وسائل تحليل البيانات

وسائل تحليل البيانات

تحليل البيانات

قد يُطلب منك في عملك تحليل لمجموعة من البيانات الخاصة في الشركة ووضع استنتاجات وتوقعات بناءً على تلك التحليلات، لكن ما هي الوسائل والأساليب التي يمكنك استخدامها لذلك؟ إن تحليل البيانات هو عملية تقييم البيانات باستخدام التفكير المنطقي والتحليلي لفحص جميع مكونات البيانات التي تجمع وتوفر بعناية، ويعد تحليل البيانات من الخطوات الضرورية التي تتخذ عند إجراء تجربة بحثية، وتجمع هذه البيانات من مصادر مختلفة مرتبطة بموضوع بحثك، وبمجرد أن تُجمع البيانات تراجع وتحلل للوصول إلى استنتاج أو نتائج معينة، وفي مجال الأعمال يلعب تحليل البيانات دورًا رئيسيًا عندما يتعلق الأمر باتخاذ قرارات تتضمن نوعًا من الخطورة أو الريبة، إذ إن البيانات تجمع وتحلل وتراجع لمساعدة صانعي القرار على التخفيف من مخاطر اتخاذ قرار معين.[١]وتتكون عملية تحليل البيانات من المراحل التالية:[٢]

  • تحديد متطلبات البيانات: ترتكز البيانات المطلوبة للتحليل على السؤال أو التجربة، واستنادًا إلى متطلبات من يقومون بعملية التحليل يتم تحديد البيانات اللازمة كمدخلات للتحليل، وقد تكون هذه البيانات رقمية أو تسلسلية.
  • جمع البيانات: جمع البيانات هي عملية جمع المعلومات عن المتغيرات المستهدفة المحددة كمتطلبات للبيانات، ويكون التركيز هنا على ضمان جمع البيانات بدقة وأمانة، وهذا يضمن أن البيانات التي تجمع دقيقة لاتخاذ قرارات صحيحة، وتجمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل: قواعد البيانات التنظيمية والمعلومات المتوفرة على صفحات الويب، وهذه المعلومات التي يحصل عليها بهذه الطريقة قد لا تكون منظمة أو ذات صلة بالموضوع، وبعد تجميع هذه البيانات تخضع للمعالجة والتنظيف.
  • معالجة البيانات: يجب معالجة البيانات التي تجمع لتحليلها، ويشمل هذا تنظيم البيانات حسب المطلوب لأدوات التحليل، فمثلًا قد تحتاج وضع البيانات داخل جدول بيانات أو تطبيق إحصائي أو قد يكون من الضروري إنشاء نموذج بيانات.
  • تنظيف البيانات: قد تكون البيانات التي نظمت وعولجت غير كاملة أو تحتوي على تكرار أو أخطاء، لذا تأتي عملية تنظيف البيانات لمنع وتصحيح هذه الأخطاء، وهناك أنواع متعددة من تنظيف البيانات وهذا يعتمد على نوع البيانات.
  • تحليل البيانات: البيانات التي تعالج وتنم وتنظف تصبح جاهزة للتحليل، وتتوفر تقنيات تحليل البيانات المختلفة لفهم الاستنتاجات وتفسيرها واستخلاص النتائج بناءً على المتطلبات، ويمكن استخدام نماذج البيانات الإحصائية لتحديد العلاقات بين متغيرات البيانات، وهذه النماذج التي تصف البيانات تساعد على تبسيط التحليل والنتائج.
  • نقل البيانات: نتائج تحليل البيانات يجب أن تُقدم في الشكل الذي يطلبه المستخدمون لدعم قراراتهم والإجراءات التي ستُتخذ في المستقبل، وقد تؤدي الملاحظات التي يقدمها المستخدمون إلى إجراء تحليل إضافي، ويمكن لمحللي البيانات اختيار تقنيات عرض البيانات، مثل: الجداول والمخططات التي تساعد على توصيل الرسالة بوضوح للمستخدم.


