تحليل البيانات: 6خطوات لتحويل الأرقام المبعثرة لرؤى قوية!

مع تقدم العالم من حولنا أصبح لدينا كم هائل من البيانات في شتى مجالات الحياة وأصبح من الضروري تحليلها وتفسيرها؛ لخدمة أصحاب الأعمال، والشركات، والباحثين، ومن هم عليهم اتخاذ القرارات السليمة، تتضمن عملية تحليل البيانات تحويل البيانات الخام إلى معلومات للتمييز بين الأنماط والتوصل الي الاستنتاجات المنطقية التي تُساعد في صنع القرار؛ ويعتمد ذلك على مجموعة من المنهجيات من الإحصاء وعلوم الحاسوب والتعلم الآلي لتحويل مجموعات البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

علم حديث يُعرَف على أنه عملية جمع البيانات لتحويلها للمعلومات بعد تنظيفها وتنظيمها ونمذجتها؛ بهدف دراستها وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ، وهي تشتمل على مجموعةً من الأدوات والتقنيات المستخدمة للتعرف على مُختلف التوجهات وحل المشكلات باستخدام تلك البيانات، التي تُمكَن المستخدمين والباحثين من التَعمق في مجموعات البيانات، أي أن يحصل المستخدم على معلومات وليس بيانات مُبهمة مثل عدد 8، وأسم أنس لم يتم فهم معلومة من ذلك ولكن عند تنظيمها لتكون عُمر أنس هو 8 بذلك حصلت على معلومة.

تحليل البيانات يتطلب مجموعة من الخطوات المتتابعة لضمان دقة نتائج البحث العلمي واتخاذ القرارات الدقيقة، وهذه الخطوات هي:

١- تحديد الهدف من التحليل

على الباحث أن يحدد ما هي الأسئلة التي يريد الإجابة عليها في بحثه وعليه تحديد أنواع المتغيرات.

٢- جمع البيانات

يحصل الباحث على البيانات من مصادر مختلفة مثل: الاستبيانات، السجلات، المواقع، والاجهزة أو الملاحظات وتكون كافية وصحيحة للبدء.

٣- تنظيف البيانات (Data Cleaning)

ويكون عن طريق إعدادها والتأكد من صحتها لجعلها عالية الجودة، تستطيع خوارزميات التعلم الآلي اكتشاف حالات النقص والخلل في البيانات عن طريق وضع علامة على القيم المفقودة، وإزالة السجلات المكررة، تصحيح الأخطاء العددية والإملائية وبالتالي تحسين دقة التحليل.

٤- إدخال البيانات

 بعد التنسيق يتم ادخال البيانات غير المنسقة الي نظام معالجة مثل: (Apache Spark) من خلال الاستعلام في (SQL).

٥- تحليل البيانات

من خلال تطبيق مختلف التقنيات الإحصائية يتم الكشف عن أنماط البيانات الكبيرة؛ حيث يمكن تقليل الحاجة إلى الإشراف اليدوي من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي تسريع عملية التحليل، وهنا يتم تحويل البيانات (Data Transformation) وتغير شكل البيانات لجعلها مناسبه للتحليل.

٦- مخرجات التحليل

من خلال عرض النتائج (Data Presentation) بطريقه سهله يفهمها الآخرون عن طريق الجداول، الرسوم البيانية، التقارير ولوحات المعلومات؛ حيث إن سرعة اتخاذ القرارات يعتمد على سهولة فهم النتائج خاصًة في التوقعات وإدارة المخاطر.

اقرأ أيضًا: ما هو تحليل البيانات؟ البوصلة الذكية لفهم الأرقام

لابد أن تتوافر المهارة في اختيار نوع التحليل للبيانات؛ حيث إنه يتفق مع احتياجات التحليل بما يضمن أقصى استفادة من البيانات التي حصل عليها الباحث وبالتالي تقديم رؤى وحلول فريدة، وهذه الأنواع هي:                      

١- التحليل الوصفي (Descriptive Analysis)

 يقوم المتخصصين في علم البيانات بـ تحليل البيانات لفهم ما حدث أو ما يحدث في بيئة البيانات، يتم هذا التحليل عن طريق العرض المرئي للبيانات، مثل: المخططات الدائرية، أو المخططات الشريطية، أو المخططات الخطية، أو الجداول، أو الأشكال السردية الوصفية.

