اكتشف أنواع تحليل البيانات و اصنع الفرق في عالم الاعمال مع أمثلة من الواقع!

على الرغم من سهولة الوصول إلى البيانات، وتوفر البرامج الحديثة اللازمة لتحليلها؛ إلاّ أنّ ذلك ليس كافياً دون أن  تعلم بوجود أربعة أنواع من تحليل البيانات التي تُستخدم في جميع الأعمال. وبينما تقسم هذه الأنواع إلى فئات، فإنها جميعاً  مترابطة وتعتمد على بعضها البعض. ومع بدء الانتقال من أبسط أنواع التحليلات إلى أكثرها تعقيدًا، تزداد درجة الصعوبة والموارد المطلوبة. وفي الوقت نفسه، يزداد أيضاً مستوى الرؤى والقيمة المضافة.

في مقالنا اليوم نقدم لك عزيزي القارئ شرحاً عن أنواع تحليل البيانات التي يمكنك استخدامها بشكل فردي،  أو بالتزامن مع بعضها، مع أمثلة عملية لكلٍّ منها،  وماهي الأدوات اللازمة في التحليل لكل نوع من الأنواع؟ لتتمكن في نهاية المقال من معرفة النوع الذي يناسب احتياجاتك.!  فلنبدأ معاً 

من يحتاج إلى تحليلات البيانات 

كل متخصص في مجال الأعمال ممن هم في مراكز  صناعة  القرارات يحتاج إلى معرفة أساسية بتحليل البيانات و  الاستفادة من مهارات تحليل البيانات و نذكر منهم :

• المسوقون  الذين يستخدمون بيانات العملاء واتجاهات السوق  وبيانات الأداء من الحملات السابقة للتخطيط لاستراتيجيات التسويق.
• مديرو المنتجات الذين يقومون بتحليل بيانات السوق والصناعة والمستخدمين لتحسين منتجات شركاتهم.
• المتخصصون في مجال التمويل  الذين يستخدمون بيانات الأداء التاريخي واتجاهات الصناعة للتنبؤ بالمسارات المالية لشركاتهم
• المتخصصون في الموارد البشرية  الذين يكتسبون رؤى حول آراء الموظفين ودوافعهم وسلوكياتهم ويربطونها ببيانات اتجاهات الصناعة لإجراء تغييرات ذات مغزى داخل مؤسساتهم. فإن كنت واحداً ممن سبق ذكرهم؛  فإنه من المفيد لك متابعة مقالنا حتى نهايته!

ماهي أنواع تحليل البيانات

تتنوع تقنيات تحليل البيانات الموجودة استناداً إلى الأعمال والتكنولوجيا، حيث يمكن تقسيمها إلى أربعة أنواع رئيسية: 

• التحليل الوصفي 
• التحليل التشخيصي 
• التحليل التنبؤي
• التحليل التوجيهي  

تحليل البيانات الوصفي

وهو من  أبسط أنواع تحليل البيانات والأساس الذي تبنى عليه الأنواع الأخرى حيث أنه يجيب على السؤال ” ماذا حدث ”  من خلال تلخيص البيانات وعرضها بشكل مبسط وواضح.

أهداف التحليل الوصفي 

 تتنوع وتعتمد أهداف التحليل الوصفي وفقاً للغرض من العمل أو المشروع، لكن يمكن تلخيص أبرز أهدافه في النقاط التالية:

• تلخيص البيانات من خلال  تبسيط وتحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للفهم، مثل حساب المتوسطات، والانحرافات المعيارية، والتوزيعات.  
• اكتشاف الأنماط والاتجاهات  مثل معرفة تكرار الأحداث أو المواسم التي تسجل أعلى أداء.

• فهم الأداء والمقاييس الأساسية  عبر مؤشرات مثل المبيعات الشهرية، التفاعل مع الموقع.
•  مقارنة البيانات عبر فترات زمنية متعددة لتحديد التغيرات أو التوجهات.
•  توفير  رؤية واضحة حول ما حدث بالفعل. 

