذجة البيانات
الخطوة التالية هي تحليل وتحديد نقاط البيانات المختلفة التي تم جمعها وإنشاءها بواسطة محللي البيانات واختيار أنواع البيانات المراد تخزينها وجمعها وإنشاء علاقات بينها وتحديد كيفية ترابط مجموعات البيانات مع بعضها البعض وكيفية عرض هذه البيانات وتساعد النمذجة الصحيحة للبيانات على تسريع وتيرة فهمها وإعداد التقارير الخاصة بها.
5. فهم وتفسير البيانات
بعد نمذجة البيانات تأتي الخطوة التالية وهي تفسير هذه البيانات من خلال تحديد الأنماط أو الاتجاهات في البيانات التي يمكنها أن توفر معلومات مفيدة تُستخلص منها إجابات على أسئلة توضح سلوكيات أو تفسر أسباب لمشكلات تخص العمل كما تُبنى عليها قرارات وغيرها.
6. عرض البيانات
الخطوة الأخيرة والضرورية التي يتوجب على محلل البيانات القيام بها هي عرض وتقديم البيانات بشكل يضفي عليها الحيوية فالمعلومات التي حصلت عليها يجب أن تصاغ على هيئة مخططات ورسوم بيانية وتقارير مكتوبة بألوان متناسقة وخطوط مفهومة ثم تقدم لأصحاب العمل المهتمين لمساعدتهم على فهم ما تعنيه هذه البيانات وتمكينهم من اتخاذ قرارات دقيقة وحيوية بشأنها.
مجالات تحليل البيانات
نظرًا للتطور التقني الحاصل في عصرنا الراهن فقد أصبح جمع البيانات وفرزها وتحليلها أمرًا ضروريًا لأي مجال من مجالات الحياة وبات من الضروري توظيف محللي البيانات في كافة قطاعات العمل، وفيما يلي نستعرض بعض المجالات والتخصصات التي يمكن لمحللي البيانات العمل فيها.
محلل الأعمال
محلل الأعمال هو المسؤول عن تحليل ومعالجة البيانات التي تساعد الشركات والمؤسسات على تفسير وتوثيق العمليات التجارية والمنتجات والخدمات والبرامج ويتمثل دوره الأساسي في زيادة كفاءة الأعمال.
محلل تسويق
محلل التسويق أو محلل أبحاث السوق هو الشخص المسؤول عن جمع وتحليل بيانات المنافسين والعملاء فهو يدرس المنافسين ويبحث عن تفضيلات العملاء وظروف العمل واتجاهات السوق وأي معلومات أخرى تساعد في جهود التسويق للشركة مثل تحديد المبيعات المحتملة لمنتج أو خدمة ما أو تحديد المنتجات التي يفضلها الناس وتقدير تكلفتها وتحديد الفئات التي ستشتريها ويسعى بشكل أساسي لزيادة الإيرادات وتحسين الحملات التسويقية.
محلل العمليات
محلل العمليات أو محلل أبحاث العمليات هو المسؤول عن تحليل وتقييم البيانات بهدف تحسين العمليات التجارية وحل المشكلات الداخلية وضمان سير عمليات الشركة بسهولة وسلاسة وإنشاء نماذج التسعير والتسويق، فهو من يحدد الحملات التسويقية التي ستجلب عملاء جدد ويجد الطرق الأنسب لخفض التكاليف دون المساس بجودة المنتج أو الخدمة التي تقدمها الشركة.
محلل نظم تقنية المعلومات
يعرف محلل نظم تقنية المعلومات أيضًا باسم محلل النظم وهو متخصص تقني لديه معرفة واسعة بأنظمة التشغيل والبرامج والأنظمة الأساسية ومهمته الأساسية تحليل وتصميم وتنفيذ نظم المعلومات والعمل على مشاكل العمل باستخدام التقنيات والأدوات التي يحترفها.
المحلل المالي "Financial Analyst"
هو شخص مسؤول عن جمع البيانات وتنظيم المعلومات وتحليل البيانات المالية السابقة للعملاء والشركات بهدف تقديم المشورة الأفضل حول كيفية إنفاق الأموال لتعظيم الأرباح وتقييم نتائج السندات والأسهم والاستثمارات الأخرى.
محلل كميات
محلل الكميات أو المحلل الكمي "quantitative analyst"
هو شخص متخصص في حل المشكلات المالية وإدارة المخاطر باستخدام الأساليب الرياضية والإحصائية فهو يطور وينفذ نماذج متقدمة تساعد المؤسسات والشركات التي تعمل في مجال الاستثمار وتداول الأوراق المالية مثل شركات التأمين وشركات المحاسبة وشركات البرمجيات المالية على اتخاذ القرارات المناسبة وتحديد فرص الاستثمار والتسعير المناسبة وإدارة المخاطر.