وسائل تحليل البيانات

هناك مجموعة متنوعة من الوسائل التي يمكنك استخدامها في تحليل البيانات ولكن جميعها تندرج تحت أسلوبين رئيسيين هما التحليل النوعي والتحليل الكمي:[٣]

  • تحليل البيانات النوعية: إن البيانات التي يحصل عليها من هذه الطريقة تتألف من صور وكلمات ورموز وملاحظات، ويشير هذا النوع من التحليل إلى العمليات والإجراءات المستخدمة لتحليل البيانات لتقديم مستوى من الفهم والتفسير لها، وهناك مجموعة من الأساليب لجمع هذا النوع من البيانات وتحليله:
    • تحليل المحتوى: تُستخدم لتحليل البيانات اللفظية أو السلوكية، هذه البيانات تتألف من مستندات مثل نصوص أو صور أو ملفات صوت.
    • التحليل السردي: هذا النوع هو الأكثر شيوعًا، ويتضمن تحليل البيانات التي تأتي من مجموعة متنوعة من المصادر بما في ذلك الملاحظات الميدانية والاستطلاعات والمقابلات وغير ذلك من الأشكال المكتوبة، ويتضمن أيضًا إعادة صياغة القصص التي يقدمها الناس في سياقات مختلفة.
    • النظرية المتجذرة: هذا النوع عبارة عن تطوير تفسيرات لدراسة حالة واحدة أو أكثر لظاهرة واحدة، وعند دراسة المزيد من الحالات فإنّ التفسيرات تتغير إلى أن يتوصل الباحثون إلى بيان يناسب كل الحالات.
  • تحليل البيانات الكمية: يُستخدم التحليل الكمي لتحديد كمية البيانات التي تسمح بتعميم النتائج التي يحصل عليها من عينة أو مجموعة من الأشخاص، وتحلل البيانات وتجمع وتحول إلى بيانات رقمية، ومن الأساليب التي تندرج تحت التحليل الكمي:
    • الوسط الحسابي: هي الطريقة الأساسية لتحليل البيانات؛ إذ يقسم مجموع الأرقام على عدد العناصر المدرجة في القائمة وهو مفيد لتحديد الاتجاه العام لشيء ما.
    • اختبار الفرضية: يستخدم في أبحاث الأعمال، ويبين ما إذا كانت نظرية أو فرضية معينة لمجموعة بيانات صحيحة.
    • تحديد حجم العينة: عند إجراء بحث على مجموعة كبيرة من الأشخاص، مثل: القوى العاملة في شركتك تؤخذ عينة صغيرة وتحليلها، وتعد النتيجة واحدة تقريبًا لكل فرد من المجموعة.


أهمية تحليل البيانات لعملك

قد تتساءل عن أهمية تحليل البيناتات لعلمك، إنّ الأهمية المتزايدة لتحليل البيانات بالنسبة للشركات أدت إلى تغيير العالم، ولكنك قد لا تدرك تأثير تحليل البيانات على عملك، إليك الأسباب التي يعد من أجلها تحليل البيانات مهمًا بالنسبة لعملك:[٤]

  • تحسين الكفاءة: لا ترتبط البيانات التي تجمعها شركتك بالأفراد خارج المؤسسة فقط بل أيضًا ستساعدك هذه البيانات داخليًا في معرفة أداء الموظفين ومدى كفاءة العمل في الشركة.
  • فهم السوق: مع تطور الخوارزميات في الوقت الحاضر أصبح من الممكن جمع وتحليل مجموعة ضخمة من البيانات، وتسمى عملية التحليل هذه التنقيب في البيانات، وفيما يتعلق بالموارد المادية الأخرى تجمع البيانات في شكل أولي ثم تنظم بعد ذلك، وهذا يتيح جمع البيانات من مجموعة كبيرة من الأشخاص مما يعني أنها مفيدة لاستراتيجة تسويق أفضل.
  • تخفيض التكلفة: يمكن لتقنيات البيانات الضخمة مثل التحليلات السحابية أن تجلب مزايا كثيرة من حيث التكلفة إذا كانت مرتبطة بتخزين البيانات الكبيرة، كما يمكنهم تحديد الطرق الفعالة للقيام بالأعمال، وبهذا أنت لا توفر المال فقط من حيث البنية التحتية بل أيضًا من حيث تكلفة تطوير منتج ملائم للسوق.
  • اتخاذ قرارات أسرع وأفضل: تستطيع الشركات تحليل المعلومات بسرعة كبيرة بسبب التحليلات عالية السرعة في الذاكرة مما يوفر الوقت ويقدم المزيد من الكفاءة وإدارة المواعيد النهائية بسهولة.
  • المعرفة الصناعية: المعرفة الصناعية ستوضح كيف يمكن أن تُدار أعمالك في المستقبل القريب، كما يمكنها أن تخبرك بنوع ووضع الاقتصاد بغرض توسيع أعمالك وهذا يساعد على نمو شركتك وبناء نظام بيئي قوي حول العلامة التجارية الخاصة بك.
  • توفير منتجات وخدمات جديدة: بفضل قوة تحليل البيانات ستستطيع تلبية احتياجات العملاء بشكل أفضل، هذه البيانات ستساعدك على التأكد من أن المنتج أو الخدمة تتوافق مع متطلبات الجمهور المستهدف.


قد يُهِمُّكَ

لكن ما هي الأدوات التي يمكنك استخدامها لتحليل البيانات؟ إن أدوات جمع البيانات وتحليلها عبارة عن سلسلة من المخططات والخرائط والرسوم البيانية المصممة لجمع البيانات وتفسيرها وتقديمها لمجموعة كبيرة من التطبيقات والصناعات، وقد طورت أدوات تحليل البيانات لاستخدامها في أي صناعة تقريبًا مثل التصنيع وضمان الجودة والأبحاث وغيرها، ومن هذه الأدوات:[٥]

  • مخطط الصندوق: أداة تستخدم لعرض وتحليل مجموعات متعددة من البيانات على رسم بياني واحد.
  • ورقة المراجعة: هذه الأداة يمكن استخدامها لمجموعة واسعة من الأغراض وهي نموذج منظم لجمع البيانات وتحليلها.
  • مخطط التحكم: رسم بياني يستخدم لدراسة كيفية تغير العملية مع مرور الوقت، ومقارنة البيانات الحالية بالبيانات السابقة ووضع استنتاجات حول ما إذا كان تباين العملية متناسقًا أو غير متوقع.
  • تصميم التجارب: يستخدم لإجراء تجارب تم التخطيط لها على عملية ما، وتصميم هذه التجارب يعتمد على سلسلة من التجارب التي تبدأ بالنظر على نطاق واسع على العديد من المتغيرات الكثيرة ومن ثم التركيز على المتغيرات الحرجة.
  • الاستبيان: الاستبيان هي البيانات التي تجمع من مجموعات مستهدفة من الأشخاص حول آرائهم ومعرفتهم وسلوكياتهم.


المراجع

  1. Edewin Perez (29-4-2019), "What is Data Analysis and Its Methods?"، utreee, Retrieved 18-7-2020. Edited.
  2. "Data Analysis - Process", tutorialspoint, Retrieved 18-7-2020. Edited.
  3. Edewin Perez (29-4-2019), "What is Data Analysis and Its Methods?"، utreee, Retrieved 18-7-2020. Edited.
  4. Amarpreet Singh (25-5-2018), "What is the Importance of Data Analytics for Business"، brandlitic, Retrieved 18-7-2020. Edited.
  5. "DATA COLLECTION AND ANALYSIS TOOLS", asq, Retrieved 18-7-2020. Edited.