٢- التحليل التشخيصي (Diagnostic Analysis)

 التحليلات التشخيصية هي عملية تحليلات عميقة للبيانات الهدف منها هو فهم سبب حدوث شيء ما، يتسم هذا النوع من التحليلات بوجود تقنيات مثل تحليل الانحدار، واستكشاف البيانات، والارتباطات.

٣- التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)

 تستخدم التحليلات التنبؤية البيانات التاريخية في عمل تنبؤات دقيقة حول الاتجاهات المستقبلية ما قد يحدث في المستقبل بناءً على البيانات السابقة، وهذا النوع من التحليلات يتميز بتقنيات مثل التعلم الآلي، والتوقع، ومطابقة الأنماط، وبناء النماذج التنبؤية، في كل من هذه التقنيات يتم تدريب الذكاء الاصطناعي لفهم الروابط السببية الهندسية في البيانات.

٤- التحليل الاستباقي أو التوجيهي (Prescriptive Analysis)

 هذا النوع من أنواع تحليل البيانات لا يتنبأ بالأمر محتمل الحدوث فحسب، بل يقترح أيضًا اقتراح لهذه النتيجة المتوقعة، تحليل الآثار المحتملة للاختيارات المختلفة والتوصية بأفضل مسار عمل، ويتميز هذا النوع من التحليلات بالتحليلات الرسومية البصرية الشيقة، والمحاكاة، ومعالجة الأحداث المعقدة، وأنظمة دعم القرار.

في مجال التحليل تتنوع الأدوات التي يتم من خلالها التحليل، منها من يحتوي على البرامج الإحصائية والآخر يحتوي على لغة برمجة، بينما هناك نوع أخر من الأدوات التي يدعم التصور البياني، نوجزهم في الآتي:

١- أداة SPSS

تُعد من أهم وأقوى الأدوات الإحصائية؛ لشهرتها الواسعة في البحوث الأكاديمية والدراسات الاجتماعية؛ وذلك لسهولتها وقدرة أدواتها على تحليل البيانات بدقة.

٢- أداة Excel

الأداة الأكثر شيوعًا بين فئة المستخدمين المبتدئين؛ لعمل التحليلات الإحصائية السريعة البسيطة، واستخدام الجداول المحورية (Pivot Tables)، أنتاج الرسوم البيانية البسيطة سهلة الفهم.

٣- أداة Python& R

تُعتبر لغات برمجة قوية تُستخدم للتحليلات الإحصائية المُتقدمة، معالجة البيانات الإحصائية الضخمة.

٤- أداة EViews

برنامج حاسوبي يُعنى بالتحليل الإحصائي للبيانات الاقتصادية والكمية، تم تطويره ليصبح أداة تشمل التحليل الإحصائي، والتنبؤ، والنمذجة، وإدارة البيانات، يستخدم في دراسة السلاسل الزمنية والبيانات اللوحية.

٥- أداة Power BI

أنتجتها ميكروسوفت للتحليل الإحصائي وتتميز بربط مصادر البيانات المختلفة ببعضها.

٦- أداة Tableau

أداة قوية وشائعة لتصور البيانات وتبسيط البيانات الخام، تتيح الواجهة ذات القدرات الواسعة في مجال تصور البيانات من إنشاء لوحات معلومات تفاعلية مُتطورة دون الحاجة وجود خلفية برمجية عالية.