محلل ذكاء الأعمال
محلل ذكاء الأعمال "business intelligence" يحلل تقارير أبحاث السوق التي تسلط الضوء على أنماط السوق والاتجاهات التي قد يكون لها تأثير على عمليات الشركة وأهدافها المستقبلية ويعرض النتائج على الجمهور المناسب.
محلل استراتيجي
محلل استراتيجيات الشركة هو المختص في حل مشاكل العمل
فهو يعتمد على تحليل البيانات التي تمكنه من توفير نتائج مفيدة تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل ومعالجة التحديات التي تواجهها وتحديد فرص النمو الجديدة للشركة وتطوير الخطط التي تحدد أفضل الطرق والاستراتيجيات لتحقيق الأهداف.
محلل طبي
يهتم المحلل الطبي أو محلل الرعاية الصحية بجمع وتنظيم وتحليل وتفسير البيانات الطبية مثل بيانات المرضى والعلاجات والمنتجات الطبية لتحسين العمليات التجارية للمستشفيات والمرافق الطبية وتطوير أدائها.
محلل الأمني
فحص المحلل الأمني البيانات لفحص أي تهديدات محتملة وتحديد ما إذا كان هناك هجوم قد وقع أو على وشك الوقوع. قد يستخدمون أيضًا معرفتهم الإحصائية والرياضية لتطوير طرق جديدة لجمع البيانات حول تهديدات محددة أو هجمات محتملة.
مدير تحليل البيانات
يوجه مدير تحليل البيانات فريق محللي البيانات في مقر العمل وينسق العمل بينهم ويشرف على عمليات تحويل البيانات الأولية إلى رؤى تجارية يمكن استخدامها لاتخاذ القرارات ويساعد في التوصية بحلول لإنجاز العمل والبحث عن طرق فعالة لجمع البيانات وإنشاء وتطوير النماذج الإحصائية المعقدة واستخدام الخوارزميات والاستراتيجيات الفعالة لتحليل البيانات.
مسؤول قاعدة البيانات
يراقب مسؤول قاعدة البيانات قاعدة البيانات ويهتم بسلامة بياناتها وسلامة الأجهزة التي توجد عليها وهو يشارك في معالجة البيانات وتحويلها والتحقق من صحتها وتنظيفها لتلبية احتياجات العمل والمتطلبات كما يهتم بأمن هذه البيانات ومنح الوصول لها واستخدامها وفق احتياجات ومتطلبات العمل فقط وتقييد وصول المستخدمين غير المصرح بهم إليها.
أنواع تحليل البيانات
يقسم تحليل البيانات إلى خمس مكونات أو أنواع وهي كالتالي: دعنا نتعرف بالتفصيل على طريقة إجراء كل نوع من هذه التحليلات وأهميتها في مكان العمل.
1. التحليل الوصفي Descriptive Analytic
التحليل الوصفي هو نوع التحليل الأبسط والأكثر استخدامًا فهو يمكن محلل البيانات من تحليل البيانات المتوفرة باستخدام أدوات تحليل مثل "Google Analytics" التي تمكنه من فهم ما جرى في مؤسسته أو شركته، فالتحليل الوصفي يوفر لمحلل البيانات الإدراك المتأخر لما يجري في العمل.
على سبيل المثال إذا كنت محلل بيانات وحصل انخفاض مفاجئ في مبيعات موقع التجارة الإلكترونية الخاص بشركتك في شهر ما لن تقف مكتوف الأيدي لتنتظر هل ستتحسن المبيعات في الشهر التالي بل عليك استخدام التحليلات الوصفية لتحليل بيانات كافة الأشخاص الذين زاروا الموقع في هذا الشهر لمعرفة سبب ما حدث وهل هو ناتج عن انخفاض في عدد زيارات الموقع أو خطأ في أحد الصفحات أو مرتبط بموسم محدد وتعثر على إجابة لكافة التساؤلات حياله ووصف النتائج التي حصلت عليها لأصحاب العمل.
2. التحليل التشخيصي Predictive Analytic
التحليلات التشخيصية هي الشكل الثاني لتحليل البيانات وهي تساعد أصحاب الأعمال في الإجابة عن السبب الأساسي في وقوع حدث ما أو العوامل التي تؤثر على سير العمل، فعندما يعرف محلل البيانات ما يحدث بالفعل في عمله باستخدام التحليلات الوصفية لكنه يريد أن يعرف الأسباب والعوامل التي تسببت بحدوثها بشكل جذري يأتي دور التحليل التشخيصي للإجابة عن أسئلة حول سبب وقوع الأحداث.
