إن كنت تعمل في مجال تحليل البيانات؛ يجب أن تعلم بأنك الحارس الشخصي على بوابة بيانات مؤسستك أو تلك التي تعمل لديها. حيث بتنا في عصر التحول الرقميّ الذي أدى إلى زيادة الطلب على محلّلي البيانات المؤهلين علمياً ومهنياً، لتحويل الأرقام إلى رؤىً استراتيجية تساعد المؤسسة على فهم بياناتها و اتخاذ القرارات استناداً على نتائج ملموسة ودقيقة.
فإن كنت من الراغبين في اللحاق بالركب الرقميّ وأن تجد لنفسك مكاناً في عالم الأعمال كمحلّل بياناتٍ محترفٍ؛ ابدأ رحلتك معنا في التعرف على مهارة تحليل البيانات و أفضل أدوات تحليل البيانات الحديثة، حيث نسلط الضوء في مقالنا اليوم على تعريفها، مراحلها، وأفضل الأدوات و البرامج المستخدمة. لنبدأ معاً .
ما هو علم تحليل البيانات؟
في الواقع نستطيع القول أن تحليل البيانات هو علمٌ يندرج تحت مظلة علم البيانات ويشكل جزءاً منه. وهو عمليةٌ منهجيةٌ تهدف إلى فحص واستخراج معلومات خام من مجموعات بيانات، وتحويلها إلى استنتاجات عبر مراحل واضحة المعالم لتحويلها إلى قرارات استراتيجية في مجال الأعمال، الأبحاث، الصحة، التعليم، والعلوم الاجتماعية. وذلك من خلال استخدام أدوات تحليل البيانات التي تعتمد على التقنيات الإحصائية، وخوارزميات تعلم الآلة لفهم الأنماط والعلاقات بين المتغيرات.
اطلع على تخصص علم البيانات: تعريفه و أهميته لمستقبلك
لماذا تحليل البيانات ضروري في العصر الحديث
أصبح تحليل البيانات في العصر الحديث أداة أساسية في اتخاذ القرارات. فبفضل البيانات، يمكنك أن تكتشف أنماطًا وتوجهات تساعدك على فهم السوق بشكل أفضل. وبالتالي، فإن استغلال هذه البيانات يعزز من كفاءة الأعمال ويزيد من الإيرادات أيضاً. وعندما تتعمق في تحليل البيانات، تجد أن لديك القدرة على تحسين تجربة العملاء وتوجيه استراتيجياتك بشكل فعال. لذا، لا تتجاهل أهمية هذا التحليل؛ فهو يمثل المفتاح لتحقيق النجاح والتميز في مجالك.
ماهي أدوات تحليل البيانات التي يستخدمها محللو البيانات؟
هل تبحث عن طرقٍ مبتكرةٍ لتحليل البيانات، وتحويلها إلى معلوماتٍ مرئيةٍ قابلةٍ للتحويل إلى خططٍ تنفيذيةٍ ؟ تابع معنا، واستكشف مجموعةً من البرامج والتقنيات البرمجيّة التي يستخدمها محللو البيانات لجمع البيانات ومعالجتها وتحليلها وتصورها. حيث يعتمد المحللون على برامج إحصائية مثل R وSAS وSPSS لإجراء تحليلات متقدمة. كما تعتبر لغات البرمجة مثل Python وSQL من الأدوات الأساسية أيضاً، حيث تتيح Python معالجة البيانات والتحليل الإحصائي باستخدام مكتبات مثل Pandas وNumPy، بينما تُستخدم SQL لاستعلام قواعد البيانات. كما تلعب أدوات تصور البيانات مثل Tableau وPower BI دورًا حيويًا في تقديم تمثيلات بصرية تساعد في استكشاف الأنماط والاتجاهات. و بشكل عام يتحدد اختيار أدوات تحليل البيانات بناءًا على طبيعة البيانات وتعقيد التحليل واحتياجات المشروع. في السطور التالية دليل شامل لأحدث البرامج والتقنيات المستخدمة تابع معنا!