تعرف على: تحليل البيانات المالية من إتقان: من الأرقام إلى الرؤية

في مجال تحليل البيانات وأثناء كثابة البحث العلمي وصولًا إلى النتائج والتفسيرات المختلفة؛ ينبغي على الباحث أن يكون فطنًا للتحديات التي سوف تواجهه خلال هذه الرحلة الدقيقة، يمكن عرض بعض التحديات كالتالي:

١- اختيار المنهج والأسلوب المناسب

 لكل نوع مستفل من أنواع البيانات منهج يتناسب معه، يستطيع الباحث الاعتماد عليه للوصول إلى النتائج الصحيحة، وعندما يتم دراسة كل أفراد المجتمع فالمنهج المناسب للبدء بالتحليل الإحصائي بناءً عليه يكون المنهج، أما إذا كان الباحث مهتم بدراسة عينة جزئية من المجتمع عليه لابد من استخدام المنهج الاستدلالي.

٢- الاعتماد على مقاييس غير ملائمة للتحليل الإحصائي

من الخطوات المهمة اختيار المقياس المناسب للتحليل الإحصائي، فلابد للباحث أن يكون لديه الخلفية العلمية الكاملة علن كل المقاييس التي يتم تطبيقها أثناء البحث العلمي ليتكن من معرفة المقياس المناسب مع بيانات البحث العلمي القائم ومع الهدف من التحليل كله.

٣- دراسة العينة الملائمة

 لابد على الباحث أثناء تحليل البيانات أن يقوم باختيار العينة الملائمة لطبيعة بحثه العلمي يتبعه اختيار المنهج العلمي الأنسب الذي سوف يقوم بتطبيقه على البيانات.

٤- الاختيار الصائب لأداة جمع البيانات

 عادةً تعتمد دقة البيانات المطلوبة في البحث العلمي على اختيار الباحث للأداة الملائمة والمناسبة لجميع البيانات؛ حيث إنه يختلف كل مجتمع عن الآخر، كما يختلف نوع البيانات المطلوبة؛ حيث يحتاج كل نوع إلى أداة معينة.

الغرض من التحليل هو الحصول على بيانات وجمع رؤى جديدة يمكن عن طريقها وضع قرارات تساهم في العديد الحلول للمشكلات الخاصة بالدراسة، إذا كنت تريد خارطة طريق لتساعدك بطريقة أكثر ذكاء؛ يمكنك التواصل مع فريق شركة إتقان للاستشارات الأكاديمية والتدريب؛ لتوفير كافة الخطوات لتعلم تحليل البيانات كالاتي:

♦ يتعلم الباحث تحديد الهدف من التحليل، وتحليل نتائج الاستبيانات ثم تحويل البيانات إلى جداول ورسوم بيانية قابلة للتوثيق والنشر العلمي من خلال تفسير النتائج بطريقة سهلة ودقيقة

♦ يتعلم الباحث تنظيم وتنظيف البيانات (Data Cleaning) قبل التحليل واستخدام الأدوات المناسبة للتحليل.

♦ يتعلم الباحث ويتعرف على الأدوات المُتقدمة المُختلفة في عالم الإحصاء، ويتعرف على كيفية إنشاء الرسوم البيانية المُحترفة.

♦ عمل التحليلات الإحصائية المختلفة لدعم نتائج البحث العلمي مثل الانحدار والارتباط واختبار T.

♦ أعداد اللوحات التفاعلية الاحترافية وتحويل النتائج إلى رؤى واضحة في تقارير قابلة للنشر والتوثيق العلمي.

تُقدم شركة إتقان للاستشارات الأكاديمية والتدريب الدعم المُتكامل للباحثين عند القيام بـ تحليل البيانات؛ من خلال فريق أكاديمي مُتخصص في التحليلات الإحصائية، ويشمل دورها على التالي:

♦ تُقدم استشارات فنية مُتخصصة في التحليل الكمي والنوعي للبيانات الخاصة بالباحثين من خلال استخدام البرامج القوية المُتقَدمة مثل: R, SPSS, Python, Excel.

♦ تُساعدك إتقان في تصميم الاستبيانات المناسبة لعينة البحث الخاصة بالمجتمع محل الدراسة بما يضمن دقة النتائج وقابليتها للتحليل الإحصائي.

♦ تقدم لك خدمة تنظيف وتنظيم البيانات؛ لأنها النقطة الرئيسية لعمل التحليل الإحصائي الصحيح.