أمثلة عملية على استخدام تحليل البيانات الوصفي

1. تحليل مبيعات المتاجر:

وذلك من خلال احتساب  المتوسط الشهري للمبيعات عبر الأشهر الماضية ومقارنة الأرقام بين الأشهر لتحديد ما إذا كانت هناك زيادة أو انخفاض في المبيعات.

2. تحليل بيانات الزوار على الموقع الإلكتروني:

فيما لو كنت أحد مشرفي المواقع الإلكترونية؛  يمكنك حساب المتوسط الشهري لعدد الزوار، عدد الزيارات الفريدة، ومدة الجلسات، ثم مقارنة هذه الأرقام بين الأشهر لملاحظة الزيادة أو النقص في عدد الزوار

3. تحليل أداء الحملة التسويقية :

 إن كنت مديراً للتسويق؛  فبعد تنفيذ حملة تسويقية على وسائل التواصل الاجتماعي، يمكنك حساب عدد النقرات، معدل التحويل، ومعدل الظهور، ومقارنة هذه الأرقام مع أداء الحملات السابقة لتحديد فاعلية الحملة.

4. تحليل رضا العملاء:

 انطلاقاً من تحليل استطلاعات رضا العملاء، يمكنك حساب المتوسط العام للتقييمات مثل متوسط تقييم المنتج أو الخدمة على مقياس من 1 إلى 5، واكتشاف الاختلافات بين المنتجات أو الفئات العمر

5. تحليل الأداء الأكاديمي للطلاب:

وذلك بالنسبة  الجامعات أو المدارس، و في  مختلف المواد الدراسية، حيث يمكن حساب المتوسطات والانحرافات المعيارية للدرجات لتحديد المواد التي تحتاج إلى تحسين.

 تحليل البيانات التشخيصي 

بينما يركز التحليل الوصفي على ماحدث، يركز التحليل التشخيصي على فهم لماذا حدث هذا؟  و  استكشاف الأسباب والعوامل  التي أدت إلى حدوث ظاهرة معينة أو نتيجة معينة في البيانات، من خلال البحث في العلاقات بين المتغيرات والتي تتمثل في السبب والنتيجة. 

أهداف التحليل التشخيصي 

 تتلخص أهداف التحليل التشخيصي في  فهم الأسباب العميقة وراء البيانات المتاحة واتخاذ قرارات مبنية على أدلة قوية، و  من أبرز أهدافه:

•  اكتشاف الأسباب الجذرية للمشكلات.
•  تحليل العلاقات بين المتغيرات لفهم كيفية تأثير بعضها في الآخر.
•  التعرف على الأنماط غير العادية و  غير المتوقعة في البيانات و فهم الأسباب وراء هذه الانحرافات.
•  تحسين الأداء  من خلال فهم العوامل المؤثرة في الأداء، و  اتخاذ قرارات استراتيجية لتحسين العمليات أو الكفاءة. 
•  دعم اتخاذ القرارات المستقبلية و تقديم حلول قائمة على البيانات لمعالجة القضايا أو تحسين الوضع الحالي. 

أمثلة عملية

إليك بعض الأمثلة العملية  لتحليل البيانات التشخيصي التي تبرز كيفية استخدامه لفهم الأسباب وراء الظواهر أو المشاكل في البيانات:

1. تحليل تراجع مبيعات منتج:

 مثل  تغيير استراتيجية التسويق، أو مشكلة في سلسلة التوريد، أو حتى ظهور منافسين جدد في السوق.

2. تحليل انخفاض نسبة الاحتفاظ بالعملاء:

حيث إن الاحتفاظ بالعملاء يعد من أهم مؤشرات نجاح الخطط الاستراتيجية لأي مشروع فإن انخفاض نسبه الاحتفاظ قد ينتج  عن  التسعير، جودة الخدمة، وقت الاستجابة للعملاء، وقد يكتشف أن الانخفاض يعود إلى زيادة في أسعار الاشتراك أو مشاكل في الدعم الفني.

3. تحليل انخفاض أداء الموظفين:

فعن طريق  فحص البيانات المتعلقة بـ ساعات العمل، التدريب، التفاعل بين الموظفين، وبيئة العمل. قد يظهر التحليل أن انخفاض الإنتاجية مرتبط بـعدم توفير تدريب مناسب أو زيادة عبء العمل على الموظفين.

4. تحليل تراجع مستوى التفاعل على وسائل التواصل الاجتماعي

حيث يتم فحص أنواع المحتوى، توقيت المنشورات، والأسواق المستهدفة. و  أن تغيير خوارزمية في فيسبوك أو انحسار في الجمهور المستهدف كان سبب انخفاض التفاعل.

5. تحليل الأداء التسويقي لحملة جديدة

وفي هذا المثال يتم تحليل الاستهداف، الرسالة الإعلانية، القنوات المستخدمة، وقد يظهر التحليل أن الحملة لم تحقق النجاح بسبب عدم التوجيه الصحيح للجمهور المستهدف أو اختيار قنوات تسويقية غير فعالة.

التحليل التنبؤي 

 يعنى هذا النوع من التحليل باستخدام تقنيات التحليل الإحصائي والتعلم الآلي لاستنباط التوقعات حول الأحداث المستقبلية بناءً على البيانات التاريخية. يهدف هذا النوع من التحليل إلى اكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات الحالية والماضية لتوقع النتائج المستقبلية بدقة.و  يُستخدم بشكل واسع في العديد من المجالات مثل التسويق، والتمويل، والصحة.

 أهداف التحليل التنبؤي

يركز على استغلال البيانات التاريخية والتقنيات المتقدمة لتقديم رؤى حول المستقبل. من أبرز أهدافه:

•  توقع النتائج المستقبلية بناءً على الأنماط والاتجاهات في البيانات السابقة.
• تحسين اتخاذ القرارات الاستراتيجية  تستند إلى توقعات مستقبلية.
•  تقليل المخاطر  من خلال التنبؤ بالسيناريوهات المستقبلية،  واتخاذ خطوات وقائية لتقليل تأثير هذه المخاطر على الأعمال.
•  زيادة الكفاءة في توزيع الموارد بطرق أكثر كفاءة. 
•  التفاعل مع البيانات في الزمن الحقيقي 

أمثلة عملية

إليك بعض  الأمثلة العملية التي توضح كيفية استخدام  التحليل التنبؤي  في مختلف المجالات:

1. التنبؤ بالطلب على الطاقة

 وخاصة  الفترات التي سيحدث فيها ارتفاع غير عادي في الطلب، مما يساعد الشركة على  تخطيط الإمدادات وضمان توافر الطاقة الكافية.

2. التنبؤ بتوجهات السوق في صناعة الأزياء

من خلال هذا التحليل، يمكن للشركة التنبؤ بالألوان أو التصاميم الأكثر رواجًا في الموسم المقبل، مما يساعد في تحسين استراتيجيات الإنتاج والتسويق.

3. تحليل الأمراض وانتشار الأوبئة

حيث  يمكن التنبؤ بالمناطق التي من المحتمل أن تتأثر في المستقبل، مما يساعد السلطات الصحية على التخطيط للموارد واتخاذ تدابير وقائية.

4. التنبؤ بإنتاج المحاصيل الزراعية

ومن خلاله يمكن التنبؤ بحجم المحصول، مما يساعد المزارعين على  تخطيط استراتيجيات التسويق والتوزيع  بشكل أفضل.

تحليل البيانات التوجيهي 

 هو عملية استخدام البيانات لتوجيه وتحسين اتخاذ القرارات الاستراتيجية في الأعمال أو المشاريع. يهدف هذا النوع من التحليل إلى تحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات من خلال استخدام التحليل الاستكشافي والنمذجة المتقدمة، ما يساعد الشركات في وضع استراتيجياتها وتحقيق أهدافها بكفاءة. كما يركز التحليل التوجيهي على تقديم رؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن  توجه  الإجراءات المستقبلية بناءً على البيانات المتاحة.

أهداف التحليل التوجيهي

 يركز على استخدام البيانات لتوجيه القرارات الاستراتيجية وتحقيق أهداف الأعمال بشكل أكثر فاعلية. وانطلاقاً مما سبق،  إليك بعض الأهداف الرئيسية للتحليل التوجيهي:

• تحسين اتخاذ القرارات الاستراتيجية 
•  تحديد الفرص والتهديدات.
•  تحسين الأداء على المدى الطويل عن طريق تحديد الاتجاهات الفعّالة التي يمكن اتباعها لتطوير العمليات والمنتجات والخدمات.  
•  مواكبة التغيرات السوقية والتكيف مع الظروف الاقتصادية المتقلبة.
•  توزيع الموارد بشكل أكثر كفاءة، سواء كانت بشرية، مالية، أو تقنية، لتحقيق أقصى استفادة من الإمكانيات المتاحة.

أمثلة عملية 

إليك بعض الأمثلة العملية التي توضح كيفية استخدام  التحليل التوجيهي في مختلف المجالات:

1. تحليل سلوك العملاء في التجارة الإلكترونية

 فعلى سبيل المثال، إذا تبين أن العملاء يميلون إلى شراء ملابس رياضية بعد مشاهدتهم لعروض خاصة في قسم اللياقة البدنية، يمكن توجيه الحملات الإعلانية والترقيات نحو هذه الفئة لتعزيز المبيعات.

2. تحليل التحولات في قطاع الرعاية الصحية:

فمن خلاله يمكن توقع الحاجة إلى مزيد من الأطباء أو الممرضين في فترات الازدحام مثل موسم الإنفلونزا أو العطلات. كما يمكن توجيه الجهود نحو برامج التوعية أو التطعيمات في مناطق معينة بناءً على بيانات تحليل الاتجاهات.

3. تحليل البيانات المالية للشركات

  على سبيل المثال، إذا أظهرت البيانات أن زيادة سعر الفائدة تؤثر سلبًا على طلب المستهلكين على القروض، يتم تعديل عروض القروض أو تطوير استراتيجيات تسويقية جديدة.

4. تحليل الاتجاهات في قطاع التعليم

 يمكن توجيه البرامج الأكاديمية وتحسين المناهج لتتناسب مع احتياجات الطلاب،  مثل التوجيه الشخصي للطلاب الذين يواجهون صعوبة.

5. تحليل التوجهات في قطاع العقارات

 يمكن توجيه استراتيجيات الاستثمار إلى المناطق ذات النمو المحتمل، مثل الأحياء التي تشهد تطورًا في البنية التحتية أو استثمارات الحكومة، مما يسهم في تحقيق عائدات أعلى في المستقبل.

أدوات تحليلات البيانات

تتنوع وتختلف أدوات التحليل وفق أنواع تحليل البيانات التي تناسب عملك. قد تشترك بعض الأنواع في الأدوات ولكنها تختلف تبعاً للغاية منها. جمعنا لك فيما يلي الأدوات المناسبة لكل نوع من أنواع تحليل البيانات.

أدوات التحليل التوجيهي	أدوات التحليل التنبؤي	أدوات التحليل التشخيصي	أدوات التحليل الوصفي
QlikView/Qlik Sense	Microsoft Azure- Machine Learning	Microsoft Power BI	Microsoft Excel
SAP BusinessObjects	IBM SPSS Modeler	Tableau	Google Sheet.
Hadoop & Apache Spark	Python (مكتبات مثل Scikit-learn و TensorFlow)	Google Analytics	Power BI.
Google Analytics	SAS (Statistical Analysis System)	Python	SPSS
Tableau	Google Cloud AI Platform	SPSS	R
Python	Tableau	Qlik Sense	Python
SQL	Alteryx	Looker	SAS
SAS	RapidMiner	Stata
Microsoft Excel
Alteryx
IBM SPSS.
Power BI

أطلع على: أدوات تحليل البيانات: دليل شامل لأحدث البرامج والتقنيات

أي نوع من التحليل يناسب الأعمال

يعتمد اختيار النوع الأنسب من تحليل البيانات على مرحلة العمل واحتياجاته الحالية والمستقبلية. فبالنسبة للشركات الصغيرة والناشئة قد تبدأ بالتحليل الوصفي والتشخيصي لفهم الوضع الحالي وتحليل الأسباب، بينما في  الشركات التي تتطلع إلى النمو المستدام قد تستفيد من التحليل التنبؤي والتوجيهي للتخطيط المستقبلي واتخاذ قرارات استراتيجية أفضل. 

 

وختاماً، في عالم الأعمال المتسارع اليوم، يعد تحليل البيانات  أداة حاسمة لتحويل التحديات إلى فرص. سواء كنت تسعى لفهم ماضيك، اكتشاف الأسباب، التنبؤ بالمستقبل، أو اتخاذ قرارات استراتيجية مدروسة، توفر كل تقنية من تقنيات التحليل بيانات ثمينة تدعم قراراتك.

اطلع على: تخصص علم البيانات: تعريفه وأهميته لمستقبلك الوظيفي

فإن كنت ترغب في أن تكون قائداً يعتمد على البيانات بأنواعها المختلفة. استكشف دورات علوم البيانات وتحليلاتها لتعميق مهاراتك التحليلية وتطبيقها في إيجاد حلول للمشاكل في العالم الحقيقي وذلك على منصة دربني للتدريب التقني والبرمجي! 

تابع معنا أحدث المسارات التدريبية التي تهيئك لدخول سوق العمل و تكون رائداً في عالم الأعمال من خلال زيارة الرابط التالي:

platform.darrebni.net

الأسئلة الشائعة حول أنواع تحليل البيانات

ما هي أنواع البيانات في البحث العلمي؟

تختلف أنواع البيانات في البحث العلمي  حسب طبيعتها وطريقة جمعها. فهناك البيانات الكمية التي يمكن قياسها وتحليلها باستخدام الأساليب الإحصائية. من جهة أخرى، هناك البيانات النوعية التي تتسم بطابع غير عددي، حيث تركز على فهم الظواهر من خلال خصائص وصفية أو تجارب شخصية، مثل آراء الأفراد أو التوجهات الثقافية. كما توجد البيانات المختلطة التي تجمع بين النوعين الكمي والنوعي بهدف تقديم تحليل شامل يعزز من فهم الباحث للموضوع المدروس من زوايا متعددة.

ما هي أنواع البيانات الوصفية؟

تشتمل أنواع البيانات الوصفية على البيانات الاسمية  التي تميز الفئات دون ترتيب مثل الجنس أو الجنسية، والبيانات الترتيبية  التي تعبر عن ترتيب أو مستوى مثل التصنيفات أو درجات التقييم. كما تتضمن البيانات النسبية  التي تمثل قيماً تعتمد على نسب معينة، مثل الأوزان أو الأطوال، ولكنها لا تحتوي على نقطة صفر مطلقة.

ما هي عناصر قاعدة البيانات؟

تتكون قاعدة البيانات من العناصر التالية: 

• الجداول التي تمثل  هيكل البيانات الأساسي الذي يخزن المعلومات في صفوف وأعمدة، حيث تمثل الأعمدة السمات أو الخصائص والصفوف تمثل السجلات الفردية.
•   الحقول و هي الأعمدة في الجدول التي تمثل فئة معينة من البيانات، مثل الاسم أو التاريخ أو الرقم.
• السجلات و هي الصفوف في الجدول، حيث يحتوي كل سجل على مجموعة من القيم المرتبطة بكل حقل.
• المفاتيح التي  تستخدم لربط الجداول ببعضها البعض، مثل المفتاح الأساسي (Primary Key) الذي يميز السجل بشكل فريد، والمفتاح الخارجي (Foreign Key) الذي يرتبط بمفتاح أساسي في جدول آخر.
• العلاقات التي تكون على شكل روابط بين الجداول المختلفة، مثل العلاقة بين جدول العملاء وجدول الطلبات.

مصادر خارجية حول أنواع تحليل البيانات

 Types of Data Analytics to Improve Decision-Making

م عمرو دروبي

 

شارك المعلومات