Excel
حيث كان ولا زال البرنامج المفضّل للمبتدئين. بفضل واجهته البسيطة، وإمكانياته الكبيرة في إجراء التحليلات الإحصائية الأساسية من خلال الخطوات التالية :
- أدخل البيانات في ورقة العمل.
- استخدم الجداول المحورية من قائمة “إدراج” لتنظيم البيانات.
- اختر نوع الرسم البياني الذي تريده من قائمة “إدراج” ثم “مخططات”.
R
و هي لغةٌ برمجيةٌ مخصّصةٌ لتحليل البيانات، وتُعتبر خياراً قويّاً للبيانات الكبيرة والإحصائيات، حيث تحتوي على مكتباتٍ مثل dplyr لتحليل البيانات، و ggplot2 للرسم البياني، ممّا يجعلها أداةً قويةً للتحليل الإحصائي، ويمكنك استخدامها كما يلي:
- ثبت R و R Studio.
- استخدم الأمر .packages(“dplyr”)` لتثبيت المكتبة.
- قم باستيراد البيانات بلغة R ثم حللها باستخدام الدوالّ المتاحة
Python
و هي من لغات البرمجة المرنة و الشائعة في مجال تحليل البيانات، بفضل مكتباتها المتعددة، ومنها Pandas Library لتحليل البيانات (data analysis) حيث تساعدك في تنظيف البيانات وتحليلها.كما يمكنك استخدام Data Frames لإدارة البيانات بسهولةٍ، إضافةً الى Matplotlib و Seaborn لرسم البيانات وتصورها. يمكنك استخدامها وفق الخطوات التالية:
- ثبّت Python و Jupyter Notebook
- استخدم الأمر pip install pandas* لتثبيت المكتبة
- قم باستيراد البيانات باستخدام لغة Python التي تحتوي على أوامر لتحليلها وعرضها على هيئة visualizations أو جداول.
Tableau
يمتاز هذا البرنامج بقدرته على تحليل البيانات بصرياً بحيث يسهل تقديم البيانات بشكلٍ جذابٍ. فهو يتيح لك إنشاء لوحات معلوماتٍ تفاعليةٍ يمكنك مشاركتها مع الآخرين.كما يمكنه الاتصال بمجموعةٍ متنوعةٍ من مصادر البيانات مثل Excel، SQL، و Google Analytics. و للبدء به ماعليك سوى:
- تحميل وتثبيت Tableau.
- استيراد البيانات من مصدر البيانات الخاص بك.
- استخدام واجهة السحب والإفلات لإنشاء الرسوم البيانية ولوحات المعلومات.
SQL
(Structured Query Language) هي لغةٌ تُستخدم لإدارة قواعد البيانات، تستطيع من خلالها الاستعلام وتحليل البيانات المخزنة، كما تتضمن أوامر لاسترجاع البيانات، و تحديث أو حذف البيانات غير الضرورية الموجودة في قاعدة البيانات. يمكنك استخدامها في التحليل باتباع الخطوات التالية:
- ثبت نظام إدارة قواعد البيانات مثل MySQL و PostgreSQL.
- اكتب الاستعلامات باستخدام لغة SQL. حيث تتضمن هذه الاستعلامات عمليات استرجاع البيانات (SELECT)، تحديث البيانات (UPDATE)، حذف البيانات (DELETE)، أو إدخال بيانات جديدة (INSERT)،
Microsoft Power BI
تُعدّ مايكروسوفت بي آي من أدوات تحليل البيانات القوية، فهي توفر واجهةً سهلة الاستخدام، علاوة على تركيزها على ذكاء الأعمال مما يساعد المحّللين والمدراء في تصور البيانات و اتخاذ قراراتٍ بناءًا على نتائج تحليلها. ويمكنك استخدامها باتباع الخطوات التالية:
- ثبت مايكروسوفت بي آي من الموقع .