على سبيل المثال كي يشخص محلل الأعمال إن كانت زيادة الأسعار الأخيرة على أسعار منتجات الشركة لها علاقة بانخفاض المبيعات يمكنه استخدام التحليل التشخيصي باستخدام برنامج إحصائي مثل "Microsoft Excel" أو يستخدم خوارزمية معينة تمكنه من تحليل بيانات المنتجات والعملاء وفحصها ومقارنتها للعثور على الإجابة الدقيقة.
هناك العديد من المفاهيم الإحصائية التي يجب على محلل البيانات فهمها قبل أن يتمكن من إجراء التحليلات التشخيصية وأهمها اختبار الفرضيات والفرق بين الارتباط والسببية وتحليل الانحدار التشخيصي، حيث يساعد دمج التحليلات التشخيصية والوصفية الشركات في العثور على العلاقات بين الأسباب والنتائج وفحص مؤشرات الأداء لاكتشاف سبب التحسن أو التراجع بدقة.
بشكل عام تحدث هذه العملية في ثلاث خطوات:
تحديد الشذوذ في البيانات فقد تكون هذه الحالات الشاذة تغييرات غير متوقعة فيمقياس أو سوق معين.
جمع البيانات المتعلقة بهذه الحالات الشاذة.
استخدم التقنيات الإحصائية لاكتشاف العلاقات والاتجاهات التي تشرح هذه الحالات الشاذة.
3. التحليل التنبؤي Predictive Analytic
يساعد التنبؤ بالمستقبل أصحاب الأعمال على توقع اتجاهات السوق وسلوكيات العملاء وكشف حالات الاحتيال قبل وقوعها وتحليل المنافسين لتحسين وبناء استراتيجيات حديثة لتحسين نتائج الأعمال.
يعتمد التحليل التنبؤي على النتائج التي تم الحصول عليها من التحليل الوصفي والتشخيصي ويستخدم للعثور على إجابات حول الأمور التي من المحتمل أن تحدث في المستقبل بناءً على النتائج والأنماط السابقة.
على سبيل المثال يمكن استخدام التحليل التنبؤي في الشركات والبنوك لتحليل التركيبة السكانية للعملاء وسجلات الدفع السابقة والمنتجات التي اشتروها وأي سلوكيات سلبية حديثة وقعت من قبلهم لتوقع العملاء الذين سيتأخرون في دفع المستحقات والفواتير المترتبة عليهم ولن يسددوها في الوقت المحدد مما يمكنهم من إدارة التدفقات المالية بشكل أفضل واتخاذ خطوات للتخفيف من حدوث هذه المشكلة مثل تقديم خيارات دفع أخرى أو إرسال رسائل تذكير إلى العملاء الذين تم التنبؤ بأنهم سيتأخرون في تسديد المستحقات وتحديد أفضل تاريخ ووقت لإرسال هذه الرسائل وأفضل طريقة للاتصال بهم مثل البريد إلكتروني "Mail"
أو المكالمة الهاتفية أو الرسائل النصية …إلخ.
كما تستخدم النماذج التنبؤية بشكل كبير في مجال الرعاية الصحية وتحلل مجموعة من البيانات المتغيرة حول المرضى مثل العمر أو العلاجات السابقة أو تاريخ المرض ومعدل الكوليسترول والوزن للتنبؤ بما إذا كان الشخص عرضة للإصابة بأمراض معينة كالسكري أو النوبات القلبية أم هشاشة العظام أم لا.
يعتمد إجراء التحليل التنبؤي على الخوارزميات الإحصائية المتنوعة وعلى تقنيات التعلم الإحصائي وخوارزميات التعلم الآلي مثل الشبكات العصبية وأشجار القرار والانحدار …إلخ. التي تساعد محلل البيانات على تقديم توصيات وتوفير إجابات للأسئلة المتعلقة بما قد يحدث في المستقبل ولكونها تحليلات تعتمد على التخمينات والاحتمالات فهي تعطي نتائج تقديرية قد لا تكون صحيحة ودقيقة بنسبة مئة بالمئة.
