ما هى أنواع تحليل البيانات

في عصرنا الذي يُعد عصر البيانات، تحليل البيانات يُعتبر ضروريًا للشركات. يساعد في استخراج معلومات قيمة من البيانات الكبيرة. هذه المعلومات مهمة لاتخاذ قرارات أفضل وتحسين الأداء.لكن، هناك أنواع مختلفة من تحليل البيانات. كل نوع له أهدافه وطرق عمل خاصة. فما هي هذه الأنواع؟

النقاط الرئيسية

• تحليل البيانات هو عملية حيوية للاستفادة من البيانات الضخمة وتحويلها إلى رؤى قيمة.
• هناك أنواع مختلفة من تحليل البيانات، كل منها له أهداف وتقنيات خاصة به.
• فهم هذه الأنواع المتنوعة للتحليل سيساعد المؤسسات على اختيار الأسلوب الأنسب لاحتياجاتها.
• التعمق في هذه الأنواع سيوفر معلومات قيمة حول كيفية تحقيق أقصى استفادة من البيانات المتاحة.
• استكشاف أنواع تحليل البيانات الرئيسية والأخرى سيساعد على تحسين اتخاذ القرارات وتعزيز الأداء التشغيلي.

أنواع تحليل البيانات الرئيسية

في عالم تحليل البيانات، هناك نوعان رئيسيان: تحليل البيانات الكمية وتحليل البيانات النوعية. كلاهما مهم جداً لاستيعاب البيانات وتحليلها. هذا يساعد في اتخاذ قرارات استراتيجية.

تحليل البيانات الكمية

تحليل البيانات الكمية يعتمد على القياسات الرقمية. يستخدم في مجالات مثل التسويق والمبيعات والتمويل. البيانات هنا متوفرة بكثرة.

أدوات على سبيل المثال  التحليل الإحصائي وتعلم الآلة والتنقيب عن البيانات تعمل هنا.

تحليل البيانات النوعية

تحليل البيانات النوعية يركز على البيانات غير الرقمية. مثل النصوص والصور والفيديوهات. يستخدم في البحوث السوقية وتجربة المستخدم.

الأدوات المستخدمة تشمل تحليل المحتوى والتحليل الاستقرائي.

تحليل البيانات الكمية	تحليل البيانات النوعية
قياسات رقمية وإحصائية مناسب للمجالات مثل التسويق والمبيعات والتمويل الأدوات والتقنيات: التحليل الإحصائي، تعلم الآلة، التنقيب عن البيانات	بيانات غير رقمية مثل النصوص والصور والفيديوهات مناسب للمجالات مثل البحوث السوقية وتجربة المستخدم الأدوات والتقنيات: تحليل المحتوى، التحليل الاستقرائي

أنواع أخرى لتحليل البيانات

هناك أنواع أخرى من تحليل البيانات، بالإضافة إلى البيانات الكمية والنوعية. هذه الأنواع تساعد في فهم البيانات واستخدامها بشكل أفضل. كما تشمل تحليل البيانات الوصفية، والاستكشافية، والتنبؤية والتشخيصية، والاستدلالي والسببي، والميكانيكي والتوجيهي.

تحليل البيانات الوصفية

تحليل البيانات الوصفية يركز على وصف ما حدث في الماضي. يوفر معلومات أساسية مثل الإحصاءات والتوزيعات. كما يساعد هذا التحليل في فهم ما حدث دون التنبؤ بالمستقبل.

التحليل الوصفي هو أول تحليل يتم إجراؤه في عملية تحليل البيانات.

يولد ملخصات بسيطة للعينات والقياسات.يتضمن إحصائيات وصفية شائعة على سبيل المثال مقاييس الاتجاه المركزي والتباين والتواتر والموقع.

والهدف من التحليل الوصفي هو وصف أو تلخيص مجموعة من البيانات.
التحليل الوصفي هو الخطوة الأولى في التحليل حيث تقوم بتلخيص ووصف البيانات التي لديك باستخدام الإحصاءات الوصفية، والنتيجة هي عرض بسيط لبياناتك.

تحليل البيانات الاستكشافية

تحليل البيانات الاستكشافية يهدف إلى اكتشاف أنماط وعلاقات جديدة. يستخدم تقنيات مثل التنقيب عن البيانات وتعلم الآلة. كما يساعد هذا التحليل في التعرف على فرص جديدة وتحديد المشكلات.

قد يقوم المسوقون أيضا بمراجعة عوامل أخرى على سبيل المثال التغييرات الموسمية وأحداث مبيعات الشركة لمعرفة ما إذا كان من الممكن أن تساهم المتغيرات الأخرى في هذا الاتجاه.

يتضمن التحليل الاستكشافي فحص أو استكشاف البيانات وإيجاد علاقات بين المتغيرات التي لم تكن معروفة من قبل.

يساعدك EDA في اكتشاف العلاقات بين المقاييس في بياناتك، والتي ليست دليلاً على وجود الارتباط، كما هو مشار إليه بعبارة «الارتباط لا يعني السببية».

إنه مفيد لاكتشاف اتصالات جديدة وتشكيل فرضيات. يقود تخطيط التصميم وجمع البيانات.

يتضمن أحد الأمثلة على تحليل البيانات الاستكشافية حول تغير المناخ رفع درجة الحرارة على مر السنين من 1950 إلى 2020 وزيادة الأنشطة البشرية والتصنيع للعثور على علاقات من البيانات. على سبيل المثال، يمكنك زيادة عدد المصانع والسيارات على الطريق ورحلات الطائرات لمعرفة كيفية ارتباط ذلك بارتفاع درجة الحرارة.

يستكشف التحليل الاستكشافي البيانات لإيجاد علاقات بين المقاييس دون تحديد السبب. إنه أكثر فائدة عند صياغة الفرضيات.

تحليل البيانات التنبؤية

تحليل البيانات التنبؤي يستخدم نماذج لإحصائية لتوقع المستقبل. يعتمد على البيانات التاريخية لتوقع سيناريوهات. يساعد هذا التحليل في اتخاذ قرارات مستنيرة وتخطيط للمستقبل.

5. يتضمن التحليل التنبؤي استخدام البيانات التاريخية أو الحالية للعثور على الأنماط وعمل تنبؤات حول المستقبل. تعتمد دقة التنبؤات على متغيرات المدخلات.

تعتمد الدقة أيضا على أنواع النماذج. قد يعمل النموذج الخطي بشكل جيد في بعض الحالات، وفي حالات أخرى قد لا يعمل.

التحليل التشخيصي

يسعى التحليل التشخيصي للإجابة على السؤال «لماذا حدث هذا ؟» من خلال إلقاء نظرة أكثر تعمقًا على البيانات للكشف عن الأنماط الدقيقة. يأتي التحليل التشخيصي عادةً بعد التحليل الوصفي، وأخذ النتائج الأولية والتحقيق في سبب حدوث أنماط معينة في البيانات.

قد يتضمن التحليل التشخيصي تحليل مصادر البيانات الأخرى ذات الصلة، بما في ذلك البيانات السابقة، للكشف عن المزيد من الأفكار حول اتجاهات البيانات الحالية. التحليل التشخيصي مثالي لمزيد من استكشاف الأنماط في البيانات لشرح الحالات الشاذة.

التحليل الاستدلالي

يتضمن التحليل الاستدلالي استخدام عينة صغيرة من البيانات لاستنتاج معلومات حول مجموعة أكبر من البيانات.
الهدف من النمذجة الإحصائية نفسها هو استخدام كمية صغيرة من المعلومات لاستقراء المعلومات وتعميمها على مجموعة أكبر.

يتضمن التحليل الاستدلالي استخدام البيانات المقدرة التي تمثل مجموعة سكانية وتعطي مقياسًا لعدم اليقين أو الانحراف المعياري لتقديرك.

تعتمد دقة الاستدلال بشكل كبير على مخطط أخذ العينات الخاص بك. إذا لم تكن العينة ممثلة للسكان، فسيكون التعميم غير دقيق. يُعرف هذا باسم مبرهنة الحد المركزي.

يقوم التحليل الاستدلالي باستقراء وتعميم معلومات المجموعة الأكبر بعينة أصغر لتوليد التحليلات والتنبؤات.

 التحليل السببي

يبحث التحليل السببي في سبب وتأثير العلاقات بين المتغيرات ويركز على إيجاد سبب الارتباط. بهذه الطريقة، يمكن للباحثين فحص كيفية تأثير التغيير في أحد المتغيرات على الآخر.

للعثور على السبب، عليك أن تتساءل عما إذا كانت الارتباطات الملحوظة التي تقود استنتاجك صحيحة. مجرد النظر إلى البيانات السطحية لن يساعدك في اكتشاف الآليات المخفية الكامنة وراء الارتباطات. يتم تطبيق التحليل السببي في دراسات عشوائية تركز على تحديد السببية.

التحليل السببي هو المعيار الذهبي في تحليل البيانات والدراسات العلمية حيث يتم استخراج سبب ظاهرة ما واختيارها، مثل فصل القمح عن القشر.

التحليل الميكانيكي

يستخدم التحليل الميكانيكي لفهم التغيرات الدقيقة في المتغيرات التي تؤدي إلى تغييرات أخرى في المتغيرات الأخرى. إنه تحليل تنبؤي من بعض النواحي، لكنه تم تعديله لمعالجة الدراسات التي تتطلب دقة عالية ومنهجيات دقيقة للعلوم الفيزيائية أو الهندسية.

يتم تطبيقه في العلوم الفيزيائية أو الهندسية، المواقف التي تتطلب دقة عالية ومساحة صغيرة للخطأ، فقط الضوضاء في البيانات هي خطأ القياس. إنه مصمم لفهم عملية بيولوجية أو سلوكية، الفيزيولوجيا المرضية لمرض ما أو آلية عمل التدخل.

 التحليل التوجيهي

8. يجمع التحليل التوجيهي رؤى من تحليلات البيانات السابقة الأخرى ويحدد الإجراءات التي يمكن للفرق أو الشركات اتخاذها للاستعداد للاتجاهات المتوقعة. قد يأتي التحليل التوجيهي بعد التحليل التنبؤي مباشرة، ولكنه قد يتضمن دمج العديد من تحليلات البيانات المختلفة.

تحتاج الشركات إلى تكنولوجيا متقدمة والكثير من الموارد لإجراء تحليل إلزامي. تعد أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعالج البيانات وتعدل المهام الآلية مثالًا على التكنولوجيا المطلوبة لإجراء التحليل التوجيهي.

ينتشر التحليل التوجيهي في الحياة اليومية، ممّا يدفع المستخدمين إلى استهلاك المحتوى المنسق على وسائل التواصل الاجتماعي. على منصات مثل TikTok و Instagram، يمكن للخوارزميات تطبيق تحليل إلزامي لمراجعة المحتوى السابق الذي تعامل معه المستخدم وأنواع السلوكيات التي أظهروها مع منشورات محددة. بناءً على هذه العوامل، تبحث الخوارزمية عن محتوى مماثل من المحتمل أن يثير نفس الاستجابة ويوصي به في الخلاصة الشخصية للمستخدم.

هذه الأنواع المختلفة تكمّل بعضها البعض. توفر رؤى متعددة للبيانات. باستخدام هذه التقنيات، يمكن فهم البيانات بشكل أفضل وتطوير استراتيجيات لاتخاذ القرارات.

نوع تحليل البيانات	الوصف	الاستخدامات الرئيسية
تحليل البيانات الوصفية	تحليل لوصف ما حدث في الماضي	فهم الإحصاءات والتوزيعات الأساسية تحديد الاتجاهات والنماذج التاريخية تقديم لمحة عامة عن الوضع الحالي
تحليل البيانات الاستكشافية	تحليل لاكتشاف أنماط وعلاقات جديدة	التنقيب عن بيانات جديدة وفرص محتملة التعرف على المشكلات الخفية تطوير رؤى جديدة وغير متوقعة
تحليل البيانات التنبؤية	تحليل لتوقع ما قد يحدث في المستقبل	التنبؤ بالسيناريوهات المحتملة اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على التوقعات التخطيط الاستراتيجي للمستقبل

الخلاصة

استكشفنا أنواع تحليل البيانات التي هى مهمة جدًا. تساعد في استخراج رؤى البيانات المفيدة. وتحسن من صنع القرار.

من تحليل البيانات الكمية إلى تحليل البيانات النوعية، وصولاً إلى تحليل البيانات الوصفية والتنبؤية. كل نوع له دور في فهم بيانات المنظمات وتحقيق أهدافها.

لا يوجد نهج واحد يلبي احتياجات الجميع في تحليل البيانات. المنظمات يجب أن تطور استراتيجية شاملة. تستفيد من مزايا كل نوع وتتكيف مع احتياجاتها.

من خلال استخدام هذه الأدوات، المنظمات تحصل على رؤى دقيقة. وتحسن من عملية اتخاذ القرار. ممّا يساعد في تحقيق النجاح المستمر.

التركيز على أنواع تحليل البيانات يفتح آفاقاً للنمو. يمكن تحويل قوة البيانات إلى فرص حقيقية. هذه الاستراتيجيات تحدد التوجهات والفرص لنجاح المستقبل.