- انقر على “الحصول على البيانات” (Get Data) لاختيار مصدر البيانات (مثل Excel، SQL Server، أو خدمات الويب). و أداة Power Query لتحرير البيانات وتنظيفها.
- استخدم الأدوات المتاحة (مثل الرسوم البيانية، الجداول، والخرائط) لتصميم تقاريرك حيث يمكنك سحب وإفلات العناصر لإنشاء تصورات تتناسب مع احتياجاتك.
خطوات تحليل البيانات
من المؤكد أنك تساءلت يوماً كيف تبدأ في تحليل البيانات بشكلٍ منهجيٍّ وفعّال؟ لا تقلق عزيزي القارئ!. فلقد وضعنا لك خارطة طريقٍ واضحة المعالم وفق خمس مراحل، وذلك بدءاً من جمع البيانات وانتهاءًا بتفسير النتائج واتخاذ القرار المناسب للسنوات المقبلة. مارأيك أن تتابع معنا؟!
تحديد الهدف
أن تعرف المشكلة هو ما يجعل حلّها ممكناً. إذن ابدأ بتحديد هدفك من التحليل .فعلى سبيل المثال، إن كانت المشكلة في عدم تحقيق المبيعات المخطط لها؛ فالخلل قد يكون في خطة التسويق، وقد يكون في قسم خدمة العملاء لدى المؤسسة، لتتمكن من تحديد الهدف بدقة:
- حدد المعايير والمتغيرات المرتبطة بالمشكلة المحددة.
- حدد نقاط الضعف سواء كانت معرفيةً، أم نتيجة ثغراتٍ في الأبحاث السابقة المتعلقة بالمشكلة نفسها.
- تجنّب الانحياز و إصدار أيّ توصياتٍ أو نتائج استناداً إلى افتراضاتٍ أو تحديداتٍ خاطئة.
جمع البيانات
تُعتبر خطوة جمع البيانات حجر الزاوية الذي يحدد جودة نتائجك. إذن لابدّ من الحصول على كافة بيانات موضوع الدراسة وتجميعها وذلك من خلال:
- استخدام الاستبيانات لجمع آراء العملاء.
- إجراء مقابلاتٍ شخصية للحصول على رؤى أعمق.
- الاستفادة من البيانات المتاحة عبر الإنترنت، مثل نشاط موقع الويب، أو التطبيق أو وسائل التواصل الاجتماعي. وكذلك التقارير الحكومية المفتوحة المصدر.
تنظيف البيانات
وبعد انتهائك من جمع البيانات؛ لا يمكنك تجاهل خطوة تنظيفها لضمان موثوقيّة النتائج. وإن تنظيف البيانات يعني مراجعتها للتأكد من خلوها من الأخطاء، مثل القيم المفقودة في حال عدم الاجابة على كافة أسئلة الاستبيان، أو وجود معلوماتٍ مكررة، أو وجود بيانات لا علاقة لها بموضوع المشكلة، مما يؤثر على دقة التحليل. وهنا يكمن أهمية دور محلّل البيانات وخبرته في تنظيف البيانات، لأن التحليل استناداً على معلومات خاطئة سيؤدي إلى نتائج كارثيةٍ على عمل المؤسسة.و يمكنك تنظيفها من خلال:
- استخدام أدوات مثل Excel
- برامج البرمجة مثل Python لإزالة هذه الأخطاء، واستبدال القيم المفقودة بمتوسط البيانات، أو حذف السجلات غير المتسقة.
تحليل البيانات
والآن وبعد أن أصبحت البيانات مهيأة للتحليل؛ تبرز مهاراتك كمحللٍ للبيانات من خلال استخدام أدوات تحليل البيانات التي تمكنك من استخلاص الرؤى القيمة وذلك من خلال:
- استخدام التحليل الانحداري، أو تحديد السلاسل الزمنية لتحديد العوامل التي تؤثر على المبيعات، أو تحليل نتائج حملتك الإعلانية لتحديد ما إذا كانت قد حققت الهدف منها.
- الاستعانة بأدواتٍ مثل Excel أو R أو Python، مما يسهل عليك إجراء التحليلات واستخراج النتائج.