4. التحليل التقديري Prescriptive Analytic
التحليل التقديري هو الخطوة التالية التي تأتي بعد إجراء التحليل التنبؤي وهو يساعد الشركات على امتلاك رؤية ثاقبة عما يجب عليهم القيام به لحل مشاكل العمل بناءً على العوامل المشتقة من البيانات. فأثناء تحليل البيانات الضخمة لا تكون التنبؤات التي حصلنا عليها من المدخلات دقيقة كما ذكرنا وبالتالي لا يمكننا التيقن من السبب الحقيقي في حدوث مشكلات معينة وهنا يأتي دور التحليلات التقديرية.
فعندما يحصل محلل البيانات على النتائج من التحليلات الوصفية والتشخيصية والتنبؤية ويعرف ما حدث ولماذا حدث ويتوقع ما قد يحدث في المستقبل يمكنه أن يستخدم التحليل التقديري لمساعدته في تحديد أفضل مسار للعمل وما الإجراءات التي يجب الإبقاء عليها وما الإجراءات التي يجب التخلي عنها لزيادة نتائج ومخرجات الأعمال.
تعتمد تقنيات التحليلات التقديرية على تعلم الآلة لكونها قادرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة وكفاءة أكبر واختبار مجموعة كبيرة من الشروط والعثور على أنماط محددة في مجموعات البيانات الكبيرة وتقديم التوصيات بناء عليها.
5. التحليل المعرفي Cognitive Analytic
هذا النوع من التحليل هو الأكثر تقدمًا ولا زال في بداياته وهو مستوحى من الطريقة التي يعالج فيها دماغنا البشري البيانات أي أنه يحلل البيانات بذكاء يشبه ذكاء الإنسان فهو يستخلص النتائج ويكتسب الخبرة من التعلم ويطور نفسه مع الزمن، ويساعدك على معرفة ما قد يحدث إذا تغيرت الظروف وتحديد أفضل الطرق للتعامل معها وهو أمر لا تستطيع التحليلات البسيطة القيام به.
ويعتمد هذا النوع من التحليل مجموعة من التقنيات الذكية مثل الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي ونماذج التعلم العميق والمزيد لمعالجة المعلومات واستخلاص النتائج من البيانات والأنماط الموجودة ويتوقع أن تصبح تطبيقاته واستخداماته أكثر فعالية بمرور الوقت من خلال تعلمه وتفاعلاته المستمرة مع البيانات ومع البشر.
وباستخدام هذا النوع من التحليل ستتمكن من معالجة اللغة الطبيعية مباشرة مثل سجلات محادثة مركز الاتصال ومراجعات المنتجات فهو لا يفهم الكلمات في هذه النصوص فقط بل يفهم السياق الكامل لما يتم كتابته أو نطقه! على سبيل المثال تعد كل من "Cortana" من مايكروسوفت، و "Siri' من أبل، و "Watson" من 'IBM' وآخرها "ChatGPT" من 'OpenAI' روبوتات محادثة تستخدم التحليل المعرفي لتتفاعل معك بلغتك الطبيعية وتوفر لك المعلومات والرؤى التي تريدها.
أهم أدوات وتقنيات تحليل البيانات
في السابق كان تحليل البيانات أمرًا صعبًا ومرهقًا بسبب عدم توفر التقنيات المساعدة فكانت البيانات تجمع يدويًا بطريقة مرهقة، لكن يمكن اليوم لمحلل البيانات الاستعانة بالكثير من أدوات تحليل وتمثيل البيانات المتوفرة لمساعدته على أداء عمله بسرعة وسهولة وفيما يلي نذكر أهم 10 أدوات في تحليل البيانات:
برنامج مايكروسوفت إكسل Microsoft Excel
برنامج Microsoft Power BI
برنامج التحليل الإحصائي SAS
إطار عمل أباتشي سبارك Apache Spark
لغة بايثون Python
لغة البرمجة R
لغة الاستعلام الهيكلية SQL
تطبيق Jupyter Notebook
منصة KNIME
برنامج Tableau
دعنا نشرح كل أداة من هذه الأدوات وكيف يمكن لمحلل البيانات الاستفادة منه في عمله.
الخلاصة
تعرفنا في مقال اليوم على مفهوم تحليل البيانات واستكشفنا معًا المهام المختلفة لمحلل البيانات وكيف يتعامل مع جميع البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم والمتاحة في مكان عمله، من بيانات المعاملات في قاعدة بيانات تقليدية وبيانات القياس المختلفة والبيانات التي يتم جمعها من وسائل التواصل الاجتماعي وكيف يستخرج منها المعرفة التي تطور سير العمل وتحسنه للأفضل.
ولمزيد من المعلومات تواصلوا معنا الدعم تقني