تحليل البيانات Data analysis
.png)
نعيش اليوم في عصر يتصف بتفجر غير مسبوق في كمية البيانات، فكل الأجهزة التي نتعامل معها في حياتنا اليومية سواء هواتفنا الجوالة أو مواقع التجارة الالكترونية التي نتسوق منها أو شبكات التواصل الاجتماعي التي نتصفحها بشكل يومي وحتى أجهزة الاستشعار الموجودة في أجهزة انترنت الاشياء التي باتت منتشرة في كل مكان حولنا…إلخ. كلها تتعقبنا وتسجل بياناتنا والإجراءات التي نقوم بها والخيارات التي نتخذها ولك أن تتخيل كمية البيانات المهولة التي تولد عن كل هذا طوال الوقت هذه البيانات الضخمة في شكلها الأولي لا تعني أي شيء في الواقع لذا كان لا بد من تحليلها واستخراج المعلومات المفيدة منها وهنا يأتي دور علم البيانات الحديث الذي يعالج كل جزء من البيانات التي يتم إنشاؤها اليوم لتطوير وتيرة الأعمال واتخاذ القرارات الصائبة والموثوقة التي تعتمد على هذه المعلومات.
ما هو تحليل البيانات
تحليل البيانات هو عملية تحويل البيانات الخام، التي قد تبدو عشوائية
وغير مرتبة، إلى معلومات مفيدة وقابلة للتفهم. تخيل أن لديك مجموعة كبيرة من
الأرقام والأحرف، تحليل البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط والاتجاهات المخفية في
هذه البيانات، والتي يمكن استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل وحل المشكلات.
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. ومنها:
- 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.
- اتخاذ قرارات مدروسة الاستناد إلى البيانات بدلاً من التخمين في اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
- اكتشاف فرص جديدة اكتشاف اتجاهات جديدة في السوق والفرص الاستثمارية.
أدوات تحليل البيانات
- Python: لغة برمجة قوية تستخدم على نطاق واسع في تحليل البيانات.
- R: لغة برمجة أخرى شائعة الاستخدام في الإحصاء وتحليل البيانات.
- SQL: لغة تستخدم للتعامل مع قواعد البيانات.
- Tableau: أداة لبناء لوحات معلومات جذابة.
الخطوات الأساسية في عملية تحليل البيانات
- جمع البيانات: جمع البيانات من مصادر مختلفة مثل قواعد البيانات، ملفات السجلات، ومواقع التواصل الاجتماعي.
- تنظيف البيانات: إزالة الأخطاء والتشوهات من البيانات لضمان دقتها.
- تحويل البيانات: تحويل البيانات إلى صيغة قابلة للتحليل.
- استكشاف البيانات: استكشاف البيانات بحثًا عن الأنماط والاتجاهات.
- نمذجة البيانات: بناء نماذج إحصائية أو نماذج تعلم آلي لوصف البيانات وتوقع النتائج.
- تقييم النتائج: تقييم دقة النماذج واتخاذ القرارات بناءً على النتائج.
تحديات تحليل البيانات
- جودة البيانات: قد تكون البيانات غير كاملة أو تحتوي على أخطاء.
- حجم البيانات: قد تكون كمية البيانات كبيرة جدًا يصعب التعامل معها.
- سرعة التغيير: تتغير البيانات باستمرار، مما يتطلب تحديث التحليلات بشكل دوري.
أمثلة على استخدام تحليل البيانات
- التسويق: تحديد أفضل الجماهير المستهدفة، قياس فعالية الحملات الإعلانية، وتخصيص العروض للعملاء.
- المالية: اكتشاف الاحتيال، تقييم المخاطر، وتحسين الاستثمارات.
- الرعاية الصحية: تحليل السجلات الطبية لتطوير علاجات جديدة والتنبؤ بالأمراض.
- الرياضة: تحليل أداء اللاعبين وتحسين الأداء الرياضي.