تفسير النتائج
وهي المرحلة الحاسمة لفهم ما تعنيه الأرقام والأنماط التي اكتشفتها، وذلك عن طريق تقديم الأدلة التي جمعتها، حيث تؤثر طريقة تفسيرك وتقديمك للنتائج على اتجاه العمل الذي قد يُترجم بإعادة هيكلة في المؤسسة، أو إلغاء تقديم خدمة وإطلاق خدمةٍ جديدةٍ. وبشكلٍ عام، يمكنك تحويل هذه النتائج إلى رؤىً عمليةٍ من خلال:
- استخدام الرسوم البيانية أو المخططات لتوضيح النتائج، وكذلك التقارير .
- ربط النتائج بالأهداف التي وضعتها في البداية، مما يعزز من قوة استنتاجاتك.
اقرأ أيضاً: اكتشف أنواع تحليل البيانات و اصنع الفرق في عالم الاعمال مع أمثلة من الواقع!
ما هي المعايير التي يجب عليك مراعاتها عند اختيار أدوات تحليل البيانات؟
في المشهد الديناميكيّ لذكاء الأعمال، يعدّ اختيار أدوات تحليل البيانات المناسبة أمراً بالغ الأهمية لتسخير الإمكانات الكاملة لبياناتك لتصل إلى الابتكار في عالم البيانات. يؤثر هذا القرار ليس فقط على كيفية تحليل البيانات وتفسيرها، بل يؤثر أيضاً على اتخاذ القرارات الاستراتيجية والابتكار داخل مؤسستك. فيما يلي ثلاثة اعتباراتٍ مهمةٍ لتوجيهك في اختيار أداة تحليل البيانات المناسبة لعملك و التطور التكنولوجي، مما يمهد الطريق للنجاح القائم على البيانات.
1. تكامل البيانات وإمكانية الوصول إليها
إن حجر الأساس لأي أداةٍ فعالةٍ لتحليل البيانات، هو قدرتها على التكامل بسلاسةٍ مع مصادر البيانات المتنوعة و التنسيقات المختلفة، من حيث سهولة الوصول إلى البيانات، و بغض النظر عن مكان تخزينها أو كيفية هيكلتها.
2. تجربة المستخدم والمرونة
كما يتمّ قياس فعالية أداة تحليل البيانات من خلال مدى سهولة استخدام الأفراد لها في مختلف أنحاء المؤسسة. من حيث توفير واجهاتٍ سهلةٍ للمستخدمين غير الفنّيين وميزاتٍ مرنةٍ وقويةٍ لعلماء البيانات.
3. قابلية التوسع والتحضير للمستقبل
من الأشياء التي يجب مراعاتها أيضاً قدرتها على تلبية المتطلبات المستقبلية، و أن تكون قابلةً للتوسع في التعامل مع البيانات المتزايدة، فضلاً عن دمج التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتحليلات التنبؤية والرؤى الآلية…
4. التكلفة
بإمكانك عند اختيار الأدوات المقارنة بين التكلفة و القيمة التي تقدمها، بما في ذلك التراخيص والاشتراكات وأيّ تكاليف إضافيةٍ للتدريب والصيانة.
و في نهاية رحلتنا لاستكشاف أفضل أدوات تحليل البيانات، نجد أن العالم الرقميّ مليءٌ بالإمكانيات غير المحدودة. سواء كنت مبتدئاً يسعى لتبسيط البيانات أو محترفاً يبحث عن أدوات متقدمة، تذكّر أن الاختيار الصحيح يمكن أن يغير قواعد اللّعبة. استثمر في الأداة التي تناسبك، و اصنع من الأرقام لحظاتٍ فريدةً من الفهم والابتكار!