♦ الالتزام المهني والأخلاقي والجودة قبل تسليم التحليل للبيانات ونتائجه والتفسيرات الصحيحة الدقيقة.

احصل على: أحدث نموذج عن الطرق الإحصائية لتحليل البيانات واختبار الفرضيات PDF

١- لماذا تُعتبر تحليلات البيانات مُهمة؟

وذلك لكثرة تدفق البيانات من الأجهزة وقواعد البيانات في جميع جوانب اعمال الحياة يوميًا؛ مما يتيح تحويل هذه الكميات الهائلة إلى معلومات قيمة تُوفر أدلة كمية تدعم اتخاذ القرارات والرؤى المستقبلية.

٢- كيف يمكن من خلال تحليل البيانات تحسُن قرارات الأعمال المختلفة؟

عن طريق ربط تحليلات البيانات بمستودع شامل لبيانات عالية الجودة؛ مما يتيح رؤية شاملة للبيانات بالإضافة لتبرير القرارات المُتخذة.

٣- ما الفرق بين البيانات الأولية والثانوية؟

البيانات الأولية: البيانات التي يتم جمعها مباشرة من المصدر (مثل الاستبيانات).

البيانات الثانوية: البيانات المجمعة مسبقًا من مصادر أخرى (مثل تقارير حكومية أو قواعد بيانات).ما

٤- هو أفضل نوع من أنواع تحليلات البيانات؟

في الغالب لا يوجد نوع واحد هو الأفضل؛ حيث يعتمد اختيار نوع التحليل على الهدف من البحث العلمي في الأصل وما نوع المشكلة، ويمكن اعتماد التحليلات التنبؤية هي أكثر الأنواع دلالة؛ لأنها تساعد في دراسة الاتجاهات للتوقعات المُستقبلية وتدعم القرارات المُتخذة.

٥- ما الفرق بين تحليل البيانات التقليدي وBig Data؟

التحليل التقليدي يتعامل مع مجموعات محدودة، بينما Big Data يحتاج أدوات مثل Hadoop، Spark، وقواعد بيانات NoSQL لمعالجة حجم وسرعة البيانات.

٦- ما علاقة التحليل الإحصائي بتحليل بيانات؟

التحليل الإحصائي هو جزء أساسي من التحليل للبيانات، يساعد على:

♦  تلخيص البيانات بطريقة مفهومة.

♦ اختبار الفرضيات.

♦ التنبؤ بالنتائج المستقبلية.

٧- هل كل البيانات يجب تحليلها؟

لا، يجب التركيز على البيانات ذات الصلة بهدفك، لأن تحليل كل البيانات قد يكون مضيعة للوقت والموارد.

٨- هل التحليل يقتصر على الأرقام فقط؟

لا، يمكن تحليل النصوص، الصور، الصوتيات، والفيديوهات باستخدام تقنيات التحليل النوعي أو التعلم الآلي.

يمكنك أيضاً الحصول على المزيد من المعلومات عن تحليل البيانات، فقط اضغط على الرابط PDF، يمكنك الضغط على الرابط التالي.

Robinson, T. R., Henry, E., Pirie, W. L., Broihahn, M. A., & Cope, A. T. (2016/2017). International Financial Statement Analysis (3rd ed.). Wiley.

في النهاية، إن تحليل البيانات لا يمنحنا القدرة فقط على قراءة الأرقام، بل يضع بين يدينا أداة قوية لصياغة الاستراتيجيات، تطوير المنتجات، وتحسين الخدمات، ودعم القرارات للباحثين وتأثيرها على أبحاثهم، كل ذلك يدعم البحث العلمي ويعزز من مصداقيته وقوته؛ يمكنك من خلال إتقان للاستشارات الأكاديمية والتدريب الحصول على خدمة التحليل وتفسير النتائج وعرضها في رسوم بيانية وجداول إحصائية احترافية، ونقدم لك خدمات كتابة الرسائل العلمية، فنحن ندعم الباحثين في السعودية، الكويت، قطر، الإمارات، وجميع الدول العربية، تواصل معنا عبر الواتساب وابدأ رحلتك البحثية بثقة وتميز.