معلومات عن تحليل البيانات

معلومات عن تحليل البيانات، ال data analysis، هو مجال معروف واشتهر جدًا في عصرنا هذا، فتحليل البيانات يقوم على التفكير المنطقي والتحليلي لدراسة بيانات المشاريع أو العروض المقدمة.

فعندما نجري تجربة بحثية مثلًا يجب علينا أولًا أخذ خطوة جمع البيانات وتحليلها، لأن البيانات تجمع من كذا مصدر، لذا يجب مراجعتها وتفصيلها جيدًا، وهذا أفضل خطوة لجمع النتائج التحليلية والاستنتاجات المفروضة.

معلومات عن تحليل البيانات

يوجد مجموعات متنوعة من طرق تحليل البيانات، وخطوات رئيسية تخدم المهام المفترض العمل عليها، مثل:

  • استخراج البيانات وتحليلاتها.
  • وضع الإجابات في جدول، وهذا لتفصيلها وتحليلها.
  • عرض البيانات بصورة منظمة ومفصلة.

هناك كذا أسلوب وما سبق كان الأسلوب التحليلي من تحليل البيانات، فالتحليل المناسب يزيد من قدرة تحليل البيانات عند الباحث كي يفسر المتغيرات التي أثرت في نتائج ظاهرة.

شاهد أيضًا: أمثلة تطبيقية على تحليل القوائم المالية للبنوك

أنواع تحليل البيانات

هناك الكثير من أنواع تحليل البيانات التي تسهل علينا إجراء الخطوات التي تلزمنا في تفصيل معلومة معينة والتدقيق في جوهرها وأصلها وكشف كل المتطلبات التي نحتاجها للتوضيح، وفيما يلي أنواع تحليل البيانات التي نجريها:

التحليل التنبؤي للبيانات 

نقوم في هذا النوع من تحليل البيانات بالتنبؤ عن توقعات قياسات معينة، وذلك عن طريق دراسة قياسات على نفس الأشياء التي أجريت من قبل، ونجري ذلك عما نتوقعه في الأحداث المستقبلية.

مثل ما تقوم به اللجان قبل بدء الانتخابات من خلال دراسة الدعاية الانتخابية لكل مرشح، وعن طريق تحليل السلوك الذي تتم ملاحظته من الاستبيانات المطروحة.

التحليل الوصفي (Descriptive) للبيانات

يتم في هذا النوع من تحليل البيانات وصف البيانات بإيجاز دون تفصيل التفسيرات والمتطلبات والنتائج، مثل إحصائيات تحليل البيانات السكانية لمناطق معينة.

فيتطلب عمل جدول يشمل السن والعمر والعنوان وعدد الأسر دون الخوض في تفاصيل اجتماعية وأسرية، فلا يتطلب أكثر من استبيان ملخص فقط.

وهذا التحليل نوعان:

هناك مجموعات تنفذ على تلك البيانات توضح البيانات كبيرة الحجم، ومنها ما يكون أحادي المتغيرات وثنائي المتغيرات، وهناك نوعان من التحليل الوصفي:

  • تحليل وصفي.
  • تحليل إحصائي.

التحليل الاستكشافي (Exploratory) للبيانات

هذا النوع مشهور جدًا في عالم الفضاء، فمثلًا عندما كشف جاليليو عن وجود حلقات عبر كوكب زحل، أو كشف غيره عن أنظمة شمسية مكونة من أربع كواكب، عن طريق خصائص الضوء المركبة.

التحليل الميكانيكي (Mechanistic) للبيانات

  • في هذا التحليل يتم تحصيل العلاقة بين متغيرين، على أن تكون حتمية ومؤكدة، وهذا يتطلب جهد عالي.
  • يتم تعيين معادلات قوية ومعروفة وتكون المعاملات مجهولة، ويستدل على المعاملات بالتحليل الخاص بالبيانات، ثم ينشأ النموذج الخاص بمجموعة المعادلات الرياضية المؤكدة.
  • لابد من الاهتمام بتحليل البيانات والتفكير النقدي الخاص بها ومع رسم الاستنتاجات المتوقعة.

 مثال على التحليل الميكانيكي:

السلوكيات الخاطئة أثناء القيادة تؤدي إلى الحوادث، ولكن مع عدم تأكيد الأمر فأحيانًا ينجو الشخص، لذا هناك عدة احتمالات ونتائج تتبع السلوك القائم على الفعل السابق.

شاهد أيضًا: ما هي مراحل تحليل وتصميم النظم ؟

التحليل الاستدلالي (Inferential)

هو ما يتم بعد التحليل الاستكشافي لتوضيح الاستبيانات الناتجة عن الأنواع المختلفة التي تصدر عن البيانات المجموعة سابقًا، وهذا ما يتبين من النماذج المبنية على الإحصاء التي تم الاستدلال عليها مسبقًا.

ويعتمد هذا النوع من التحليل البياني على العينات التي تم جمعها وفرزها وتعيين النتائج المترتبة على ذلك، ومثال ذلك العلاقة بين التلوث والعمر فكلما زاد التلوث زادت نسبة الوفيات.

كما يوجد في بعض البلدان حول العالم، فيستدل على نسبة الوفيات من نسبة التلوث البيئي وتأثيره على من يعيش في هذه المنطقة.

التحليل السببي (Casual)

تحليل البيانات السببي يعمل على حساب المقاييس التي ترصد خلال تغير مقاييس أخرى، وهذا يكون في الإجراء البحثي عن طريق الدراسات العشوائية التي تعتمد على رصد نتائج غير معينة، والتحليل السببي هو أهم أنواع التحليلات البيانية، مثل تأثير دواء معين على نسبة الشفاء.

ماذا تعرف عن تحليل البيانات الكمية؟

هذا التحليل يتم إجراءه بصورة بسيطة جدًا فهو أقل تحليل يتم إجراءه لقلة التقنيات التي تستخدمه، ويشترط في هذه التقنيات العمل بشكل الإحصاء الوصفي، وتحليل البيانات الاستكشافية والبيانات المؤكدة، ويلزم معرفة فرض النسب المئوية المتصلة بالأرقام، ويجب ترتيب البيانات.

التحليل بالرسم البياني

من أهم الخطوات في التحليل البياني هو الرسم البياني بالنصوص الكتابية والمخطوطات، وهذه المخطوطات تسهل من عملية قراءة المخطوطات، وهذا يحد من فرز المعلومات التي تكون في جمع البيانات، وعن طريق متغيرات وإشارات ومجال معين يستدل عليه بالمنحنى البياني.

كيف تتم عملية تحليل البيانات؟

  • أولًا نحدد المفاهيم التي نجري عليها الخطوات، والأسئلة المرغوب توضيحها بالإجابات المتوقعة والمستنتجة عن طريق تحليل البيانات.
  • بعد تحديد ما نريد أن نجري عليه اختبار تحليل البيانات، لابد من تنظيمها وتعديلها بطرق منطقية.
  • يتم تحديد وجهات النظر والتوقعات المختلفة من خلال الجداول البيانية والرسومات التي يتم فحص البيانات من خلالها.
    • مع مراعاة التنظيم أثناء الرسم وتحديد الخطوات، مع مراعاة التصنيف المختلف لكل متغير وتعريفه.
  • يتم سحب البيانات من مصادر مختلفة مع تقييم تلك المعلومات، ثم إنشاء التقارير.

خطوات التحليل البياني

  • أول خطوة هي توظيف العميل لشركة مسئولة عن جمع البيانات البحثية، ثم عمل مقابلة.
    • مع العميل للبدء في معرفة تفاصيل وبيانات المشاريع.
  • البدء في التحليل عن طريق أحد الطرق التي سبق ذكرها بالأعلى، ثم البدء في تنظيم البيانات.
    • بطرق منطقية والرسوم البيانية بين أنماط البيانات.
  • بعد الوصول لنتيجة يفضل وضعها في تقارير، وهذه التقارير تكون كوثيقة بها شرح التحليل.
    • الذي قام به المحلل البياني، مع ذكر الطرق التي اتباعها أثناء مهمته.

اللغات البرمجية الأفضل في مسارك نحو تحليل البيانات

  • هناك الكثير من أنواع لغات البرمجة مثل جافا وبايثون ولغة R إلا أن بايثون وR هما الرائدان.
    • بسبب سهولة وكثرة المكاتب الجاهزة بداخلهم والتنظيم مما يليق بتحقيق شرط التحليل البياني.
  • لذلك هم اللغتان الأفضل لإجراء أي نوع من أنواع التحليل البياني، لأن اللغتان حديثتان غير ما سبقهم من لغات لم يعد فيها تحديثات.
  • و ستلغى استعمالًا عن قريب، ورغم ذلك فإن هذان اللغتان يتميزان بسهولتهما ومتوفر سراحهم.
    • على منصات الإنترنت مجاني بشكل مجاني.
  • وهذا ما يجعل تعلمهم لا يحتاج لجهد أبدًا، لذا كان بايثون وR من أفضل اللغات.

الأهداف التي تبنى على تحليل البيانات

  • مجال تحليل البيانات هو المجال الأفضل من حيث المعايير التي تتطلبها الشركات لبناء المخططات.
    • الخاصة بمشاريعها القائمة أو المشاريع المنظور فيها، وذلك يرجع إلى سهولة التعامل معه تكنولوجيًا.
    • وبشكل مبسط في كل النواحي المترتبة على إجراء مثل هذه التقنية.
  • من الهام في هذه التقنية إجراء نموذج ومخطط مقنع للعميل، يفي كل الاستنتاجات والأشياء التي تترتب على القيام بأحد المهام.
    • ونسب الخطورة والمحاذير، وتوضيح رسومات سهلة الفهم لمن يجهل طبيعة التعامل مع التحليل والمخططات البيانية.
  • تعلم أساسيات التحليل البياني من أهم خطوات النجاح في عملك لأن التحليل البياني هو المستقبل.

شاهد أيضًا: معلومات عن التحليل المالي بالتفصيل

خاتمة موضوع عن معلومات عن تحليل البيانات، مجال تحليل البيانات أصبح ضروريًا، لأنه أصبح مطلوب في الكثير من الشركات، ولأن تحليل البيانات مرتبط بمجال الذكاء الاصطناعي والبرمجة.

ومجال تحليل البيانات هو تبسيط لبيانات ضخمة على شكل مخططات ورسومات بيانية، فمع بساطته إلا أن متقن هذا المجال شخص متناهي الذكاء.

مقالات ذات صلة