الأسئلة الشائعة حول أدوات تحليل البيانات
ما هي الأداة الأكثر استخدامًا لتحليل البيانات؟
يعد Excel من أكثر أدوات تحليل البيانات استخداماً، وذلك بفضل واجهتها البسيطة والوظائف المتعددة التي تقدمها. يُستخدم Excel بشكل واسع في الأعمال الصغيرة والكبيرة لإجراء التحليلات الأساسية وإنشاء الرسوم البيانية. كما أنه يسمح بعمليات حسابية معقدة عبر الجداول المحورية والدوال الإحصائية. تعد سهولة الوصول إليه وتوافره من الأسباب الرئيسية لشعبيته.
ماذا أحتاج لتعلم تحليل البيانات؟
لتعلم تحليل البيانات، تحتاج إلى فهم أساسي للإحصاء والمفاهيم الكمية. كما يُفضل أيضًا اكتساب مهارات في البرمجة باستخدام لغات مثل Python أو R، حيث تساعدك في معالجة البيانات وتحليلها. بالإضافة إلى ذلك، ينبغي عليك التعرف على أدوات مثل Excel و Tableau لتصور البيانات. يُمكنك الاستفادة من الدورات التعليمية عبر الإنترنت، والكتب، والمشاريع العملية لتعزيز معرفتك وتطبيق المهارات المكتسبة. التواصل مع مجتمعات تحليل البيانات يمكن أن يوفر لك الدعم والتوجيه أيضًا.
كيف أبدأ بتحليل البيانات؟
لبدء تحليل البيانات، عليك أولاً تحديد الهدف من التحليل والأسئلة التي ترغب في الإجابة عليها. ثم، اجمع البيانات المناسبة من مصادر موثوقة، سواء كانت استبيانات، قواعد بيانات، أو مصادر مفتوحة. بعد ذلك، استخدم أدوات تحليل البيانات مثل Excel أو Python لتنظيف البيانات وإعدادها. بمجرد تجهيز البيانات، يمكنك البدء في التحليل باستخدام تقنيات إحصائية مناسبة، ثم تفسير النتائج وتقديمها بشكل واضح. تذكر أن الممارسة المستمرة والتعلم من المشاريع العملية هما مفتاح النجاح في هذا المجال.
كم المدة لتعلم تحليل البيانات؟
تعتمد مدة تعلم تحليل البيانات على مستواك الحالي وأهدافك. فإن كنت مبتدئاً؛ يمكنك البدء في فهم الأساسيات خلال 3 إلى 6 أشهر، مع دراسة الإحصاء وبعض أدوات البرمجة مثل Python أو R. بالتوازي، كما يمكنك ممارسة المهارات عبر مشاريع عملية. وأما إذا كنت تسعى لتعمق أكبر، فقد تحتاج إلى سنة أو أكثر لاستكشاف تقنيات متقدمة وأدوات تحليل البيانات. حيث يلعب التزامك و استمراريتك في التعلم دوراً كبيراً في تسريع العملية وحصد نتائج مذهلة.
كيف أبدأ في مجال Data Analysis؟
لبدء مسيرتك في مجال تحليل البيانات، ابدأ بتحديد هدفك ومجال اهتمامك، مثل تحليل الأعمال أو البيانات المالية. ثم، تعلم الأساسيات من خلال الدورات التعليمية عبر الإنترنت التي تغطي الإحصاء، أدوات مثل Excel، ولغات البرمجة مثل Python أو R. بعد ذلك، قم بجمع بيانات حقيقية وابدأ في تحليلها لتطبيق ما تعلمته. شارك في مشاريع عملية، واعمل على إنشاء محفظة أعمال لتعكس مهاراتك. و التواصل مع محترفين في المجال مما يوفر لك الدعم والتوجيه الضروريين.
ما رأيك عزيزي القارئ! هل استفدت من المعلومات التي قدمناها لك ؟ وماهي الأداة التي تستخدمها في تحليل البيانات، أو التي ترغب في التعرف إليها بالتفصيل؟
شاركنا اقتراحاتك وتجاربك!
مصادر خارجية عن أدوات تحليل البيانات
What Tools Do Data Analysts Use
م. عمرو دروبي
شارك المعلومات:
