في عصر الرقمية الذي نعيشه، أصبح جمع البيانات وتخزينها أكثر انتشارًا من أي وقت مضى.  لذلك، فإن فهم أفضل السبل لاستخراج وتحليل البيانات والحصول على معلومات منها هو مفتاح النجاح للعديد من الجهات والأعمال. منذ ظهور البيانات الضخمة والحوسبة السحابية والتعلم الآلي وغيرها من التقنيات والحلول الرقمية، تطورت تحليل البيانات بشكل كبير، وأصبحت جزءًا لا يتجزأ من عملية صنع القرار في العصر الحديث. نتيجة لهذا النمو الصناعي، أصبحت تحليل البيانات مجالًا شائعًا لأولئك الذين يسعون إلى الحصول على وظيفة أو مصدر كسب، لكن قد يكون لدى الراغبين بالدخول في هذا المجال العديد من الأسئلة، مثل: ما هي تحليل البيانات بالضبط؟ وكيف أصبح محلل بيانات؟ سنجيب على هذه الأسئلة والمزيد في دليل تحليل البيانات للمبتدئين الذي نقدمه في هذا المقال.

في هذا المقال سنتعرف على:

• ما هي تحليل البيانات ؟
• أنواع تحليل البيانات
• كيف تتم عملية تحليل البيانات ؟
• ما المهارات التي أحتاجها لأصبح محلل بيانات ؟

ما هي تحليل البيانات ؟

في كُل مرة نقتح فيها تطبيق ما، أو نزور موقع، أو نشتري من متجر إلكتروني، أو نتصفح حسابات التواصل الإجتماعي، فإننا فعليًا نقوم بتوليد كم من البيانات التي تُسجلها وتحتفظ بها تلك التطبيقات والمواقع والمتاجر ومواقع التواصل الإجتماعي. لقد أصبحنا نعيش في عالم رقمي بكل ما تحمله هذه الكلمة من معنى، فمنذ أن يُولد الطفل في هذا الزمان، تبدأ رحلة رقمية خاصة به، حيث تُسجل بياناته في أنظمة المشفى الذي وُلد به، ويبدأ أبواه تصويره ومشاركة صوره في حساباتهم الاجتماعية، ثم بمجرد أن يستطيع حمل الجوال، وفهم آلية استخدامه السهلة، ينطلق في تثبيت الألعاب ومشاهدة قنوات اليوتيوب.

 اقرأ ايضا:  تحليل البيانات باستخدام بايثون – سجلات الوفيات والاصابات بفيروس كورونا كمثال

الشركات والأعمال، الأفراد والمؤسسات، الأنظمة الداخلية والخارجية، التطبيقات العلمية والاقتصادية والعسكرية، يتولد عن كل ذلك كم كبير من البيانات التي تُخفي كنوزا من المعلومات. من المدهش أن 95% من تلك البيانات تظل مخزنة، و 5% الباقية هي التي يتم تحليلها والاستفادة منها.

في مجال تحليل البيانات، يهدف محللو البيانات إلى استخراج رؤى ومعلومات ذات مغزى من مجموعات البيانات الأولية Raw Data المقدمة لهم. من خلال القيام بذلك، تكون الجهات والأعمال  قادرة على إطلاق العنان لقدرتها التنبؤية، مما يمنحها القدرة على اتخاذ القرارات بكفاءة عالية. باستخدام تحليل البيانات، تستطيع الشركات الإجابة على الأسئلة التالية: ماذا حدث في الماضي؟ ماذا يحدث الآن؟ ماذا قد يحدث في المستقبل؟

تحليل البيانات هي علم قائم على الإستراتيجية Strategy-Based حيث يتم تحليل البيانات الأولية لاكتشاف الاتجاهات Trends أو الإجابة عن الأسئلة أو استخلاص استنتاجات من مجموعة كبيرة من البيانات. باستخدام تقنيات مختلفة، يتم تحويل البيانات الأولية إلى نموذج (أو برنامج أو لوحة بيانات) يسمح للشركات والمؤسسات بتحليل المقاييس المهمة. بدون تحليلات البيانات، من المحتمل أن تكون هذه المقاييس مدفونة تحت كتلة من المعلومات المهملة.

تحليل البيانات للمبتدئين – أنواع تحليل البيانات

بناءً على التقنيات المستخدمة في عملية التحليل، يمكن تصنيف تحليل البيانات إلى الأنواع التالية:

• التحليل الوصفي Descriptive Analysis: يستخدم هذا النوع من التحليل لتحليل ووصف خصائص البيانات. تُستخدم هنا البيانات السابقة عادة لاستخلاص النتائج أو من أجل البدء في بناء نماذج تنبؤية. التقنيتان الرئيسيتان المستخدمتان في هذا النوع من التحليل هما تجميع البيانات Data Aggregation وتنقيب البيانات Data Mining. يتم جمع البيانات أولاً، ثم يتم فرزها من خلال تجميع البيانات. بعد ذلك، يتم تحديد الأنماط وتوضيح الإحصاءات من خلال التنقيب في البيانات.
• التحليل التنبؤي Predictive Analysis: كما يوحي الاسم، يتم استخدام هذا النوع من التحليل للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. بناءً على البيانات السابقة أو التاريخية، يتم تحديد مجموعة من النتائج المحتملة التي قد تحدث مستقبلا. يُعد التحليل الوصفي أيضًا جزءًا من هذه العملية، حيث يتم استخدامه لإنشاء التنبؤات. في هذا النوع من التحليل، يلزم وجود بيانات كبيرة يتم استخراجها بمهارة، هذا يضمن إمكانية عمل تنبؤات دقيقة.
• التحليل التشخيصي Diagnostic Analysis: في بعض الأحيان، يمكن أن تكون هناك أخطاء في البيانات. يمكن أن تؤثر هذه الحالات الشاذة سلبًا على أداء الأعمال التجارية وعملية اتخاذ القرار. الغرض من التحليل التشخيصي هو تشخيص هذه المشاكل والأخطاء. يمكن تحسين أداء واستراتيجيات العمل إذا تم تشخيص المشكلات وإصلاحها بشكل سليم..
• التحليل التوجيهي (الإلزامي) Prescriptive Analysis: هذا مزيج من جميع أنواع التحليل السابقة. بدلاً من التركيز على مراقبة البيانات،  يؤكد هذا النوع من التحليل على الرؤى القابلة للتنفيذ. يتم جمع البيانات باستخدام كل من النماذج الوصفية والتنبؤية ، بالإضافة إلى مزيج من الرياضيات وعلوم الكمبيوتر.

تحليل البيانات للمبتدئين – كيف تتم عملية تحليل البيانات؟

تمر عملية تحليل البيانات بعدة مراحل متتابعة، ويُمكن أن الانتقال من مرحلة إلى مراحل سابقة من أجل إعادة العمل أو التأكد من خطوات التحليل. الشكل التالي يُوضح بالتفصيل مراحل عملية التحليل:

تحديد الهدف من التحليل

من أجل إرساء أسس تحليل البيانات، سيحتاج محلل البيانات أولاً إلى تحديد هدفه، والمعروف باسم “بيان المشكلة Problem Statement”. للبدء، قد يسأل محلل البيانات: ما هي مشكلة العمل التي أحاول حلها؟ من خلال الإجابة على هذا السؤال، يمكن أن يحدد إطار العمل وطريقة التحليل التي سيسلكها على مدار عملية التحليل.

تجميع البيانات

بمجرد أن يحدد المحلل هدفه من التحليل، سيحتاج إلى تصميم استراتيجية لجمع البيانات المناسبة. يتضمن ذلك تحديد المصادر التي سيتم جلب البيانات منها، ثم تجميعها وترتيبها في مكان واحد. من المهم هنا إدراك أنه قد يكون هناك بيانات زائدة أو ليست ضرورية لعملية التحليل، لذلك من المهم معرفة البيانات اللازمة وغير اللازمة.

تنظيف البيانات

بعد جمع البيانات، حان وقت التنظيف! في هذه الخطوة، سيحتاج محلل البيانات إلى تنظيف البيانات للتأكد من أنها ذات جودة عالية. تتضمن عملية التنظيف إزالة البيانات غير المرغوب فيها، إزالة الأخطاء والتكرارات والقيم المتطرفة، وملء أي بيانات مفقودة. تتضمن أيضا هذه العملية اجراء بعض العمليات الاستكشافية على البيانات مثل الإحصاءات العامة (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، القيم العليا والدنيا).

تحليل البيانات

بحلول هذه المرحلة، يكون محلل البيانات قد قطع الشوط الأطول في رحلة تحليل البيانات – وهنا وصلنا ومعنا البيانات النظيفة – والآن أصبح محلل البيانات جاهزًا للجزء الممتع: التحليل! لقد أوضحنا الأنواع الأربعة لتحليل البيانات. هذا هو الجزء الذي سيطبق فيه محلل البيانات المنهجيات المرتبطة بنوع التحليل الذي سيعمل على “حل” بيان المشكلة بشكل أفضل.

الإظهار الرسومي ومشاركة النتائج

تم تحليل البيانات، ومع ذلك، هذه ليست نهاية عملية تحليل البيانات، حيث يجب على محلل البيانات الآن تقديم النتائج التي توصل إليها بطريقة واضحة وسهلة الفهم إلى أصحاب المصلحة الرئيسيين. للقيام بذلك، قد يستخدم المحلل برامج الإظهار الرسومي – مثل Tableau أو Microsoft Power BI أو مكتبات بايثون للإظهار الرسومي – التي ستنشئ تقارير أو لوحات معلومات Data Dashboards. في هذه المرحلة من العملية، من المهم أن يكون محلل البيانات واضحًا وشفافًا في النتائج التي توصل إليها قدر الإمكان حتى يتمكن أصحاب المصلحة المعنيون من اتخاذ قرارات مستنيرة وسليمة.

 اقرأ ايضا:  أشهر لغات البرمجة لتحليل البيانات

تحليل البيانات للمبتدئين – ما المهارات التي أحتاجها لأصبح محلل بيانات؟

على الرغم من عدم وجود مسار وظيفي واضح لتصبح محلل بيانات، إلا أن هناك عددًا قليلاً من المهارات الأساسية والعملية التي سيحتاجها كل محلل بيانات يدخل المجال. القائمة التالية ليست شاملة بأي حال من الأحوال، ولكن انظر إليها كنقطة انطلاق إذا كنت تفكر في البدء الانطلاق في عالم تحليل البيانات:

المهارات الأساسية Hard Skills

• معرفة قوية بلغات البرمجة وخاصة اللغات المستخدمة في تحليل البيانات مثل البايثون ولغة R.
• معرفة قوية في لغة الاستعلام عن البيانات SQL وكيفية التعامل مع قواعد البيانات.
• الإلمام الجيد ببرامج ذكاء الأعمال وتحليل البيانات والقدرة على تحليل الأعمال Business Analysis.
• معرفة قوية في الرياضيات والعمليات الإحصائية المستخدمة في التحليل والخوارزميات الخاصة بالتنبؤ.

المهارات الناعمة Soft Skills

• مهارات عالية في التواصل.
• التفكير بمنطق التحليل والعمل على منهجية واضحة.
• ملاحظة أدق التفاصيل.
• عقلية تعمل على حل المشكلات والتفكير بحلول أبداعية.