إنه عصر المعلومات بحق! تخيل معي قدر البيانات التي يمكنك الحصول عليها يوميًا، إنه أمر يصعب تحديده فكلما توسعت دائرة بحثك كلما اكتشفت معلومات جديدة..ما الحل؟ إنه لأمر جلل، إذ تتعرض –على مدار الساعة- إلى كم هائل من البيانات.
ودعنا نقولل إنها بيانات Data وليست معلومات، فالأمور التي تقرأها أو تقفز بنظرك بين أسطرها- هي بالطبع دخلت عقلك- ولكن إذا لم تتوقف لتحليلها وتأملها واستنباط الأفكار الرئيسة منها بل وتدوينها إذا لزم الأمر، فلن تستطيع القول بأنها معلومات Information. فإن الآلية التي تحول البيانات إلى معلومات تسمى تحليل البيانات!
تحليل البيانات Data analysis
مجال حديث وواعد أيضًا فهو يتغلغل داخل حياتنا باستمرار، فهو استخلاص المعلومات الهامة من البيانات الأولية المُدخلة وتحليلها، وتتنوع أشكال التحليل فقد يكون على هيئة توجهات trends، أو أنماط، أو رؤى تعطي لك مضمونًا مفهومًا ذا معنى، ومن ثم اتخاذ قرارات حكيمة بشأنها.
أنواع تحليل البيانات
ينقسم إلى 4 أنواع رئيسة:
1. تحليلات وصفية Descriptive (ماذ حدث؟):
وهو نوع من تحليل البيانات يهدف لفهم ما حدث في الماضي فقط. يعي لك فكرة عامة أو ملخصًا عما حدث بموقك مثلًا مثل عدد الزوار وجنسياتهم وأفضل مثال للتحليلات الوصفية: Google Analytics.
وتحدث عملية التحليل الوصفي خلال تقنيتين: تجميع البيانات، واستخلاص البيانات Data Mining.
2. تحليلات تشخيصية Diagnostic (لماذا حدث؟):
وهو النوع المعنيّ بمعرفة سبب ما حدث وتقديم تفسير واضح لما قد حدث، مثل سبب انخفاض مبيعاتك الشهر الحلي عنها في الشهر الماضي. وهو يعطي فكرة هامة عن قوة التسويق المؤثر power of influencer marketing.
3. تحليلات تنبؤية Predictive (ماذا قد يحدث في المستقبل؟):
وهو يتوقع ما قد يحدث مستقبلًا بناءً على ما قد حدث في الماضي باعتبارها معطيات تؤخذ في الاعتبار لوضع خطة مستقبلية محتملة الحدوث بنسبة كبيرة.
4. تحليلات توجيهية Prescriptive (ما هو أفضل مسار عمل ممكن الحدوث؟):
وهو نوع ينظر لما قد حدث ويهتم بسبب ما حدث والنتائج التي قد تترتب عليه مستقبلًا، لتحديد ما يتوجب فعله حتى تتجنب وقوع أخطاء مستقبلية. وهو بالطبع النوع الأكثر تعقيدًا! إنه يجمع بين الوضع الحالي والقرارت التي ستؤثر حتمًا في مستقبلك، لتقديم أفضل سيناريو. ولعل أفضلل مثل على هذاا النوع هو Google Maps، فخرائط جوجل تمنحك أفضل نتيجة (طريق) للانتقال من النقطة "أ" إلى النقطة "ب"؛ اعتمادًا على حالة المرور في هذا الوقت!
أهمية تحليل البيانات
من كل ما سبق نخلص إلى:
· التعرف على إستراتيجيات جديدة لتحسين الأداء
· تجنب حدوث مشكلات مستقبلية
· رصد فرص للنمو
· دعم الإنتاجية
· اكتساب ميزة تنافسية
· صنع قرارات على أساس سليم
كيف يمكنك تحليل البيانات باحترافية؟
والآن تعرف على خطوات عملية تحليل البيانات السبع:
1. حدد أهدافك
2. اجمع بياناتك
3. نظّف بياناتك: صحح الأخطاء الهجائية وتخلص من الاختصارات
4. استخدم أدوات تحليل البيانات لتوفير الوقت والجهد
5. حلل بياناتك
6. ضع تصورًا لبياناتك لتكون جذابة، أفضل وسيلة هي MonkeyLearn Studio
7. دوّن استنتاجاتك
أدوات تحليل البيانات Data Analysis Tools
يتبقى لك أن تتعرف على أهم أدوات تحليل البيانات، وهي برامج بدورها تجمع وتحلل بيانات عملك وعملائك وفرصك التنافسية وبالتالي تعرض لك رؤى أقرب إلى الصواب لتصنع قرارك الصحيح.
أهم أدوات تحليل البيانات:
· MonkeyLearn: وهي منصة تؤدي عملها دون تعليمات برمجية
· RapidMiner: وهي تعطي تحليلات تنبؤية، وتمكنك من مواجهة تحديات عملك
· Excel: برنامج الإكسيل الشهير أداة ممتازة لتقديم تحليل البيانات البسيط
· Python: أهم لغات البرمجةوهي الأفضل في مجال التعلم الآلي.
· SAS Business Intelligence: تمكنك من فهم وتصور الرؤي والتوجهات
· SQL: لغة البرمجة العادية تمكنك من ترتيب بياناتك المنظمة بسهولة
· KNIME: وهي أداة مجانية، تتيح لك استيراد البيانات بسهولة
كتبته: أميرة سامي أبوالوفا
اقرأ أيضًا:
